Эконометрика: прогноз по модели пространства состояний - страница 12
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
По теме топика я Вам уже сказал.
Если "прогнозирует неплохо", то торгуйте в направлении прогноза.
Если такая торговля приводит к сливу по спреду, значит - прогнозирует плохо.
Проверить "неплохость" прогнозов можно в тестере стратегий.
EconModel:
Ну какой велосипед: речь идет о применение перечисленных пакетов, не более того, на это мозгов не хватает
Ну правильно, прежде надо методичку проработать.
Ну правильно, прежде надо методичку проработать.
Наоборот.
Ну, вот и я читаю. Уверяю, что документация по моделям пространства состояний уж очень не простая.
В некоторых ВУЗах state-space models изучают по три года. Прочтением документации такой уровень знаний не достичь.
В некоторых ВУЗах state-space models изучают по три года. Прочтением документации такой уровень знаний не достичь.
Прав абсолютно. Документация предполагает предварительные знания.
Полгода пытался построить модель в пространстве состояний, а потом обнаружил, что необходимую модификацию сдавал как экзамен. Вот ее сейчас и юзаю. Не понимал, как использовать прогноз точки, спасибо faa подсказал, хотя еще не прогнал в тестере, очень похоже на правду.
Модель сделана на R. Поэтому имеется куча сопутствующей информации. Вот ошибка прогноза MSE - Mean Square Error – среднеквадратичная ошибка. Это квадрат ошибки. Ниже график, но ошибку, сопоставимую с уровнем eurusd можно получить извлекая корень.
Т.е. Для максимальной ошибки - сопоставимая равна 0,001871
Сейчас сообразил: входить надо, если прогноз превосходит эти 18 пипсов? Или среднюю? Или ско?
Среднеквадратичная хороша только и исключительно только для нормального распределения.
Реальное распределение сильно отличается от нормального. У него гораздо толще хвосты. И отсюда - риски горазло больше, чем те, что оцениваются нормальной моделью.
Среднеквадратичная хороша только и исключительно только для нормального распределения.
Реальное распределение сильно отличается от нормального. У него гораздо толще хвосты. И отсюда - риски горазло больше, чем те, что оцениваются нормальной моделью.
Про ошибку предполагается, что она iid. Но все тесты - это тесты на единичный корень (результат был приведен). Очень желательно посмотреть на ACF. Ни разу не видел, чтоб ошибку (остаток от модели) проверяли на нормальность. Причина этого мне не известна.
Проблема смещенности оценок решается бутстрэппингом и рисэмплингом.