В принципе, так делают многие авторы, так что это не претензия, а простая ссылка на 25-ый кадр.
Автор понимает основной эконометрический аппарат, но в практическом примере незаметно заменяет предположение доказательством, проекцию — очисткой, структурную оценку — прогнозом, а затем строит на этих подменах категоричные торговые выводы.
В принципе, так делают многие авторы, так что это не претензия, а простая ссылка на 25-ый кадр.
Спасибо за проявленный интерес к статье.
1) Про "замену предположения доказательством" не совсем понял, хотелось бы уточнения.
2) Проекция и очистка - это синонимы в данном (линейном) случае. Очистка - это неформальный термин, проекция - его математическая суть.
3) Смешение понятий структурного моделирования и прогнозных оценок - результат скомканности финала статьи из-за того, что её объём и так превысил ограничения. Можно разобрать этот вопрос здесь, в комментариях.
Спасибо за проявленный интерес к статье.
1) Про "замену предположения доказательством" не совсем понял, хотелось бы уточнения.
2) Проекция и очистка - это синонимы в данном (линейном) случае. Очистка - это неформальный термин, проекция - его математическая суть.
3) Смешение понятий структурного моделирования и прогнозных оценок - результат скомканности финала статьи из-за того, что её объём и так превысил ограничения. Можно разобрать этот вопрос здесь, в комментариях.
1. Речь о валидности выбранного инструмента.
1) Попросите ваш ИИ оставаться в рамках темы и не придумывать какие-то "состояния рынка". У статьи узкая техническая тема - эндогенность (с конкретным примером эндогенности из-за взаимозависимости).
2) В примере мы избавляемся от той части эндогенности, которая появляется из-за двунаправленной причинности - взаимной детерминации объёма и волатильности. Объём с лагом полностью разрывает эту петлю, поскольку нынешняя волатильность не детерминирует прошлый объём в принципе.
3) При некоторой фантазии (из-за упомянутых "состояний") можно предположить, что ваш ИИ ожидал, что мы будем заодно избавляться от эндогенности из-за пропущенных переменных. Но это не так, поскольку привело бы к статье необозримого объёма.
Это развитие идеи непонятно откуда взявшихся "состояний" из первого пункта.
И да, в нелинейных обобщениях эндогенности "очистка" - это совсем не проекция. А в рамках данной статьи это выглядит лишь как терминологическая придирка.
Упоминание ИИ — не возражение, а аварийный выход из спора.
Было указано на конкретные галлюцинации в ответах ИИ.
Чего ещё ждать от бестолковых трансляторов учебников: пока формулы переписываются по методичке, всё выглядит научно; как только возникает вопрос к предпосылкам, вместо ответа начинается экспертиза чужого авторства.
Надо полагать полны толка трансляторы ответов от ИИ, добавивших галлюцинации к тем же учебникам.
У DWH нет параметра "кто сформулировал возражение". Есть условия применимости. И именно на них ответа не последовало.
У DWH есть входные параметры, куда входит набор инструментальных переменных. Если среди них нет связанных с "состоянием рынка" или "новостями", то он никак не поможет с обнаружением эндогенности по причине пропуска этих данных в модели.
В остальном тексте нет ничего по существу темы статьи что не было бы уже прокомментировано.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Неопределённость как модель (Часть 7): Стохастические регрессоры:
Материал — практическое руководство по множественной регрессии со стохастическими факторами в алготрейдинге с акцентом на эндогенность. Показаны EDA/CDA-приёмы, тест Дарбина—Ву—Хаусмана и двухэтапный МНК для получения состоятельных коэффициентов. Все расчёты реализованы в MQL5 и проверены на внутридневной волатильности EURUSD. Читатель получит рабочий конвейер для выявления эндогенности и корректной спецификации моделей.
Практически полезные для трейдинга модели немыслимы без стохастических регрессоров: цен, индикаторов или макроэкономических новостей. Однако использование таких предикторов приводит к неизбежным проблемам, наиболее опасной из которых является эндогенность — нарушение независимости между факторами и ошибкой модели. Пренебрежение этой проблемой критически опасно. Ложные корреляции между признаками и скрытым рыночным шумом создают на бэктесте иллюзию "грааля", а в реальной торговле приводят к просадке депозита.
Простой переход к сложным алгоритмам машинного обучения не решает эту проблему. Без понимания структуры связей между признаками, целевой переменной и ошибкой нелинейные модели сильнее переобучаются на "токсичном" шуме. Даже современные продвинутые ИИ-системы, включая большие языковые модели (LLM), регулярно сталкиваются с проявлениями эндогенности в обучающих выборках. На борьбу с ними ИТ-гиганты тратят колоссальные интеллектуальные и материальные ресурсы.
Изучение классического линейного варианта эндогенности и метода 2SLS — это наиболее простой способ вникнуть в суть проблемы и защитить свои торговые стратегии от скрытых рыночных капканов. В этой статье мы сначала рассмотрим причины эндогенности, затем научимся её обнаруживать с помощью DWH-теста и, наконец, исправлять при помощи двухэтапного МНК на практическом примере.
Автор: Aleksey Nikolayev