Ekonometri: bir adım ileriyi tahmin edin - sayfa 116
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
kendimi anlamıyorum.
Bozuk model: zz_high eurusd(-1 ila -100) c @trend
"0" - sinyal yok ve "1" - sinyalini azaltmak için değerleri alan bir bağımlı değişken tahmin ediyorum . 100 EURUSD çubuklarını bağımlı değişken olarak alıyoruz, yani. rastgele değer. Regresyon katsayısını değerlendirdikten sonra şunu elde ederiz:
ZZ_HIGH = 1-@CNORM(-(1033.56764818*EURUSD(-1) + 361.005725087*EURUSD(-2) - 659.271726689*EURUSD(-3) + 1289.20797453*EURUSD(-4) - 1024.9175822*EURUSD(-5.3) - 1024.9175822 *EURUSD(-5.3) - 1024.9175822*EURUSD(-5.3) - 1024.9175822*EURUSD(-5.3) *EURUSD(-6) - 500.755211559*EURUSD(-7) + 487.538133239*EURUSD(-8) - 1741.90012073*EURUSD(- 9) + 1250.27027863*EURUSD(-10) + 1204.01840496*USDEUR(-11) - 628.2098 (-12) - 88.4193896778*EURUSD(-13) - 821.374855285*EURUSD(-14) - 754.4911291165*EURUSD(-15) + 538.519551372 *EURUSD(-16) + 3220.86311608USD*EUR(-17*07) - 528.07 18) - 2332.53473806*EURUSD(-19) + 569.684891562*EURUSD(-20) - 1619.61207529*EURUSD(-21) + 1641.76931445*EURUSD( -22) - 1414.74117489*USDEUR(-23) - 114.28EUR + 450.449461697 * EURUSD (-25) - 337.460964818 * EURUSD (-26) + 908.232164753 * EURUSD (-27) + 601.738993689 * EURUSD (-28) + 861.744980071 * EURUSD (-29) + 259.833316285 * EURUSD (-30) - 46.5215488696 *EURUSD(-31) - 820.583809759*EURUSD(-32) - 1423.98506887*EURUSD(-33) + 935.969451579*EURUSD(-34) - 803.436564451*EURUSD( -35) + 221.14370 1299*EURUSD(-36) + 335.777492236*EURUSD(-37) + 650.456824302*EURUSD(-38) + 350.318958532*EURUSD(-39) - 467.384535354*EURUSD(-40) - 1463.62960078*EURUSD(-462)3 EURUSD( -42) + 531.53858297*EURUSD(-43) - 1804.43807812*EURUSD(-44) + 505.327400995*EURUSD(-45) - 20.3151847226*EURUSD(-46) + 1454.710626*USD6*EURUSD(-47) + 149.7 -48) - 1985.4346906*EURUSD(-49) + 8.64522845766*EURUSD(-50) + 1301.22397609*EURUSD(-51) + 1398.9062339*EURUSD(-52) - 1812.25415112*EURUSD(-53) - 815.172 ) - 465.973849717*EURUSD(-55 ) + 891.665097704*EURUSD(-56) - 33.8677278433*EURUSD(-57) + 1802.96642724*EURUSD(-58) + 103.739651059*EURUSD(-59) + 395.87719 1358.3140469 * EURUSD (-61) + 17.0144218275 * EURUSD (-62) + 645.959444744 * EURUSD (-63) - 1935.40489961 * EURUSD (-64) + 847.657103772 * EURUSD (-65) - 348.287297241 * EURUSD (-66) + 1674.82953896 * EURUSD(-67) - 1399.09585978*EURUSD(-68) + 442.848712733 *EURUSD(-69) + 498.667519817*EURUSD(-70) + 175.460595585*EURUSD(-71) - 3.2317 7058628*EURUSD(-72) - 502.970783886*EURUSD(-73) - 486.45378574*EURUSD(-74) - 1284.12753179*EURUSD(-75) + 2212.99339275*EURUSD(-76) + 1091.83438787*EUR(-76) EURUSD(- 78) + 1603.46426721*EURUSD(-79) - 441.847609369*EURUSD(-80) - 173.0306096*EURUSD(-81) - 672.051786135*EURUSD(-82) - 1106.57500684USD*USDEUR4(-83*73) + 337.97 -84) + 1392.23135411*EURUSD(-85) + 1222.020799*EURUSD(-86) + 327.446848701*EURUSD(-87) - 1208.41468022*EURUSD(-88) + 741.85661795*EUR9USD(-89) + 1585.0893(-89) ) - 2098.86445785 EURUSD(-91) + 58.0598765644*EURUSD(-92) - 166.744222595*EURUSD(-93) + 67.6457712184*EURUSD(-94) + 98.7949064574*EURUSD(-95) + 1406.322 1658.83294022*EURUSD(-97) - 273.851042947*EURUSD(-94) (-98) + 93.5879401275*EURUSD(-99) + 243.060588194*EURUSD(-100) - 1295.0210728 + 0.08150857192*@TREND))
Her şey orada gibi görünüyor.
Nedense tahminin hesaplanması gerçekle tamamen örtüşüyor .
Modeli anlamak istiyorum. CNORM nedir? Model hangi aralıklarla eğitildi ve hangi aralıklarla test edildi ? Excel tablolarındaki ilk 100 satırın eğitim verisi olduğunu doğru mu anladım? Neden bu kadar az var (modeldeki bağımlı değişkenlerin sayısına eşit)?
Modeli anlamak istiyorum. CNORM nedir? Model hangi aralıklarla eğitildi ve hangi aralıklarla test edildi? Excel tablolarındaki ilk 100 satırın eğitim verisi olduğunu doğru mu anladım? Neden bu kadar az var (modeldeki bağımlı değişkenlerin sayısına eşit)?
@cnorm(x)
normal kümülatif dağılım (CDF)
500 bar alındı. İlk 100 çubuğu almaz, çünkü bunlar bir kayar satırda nokta olarak formüldeki çubuklardır. Eğitim değil, değerlendirme katsayısı. 500 barda
@cnorm(x)
normal kümülatif dağılım (CDF)
500 bar alındı. İlk 100 çubuğu almaz, çünkü bunlar bir kayar satırda nokta olarak formüldeki çubuklardır. Eğitim değil, değerlendirme katsayısı. 500 barda
Bu tür modeller bazen, olası son durumların az sayıda olması nedeniyle, yalnızca yüksek derecede tesadüf olasılığından doğru tahminler verebilir ve bu hiçbir şey ifade etmez - örneğin, sadece sonraki 500 bar periyodunda kapanmak için fiili artışı alın. önceki 500 çubukta çıkarılan katsayılar ve tahmin artışıyla korelasyonu, yani ayrıntılı değerlerdeki farkı ölçer. Ortaya çıkan katsayı, tahminin kalitesini objektif olarak değerlendirecektir; özel durumunuz için nicel korelasyon tahminini kullanabilirsiniz. Aynı zamanda, bu yine tahmin sorunu için bir çözüm değildir, çünkü tüm bunları "faydalı" bir sistem olarak kullanmak için, sadece "piyasaya başarılı bir şekilde girebilmek" değil, aynı zamanda "çıkış yapabilmek" gerekir. " O. Daha fazla çubuk alındığında bir çubuk ilerisi için ortaya çıkan tahmin hatasının birikeceğini varsayarak başlangıçta yanılıyorsunuz - aslında kimse size bunu vaat etmedi ... Değişkenlerin önem seçimi gibi, bu da ayrı bir çözülmüş problemdir. bilgi çıkarma (Veri Madenciliği) ve bunun için zaten yöntemler var ve ilkeye göre yapılmaz - 100 veya 500 bar alır veya almaz...
Konunun tamamı, yorum yaptığınız son gönderiden daha zengin. Değişkenlerin önemi sorusu birçok kez çözüldü. Tahmin hatasının birikmesi tıbbi bir gerçektir, çünkü bir gerçeğin olmaması nedeniyle bir sonraki tahmin için önceki tahmin değeri alınır. Bir gerçek alınırsa, bu bir adım önde olan bir tahmindir.
Ancak bunlar küçük ve teknik sorunlardır.
Artışların kullanımı oldu. Hiçbir şey olmuyor çünkü artışta bir trend yok ama bir trend tahmin ediliyor. ve burada konunun ana sorusu: Modelin hangi özellikleri öngörülebilirliği garanti ediyor? Geleneksel bir regresyon modeli için bu tür özelliklerden oluşan bir dizi önerilmiştir. Yorum yaptığınız şey bozuk model ve benim için net olmayan başka modeller de var.
Bu konunun birçok hükmünden herhangi biri hakkındaki yorumunuz için minnettar olurum.
...artışların kullanımı oldu. Hiçbir şey olmuyor çünkü artışta bir trend yok ama bir trend tahmin ediliyor. ve burada konunun ana sorusu: Modelin hangi özellikleri öngörülebilirliği garanti eder? Geleneksel bir regresyon modeli için bu tür özelliklerin tamamı önerilmiştir. Yorum yaptığınız şey model bozuk ve bana net olmayan başka modeller de var...
İşte orada uzun zamandır yaptığım işin linkini veriyorum ( https://www.mql5.com/en/code/8295 ) …. ACF ve yakından bakarsanız iki eğri var. İlk eğri model (böyle bir mavi çizgi), ikincisi - kırmızı, tırnakların ACF'sidir. Onları (görsel olarak) karşılaştırabilirsiniz ...
koriti pratik için yeterli doğrulukta tanımlayabilen bir model (vardır ve uzun zamandır bilinmektedir) vardır ve bu bir regresyon modeli değildir. Bu modelle ilgili gerçek, büyük olasılıkla ekonometri ders kitaplarında yazılı hiçbir şey değildir ... diğer ders kitaplarını arayın
Hepinize iyi şanslar. Önümüzdeki yıl mutluluk ve sağlık !!!
Yeni Yılın Kutlu Olsun! Tüm modeller göndersin.
Artışların kullanımı oldu. Hiçbir şey olmuyor çünkü artışta bir trend yok ama bir trend tahmin ediliyor.
İddia ediyorsun:
1. Artışlara geçerken trendin kaybolduğu. Bu böyle değil, çünkü bir eğilimin varlığı, artışların koşullu beklentisini doğrudan etkileyecektir. O. birinin tahmini diğerininkine eşdeğerdir.
2. Artış modelinin tersinirlik özelliğine sahip olmaması. Bu yine doğru değil çünkü. son fiyat seviyesini biliyoruz. Artışları tahmin ettikten, onlardan kümülatif toplamı alarak ve bilinen son fiyat değerini ekleyerek, "zaman/fiyat" alanına açık bir geçiş elde edeceğiz.
İlkel bir regresyon modelimiz var. Numune içinde 10'dan çok daha fazla bir kar faktörüne sahip olduğu gösterilmiştir. Numune dışında 1'den biraz fazladır ve bu şüphelidir. Bu model "doğru" inşa edilmiştir. bir dizi "doğruluk" işareti var.
Soru: Bu "doğru" model neden istikrar veya öngörülebilirlik özelliğine sahip değil?
Bir teorisyen olabilir, R^2 ile bire yakın modeller oluşturabilir ve bundan hiçbir şey kazanamazsınız. Bir uygulayıcı olabilir ve modelleri beklenen karlar ve ilgili riskler açısından değerlendirebilirsiniz. Bir makale / tez / başka bir şey yazmak istiyorsanız ilk durum iyidir. Para kazanmak istiyorsanız, modelleri önce kâr/riske göre değerlendirin, sonra R^2 ve diğer istatistiklere göre değerlendirin.
Numune içindeki testleri ancak numune dışında kararlı bir pozitif sonuç alındıktan sonra izleyebilirsiniz. Aksi takdirde, zamanınızı boşa harcarsınız.
Sonraki adım. Stokastik diffuransın piyasaya uygulanabilirliği, bağlantılar, lütfen.
Difüzyonlar, özellikle opsiyonlar gibi türevleri değerlendirirken popülerdir. stat. tahkim de uygulamaları vardır.
Senin için de aynı. Paketlerdeki NS (EViews'de yoktur, ancak diğerleri vardır) yumuşatmanın yerini alır ve bu, çözülmesi gereken asıl sorun değil, sorunun yalnızca küçük bir parçasıdır. Ulusal Meclis söz konusu olduğunda, bu sanattır. Spline'ları ve dalgacıkları alırsanız - bu matematiktir
NN, doğrusal olmayan regresyon modellerinin yerini almaktadır.
Modeli anlamak istiyorum. CNORM nedir? Model hangi aralıklarla eğitildi ve hangi aralıklarla test edildi? Excel tablolarındaki ilk 100 satırın eğitim verisi olduğunu doğru mu anladım? Neden bu kadar az var (modeldeki bağımlı değişkenlerin sayısına eşit)?
Bir noktayı anlamak istiyorum, eğer ZZ'yi tahmin ederseniz, o zaman tahmine dayalı ZigZag adımını nasıl hesaplarsınız?
İşte orada uzun zamandır yaptığım işin linkini veriyorum ( https://www.mql5.com/en/code/8295 ) …. ACF ve yakından bakarsanız iki eğri var. İlk eğri model (böyle bir mavi çizgi), ikincisi - kırmızı, tırnakların ACF'sidir. Onları (görsel olarak) karşılaştırabilirsiniz ...
koriti pratik için yeterli doğrulukta tanımlayabilen bir model (vardır ve uzun zamandır bilinmektedir) vardır ve bu bir regresyon modeli değildir. Bu modelle ilgili gerçek, büyük olasılıkla ekonometri ders kitaplarında yazılı hiçbir şey değildir ... diğer ders kitaplarını arayın
Hepinize iyi şanslar. Önümüzdeki yıl mutluluk ve sağlık !!!
(sizin terimlerinizle "doğru model")
Doğru - belirli özelliklere sahip olduğu anlamına gelir. Bu özellikler tartışılmaz.
o zaman Kalman filtresi bir adım ilerideki en iyi tahmini verir. Forumda bununla ilgili arama yapın...
EViews, durum uzayı adı verilen bir modele sahiptir, Kalman filtresi de öyle. Ancak tüm göstergelere göre bu en umut verici model olmasına rağmen, böyle bir model formüle edemiyorum.
Burada zaten uzun zamandır orada olan işime bir link veriyorum ( https://www.mql5.com/en/code/8295 ) …. ACF ve yakından bakarsanız iki eğri var. İlk eğri model (böyle bir mavi çizgi), ikincisi - kırmızı, tırnakların ACF'sidir. Bunları (görsel olarak) karşılaştırabilirsiniz...
AFK ile ilgili yazınız hiçbir şey anlamadı. AFK'm var - bu, modellediğim kodda bağımlılıkların varlığının bir göstergesidir
koriti pratik için yeterli doğrulukta tanımlayabilen bir model (vardır ve uzun zamandır bilinmektedir) vardır ve bu bir regresyon modeli değildir.
Ve entrika yoksa?
anonymous :
1. Artışlara geçerken trendin kaybolduğu. Bu böyle değil, çünkü bir eğilimin varlığı, artışların koşullu beklentisini doğrudan etkileyecektir. O. birinin tahmini diğerininkine eşdeğerdir.
2. Artış modelinin tersinirlik özelliğine sahip olmaması. Bu yine doğru değil çünkü. son fiyat seviyesini biliyoruz. Artışları tahmin ettikten, onlardan kümülatif toplamı alarak ve bilinen son fiyat değerini ekleyerek, "zaman/fiyat" alanına açık bir geçiş elde ederiz.
Sadece bir şey söylüyorum - artışlarla elde edilen sonuç, seviyelerden çok daha kötü. Bu benim ve bu sonucu genelleyemem. Belki birileri başarılı olur.
Bir teorisyen olabilir, R^2 ile bire yakın modeller oluşturabilir ve bundan hiçbir şey kazanamazsınız. Bir uygulayıcı olabilir ve modelleri beklenen karlar ve ilgili riskler açısından değerlendirebilirsiniz. Bir makale / tez / başka bir şey yazmak istiyorsanız ilk durum iyidir. Para kazanmak istiyorsanız, modelleri önce kâr/riske göre değerlendirin, ardından R^2 ve diğer istatistiklere göre değerlendirin.
Numune içindeki testleri ancak numune dışında kararlı bir pozitif sonuç alındıktan sonra izleyebilirsiniz. Aksi takdirde, zamanınızı boşa harcarsınız.
Bu konuda forumdaki çoğu arkadaşa katılmıyorum. Bir kamyon istiyorsanız ve sonunda bir bisikletiniz varsa, başarılı bir bisiklet testi bir kamyonunuz olduğunu kanıtlamaz. Bunların hepsi gerçek hayatta kesinlikle ortaya çıkacak bir tesadüf.
NN, doğrusal olmayan regresyon modellerinin yerini almaktadır.
Tekrar. NS, sorunları tüm çeşitliliği içinde çözmez. Doğrusal olmama konusundaki yorumunuz bunu söylüyor. Doğrusal olmayan regresyon modelleri nelerdir? değişkenlere göre mi yoksa parametrelere göre mi? Parametreler yaklaşık olarak sabit mi yoksa rastgele değişkenler mi ve eğer rastgele iseler, özellikleri nelerdir? Bu NS ile ilgili. Onların yeri var.