Ekonometri: neden eşbütünleşmeye ihtiyaç var? - sayfa 26
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
a) t-istatistiği, verilerin normal bir dağılıma sahip olduğunu varsayar ve yalnızca bu tür veriler için tasarlanır, aksi takdirde sonucu çarpıtır.
b) t-kriteri, aydınla, pliz değerine göre %100'ü bölmek için matstatta yeni yön nedir?
a) aslında z istatistikleri
b) bu, yüzde hatasını hızlı bir şekilde değerlendiren tohum içindir
Ama bu değil.
Sorun kökte. Okuduğum her şey, kendim inşa ettim, öngörülebilirliğinin "doğru" olanın gereksinimlerinden gelmediğini söylüyor. Ben her zaman buna eğilimliyim. Girdilerin durağan bir seri halinde olması eşbütünleşmeyi cezbetmektedir. Ancak öngörülebilirlik sorunu devam ediyor.
a) aslında z istatistikleri
bunun anlamı Student'inki yerine asimptotik olarak normal olması gerektiğidir ki bu da bir gerçek olmaktan uzaktır.
b) bu, yüzde hatasını hızlı bir şekilde değerlendiren tohum içindir
Ama bu değil.
Sorun kökte. Okuduğum her şey, kendim inşa ettim, öngörülebilirliğinin "doğru" olanın gereksinimlerinden gelmediğini söylüyor. Ben her zaman buna eğilimliyim. Girdilerin durağan bir seri halinde olması eşbütünleşmeyi cezbetmektedir. Ancak öngörülebilirlik sorunu devam ediyor.
bunun anlamı Student'inki yerine asimptotik olarak normal olduğu varsayılır ki bu da bir gerçek olmaktan uzaktır.
Ve hepsinden önemlisi, eşbütünleşmenin kendisinin öngörülebilirliği sorunu. Ayrıca üzerinde çalışmanızı öneririm.Ayrıca üzerinde çalışmanızı öneririm.
Sonuçlar burada. H1 6736 bar aldım. Resimler ilk 500 çubuğu göstermektedir. Pencere 118 bar (hafta). Bir çubuk kaydır.
Eşbütünleşme Regresyonu
EURUSD = C(1)*GBPUSD + C(2) + C(3)*@TREND
çiftler arasındaki fark
giriş - aşağıdan yukarıya geçiş
çıkış - sıfır geçiş
Yukarıdan gelen girdileri dikkate almıyorum - çok karmaşık çizimler elde ediliyor.
Bu sitede alınan işlemler
pip ticareti
c(i) katsayısının eşbütünleşme regresyonundaki çok ilginç davranışı
Fikrinizi istiyorum.
Eşbütünleşme Regresyonu
EURUSD = C(1)*GBPUSD + C(2) + C(3)*@TREND
Eşbütünleşmeyi değerlendirmek için kullandığınız birçok farklı denklem vermişsiniz. Görünüşe göre, regresyona neden deterministik bir eğilim bileşeni eklediğinizi haklı çıkardığınız noktayı kaçırdım. Tekrar açıklayabilir misin?
Bildiğim kadarıyla, deterministik bir bileşen ancak regresörler böyle bir bileşen içeriyorsa dahil edilmelidir. Bu durumda, örneğin MacKinnon'un tablolarından t-istatistiklerinin kritik değerlerini doğru bir şekilde kullanmak mümkün olacaktır. eurusd, gbpusd veya bunların bazı lineer kombinasyonlarında deterministik bir lineer trend olduğundan şüpheliyim.
Bilindiği gibi, eşbütünleşme gerçekten gerçekleştiğinde, regresyon katsayılarının (uzun dönemli model) tahminleri süpertutarlılık özelliğine sahiptir. Elde ettiğiniz sonuçlara göre eurusd ve gbpusd eşbütünleşmesi mevcuttur. Bu iki hükümden yola çıkarak, vermiş olduğunuz regresyonun katsayılarını (mutlaka aynı yordayıcılarla) örtüşmeyen iki veri bölümünde değerlendirmenizi ve ardından Chebyshev eşitsizliğini kullanarak C (3. ) katsayıları bu veri bölümlerinde farklı istatistiksel olarak anlamsızdır. Eğer öyleyse, regresyon artıklarının ortalama tekrarını değil, deterministik trend bileşenini takas etmeye çalışmalısınız. C(3) katsayısının tahminleri önemli ölçüde farklılık gösteriyorsa, tahmin edilen regresyonun yapısını yeniden gözden geçirmenizi tavsiye ederim.
Bildiğim kadarıyla, deterministik bir bileşen ancak regresörler böyle bir bileşen içeriyorsa dahil edilmelidir. Bu durumda, örneğin MacKinnon'un tablolarından t-istatistiklerinin kritik değerlerini doğru bir şekilde kullanmak mümkün olacaktır. eurusd, gbpusd veya bunların bazı lineer kombinasyonlarında deterministik bir lineer trend olduğundan oldukça şüpheliyim.
Bilindiği gibi, eşbütünleşme gerçekten gerçekleştiğinde, regresyon katsayılarının (uzun dönemli model) tahminleri süpertutarlılık özelliğine sahiptir. Sonuçlarınızı takiben, eurusd ve gbpusd eşbütünleşmesi mevcuttur. Bu iki hükümden yola çıkarak, vermiş olduğunuz regresyonun katsayılarını (mutlaka aynı yordayıcılarla) örtüşmeyen iki veri bölümünde değerlendirmenizi ve ardından Chebyshev eşitsizliğini kullanarak C (3. ) katsayıları bu veri bölümlerinde farklı istatistiksel olarak anlamsızdır. Eğer öyleyse, regresyon artıklarının ortalama tekrarını değil, deterministik trend bileşenini takas etmeye çalışmalısınız. C(3) katsayısının tahminleri önemli ölçüde farklılık gösteriyorsa, tahmin edilen regresyonun yapısını yeniden gözden geçirmenizi tavsiye ederim.
Eşbütünleşmeyi değerlendirmek için kullandığınız birçok farklı denklem vermişsiniz. Görünüşe göre, regresyona neden deterministik bir eğilim bileşeni eklediğinizi haklı çıkardığınız noktayı kaçırdım. Tekrar açıklayabilir misin?
İşin aslı şu ki, hiçbir şey söyleyemem.
Geçmişte farklı iki siteyi karşılaştırmak bence bir şey kazandırmıyor. Gerçek ticaret - bir çubuk ileri gidiyoruz ve bir çubukla farklılık gösteren bu yeni bölüm yeni katsayılar verecek. Yukarıda c(1) ve c(2) katsayılarının değerleri verilmiştir - bunlar her zaman ve oldukça önemli ölçüde değişir. İşte (3) ile katsayıların değerleri
İşte eşbütünleşme (regresyon değil) denkleminin bir tahmini:
Bağımlı Değişken: EURUSD
Yöntem: Dinamik En Küçük Kareler (DOLS)
Tarih: 28/04/12 Saat: 14:49
Örnek: 118 6736
Dahil edilen gözlemler: 6619
Eşbütünleşme denklemi deterministikleri: C @TREND
Otomatik olası satışlar ve gecikmeler spesifikasyonu (lead=34 ve lag=34, AIC'ye dayalıdır)
kriter, maks=34)
Uzun dönem varyans tahmini (Bartlett çekirdeği , Newey-West sabit bant genişliği =
11.0000)
Standart hatalar ve kovaryans için df ayarı yok
değişken katsayı Std. hata t-istatistik prob.
GBPUSD 1.477877 0.039584 37.33545 0.0000
C -0.983188 0.064891 -15.15143 0.0000
@AKIM 9.03E-07 6.68E-07 1.352241 0.1763
t-İstatistik ve buna karşılık gelen olasılık , tüm örneğin (118-6736 bar) eğiliminin ihmal edilebileceğini söylüyor. Bu şaşırtıcı değil, çünkü büyük örneklemlerde büyük olasılıkla hiçbir eğilim yok.
Örnek bir pencere boyutu = 118 bar alalım. Resim farklı.
Bağımlı Değişken: EURUSD
Yöntem: Dinamik En Küçük Kareler (DOLS)
Tarih: 28/04/12 Saat: 15:00
Örnek: 118 236
Dahil edilen gözlemler: 119
Eşbütünleşme denklemi deterministikleri: C @TREND
Otomatik olası satışlar ve gecikmeler spesifikasyonu (AIC'ye dayalı olarak müşteri adayı=1 ve gecikme=0
kriter, maks=12)
Uzun dönem varyans tahmini (Bartlett çekirdeği, Newey-West sabit bant genişliği =
50000)
Standart hatalar ve kovaryans için df ayarı yok
değişken katsayı Std. hata t-istatistik prob.
GBPUSD 0.410017 0.131928 3.107892 0.0024
C 0.652893 0.209209 3.120769 0.0023
@akım 0,000202 1.90E-05 10.59269 0.000 0
Bir eğilim var gibi görünüyor, ancak t-İstatistik değerleri çok düşük, bu da katsayı tahmininde büyük bir hata olduğunu gösteriyor.
Bundan, trend gidermenin her zaman yapılması gerektiği sonucuna varılır. Ancak bu doğrusal bir eğilim değildir. Trend denkleminde belirli sınırlamalarım var. Örneğin, bir Hodrick-Prescott filtresi kullanabilirsiniz.
İşte iki deterministik eğilimi dahil etmenin sonucu
Bağımlı Değişken: EURUSD
Yöntem: Dinamik En Küçük Kareler (DOLS)
Tarih: 28/04/12 Saat: 15:06
Örnek: 118 236
Dahil edilen gözlemler: 119
Eşbütünleşme denklemi deterministikleri: HP_EUR HP_GBP
Otomatik olası satışlar ve gecikmeler özelliği (AIC'ye dayalı olarak olası satış=0 ve gecikme=0
kriter, maks=12)
Uzun dönem varyans tahmini (Bartlett çekirdeği, Newey-West sabit bant genişliği =
50000)
Standart hatalar ve kovaryans için df ayarı yok
değişken katsayı Std. hata t-istatistik prob.
GBPUSD 0.604971 0.094954 6.371191 0.0000
HP_EUR 1.002990 0.028777 34.85379 0.0000
HP_GBP -0.607497 0.096679 -6.283619 0.0000
Önceki durumda olduğundan çok daha iyi. Ana şey, bu şeyin bir çubuk kaydırıldığında daha kararlı olmasıdır.
ikna edildi. Hemen hemen.
Çift ticareti. Kalıcı lot=1. H1'de 1036 bar.
alıntı çizelgeleri
Yayılmadan denge.
Solda - artış, yani. 0.8 = 8000 pip
Ticaret sonuçları tablosu
İki döviz çifti için özet istatistikler:
kar faktörü
[1] 6.210877
> kar.artı
[1] 1.1192 = * 10000 = 11192 pip
> kar.eksi
[1] 0.1802 = *10000 = 1802 pip
> sd(kar) - oran
[1] 0.001738898 * 10000 = 17 pip
> özet(kâr)
Min. ......1. Qu.... Medyan Ortalama ....... 3. Qu. Maks.
-0.0047000 0.0000000 0.0006000 0.0009064 0.0015000 0.0192000
Son satırdan: pip cinsinden maksimum düşüş = 47 pip. Maksimum karlı ticaret = 192 pip.
Bir ticaret sistemi oluştururken aşağıdaki kütüphaneler kullanıldı:
kitaplık(mFiltre)
kitaplık(tsDyn)
kitaplık(lmtest)
kitaplık(fUnitRoots)
kütüphane(hayvanat bahçesi)
Buraya taşındı.
İşte başka bir arsa, çubuk sayısı H1'de 2,5 kat daha fazla
Son 1000 bar bakiye
Ve bu son istatistik.
> kar faktörü
[1] 6.843426
> kar.artı
[1] 2.8366
> kar.eksi
[1] 0.4145
> sd(kar)
[1] 0.001760334
> özet(kâr)
Min. 1.Qu. Medyan Ortalama 3. Qu. Maks.
-0.004000 0.000100 0.000700 0.001054 0.001700 0.017300
Lütfen kâr faktörünün ve düşüşün çok fazla değişmediğini unutmayın.
(18) ile karşılaştırmak için somut sonuçlar bekliyorum.