Ekonometri: Durum Uzay Modeli Tahmini - sayfa 12
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
Konunun konusu hakkında, size zaten söyledim.
"İyi tahmin ediyorsa", tahmin doğrultusunda işlem yapın.
Böyle bir ticaret, yayılmada bir azalmaya yol açarsa, bu, tahminin kötü olduğu anlamına gelir.
Strateji test cihazında "iyi" tahminleri kontrol edebilirsiniz.
EconModel:
Peki, ne bisiklet: Listelenen paketlerin kullanımından bahsediyoruz, başka bir şey değil, bunun için yeterli beyin yok
Bu doğru, önce metodolojiyi çözmeniz gerekiyor.
Bu doğru, önce metodolojiyi çözmeniz gerekiyor.
Tersine.
Valla ben burada okuyorum Sizi temin ederim ki durum-uzay modelleriyle ilgili belgeler çok karmaşıktır.
Bazı üniversitelerde durum-uzay modelleri üç yıl boyunca incelenir. Belgeleri okumak bu bilgi düzeyine ulaşmaz.
Bazı üniversitelerde durum-uzay modelleri üç yıl boyunca incelenir. Belgeleri okumak bu bilgi düzeyine ulaşmaz.
Kesinlikle doğru. Dokümantasyon, önceden bilgi sahibi olduğunu varsayar.
Yarım yıl boyunca durum uzayında bir model oluşturmaya çalıştım ve sonra gerekli değişikliği sınav olarak geçtiğimi gördüm. İşte şimdi kullanıyorum. Nokta tahminini nasıl kullanacağımı anlamadım, teşekkürler faa önerdi, henüz test cihazında çalıştırmamış olsam da, gerçeğe çok benziyor.
Model R'de yapılmıştır. Bu nedenle, birçok ilgili bilgi vardır. İşte MSE Tahmin Hatası - Ortalama Kare Hata , kök ortalama kare hatasıdır . Bu hatanın karesidir. Aşağıda bir grafik var, ancak kök çıkarılarak eurusd seviyesine benzer bir hata elde edilebilir.
Onlar. Maksimum hata için - karşılaştırılabilir: 0.001871
Şimdi fark ettim: Tahmin bu 18 pipi aşarsa girmeli miyim? Yoksa ortalama mı? Yoksa yakında mı?
Ortalama karekök yalnızca ve yalnızca normal dağılım için iyidir.
Gerçek dağılım normal dağılımdan çok farklıdır. Çok daha kalın kuyrukları var. Bu nedenle riskler, normal model tarafından tahmin edilenlerden çok daha fazladır.
Ortalama karekök yalnızca ve yalnızca normal dağılım için iyidir.
Gerçek dağılım normal dağılımdan çok farklıdır. Çok daha kalın kuyrukları var. Bu nedenle riskler, normal model tarafından tahmin edilenlerden çok daha fazladır.
Hatanın iid olduğu varsayılır. Ancak tüm testler birim kök testleridir (sonuç verilmiştir). ACF'ye bakmak son derece arzu edilir. Normallik için kontrol edilen bir hata (modelin geri kalanı) hiç görmedim. Bunun nedeni bana bilinmiyor.
Tahmin yanlılığı sorunu, önyükleme ve yeniden örnekleme ile çözülür.