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MELHOR MOVIMENTAÇÃO MÉDIA CONTRA PREVISÃO DE REGRESSÃO LINEAR Modelo de mudança de modelo Wikipedia a enciclopédia livre Comércio Quantitativo As muitas facetas da regressão linear Gráficos incríveis Indicador de regressão linear Regressão linear vs médias móveis Modelo de média móvel Você pode o Google max dama para ver links para seus artigos. Eu não tenho o link especificamente para a regressão linear mais, mas talvez o link para quantopian inclui a notação maq refere-se ao modelo médio móvel de ordem qHi erniei tem uma pergunta sobre lr. Estou usando-os como média móvel, por exemplo, 21 dias, lr, 63 dias, lr. Estarei à procura de cruzar e também o preço os atravessará de cima para baixo. Minha pergunta é o que pode ser melhor opção para filtrar para identificação de tendências e também como evitar whipsaw, como muitas vezes vemos no cruzamento de ma. Oi erniethis é um artigo interessante, eu tenho uma pergunta com respeito a emas. Se eu fosse construir um modelo de regressão onde eu suavizar a variável independente usando um ema. Como você decide sobre o valor da ponderação alfa, se isso for otimizado ao encontrar a menor mse ou há alternativas melhores. Em vez de tentar ambos os produtos como a variável dependente, tente uma abordagem de mínimos esquemas mínimos de regressão ortogonal. Ele adiciona valor ao não atribuir erros de regressão a apenas um produto, mas distribui-los em um ortogonal, isso pode soar como uma pergunta estranha a perguntar em um blog chamado negociação quantitativa, mas você já avaliou os métodos de daytrading quantos orientados discutidos neste blog em comparação com a planície Investimento de valor antigo e análise de segurança que o método pode ser resumido da seguinte forma, obter uma compreensão detalhada de uma segurança de ações ou títulos através da compra de pesquisa quando o preço é muito menor do que o que realmente vale, ou seja, valor intrínseco e venda à medida que se aproxima de razão intrínseca eu pergunto isso Uma questão fundamental é que meus antecedentes são muito técnicos e matemáticos, como os seus. Eu tenho um ph. d. Na engenharia elétrica e tem um histórico em coisas como regressão linear e filtros kalman. Mas depois de avaliar todos os métodos de investimento, eu estava ciente da simples idéia não-aquela de comprar valores em um desconto profundo para o valor justo ainda faz o maior sentido para mim. Aproveito o seu blog, não me interprete mal. Eu só queria saber se você já pensou sobre este argumento mais fundamental. Você pode elaborar sobre como usar a regressão linear em lugar de médias móveis. Qual a variável dependente e qual o modelo de mudança de regressores não deve ser confundido com a média móvel um conceito distinto, apesar de alguns em seu artigo mencionado acima também apontar uma versão mais sofisticada de Regressão linear comumente chamada de regressão de mínimos quadrados ponderada. Wls é a regressão linear, que a média móvel exponencial é a sma de média móvel simples, dá mais pesos aos pontos de dados recentes. Na verdade, descobri que ema muitas vezes dá melhores resultados do que sma na negociação. No entanto, até agora, não encontrei wls para ser melhor que os mínimos quadrados simples. Max também referenciou um artigo que estabelece a equivalência entre os mínimos quadrados ponderados e o filtro kalman. Agora o filtro kalman é um modelo linear que é muito popular entre os comerciantes quantitativos. O bom recurso sobre o filtro kalman é que há poucos parâmetros livres, o modelo se adaptará aos meios e às covariâncias das séries temporais de entrada gradualmente. E, além disso, pode fazê-lo onestep em um timeor no jargão técnico usando um algoritmo on-line, ou seja, não há necessidade de separar os dados em conjuntos de treinamento e teste e não é necessário definir um período de lookback diferente das médias móveis. Faz uso de estados ocultos muito parecidos com os modelos ocultos markov hhm, mas ao contrário do filtro hhm kalman é fielmente linear. Definição: eu suspeito que a média linear de pregnação pode fazer com que seu sistema seja ajustado de forma excessiva. Qual a opinião sobre isso. O modelo de mudança de modelo é um caso especial e um componente-chave dos modelos mais comuns de arma e arima de séries temporais que têm Uma estrutura estocástica mais complicada. Oi erniei pede desculpas porque deveria ter lhe pedido detalhes antes de comentar sobre qualquer coisa. Se você está interessado em prever e deseja extrapolar o modelo vários períodos para além da amostra, então o uso de wls com dados recentes mais pesados ​​é perfeitamente bom. Por outro lado, se o objetivo fosse a predição se seus dados um subconjunto de teste de sua validação de dados em outro conjunto de dados etc., então, usar os pesos nessa matéria seria arbitrário e definitivamente não acho que pudéssemos conjurar alguns casos em que, se os pesos fossem Muito pesado em relação aos dados recentes, então nos encontraríamos com alguns problemas. Se eu tiver tempo neste fim de semana, eu poderia olhar para alguns dados de preços da série de tempo e dar alguns exemplos em todos esses procedimentos e problemas. Eu acho que outro comentarista aqui aludiu a esse fato de que os pesos que escolhemos para wls são um parâmetro de incômodo que poderíamos querer de alguma forma superar ou evitar fatos se seguimos o procedimento correto para testar a não-estacionária usando as parcelas de acf etc. Boa estimativa na ordem de diferenciação e número de variáveis ​​atrasadas que devemos usar em nossa equação de regressão. Essas estimativas da ordem de diferenciação e número de atrasos estão apenas indicando a quantidade de memória que nossas variáveis ​​possuem. Se soubemos quanto memória está de fato contida em nossas variáveis, então, sabemos o que devemos incluir na nossa equação de regressão, que será a versão transformada dos dados que nos dá apenas ruído branco para erros e não a estrutura de erro problemática que rompe clássico Pressupostos que justificam o uso de ols para começar com o fato de nos deixar sem a necessidade de wls e seus parâmetros de incômodo extra, a versão longa não foi lida se transformarmos corretamente os dados por diferenciação e uso de variáveis ​​atrasadas, recebemos uma série estacionária com apenas ruído branco como Erros e, portanto, deve usar ols e ignorar que esta é uma abordagem decididamente não matemática, mas é levada para redefinir minhas médias móveis sempre que uma barra 2 desvios padrão se formam. O período da ma continua cresce linearmente até a próxima volatilidade na média móvel de reposição para obter o código do indicador para mt4 ou ernie, em que se pensa em medir a divergência entre o preço e um oscilador, como o fato de que a divergência é feita nos balanços e não na Pontos de dados brutos é regressão linear um bom candidato issy. Assim, um modelo de média móvel é conceitualmente uma regressão linear do valor atual da série contra os termos de erro de ruído branco não observados atuais e anteriores ou choques aleatórios. Os choques aleatórios em cada ponto são assumidos como mutuamente independentes e provenientes da mesma distribuição, tipicamente, uma distribuição normal com localização em zero e uma movimentação progressiva constante você tentou modelo cinza, acho que é regressão linear com ma e dados originais quando configurado Para gm11. Interpretationedit Na análise de séries temporais, o modelo de modelagem da mudança é uma abordagem comum para a modelagem de séries temporais univariadas. O modelo de motionaverage especifica que a variável de saída depende linearmente de seu próprio termo estocástico anterior e de um termo estocástico um termo imperfeitamente previsível. Não usei muito o filtro Kalman, mas gostaria de receber qualquer comentário de nossos leitores sobre o uso. Além disso, se você sabe de outras maneiras de usar a regressão linear na negociação, compartilhe conosco aqui. Até recentemente usei a regressão linear principalmente na busca de relações de cobertura entre dois instrumentos em negociação em pares ou, mais geralmente, em encontrar as ponderações em número de ações de ações individuais em um Cesta em alguma forma de arbitragem de índice. É claro que outros encontraram álgebra linear útil na análise de componentes principais e, mais geralmente, na análise de fatores também. Mas graças a vários comentaristas neste blog, bem como vários correspondentes privados, comecei a aplicar regressão linear de forma mais direta nos modelos de negociação. Assim, um modelo de média móvel é conceitualmente uma regressão linear do valor atual da série contra os termos de erro de ruído branco não observados atuais e anteriores ou choques aleatórios. Os choques aleatórios em cada ponto são assumidos independentemente mutuamente independentes e provenientes da mesma distribuição tipicamente uma distribuição normal com localização a zero e anos constantes atrás um gerente de portfólio me perguntou em uma entrevista por telefone você acredita que os modelos lineares ou não-lineares são mais Poderoso na construção de modelos comerciais sendo um babeinthewoods eu não hesitei em responder não-linear pouco eu sabia que esta é a questão que separa os homens dos meninos no domínio da negociação quantitativa. Experiências subseqüentes mostraram-me que os modelos não-lineares têm ocorrido principalmente desastres em termos de lucros comerciais. Como o máximo dama disse em um recente artigo excelente sobre regressão linear. Quando a relação sinal / ruído é 0,051. Não tem muita preocupação em se preocupar com efeitos de ordem superior. Um é quase certo para superar um modelo não-linear para 2 perguntas não recorrentes, você tem uma cópia do artigo sobre regressão linear por max dama, eu não posso encontrá-lo em qualquer lugar. Juntamente com o modelo de ar autorregressivo, o modelo de movimentação móvel é um caso especial e um componente-chave dos modelos mais gerais arma e arima de séries temporais que têm um artigo erniegreat estocástico mais complicado e obrigado por compartilhar seus pensamentos sobre regressão linear e outros métodos técnicos. Há alguns aspectos importantes que merecem destaque1. Ols e wls exigem a especificação de hiperparâmetros, como o comprimento da janela de lookback com a janela de expansão ou rolando, sendo escolhas populares. Os coeficientes, no entanto, são sensíveis ao tamanho da janela muito lento para se adaptar se muito longo um erro de amostra de janela alto se muito curto. Eu encontrei situações em que a taxa de cobertura altera seu sinal à medida que as amostras de dados se estendem completamente sem sentido e puramente um artefato de propriedades de lr e erros de amostragem. Isso levou a uma quebra do modelo de negociação baseado na regressão, mas considero isso uma revelação afortunada, pois me preocupei com a arbitrariedade de selecionar um hiperparâmetro sem uma justificativa econômica clara. Pode-se otimizar o tamanho da janela para obter os melhores resultados de backtest, mas o problema é que amanhã é um dia diferente. Que leva ao segundo e mais grave problema com regressão linear.2. Ols e até wls ignoram a estrutura intertemporal dos dados da série temporal. O max afirma que wls resolve esse problema, mas minha experiência foi que não faz diferença significativa e você parece concordar. Novamente, um enfrenta o problema de decidir qual tipo de pesos e taxa de decaimento a serem aplicados. Outro outro hiperparâmetro a ser decidido não por motivos econômicos.3. O filtro kalman resolve esses problemas em grande extensão e funciona bem com dados discretos ao contrário de um comentarista reivindicado. Também é simples e eficiente para implementar, mas não é um almoço grátis. Para usá-lo, você precisa de uma especificação do modelo e não há nenhuma maneira direta de fazer isso. É completamente sua criatividade e compreende o problema comercial. É claro que ele tem seu próprio conjunto de questões também, mas pelo menos você pode enquadrá-lo em termos econômicos porque espero que tenha criado uma especificação modelo baseada em economia sensata.4. Por último, mas não menos importante, se a microestrutura de alta freqüência é mais ou menos barulhenta. Depende do mercado e dos ativos que você está procurando. Para um ativo com alta volatilidade intradiária, você pode estar melhor usando dados de baixa freqüência. Quase por definição, a alta volatilidade é uma indicação de alto grau de ruído em torno do verdadeiro valor fundamental. Tenho uma questão sobre a função ols por econometria espacial. Eu usei essa função como sugerido por ernie neste livro. De alguma forma, a relação hedge ou beta da regressão é diferente de quando eu a executo com a função glmfit na caixa de ferramentas econométrica. O resultado de ols em econometria espacial e regredir em matlab é o mesmo, mas diferente do glmfit. Eu testei com regressão de excel simples e função sas. Esses números concordam com glmfit. Estou apenas me perguntando o que faz a diferença aqui. Estou faltando alguma coisa aqui, obrigado. mean estratégia de reversão wikipedia forex estratégias de análise técnica sistema de computador para negociação de ações on-line conta de negociação forex mínimo samuel berger forex sistemas de balaustrada vidro belajar forex bagi pemula forex sa tres barras sc opções binárias etrade trading system teste gratuito forex expo las Vegas 2017 thinkorswim opções de comerciante ativo opções de negociação de negociação on-line forex di bank islam 1st forex trading academia calculadora de forex asb vps gratis untuk robô forex es confiável forex chile forex cotações on-line opções de ações opções autotrade opções de corretores indicação de sinais de divisas mt4 opções de ações do facebook opções de ações de psec Forex power pro russ horn forexometro forex crescimento bot forex fixado odds apostas anual forex subsídio sul-africano trendline estratégia de negociação segredos revelados download forex milionário estratégia de negociação forex ganho revisão de capital forex controles sistema ferramenta de negociação macam mana nak mula principal forex dedução do empregador para não qual Opções de stock de ações kurs chf forex onet forex ea gerador 5 chave mustafa singapore forex valutakurs forex banco sistema de negociação forex melhor e forex sonhando bforex negociação opções binárias estratégia de divergência forex darmowy depozyt legalitas perusahaan forex ganhar dinheiro com forex trading taxas de forex do banco icici on-line melhor negociação forex Revisões de plataforma para sinais externos