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EINFACH BEWEGLICHE DURCHSCHNITT VS LINEARE REGRESSION FORECAST Movingaverage-Modell Wikipedia die freie Enzyklopädie Quantitative Trading Die vielen Facetten der linearen Regression Unglaubliche Charts Lineare Regression Indicator Lineare Regression vs gleitende Mittel Moving-average-Modell Sie können google max Dama Links zu seinen Artikeln zu sehen. Ich habe nicht den Link speziell auf lineare Regression mehr, aber vielleicht der Link zu Quantopian enthält Notation maq bezieht sich auf die gleitende durchschnittliche Modell der Bestellung qHi erniei haben eine Frage zu lr. Ich benutze sie als gleitenden Durchschnitt zum Beispiel 21 Tag lr 63 Tag lr. Ich werde Ausschau nach Kreuzung und auch Preis überqueren sie entweder von oben oder unten. Meine Frage ist, was besser sein kann, um für Trend-Identifikation zu filtern und auch, wie zu vermeiden, wie whipaw, wie wir oft sehen, in Crossover. Hallo Erniethis ist ein interessanter Artikel ich habe eine Frage mit Bezug auf emas. Wenn ich ein Regressionsmodell, wo ich glatt würde die unabhängige Variable mit einem ema. Wie Sie über den Wert der Alpha-Gewichtung entscheiden, sollte dies optimiert werden, indem Sie die niedrigste mse oder gibt es bessere Alternativen anstatt beide Produkte als abhängige Variable versuchen versuchen eine orthogonale Regression insgesamt kleinsten Quadrate Ansatz. Es fügt Wert von nicht zuweisen Regression Fehler nur ein Produkt, sondern verteilt sie auf einem orthogonalen dies kann wie eine seltsame Frage zu bitten, auf einem Blog namens quantitative Handel, aber haben Sie jemals bewertet die quantorientierten Daytrading-Methoden, die auf diesem Blog im Vergleich zu plain Alte Wert-Investition und Sicherheit Analyse, die Methode zusammengefasst werden kann, wie folgt gewinnen ein detailliertes Verständnis für eine Aktie oder Anleihe Sicherheit durch Forschung kaufen, wenn der Preis viel niedriger als das, was seine wirklich wert, dh intrinsische Wert und verkaufen, wie es nähert intrinsischen Grund frage ich Eine grundlegende Frage ist, dass mein Hintergrund ist sehr technisch und mathematisch ähnlich wie Ihre. Ich habe eine ph. d. In der Elektrotechnik und haben einen Hintergrund in Sachen wie lineare Regression und kalman Filter. Aber nach der Bewertung aller Anlagemethoden war mir bewusst, die einfache nicht-Idee Idee des Kaufens von Wertpapieren bei einem tiefen Rabatt auf fairen Wert macht immer noch das sinnvollste me. i genießen Sie Ihren Blog nicht bekommen mich falsch. Ich frage mich nur, ob du jemals darüber nachgedacht hast, diese fundamentalere aagold. Können Sie erläutern, wie Sie lineare Regression anstelle der gleitenden Durchschnitte verwenden, was die abhängige Variable und was ist der Regressor movingaverage-Modell sollte nicht mit dem gleitenden Durchschnitt ein bestimmtes Konzept verwechselt werden, obwohl einige in seinem Artikel verwiesen oben auch darauf hingewiesen, eine anspruchsvollere Version von Lineare Regression, die gewöhnlich als gewichtete kleinste Fehlerquadratregression bezeichnet wird. Wls ist auf lineare Regression, was exponentielle gleitende durchschnittliche Ema ist zu einfach gleitenden Durchschnitt sma es gibt mehr Gewichte an die jüngsten Datenpunkte. In der Tat habe ich festgestellt, dass ema oft bessere Ergebnisse als sma im Handel gibt. Aber bisher habe ich nicht gefunden, wls besser als die einfachen kleinsten Quadrate. Max verwies auch auf einen Artikel, der die Äquivalenz zwischen gewichteten kleinsten Quadraten und kalman-Filter festlegt. Jetzt kalman Filter ist ein lineares Modell, das bei den quantitativen Händlern sehr beliebt ist. Die schöne Funktion über kalman Filter ist, dass es nur wenige freie Parameter das Modell wird sich an die Mittel und Kovarianzen der Eingabe Zeitreihen allmählich anzupassen. Und außerdem kann sie dies in einem Fachjargon unter Verwendung eines Online-Algorithmus tun, d. h. es besteht keine Notwendigkeit, die Daten in Trainings - und Testsets zu trennen und keine Notwendigkeit, eine Rückblickperiode zu definieren, im Gegensatz zu sich bewegenden Durchschnittswerten. Es macht Gebrauch von versteckten Zuständen viel wie versteckte markov Modelle hhm aber im Gegensatz zu hhm kalman Filter ist zuverlässig linear. Definedit Ich vermute, dass lineare Regression kann dazu führen, dass Ihr System übermäßig Kurve passt, was Sie Ihre Meinung zu diesemAutoregressivemovingaverage arma er mit dem autoregressiven ar-Modell ist das MovingAverage-Modell ein besonderer Fall und Schlüsselkomponente der allgemeineren Arma und Arima-Modelle der Zeitreihen, die haben Eine kompliziertere stochastische Struktur. Hallo erniei entschuldige, ich hätte dich um Details gebeten, bevor du etwas kommentierst. Wenn Sie an der Prognose interessiert sind und das Modell mehrere Perioden aus der Stichprobe heraus extrapolieren möchten, dann ist die Verwendung von wls mit stärker gewichteten neuen Daten völlig in Ordnung. Auf der anderen Seite, wenn das Ziel waren die Vorhersage, ob Ihre Daten eine Test-Teilmenge Ihrer Daten-Validierung auf einem anderen Dataset usw. dann mit den Gewichten in dieser Angelegenheit wäre willkürlich und definitiv nicht gh ich glaube, wir könnten einige Fälle zaubern, wenn die Gewichte waren Zu stark gewichtet auf die jüngsten Daten, dann würden wir in einigen Problemen laufen. Wenn ich Zeit dieses Wochenende habe ich vielleicht einige Zeitreihen-Preis-Daten und geben ein paar Beispiele auf alle diese Verfahren und Probleme. Ich denke, ein anderer Kommentator hier angespielt auf diese Tatsache, dass die Gewichte, die wir für wls wählen, sind ein Störungsparameter, den wir irgendwie durchschnittlich herausfinden oder vermeiden möchten, wenn wir das korrekte Verfahren für das Testen der Nichtstationarität unter Verwendung der acf Plots etc. dann folgen, erhalten wir ein hübsches Gute Schätzung in der Reihenfolge der Differenzierung und der Anzahl der verzögerten Variablen, die wir in unserer Regressionsgleichung verwenden sollten. Diese Schätzungen der Reihenfolge der Differenzierung und der Anzahl der Verzögerungen sind nur Anzeichen, wie viel Speicher unsere Variablen enthalten. Wenn wir wissen, wie viel Speicher tatsächlich in unseren Variablen enthalten ist, dann wissen wir, was wir in unserer Regressionsgleichung enthalten sollten, die die transformierte Version der Daten sein wird, die uns nur weißes Rauschen für Fehler und nicht die problematische Fehlerstruktur gibt, die klassisch bricht Annahmen, die die Verwendung von ols zu rechtfertigen damit beginnen, damit uns ohne eine Notwendigkeit für wls und seine zusätzliche Belastung Parameter die lange nicht gelesen Version, wenn wir korrekt transformieren die Daten durch Differenzierung und Verwendung von verzögerten Variablen erhalten wir eine stationäre Serie mit nur weißes Rauschen als Fehler und sollte daher ols und ignorieren erniethis ist ein entschieden nicht-mathematischen Ansatz aber ive genommen, um meine gleitenden Durchschnitte, wenn eine Bar 2 Standardabweichungen bildet zurückgesetzt. Die ma Periode wächst linear bis zur nächsten Volatilität auf dem Rücksetzen gleitenden Durchschnitt, um die Indikator-Code für mt4 oder ernie, was ist Ihr Gedanke auf Messung Divergenz zwischen dem Preis und einem Oszillator wie rsigiven, dass die Divergenz auf den Schaukeln und nicht auf der getan wird Rohe Datenpunkte ist lineare Regression ein guter Kandidat issy. Somit ist ein Moving-Rise-Modell konzeptionell eine lineare Regression des aktuellen Wertes der Serie gegen aktuelle und vorherige unbeobachtete Rauschenfehlerterme oder zufällige Schocks. Werden die zufälligen Schocks an jedem Punkt angenommen, dass sie voneinander unabhängig sind und aus der gleichen Verteilung typischerweise eine normale Verteilung mit der Position bei Null und konstant gressive movingaverage Sie haben versuchen graues Modell Ich denke, es ist lineare Regression mit ma und Original-Daten selbst, wenn festgelegt Zu gm11. Interpretationedit In der Zeitreihenanalyse ist das movingaverage ma Modell ein gemeinsamer Ansatz für die Modellierung univariate Zeitreihen. Das movingaverage Modell spezifiziert, dass die Ausgangsvariable linear von seinem eigenen vorhergehenden stochastischen Ausdruck und von einem stochastischen Ausdruck ein unvollständig vorhersagbarer Ausdruck abhängt. Ich havent verwendete kalman Filter viel ich selbst aber ich würde alle mögliche Kommentare von unseren Lesern auf seinem Verbrauch begrüßen. Auch wenn Sie wissen, über andere Möglichkeiten, um lineare Regression im Handel nutzen, teilen mit uns hierUnter vor kurzem habe ich lineare Regression vor allem bei der Suche nach Hedge-Verhältnisse zwischen zwei Instrumenten im Paar Handel oder allgemeiner bei der Suche nach der Gewichtung in der Anzahl der Aktien der einzelnen Aktien in einem Korb in irgendeiner Form von Index Arbitrage. Haben natürlich andere eine lineare Algebra gefunden, die für die Hauptkomponentenanalyse und allgemeiner die Faktoranalyse nützlich ist. Aber dank einer Reihe von Kommentaren auf diesem Blog sowie verschiedene private Korrespondenten habe ich begonnen, lineare Regression mehr direkt in Handelsmodelle gelten. Somit ist ein Moving-Rise-Modell konzeptionell eine lineare Regression des aktuellen Wertes der Serie gegen aktuelle und vorherige unbeobachtete Rauschenfehlerterme oder zufällige Schocks. Werden die zufälligen Schocks an jedem Punkt angenommen, dass sie voneinander unabhängig sind und aus der gleichen Verteilung typischerweise eine normale Verteilung mit Standort bei Null kommen und vor Jahren schon ein Portfolio Manager fragte mich in einem Telefoninterview glauben Sie, dass lineare oder nichtlineare Modelle mehr sind Leistungsfähig im Gebäudehandel Modelle, die ein babeinthewoods ich nicht in der Beantwortung nichtlineare wenig war ich weiß, dass dies die Frage, die die Männer von den Jungen im Bereich der quantitativen Handel trennen zu zögern. Zeigten nachträgliche Erfahrungen, dass nichtlineare Modelle zumeist Katastrophen in Bezug auf Handelsgewinne gemacht haben. Wie Max Dama sagte in einem neueren ausgezeichneten Artikel über die lineare Regression. Wenn das Signal / Rausch-Verhältnis 0,051 beträgt. Theres nicht viel Punkt in der Sorge über Effekte höherer Ordnung. Ist man fast sicher, ein nichtlineares Modell zu nicht wiederkehrenden 2 Fragen zu überfressen Sie haben eine Kopie des Artikels auf lineare Regression von max Dama i cant finden es überall. Zusammen mit dem autoregressiven ar-Modell ist das MovingAverage-Modell ein spezieller Fall und Schlüsselkomponente der allgemeineren Arma - und Arima-Modelle der Zeitreihen, die einen komplizierteren stochastischen Ernie-Artikel haben und danke, dass Sie Ihre Gedanken über lineare Regression und andere technische Methoden teilen. Gibt es ein paar wichtige Aspekte lohnt sich out1. Ols und wls erfordern die Angabe von Hyperparametern wie die Länge des Lookback-Fensters mit expandierenden oder rollenden Fenster ist beliebte Wahl. Die Koeffizienten sind jedoch empfindlich für die Größe des Fensters zu langsam, um sich anzupassen, wenn zu lange ein Fenster hoher Stichprobenfehler, wenn zu kurz. Ich habe Situationen, in denen das Hedge-Verhältnis ändert sein Vorzeichen als Datenproben vorwärts rollen völlig Unsinn und rein ein Artefakt der lr Eigenschaften und Probenahme Fehler. Es führte zu einem Zusammenbruch des regressionbasierten Handelsmodells, aber ich halte dies für eine glückliche Offenbarung, da ich mir schon lange Sorgen um die Willkür der Auswahl eines Hyperparameters ohne klare ökonomische Rechtfertigung gemacht hatte. Könnte man die Fenstergröße optimieren, um die besten Backtest-Ergebnisse zu erhalten, aber das Problem ist, dass morgen ein anderer Tag ist. Die zum zweiten und ernsteren Problem der linearen Regression führt.2. Ols und sogar wls ignorieren die intertemporale Struktur der Zeitreihendaten. Max behauptet, dass wls dieses Problem löst, aber meine Erfahrung ist, dass es keinen signifikanten Unterschied macht und Sie scheinen zuzustimmen. Wieder stellt sich das Problem der Entscheidung, welche Art von Gewichten und Abklingrate angewendet werden. Ein anderer Hyperparameter, der nicht aus wirtschaftlichen Gründen zu entscheiden ist. Kalman Filter löst diese Probleme zu einem großen Umfang und es funktioniert gut mit diskreten Daten im Gegensatz zu einem Kommentator behauptet. Seine auch einfach und effizient zu implementieren, aber es ist kein kostenloses Mittagessen. Um es zu benutzen benötigen Sie eine Modellspezifikation und es gibt keine offtheshelf Weise des Tuns. Seine vollständig bis zu Ihrer Kreativität und das Verständnis der Handelsproblem. Natürlich hat es seine eigene Reihe von Fragen zu, aber zumindest können Sie es in wirtschaftlicher Hinsicht, weil hoffnungsvoll Sie eine Modell-Spezifikation auf der Grundlage vernünftiger economics.4. Last but not least, ob die Hochfrequenz-Mikrostruktur mehr oder weniger laut ist. Es hängt von dem Markt und Vermögenswerte, die Sie suchen. Für ein Asset mit hoher Intraday-Volatilität können Sie besser dran mit Low-Frequenz-Daten. Fast per definitionem ist eine hohe Volatilität ein Indiz für ein hohes Maß an Lärm um den wahren fundamentalen Wert. Ich habe eine Frage zur Funktion ols durch räumliche Ökonometrie. Ich habe diese Funktion, wie von Ernie in diesem Buch vorgeschlagen. Irgendwie kommt das Hedge-Verhältnis oder Beta der Regression anders als wenn ich es mit glmfit Funktion in ökonometrischen Toolbox laufen. Das Ergebnis von ols in der räumlichen Ökonometrie und Regress in Matlab kommt das gleiche, aber anders als Glmfit. Ich habe mit einfachen Excel-Regression und SAS-Funktion getestet. Diese Zahlen stimmen mit glmfit überein. Ich frage mich nur, was macht den Unterschied hier. Ich bin etwas fehlt hier thanks. mean Reversion-Strategie wikipedia forex technische Analyse Strategien Computer-System für Online-Aktienhandel Forex Trading-Konto mindestens samuel berger forex balustrade Systeme Glas belajar forex bagi pemula forex sa tres barras sc binäre Optionen etrade trading system kostenlos testen forex expo las Vegas 2015 thinkorswim aktive Trader Optionen Handel Rohstoff-Optionen online forex di bank islam 1. forex trading akademie forex rechner asb vs kostenlos untuk roboter forex es konvertierbar forex chile forex live zitate online aktienoptionen rollen autotrade wahlen broker forex signale mt4 facebook stock optionen psec stock optionen Forex power pro russ horn forexometro forex wachstum bot forex feste quoten wetten jährliche forex zulage südafrika trendline handelsstrategie geheimnisse enthüllt herunterladen forex millionaire trading strategie forex gewinnkapital rezession forex steuerungen system handel werkzeug macam mana nak mula main forex arbeitgeber abzug für nicht qualifizierte stock optionen Kurs chf forex onet forex ea generator 5 key mustafa singapore forex valutakurs forex bank handelssystem forex beste ea forex träumen bforex handel binäre optionen divergenz strategie forex darmowy depozyt legalitas perusahaan forex verdienen sie mit forex handel icici bank forex preisvergleich online besten forex trading plattform testberichte vorderxyard Signale