Histogramm Der Rückstände Im Stata Forex

Ein wirklich guter Weg, um Periodizität in jeder regelmäßigen Reihe von Daten zu finden ist, sein Leistungsspektrum nach der Beseitigung aller allgemeinen Trend zu überprüfen. (Dies eignet sich gut für automatisiertes Screening, wenn die Gesamtleistung auf einen Standardwert, wie Einheit, normalisiert wird.) Die vorläufige Trendentfernung (und die optionale Differenzierung, um die serielle Korrelation zu entfernen) ist wesentlich, um Verzerrungsperioden mit anderen Verhaltensweisen zu vermeiden. Das Leistungsspektrum ist die diskrete Fourier-Transformation der Autokovarianz-Funktion einer entsprechend geglätteten Version der Originalreihe. Wenn Sie an die Zeitreihe denken, wenn Sie eine physikalische Wellenform abtasten, können Sie abschätzen, wie stark die gesamte Wellenleistung innerhalb der jeweiligen Frequenz liegt. Das Leistungsspektrum (oder Periodogramm) zeichnet die Leistung gegenüber der Frequenz auf. Zyklische (das heißt, sich wiederholende oder saisonale Muster) zeigen sich als große Spikes, die sich an ihren Frequenzen befinden. Als Beispiel betrachten wir diese (simulierte) Zeitreihe von Resten aus einer täglichen Messung für ein Jahr (365 Werte). Die Werte schwanken um 0 ohne deutliche Trends, was zeigt, dass alle wichtigen Trends beseitigt sind. Die Fluktuation erscheint zufällig: keine Periodizität ist offensichtlich. Heres ein anderes Diagramm der gleichen Daten, gezogen, um uns zu sehen mögliche periodische Muster. Wenn Sie wirklich hart aussehen, können Sie in der Lage, eine laute, aber sich wiederholende Muster, das 11 bis 12 Mal auftritt zu erkennen. Die langwierigen Sequenzen von Werten oberhalb von Null und unter Null ergeben zumindest eine positive Autokorrelation, die zeigt, daß diese Reihe nicht vollständig zufällig ist. Heres das Periodogramm, gezeigt für Frequenzen bis zu 91 (ein Viertel der gesamten Serie Länge). Es wurde mit einem Welch-Fenster konstruiert und auf Einheitsfläche normiert (für das gesamte Periodogramm, nicht nur das hier gezeigte Teil). Die Macht sieht aus wie weißes Rauschen (kleine zufällige Schwankungen) plus zwei prominente Spikes. Sie sind schwer zu verpassen, arent sie Die größere tritt bei einer Periode von 12 und die kleinere bei einer Periode von 52. Dieses Verfahren hat damit einen monatlichen Zyklus und einen wöchentlichen Zyklus in diesen Daten. Das ist wirklich alles da drauf. Zur automatischen Erkennung von Zyklen (Saisonalität), scannen Sie das Periodogramm (das ist eine Liste von Werten) für relativ große lokale Maxima. Seine Zeit zu zeigen, wie diese Daten erstellt wurden. Die Werte werden aus einer Summe von zwei Sinuswellen, einer mit der Frequenz 12 (der quadrierten Amplitude 3/4) und einer anderen Frequenz 52 (der quadrierten Amplitude 1/4) erzeugt. Das sind die Spikes im Periodogramm. Ihre Summe wird als dicke schwarze Kurve dargestellt. Iid Normales Rauschen der Varianz 2 wurde dann hinzugefügt, wie die hellgrauen Balken zeigen, die sich von der schwarzen Kurve zu den roten Punkten erstrecken. Dieses Rauschen führte die Low-Level-Wiggles am unteren Rand des Periodogramms, die sonst nur eine flache 0 wäre. Völlig zwei Drittel der gesamten Veränderung der Werte ist nicht-periodisch und zufällig, das ist sehr laut: das ist, warum seine So schwierig, die Periodizität nur durch einen Blick auf die Punkte. Dennoch (teilweise weil theres so viele Daten) die Frequenzen mit dem Periodogramm zu finden ist einfach und das Ergebnis ist klar. Anweisungen und gute Ratschläge für die Berechnung von Periodogrammen erscheinen auf der Website Numerical Recipes: suchen Sie nach dem Abschnitt über Leistungsspektrum Schätzung mit der FFT. R hat Code für die Periodogrammschätzung. Diese Illustrationen wurden in Mathematica 8 erstellt das Periodogramm wurde mit seiner Fourier-Funktion berechnet. Antwort # 1 am: August 19, 2010, 09:12:31 am »Die Annahme nach Entfernen aller allgemeinen Trendquotis der Achilles Heel, wie es viele Zeittrends, viele Ebenenverschiebungen, die alle in Ihrem Beispiel ausgeschlossen wurden. Die Idee, dass die Input-Serie deterministisch in der Natur fliegt in der Angesichts der möglichen Präsenz von saisonaler und regelmäßiger ARIMA-Struktur. Unbehandelte ungewöhnliche Ein-Zeit-Werte verzerren jedes periodogrammbasierte Identifikationsschema aufgrund einer Abwärts-Bias auf die Periodogramm-Schätzungen, die Nicht-Signifikanz ergeben. Wenn wöchentliche und / oder monatliche Effekte irgendwann in der Vergangenheit geändert wurden, würde das Periodogrammbasierte Verfahren ndash fehlschlagen IrishStat Sep 29 11 at 0:06 Irish Ich denke, Ihr Kommentar kann etwas übertreiben. Es ist am elementarsten, um zu suchen und behandeln quotUnusual Einmal Valuesquot (aka Ausreißer), so dass dies nur erwähnt, um zu betonen, dass einige Zeitreihe Schätzer empfindlich auf Ausreißer sein kann. "Deterministisch in der Natur stellt die Grundideen falsch dar: Niemand vermutet, dass es einen Determinismus gibt (was durch die große Menge an Rauschen in der Simulation belegt wird). Die Simulation enthält ein definitives periodisches Signal als Modell - immer annähernd in Wirklichkeit - nur um den Zusammenhang zwischen dem Periodogramm und der Saisonalität zu veranschaulichen. (Fortsetzung.) Ndash whuber 9830 Sep 29 11 at 16:41 Ja, Änderungen in der Saisonalität können das Periodogramm (und die acf etc.), insbesondere Änderungen in der Frequenz (unwahrscheinlich) oder Phase (möglich) verdecken. Die Referenzen in meinem Beitrag geben eine Lösung zu behandeln, dass: sie empfehlen, mit einem beweglichen Fenster für Periodogramm Schätzung. Es gibt eine Kunst zu diesem und klar gibt es Fallstricke, so dass viel Zeitreihe Analyse profitieren von fachmännischen Behandlung, wie Sie befürworten. Aber die Frage fragt, ob es Zitronenmethoden gibt, um Saisonalität zu erkennen und unbestreitbar ist das Periodogramm eine statistisch leistungsfähige, rechentechnisch effiziente, leicht interpretierbare Option. Ndash whuber 9830 Sep 29 11 at 16:46 In meiner Welt mit Sinus / Cosinus sind quotdeterministische Effekte viel wie Monat des Jahres Indikatoren. Das Anpassen eines vordefinierten Modells beschränkt die eingefügten Werte auf ein benutzerdefiniertes Muster, oftmals unter Standard. Die Daten sollten aufgelistet werden toquot als Hilfe der Analytiker / fortgeschrittene Computer-Software effektiv zwischen festen und stochastischen Eingaben nb unterscheiden. Ich beziehe mich auf ARIMA verzichtet Strukturen als stochastische oder adaptive quotdriversquot wie die angepassten Werte Anpassung / Anpassung an Änderungen in der Geschichte der Serie. Meiner Meinung nach die Verwendung der Periodogramm quotoversells einfache statistische Modellierung ndash IrishStat Die Wiederholung der gleichen Sache könnte nicht sinnvoll sein. Allerdings könnte es auch schön sein, den Absatz unterhalb des Periodogramms zu fixieren, um zu sagen, dass sich die Spikes bei einer Gleichfrequenz von 12 und 52 Mal pro Jahr befinden und nicht für eine Periode von quot. Fixing the plot auch zu sagen, quotfrequencyquot anstelle von quotperiodquot könnte auch schön, wenn Sie denken, es39s nicht zu nervig. Ndash Celelibi Saisonalität kann und wird oft im Laufe der Zeit ändern, so Zusammenfassung Maßnahmen können völlig unzureichend sein, um Struktur zu erkennen. Man muss auf Vergänglichkeit in ARIMA Koeffizienten und oft Änderungen in der saisonalen Dummies zu testen. Zum Beispiel in einem 10-Jahres-Horizont kann es Juni-Effekt für die ersten k Jahre gewesen sein, aber die letzten 10-k Jahre gibt es Hinweise auf einen Juni-Effekt. Ein einfacher zusammengesetzter Juni-Effekt könnte nicht signifikant sein, da der Effekt nicht über die Zeit konstant war. In ähnlicher Weise kann sich auch eine saisonale ARIMA-Komponente verändert haben. Es ist darauf zu achten, dass lokale Verschiebungen und / oder lokale Zeittrends berücksichtigt werden, während sichergestellt wird, dass die Varianz der Fehler über die Zeit konstant geblieben ist. Man sollte nicht Transformationen wie GLS / gewichtete kleinste Quadrate oder Leistungstransformationen wie Protokolle / Quadratwurzeln usw. auf den ursprünglichen Daten, sondern auf den Fehlern eines vorläufigen Modells bewerten. Die Gaußschen Annahmen haben nichts mit den beobachteten Daten zu tun, sondern alle mit den Fehlern des Modells zu tun. Dies ist auf die Grundlagen der statistischen Tests zurückzuführen, die das Verhältnis einer nicht-zentralen Chi-Quadrat-Variablen zu einer zentralen Chi-Quadrat-Variablen verwenden. Wenn Sie eine Beispielserie aus Ihrer Welt posten möchten, würde ich mich freuen, Ihnen und der Liste eine gründliche Analyse zur Erkennung der Saisonstruktur zu vermitteln. Antwort # 1 am: September 24, 2010, 07:03:13 am »Charlies Antwort ist gut, und seine wo Id starten. Wenn Sie keine ACF-Graphen verwenden möchten, können Sie k-1 Dummy-Variablen für die k Zeitperioden anlegen. Dann können Sie sehen, ob die Dummy-Variablen sind signifikant in einer Regression mit den Dummy-Variablen (und wahrscheinlich ein Trend-Begriff). Wenn Ihre Daten vierteljährlich sind: Dummy Q2 ist 1, wenn dies das zweite Quartal ist, sonst 0 Dummy Q3 ist 1, wenn dies das dritte Quartal ist, sonst 0 Dummy Q4 ist 1, wenn dies das vierte Quartal ist, sonst 0 Note Quartal 1 ist die Base Case (alle 3 Dummies null) Vielleicht möchten Sie auch überprüfen, Zeitreihe Zersetzung in Minitab - oft als klassische Zersetzung. Am Ende, möchten Sie vielleicht etwas moderner, aber dies ist ein einfacher Ort zu starten. Ich bin ein bisschen neu für R mich, aber mein Verständnis der ACF-Funktion ist, dass, wenn die vertikale Linie über die obere gestrichelte Linie oder unterhalb der unteren gestrichelten Linie geht, gibt es einige Autoregression (einschließlich Saisonalität) . Versuchen Sie, die Schaffung eines Vektors von Sinus Antwort # 2 am: April 27, 2010, um 15:47 Uhr Anpassung Sinus / Cosinus usw. kann für einige physikalische / elektrische Zeitreihen nützlich sein, aber Sie müssen bewusst sein, MSB. Modellspezifikation Bias. Ndash IrishStat Autoregression bedeutet nicht Saisonalität. Ndash Jens 22. August um 12:32 Uhr Ihre Antwort 2016 Stack Exchange, IncMetaTrader 4 - Handelssysteme Econometrics EURUSD One-Step-Ahead Vorhersage Einleitung Der Artikel konzentriert sich auf eine Prognose für EURUSD mit der EViews-Software und eine weitere Bewertung der Prognosen Ergebnisse mit dem Programm in EViews und einem in MQL4 entwickelten Expert Advisor. Sie basiert auf dem Artikel Analysieren der Indikatoren Statistische Parameter, deren Aussagen ohne weitere Klärungen verwendet werden. 1. Aufbau eines Modells Der vorige Artikel endete mit der Analyse der folgenden Regressionsgleichung: EURUSD C (1) EURUSDHP (1) C (2) D (EURUSDHP (1)) C (3) D (EURUSDHP (2)) Dies Gleichung war ein Ergebnis der Umsetzung der allmählichen Zersetzung der ursprünglichen Preise schließen. Die Idee dahinter basiert auf der Trennung einer deterministischen Komponente von den anfänglichen Anführungszeichen und einer weiteren Analyse des resultierenden Restes. Lassen Sie uns ein Modell für EURUSD H1 auf den Bars über einen Zeitraum von einer Woche vom 12. September 2011 bis zum 17. September 2011 aufbauen. 1.1. Analyse der anfänglichen EURUSD-Zitate Wir beginnen mit der Analyse der ersten EURUSD-Reihe, um den nächsten Schritt zu planen. Zuerst erstellen wir eine Datei mit Anführungszeichen für weitere Analysen in EViews. Zu diesem Zweck verwende ich einen Indikator, der einem relevanten Diagramm überlagert wird, um eine erforderliche Datei mit Anführungszeichen zu erzeugen. Das Skript des Indikators ist unten gezeigt und meiner Meinung nach braucht kein Kommentar. Nach dem Festlegen der angegebenen Daten, erhielt ich die Zitate-Datei, bestehend aus 119 Zeilen, die letzte Zeile ist Forecast, 0 Dies ist, wo die Zukunft Prognose wird. Denken Sie daran, dass ich offene Preise verwende. Beachten Sie auch, dass die Anführungszeichen in der Datei in der Reihenfolge angeordnet sind, die der von MQL 4 entgegengesetzt ist, d. h. wie in Programmiersprachen. Der Indikator generiert offensichtlich die Datei quotes. txt im Terminalordner expertfiles. Der Expert Advisor, die im Folgenden überprüft werden wird die Zitate Datei aus dem angegebenen Ordner nehmen, wenn im DEMO-oder REAL-Modi, aber wenn im Test-Modus verwendet, wird diese Datei im Ordner Testerfiles befinden, so bin ich manuell Platzieren von quotes. txt Im testerfiles-Ordner des Terminals. Hier ist das Diagramm: Abb. 1. EURUSD H1 quotes chart Wir können entweder eine oder mehrere Trends beobachten, aber unser Ziel ist es, die zukünftige Stabilität des Handelssystems vorherzusagen. Daher werden wir eine Analyse für die Stationarität der anfänglichen EURUSD H1-Zitate durchführen. Berechnen wir die deskriptive Statistik: Abb. 2. Deskriptive Statistiken Die deskriptive Statistik deutet darauf hin, dass: Es ist ein Schiefe nach rechts (es sollte 0, während wir haben 0.244950) Die Wahrscheinlichkeit, dass unsere ursprüngliche Anführungszeichen normal verteilt werden 9,64. Optisch hat das Histogramm sicher nichts mit der Normalverteilung zu tun, aber die Wahrscheinlichkeit von 9,64 führt zu gewissen Illusionen. Wir zeigen sie im Vergleich zur Theorie: Abb. 3. EURUSD-Histogramm im Vergleich zur theoretischen Normalverteilungskurve Wir können visuell feststellen, dass die EURUSD-1-Zitate bei weitem nicht normal verteilt sind. Jedoch ist es noch früh, eine Schlussfolgerung zu ziehen, da wir den Trend sehen können, der das Vorhandensein einer deterministischen Komponente in den Anführungszeichen nahelegt, während das Vorhandensein einer solchen Komponente die statistischen Eigenschaften der Zufallsvariablen (Anführungszeichen) vollständig verzerren kann. Berechnen wir die Autokorrelationsfunktion der Anführungszeichen. Es sieht so aus: Fig. 4. Autokorrelationsfunktion der EURUSDH1-Anführungszeichen Beim Plotten des Diagramms haben wir eine Wahrscheinlichkeit für den Mangel an Korrelation zwischen den Lags erhalten - sie ist für die ersten 16 Lags ungleich null. Das Diagramm und die Wahrscheinlichkeit legen nahe, daß es eine Korrelation zwischen den Verzögerungen in EURUSDH1 gibt, d. h. die betrachteten Zitate enthalten eine deterministische Komponente. Wenn die deterministische Komponente von den anfänglichen Anführungszeichen abgezogen wird, welche statistischen Eigenschaften wird der Rest haben, werden wir einen Einheitswurzeltest anwenden, um zu sehen, ob es mehr möglich ist, mit dem ersten Unterschied (Residuum) der anfänglichen Anführungszeichen zu arbeiten. Tabelle 1. Einheit Wurzeltest Der obige Test zeigt, dass: Die Wahrscheinlichkeit, dass die anfänglichen Anführungszeichen eine Einheit Wurzel haben (die erste Differenz ist normal verteilt) ist 41 Die DW (Durbin-Watson) - Statistik liegt knapp über 2,2, was auch darauf hindeutet, dass die erste Unterschied ist normal verteilt. Schlussfolgerung: Es wäre vernünftig, die Preisreihe abzuschaffen und den Restbetrag danach zu untersuchen. Der Hodrick-Prescott-Filter wird verwendet, um die deterministische Komponente aus den EURUSD-Anführungszeichen in Analogie zum vorherigen Artikel zu trennen. Die Zahl 10 in den Seriennamen bezeichnet den Lambda-Parameter im Hodrick-Prescott-Filter. Basierend auf der Theorie hinter diesem Werkzeug ist der Lambda-Wert von großer Bedeutung für das Ergebnis, das wie folgt zu sein scheint: 5. Das Glättungsergebnis unter Verwendung des Hodrick-Prescott-Filters Wir verwenden die Gleichung aus dem vorigen Artikel, die in den EViews-Notationen wie folgt erscheint: Anführungszeichen C (1) HP (-1) C (2) D (HP (-1) ) C (3) D (HP (-2)), dh in dieser Gleichung berücksichtigen wir die deterministische Komponente und das Rauschen, mit dem wir die Differenz zwischen den Anfangszitaten und ihrer deterministischen Komponente bezeichnen. Nach der Analyse des aktuellen Modells der anfänglichen Anführungszeichen erhalten wir die folgenden Regressionsgleichungsparameter: Tabelle 2. Regressionsgleichungsschätzung Die 39 Wahrscheinlichkeit, daß der Koeffizient null ist, wenn 1D (-1) sicherlich äußerst unangenehm ist. Wir lassen alles, wie es ist, da das Beispiel, das wir bieten werden, ist für Demonstrationszwecke. Nachdem wir die Regressionsgleichungsschätzungen (Schätzung der Gleichungskoeffizienten) erhalten haben, können wir mit der Ein-Schritt-Voraus-Prognose fortfahren. Das Ergebnis ist wie folgt: Fig. 6. EURUSD Einstufige Prognose (ab 12.00 Uhr am Montag) 1.3. Schätzen von Residuen aus der Regressionsgleichung Lassen Sie uns eine begrenzte Analyse des Restes aus der Regressionsgleichung durchführen. Dieser Restwert wurde durch Subtrahieren der mit der Regressionsgleichung berechneten Werte aus den anfänglichen EURUSD-Anführungszeichen erhalten. Ich möchte Sie daran erinnern, dass die Merkmale dieses Restes uns helfen, die zukünftige Stabilität des Handelssystems abzuschätzen. Zuerst werden wir einen Test für die Analyse der Korrelationen zwischen den Verzögerungen im Rest durchführen: Abb. 7. Autokorrelationsfunktion des Restes Leider sind die Korrelationen zwischen den Verzögerungen immer noch vorhanden und ihre Gegenwart wirft Zweifel an der statistischen Analyse auf. Der nächste Test, den wir durchführen werden, ist der Normalitäts-Test des Residuals. Das Ergebnis sieht wie folgt aus: Fig. 8. Histogramm des Restes aus der Regressionsgleichung Die Wahrscheinlichkeit, dass der Rest normal verteilt wird, ist 25,57, was ziemlich groß ist. Lassen Sie uns Tests für heteroscedasticity der Reste durchführen. Die Ergebnisse sind wie folgt: Die Wahrscheinlichkeit, dass die Heterosedastizität des GARCH-Typs fehlt, ist 16,08. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Whites allgemeine Heterosedastizität fehlt, ist 0,0066 Schlussfolgerungen: Nach der Differenzierung haben wir einen Rest mit einer Wahrscheinlichkeit von 25 erhalten, Null Wahrscheinlichkeit, frei von Korrelationen zu sein, und wir können strikt ablehnen die Hypothese, dass Whites allgemeine Heterosedastizität fehlt. Dies impliziert, dass unser Modell ziemlich roh ist und erfordert, dass wir Korrelationen zwischen den Verzögerungen beseitigen, um anschließend erneut auf Heterosedastizität geprüft zu werden und eine derartige Heterosedastizität zu modellieren, falls es vorhanden ist. Da es mein Ziel ist, die Entwicklung des Handelssystems auf der Grundlage der Prognose zu demonstrieren, werde ich die Berechnungen fortsetzen, um die für Händler interessanten Merkmale - Gewinn oder Verlust - zu erhalten. 2. Schätzung der Prognoseergebnisse Im Handel sind wir eher an Profit als an Prognosefehlern interessiert, die als Hilfsanalysetool für den Vergleich verschiedener Modelle betrachtet werden sollten, aber nicht mehr. Zur Schätzung der Prognoseergebnisse wurde ein Programm in der EViews-Sprache verfasst. Es vergleicht tatsächliche inkrementelle Bewegungen der EURUSD-Quotes mit den vorhergesagten. Wenn diese Inkremente zusammenfallen, gibt es Gewinn, wenn sie nicht, gibt es Verlust. Ferner berechnen wir den Gewinn, der die Summe aller mit den vorhergesagten Inkrementen zusammenfallenden Inkremente und den entsprechenden Verlust darstellt. Die Gewinn-Verlust-Quote wird als Gewinnfaktor bezeichnet. Wir berechnen dann das Verhältnis von rentablen zu unprofitablen Schritten (Gewinn-Verlust-Verhältnis). Die Anzahl der aufeinanderfolgenden Schadengeschäfte und das Verhältnis des Verlustes in Folgegeschäften zum Gewinn (Gewinnungsfaktor) wird ebenfalls berechnet. Das Programm in der EViews-Sprache zur Schätzung von Modellierungsergebnissen in Bezug auf Handelssystem besteht aus dem Hauptprogramm und zwei Subroutinen. Das Haupt - (Kopf-) Programm ist wie folgt: Es wird angenommen, daß die Anzahl der Hauptprogramme gleich der Anzahl der Unterprogramme ist, die die Modelle enthalten (siehe unten), was zur Vereinfachung der Arbeit erfolgt. Die Änderung des Modells erfordert eine Änderung in zwei Zeilen des Hauptprogramms, die sich auf die Änderung des Namens der Unterroutine für das Modell bezieht. Die Subroutine, die das Modell enthält (Regressionsgleichung): Die Anzahl der Subroutinen muss gleich der Anzahl der Modelle sein. Bei einem anderen Modell müssen der Name des Unterprogramms und natürlich die Namen im Hauptprogramm geändert werden. Subroutine, die die Gewinn / Verlust-Parameter für das Modell berechnet: Die Ergebnisse der obigen einfachen Programme in EViews für unsere Gleichung sind wie folgt: Tabelle 3. Ergebnisse der Ergebnisschätzung in EViews Das Ergebnis ist bedauerlich: Der Verlust ist dreimal höher als der Gewinn. Und das trotz des optimistischen Prognosefehlerwertes von 19 Pips. Das Modell muss verbessert werden, aber ich werde es hier nicht tun in dem Artikel werde ich weiter daran arbeiten im Forum zusammen mit allen, die an der Entwicklung eines profitablen Modells teilnehmen wollen. Bisher wurden die EURUSDH1-Anführungszeichen mit EViews-Tools analysiert. Es scheint jedoch sehr verlockend, die Prognoseergebnisse in einem Expertenrat des MetaTrader 4 Terminals anzuwenden. Betrachten wir nun den Datenaustausch zwischen EViews und MetaTrader 4 und analysieren dann erneut die Ergebnisse mit einem Expertenadvisor in MetaTrader 4. 3. Datenaustausch zwischen EViews und MetaTrader 4 Der Datenaustausch zwischen EViews und MetaTrader 4 in diesem Artikel ist implementiert Mit. txt-Dateien. Der Austauschalgorithmus scheint folgendermaßen zu sein: MetaTrader 4 Expert Advisor: Startet den Betrieb in Reaktion auf einen Befehl des Expert Advisor Führt ein Prognoserechnungsprogramm für die Quotes-Datei quotes. txt aus dem Expert Advisor aus. Speichert die Prognoseergebnisse in das EViewsForecast. Txt-Datei. MetaTrader 4 Expert Advisor: Nach Abschluss der Erstellung der Ergebnisse in EViews. Liest die Prognosedatei Entscheidet, ob eine Position eingegeben oder verlassen wird. Ein paar Worte über die Lage der Dateien. Dateien des MetaTrader 4-Terminals werden in ihren Standardordnern abgelegt: ein Expertenratgeber im Expertenordner und ein Kennzeichen (das zum Testen nicht erforderlich ist) im Ordner "expertindicators". Alle diese befinden sich im Terminalverzeichnis. Der Expert Advisor wird zusammen mit anderen Expertenberatern installiert. Dateien für den Austausch zwischen Expert Advisor und EViews befinden sich in Expertendateien während des Betriebs des Expert Advisor und im Ordner testerfiles beim Testen des Expert Advisor. Die vom Expert Advisor an EViews gesendete Datei heißt Zitate. Txt, unabhängig vom ausgewählten Symbol und Zeitrahmen. Daher kann der Expert Advisor an jedes Symbol angehängt werden, während der Prognoseschritt in den Parametern des Expert Advisor zu Beginn festgelegt wird. EViews gibt die Datei EVIEWSFORECAST. txt zurück. Die EViews-Arbeitsdatei worf. wf1 wird im Terminalverzeichnis abgelegt. In den EViews-Programmen angegebene Verzeichnisse, die dem Artikel beiliegen, entsprechen höchstwahrscheinlich nicht den Verzeichnissen, die Sie auf Ihren Computern zur Verfügung haben. Ich habe diese Programme im Disk-Stammverzeichnis installiert. In EViews, müssen Sie eine Handle auf dem Standard-Verzeichnis oder geben Sie Ihre eigenen Verzeichnisse (Ich habe nicht die Standard-Verzeichnisse von EViews selbst verwendet). 4. MQL4 Expert Advisor Der Expert Advisor-Operationsalgorithmus ist bis zum Maximum vereinfacht: Der Expert Advisor ist dem M1-Zeitrahmen eines Symbols zugeordnet. In den Parametern des Expert Advisor wird ein Prognoseschritt in Minuten angegeben. Der Standardprognoseschritt beträgt 60 Minuten (1). Durch die Anbindung des Expert Advisors an M1 erhalten Sie eine Möglichkeit, die Testergebnisse besser zu visualisieren, da die Testkarte beim Wechsel auf einen längeren Zeitraum komprimiert werden kann. Für die Zwecke der Prognose in EViews. Erstellt der Expert Advisor die Anführungszeichen-Txt-Datei mit der Anzahl der Balken (Beobachtungen), wie in den Parametern des Expert Advisor angegeben. Wenn die Prognose größer als der aktuelle Preis ist, wird eine Longposition öffnet Wenn die Prognose unter dem aktuellen Preis liegt, Eine Short-Position öffnet Der Expert Advisor öffnet nicht mehr als eine Position (ohne Hinzufügen zu einer Position) Unabhängig von der Prognose schließt sie die vorhergehende Position und öffnet die neue Position. Der Algorithmus für das Öffnen von Positionen stimmt mit dem Algorithmus für die Berechnung des Gewinns / Verlustes im Programm in EViews überein. Das Volumen der zu öffnenden Position ist 0,1 Lose Stop Loss und Take Profit Orders werden nicht verwendet (sie werden auf 100 Pips gesetzt, obwohl die Expert Advisor hat einen Code zum Platzieren von Stopps zu Prognosefehlerintervallen) Ein Diagramm wird mit dem Prognosewert und zwei Zeilen zu einem Standardprognosefehlerintervall gezeichnet. Bei der Betrachtung des Charts des Testers auf kürzere Zeiträume als dem, dem der Expert Advisor beigefügt wurde, ist zu beachten, dass die Prognoselinie zurückgeschoben wird, dh die Prognose ist die Prognose, zu der der aktuelle Kurs am Ende kommen soll Des Zeitraums. Der Expert Advisor ist dem M1 Zeitrahmen beigefügt, während im Tester das Diagramm besser auf M5 zu sehen ist. Der Quellcode des MQL4 Expert Advisors zum Handel von EURUSD wird in diesem Artikel aufgrund seines Volumens (rund 600 Zeilen) nicht zur Verfügung gestellt. Es befindet sich in EvewsMT4.mq4 im EViewsMetaTrader4.zip Archiv, das dem Artikel beigefügt ist. 5. Expert Advisor Testergebnisse Führen Sie den Expertenratgeber im Tester auf dem M1-Zeitrahmen aus. Die Eingabeparameter sind unten dargestellt. Feige. 9. Eingabeparameter des Expertenberaters Ein Fragment des Testdiagramms ist nachfolgend dargestellt: 10. Prüfung des Expertenberaters im Visualisierungsmodus Die Ergebnisse der Prüfung des Expertenberaters, die eine einstündige (Schritt-) Vorausschau verwenden, sind nachfolgend dargestellt. Strategie Tester Bericht Abb. 11. Expert Advisor Testergebnisse Die Ergebnisse sind besser als die von EViews. Beachten Sie, dass die Berechnung der Ergebnisse in EViews und dem Tester in Bezug auf die Eingabedaten unterschiedlich ist. EViews verwendet 118 Balken und berechnet die Prognose beginnend von den 3 Balken auf der linken Seite, während die einstufige Prognose allmählich gegen Ende der Zeitspanne zunimmt, die die Anzahl der Balken erhöht, die bei der Schätzung der Regressionsgleichung verwendet werden. Der Experte Advisor verschiebt das Fenster von 118 Balken und berechnet die Prognose auf Bar 119, d. h. die Regressionsgleichung wird immer auf 118 Balken geschätzt, da EViews das Fenster innerhalb des Samples erweitert und der Experte Advisor das Fenster mit fester Breite verschiebt. Der Expert Advisor hilft uns, eine erweiterte Modellschätzungstabelle zu erstellen. Während die Tabelle oben aus einer einzigen Zeile bestand, enthält sie nun 117 Zeilen - für jedes Datum, für das die Prognose erstellt wurde. Die Tabelle lautet wie folgt: Anfang der Stichprobe Ende der Stichprobe Ergebnis der Stichprobe Verlust der Stichprobe Betrag der Verluste P / F in den Beobachtungen Tabelle 4. Testergebnisse in EViews Die Tabelle legt nahe, dass unser Modell (so primitiv und unvollendet) ist Praktisch hoffnungslos. Es muss verbessert werden. Lassen Sie uns die Diagramme der beiden Spalten: P / F in Pips und P / F in den Beobachtungen darstellen. Feige. 12. Modell-Profitfaktorkarten auf der Stichprobe von 118 Bar Diese Grafik zeigt die Abhängigkeit der Profitfaktoren von der Anzahl der Balken in der Analyse. Es gibt einen offensichtlichen Aufwärtstrend. Lassen Sie uns die Ergebnisse auf der Probe von 238 bar überprüfen. Das Diagramm ist wie folgt: Fig. 13. Modell-Profit-Faktor-Diagramme auf der Stichprobe von 236 bar Die Tatsache, dass die Profitfaktor-Diagramme unterscheiden, deutet darauf hin, dass das Modell instabil ist. Fazit Der Artikel beschäftigt sich mit der Verwendung von Prognosen, die EViews für die Entwicklung des Expert Advisors in MetaTrader 4 erstellt hat. Das negative Ergebnis zeigt, dass der Aufbau eines Modells in EViews eine recht komplizierte Aufgabe darstellt, die dennoch erscheint Um potenziell produktiver als intuitive Entwicklung von Expert Advisors. Regressionsanalyse Das Ziel der Regressionsanalyse ist es, die Beziehung zwischen zwei Variablen basierend auf beobachteten Daten zu beschreiben und den Wert der abhängigen Variable basierend auf dem Wert der unabhängigen Variablen vorherzusagen. Auch wenn wir solche Vorhersagen machen können, bedeutet dies nicht, dass wir jede kausale Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen behaupten können. Definition 1. Wenn y eine abhängige Variable ist und x eine unabhängige Variable ist, dann liefert das lineare Regressionsmodell eine Vorhersage von y aus x der Form, wobei x der deterministische Teil des Modells ist und der Zufallsfehler ist. Wir nehmen ferner an, daß für jeden gegebenen Wert von x der Zufallsfehler normal und unabhängig mit dem Mittelwert Null verteilt ist. Überwachung . In der Praxis werden wir das lineare Regressionsmodell aus den Beispieldaten mit Hilfe der Methode der kleinsten Quadrate aufbauen. Somit suchen wir Koeffizienten a und b, so daß für die Daten in unserer Stichprobe gilt, daß i der y-Wert ist, der durch das Modell bei xi vorhergesagt wird. Somit ist der Fehlerterm für das Modell durch Beispiel 1 gegeben. Für jeden x-Wert in den Beispieldaten aus Beispiel 1 von One Sample Hypothesis Testing for Correlation. Finden Sie den vorhergesagten Wert entsprechend x. D. h. den Wert von y auf der Regressionsgeraden entsprechend x. Finden Sie auch die vorhergesagte Lebenserwartung von Männern, die 4, 24 und 44 Zigaretten rauchen, die auf dem Regressionsmodell basieren. Abbildung 1: Ermitteln der vorhergesagten Werte für Daten in Beispiel 1 Die vorhergesagten Werte können unter Verwendung der Tatsache erhalten werden, dass für beliebige i. Der Punkt (x i. I) auf der Regressionsgeraden liegt und so i a bx i. Z. B. Zelle K5 in Fig. 1 enthält die Formel I5E4E5, wobei I5 den ersten x-Wert 5 enthält, E4 die Steilheit b enthält und E5 den y-Achsenabschnitt enthält (Bezug nehmend auf das Arbeitsblatt in Fig. 1 der Methode der kleinsten Quadrate). Alternativ kann dieser Wert unter Verwendung der Formel FORECAST (I5, J5: J19, I5: I19) erhalten werden. Tatsächlich können die vorhergesagten y-Werte als eine einzelne Einheit unter Verwendung der Matrixformel TREND erhalten werden. Dies geschieht durch Markieren des Bereichs K5: K19 und Eingabe der Matrixformel TREND (J5: J19, I5: I19), gefolgt von Drücken von Ctrl-Shft-Enter. Die vorhergesagten Werte für x 4, 24 und 44 können auf ähnliche Weise unter Verwendung eines der drei oben definierten Verfahren erhalten werden. Die zweite Form der TREND-Formel kann verwendet werden. Z. B. Geben Sie die Matrixformel TREND (N19: N21, J5: J19, I5: I19) ein, und drücken Sie dann die Strg-Shft-Taste, um die vorhergesagten Werte von 4, 24 und 44 (gespeichert in N19: N21) Eingeben. Man beachte, dass diese Ansätze auch für Werte von x, die nicht in der Probe liegen (wie 24 und 44), vorhergesagte Werte liefern. Die vorhergesagte Lebenserwartung für Männer, die 4, 24 und 44 Zigaretten rauchen, beträgt 83,2, 70,6 bzw. 58,1 Jahre. Definition 2. Wir verwenden die folgende Terminologie: Der Rest ist der Fehlerbegriff von Definition 1. Wir definieren auch die Freiheitsgrade df T. Df Reg. Df Res. Die Summe der Quadrate SS T. SS Reg. SS Res und die mittleren Quadrate MS T. MS Reg. MS Re s wie folgt: Beobachtung. SS T ist die Gesamtvariabilität von y (z. B. die Variabilität der Lebenserwartung in Beispiel 1 von One Sample Hypothesis Testing for Correlation). SS-Reg stellt die Variabilität von y dar, die durch das Regressionsmodell erklärt werden kann (dh die Variabilität der Lebenserwartung, die sich durch die Anzahl der gerauchten Zigaretten erklären lässt), und so repräsentiert SS Res die Variabilität von y, die nicht sein kann Erklärt durch das Regressionsmodell. Somit repräsentiert SS Reg / SS T den Prozentsatz der Variabilität von y, der durch das Regressionsmodell erklärt werden kann. Es stellt sich heraus, dass dies gleich dem Bestimmungskoeffizienten ist. Beobachtung: Beachten Sie, dass bei einer Stichprobengröße von 100 ein Korrelationskoeffizient von nur 0,197 zu der Nullhypothese führt, dass der Populationskorrelationskoeffizient 0 zurückgewiesen wird (nach Satz 1 einer Stichprobenhypothesenprüfung für Korrelation). Wenn jedoch der Korrelationskoeffizient r .197, dann r2,039, was bedeutet, daß die Modellvarianz SS Reg kleiner als 4 der Gesamtvarianz SST ist, was tatsächlich eine recht kleine Assoziation ist. Während dieser Effekt ist signifikant, es ist sicherlich nicht sehr groß. Überwachung . Aus der Eigenschaft 2 ergibt sich, dass der Bestimmungskoeffizient r 2 ein Maß für die Genauigkeit der Prädikation des linearen Regressionsmodells ist. R 2 einen Wert zwischen 0 und 1 hat, wobei 1 eine perfekte Passung zwischen dem linearen Regressionsmodell und den Daten anzeigt. Definition 3. Der Standardfehler der Schätzung ist als Beobachtung definiert. Die zweite Behauptung in Eigenschaft 4 kann wie bei großen Abtastwerten 1 und so angepasst werden. Für große Abtastwerte 1 und so Beachten Sie, dass wenn r .5, was anzeigt, dass der Standardfehler der Schätzung immer noch 86,6 des Standardfehlers ist, der keinen Faktor in irgendwelchen Informationen über x bedeutet Informationen über x reduzieren nur den Fehler um 13.4. Selbst wenn r .9, dann s y. x.436s y. Dass Informationen über x den Standardfehler (ohne Information über x) nur um etwas über 50 reduzieren. A) Die Summen der y-Werte sind gleich der Summe der Werte, dh b) Der Mittelwert der y-Werte und Werte sind gleich, dh der Mittelwert der ic) Die Summen der Fehlerterme sind 0 dh 0 e) Der Korrelationskoeffizient von y mit ist der Absolutwert des Korrelationskoeffizienten von x mit y, dh f) Der Bestimmungskoeffizient von y mit Ist der gleiche wie der Korrelationskoeffizient von x mit y dh Beobachtung. Klicken Sie hier für die Proofs der verschiedenen oben beschriebenen Eigenschaften. Amanda Steele says: I would appreciate some guidance - I am helping with a study designed to evaluate whether a preoperative score on a certain scale (continuous scores from 1-100) can predict postoperative outcomes (also scored on continuous scales from 1-100). This seems like a fairly straightforward regression situation to me, but using the realstats pack I seem to be running into issues since I have 1 independent variable (pre-op score) and multiple dependent variables (post-op scores). Can you suggest an analysis strategy Amanda, You can multiple regressions, one for each dependent variable. This should be sufficient if there is little correlation between the dependent variables. Alternatively, you can use multivariate multiple linear regression. The initial output is identical to that from separate multiple regressions, but additional analyses are performed. The Real Statistics Resource Pack doesn8217t support this second step yet. Charles Dear Charles, I have a sample of 30 to measure the factors constraining to the adoption of technology. I am thinking to run regression analysis to adoption rate ( if it is more that 50 considered as 1 and less than 50 is 0 taking 50 percent adoption as threshold limit). to measure the constraining factors. I used the 5 point likert scale. (highly significant to least significant) and already extracted important variables using principal component analysis. Now what kind of regression analysis should I use to measure the relative importance of each factors. Linear or multiple. When you say 8220multiple8221 I assume that you mean 8220multiple linear regression8221, which just means that you have more than one independent variable. When you have only one independent variable often the term 8220linear regression8221 or 8220simple linear regression8221 is used. Since you say that you have multiple factors, you would often use multiple linear regression. Since your outcome (dependent variable) could be viewed as dichotomous (0 or 1), you might find that logistic regression gives a better fit for the data. You can compare AIC values for this.