Построение прогноза максимальной энтропии по выбранному lookback

Окно и есть процесс

Конструкция принимает выбранную пользователем историческую длину и оценивает и сколько прогнозных коэффициентов использовать, и их величины только по этому окну. Длина данных трактуется как весь процесс, который конструкция будет экстраполировать.

Ту же спектральную процедуру можно применить к open, high, low, close, объёму, открытому интересу или производным рядам, таким как RSI или TRIX. Реализация запрашивает длину данных от 4 до 230 наблюдений. В разобранном примере дневных закрытий использовалась 21 неделя.

Фильтр, ресемплинг и порядок

Метод представляет собой прогноз в стиле ARMA. Фильтр скользящего среднего и D-точечный ресемплинг предшествуют авторегрессионному предиктору порядка M, а ширина полос следует формулам ошибки прогноза Box-Jenkins.

Дифференцирование предлагается как одношаговое преобразование моментума, но не является значением по умолчанию, потому что оно переоценивает короткие циклы и убирает длинные циклы и основные тренды. Конструкция по умолчанию оставляет ряд без дифференцирования.

Как автоматический режим делает выбор видимым

Автоматический режим перебирает интервал выборки и максимальный порядок, затем выводит массив final-prediction-error, чтобы можно было проверить порядок с минимальной ошибкой, почти равные значения или потребность в большем объёме данных.

Наложение и полосы

Наложение прогноза начинается с последней даты минус длина выборки, использованная для усреднения истории. Пользователь выбирает доверительные полосы 95 процентов или 99.5 процентов как вероятностные границы вокруг проецируемой траектории.

Когда на входе дневные закрытия, построенные полосы рисуются так, чтобы покрыть полный диапазон от максимума до минимума, а не ошибку только по закрытиям. Lookback, в котором смешаны длительное снижение и длительный рост, трактуется так, будто оба режима остаются равновероятными, и вероятностные границы тогда быстро расширяются.

Синтетическая проверка спектра

На синтетическом ряде из тренда плюс две синусоиды плюс шум низкого уровня оптимизатор выбрал D равным 4 и M равным 6. Логарифмический спектр показал низкочастотный пик тренда плюс два синусоидальных пика после подавления шума.