나는 여전히 내 의견이다. 이산적인 일련의 수익률에 대한 ACF 추정치는 슬라이딩 샘플의 2개 연속 수익률의 곱의 합입니다.
주파수에 관해서...
나는 다음과 같이 더 쉽다고 생각한다.
ACF>0일 때, 즉 증분에 대한 명백한 의존성이 있는 경우, 소위 말하는 거래(다음 수익 예측)가 필요합니다. "메모리".
1) 비정적용 ACF가 없습니다. 프로세스. 비통계적 순간에 대해 제공하는 책 중에서 적어도 Orlov를 읽으십시오. 프로세스.
2) 비정적 상태의 "메모리" 사용. 프로세스도 중요하지 않습니다. 정적에 대한 계산을 수행하면 존재하지 않을 때(독립적인 증분을 갖는 비정상 프로세스) 감지할 수 있습니다. 프로세스. 그럴 수도 있지만 매 순간마다 다르며 프로세스가 그 순간에 정확히 무엇을 "기억"할지 명확하지 않습니다.
여기에서 나는 Kolmogorov의 발췌문을 인용하는 데 지치지 않을 것입니다.
즉, 다음을 고려하십시오.
1. 반품
2. 반품을 위한 ACF
ACF가 다음 조건을 만족하는 경우:
그런 다음 이산적인 일련의 수익을 예측할 수 있습니다.
모든 것.
다른 예측 변수는 없으며, 이전에도 없었고 앞으로도 없을 것입니다.
가격 증분의 ACF는 어디에서 왔습니까? 그것들은 분명히 고정적이지 않으며 공분산 함수는 B=B(t,k)라는 두 변수에 따라 달라지며 단순히 계산하기에 충분한 데이터가 없습니다.
가격 증분의 ACF는 어디에서 왔습니까? 그것들은 분명히 고정적이지 않으며 공분산 함수는 B=B(t,k)라는 두 변수에 따라 달라지며 단순히 계산하기에 충분한 데이터가 없습니다.
사진의 ACF는 ARIMA에서 가져온 알고리즘입니다. 마지막 n-바에 의해 계산됩니다.
사진의 ACF는 ARIMA에서 가져온 알고리즘입니다. 마지막 n-바에 의해 계산됩니다.
우선, 내 의견은 통계에 대한 Kolmogorov의 기사가 부적절하게 뒤섞인 것에 대한 것이었습니다. 명확하게 고정되지 않은 경우로 처리합니다.
ARIMA는 또한 모든 것을 정상으로 축소합니다. 이는 대략 특정 시간 간격에서만 가격에 대해 참일 수 있습니다(예: 추세에서 일부 자기회귀 계수가 있고 후속 평면에서는 완전히 다릅니다). 모델을 변경해야 하는 시점을 예측할 수 없으며 이는 비정상성의 결과입니다.
우선, 내 의견은 통계에 대한 Kolmogorov의 기사가 부적절하게 뒤섞인 것에 대한 것이었습니다. 명확하게 고정되지 않은 경우로 처리합니다.
ARIMA는 또한 모든 것을 정상으로 축소합니다. 이는 대략 특정 시간 간격에서만 가격에 대해 참일 수 있습니다(예: 추세에서 일부 자기회귀 계수가 있고 후속 평면에서는 완전히 다릅니다). 모델을 변경해야 하는 시점을 예측할 수 없으며 이는 비정상성의 결과입니다.
+
주기성이란 무엇을 의미합니까?
그리고 내가 아는 한 ACF는 단순히 제품의 합이 아닙니다. 훨씬 더 복잡한 알고리즘이 있습니다.
나는 여전히 내 의견이다. 이산적인 일련의 수익률에 대한 ACF 추정치는 슬라이딩 샘플의 2개 연속 수익률의 곱의 합입니다.
주파수에 관해서...
나는 다음과 같이 더 쉽다고 생각한다.
ACF의 현재 값이 0보다 클 때, 즉 소위 증분에 대한 명백한 의존성이 있을 때 거래(다음 수익 예측)가 필요합니다. "메모리".
나는 여전히 내 의견이다. 이산적인 일련의 수익률에 대한 ACF 추정치는 슬라이딩 샘플의 2개 연속 수익률의 곱의 합입니다.
주파수에 관해서...
나는 다음과 같이 더 쉽다고 생각한다.
ACF>0일 때, 즉 증분에 대한 명백한 의존성이 있는 경우, 소위 말하는 거래(다음 수익 예측)가 필요합니다. "메모리".
지표를 보세요. 그대로인가요 아니면 변경해야 하나요?
지표를 보세요. 그대로인가요 아니면 변경해야 하나요? 증분 의 절대값 (마이너스 곱하기 더하기)을 그대로 두는 것이 더 나을 것입니다. 그러면 최소값은 0이 됩니다.
미안 난 할 수 없어. 확산 과정에서 성배를 찾기 위해 바쁘다. 이것이 제가 있는 방법입니다. 저는 신경망과 숲을 믿기 때문에 최선을 다해 돕습니다.
미안 난 할 수 없어. 확산 과정에서 성배를 찾기 위해 바쁘다. 이것이 제가 있는 방법입니다. 저는 신경망과 숲을 믿기 때문에 최선을 다해 돕습니다.
그런 다음 지표를 삭제합니까?
그런 다음 지표를 삭제합니까?
네. 표시기가 필요하지 않습니다. Kolmogorov에 따르면 예측자가 필요합니다. 그렇지 않으면 - 아무것도, 당신은 또 다른 1000페이지를 낭비할 수 있습니다.
나는 여전히 내 의견이다. 이산적인 일련의 수익률에 대한 ACF 추정치는 슬라이딩 샘플의 2개 연속 수익률의 곱의 합입니다.
주파수에 관해서...
나는 다음과 같이 더 쉽다고 생각한다.
ACF>0일 때, 즉 증분에 대한 명백한 의존성이 있는 경우, 소위 말하는 거래(다음 수익 예측)가 필요합니다. "메모리".
1) 비정적용 ACF가 없습니다. 프로세스. 비통계적 순간에 대해 제공하는 책 중에서 적어도 Orlov를 읽으십시오. 프로세스.
2) 비정적 상태의 "메모리" 사용. 프로세스도 중요하지 않습니다. 정적에 대한 계산을 수행하면 존재하지 않을 때(독립적인 증분을 갖는 비정상 프로세스) 감지할 수 있습니다. 프로세스. 그럴 수도 있지만 매 순간마다 다르며 프로세스가 그 순간에 정확히 무엇을 "기억"할지 명확하지 않습니다.