Man kann sich das als konstante Varianz vorstellen, im Gegensatz zur Heteroskedastizität, bei der die Varianz mehrere Varianten der Variabilität aufweist.
Hier ist das Modell (Regression): EURUSD = 0.999639862102*HP(-1) - 0.0587695175407*HP_D(-1) - 0.426573959137*HP_D(-2)
HP ist ein Hedrick-Prescott-Filter. Wir glätten den Quotienten selbst und die Rückstände des Filters.
Hier ist die H1-Prognose:
Und hier liegt der Fehler dieser Vorhersage:
Die Fehlerspitze liegt bei 34 Pips für die Stundenmarke und ist offensichtlich ein Zufallswert. Sollten wir der Prognose mit einem solchen Fehler vertrauen?
Aleksandr Aleksandrovich, kennen Sie persönlich mindestens eine Person, die in ihrem Leben mindestens eine vorausschauende Entscheidung getroffen hat?
Aleksandr Aleksandrovich, kennen Sie persönlich mindestens eine Person, die in ihrem Leben mindestens eine vorausschauende Entscheidung getroffen hat?
Es gibt keine anderen Möglichkeiten. Jede TS, die auf dem Postulat "Geschichte wiederholt sich" beruht, ist eine Prognose. Wir haben ein Muster gefunden und glauben, dass es sich wiederholen wird und wir einen Gewinn erzielen werden. Aber der Fehler bei dieser Entscheidung ist nicht bekannt.
Peak Fehler 34 Pips für eine stündliche, und eindeutig ein zufälliger Wert. Können wir einer Prognose mit einem solchen Fehler vertrauen?
Einem Fehler von 0,0000001 Pip kann man auch nicht trauen... sehr leicht mit NS zu bekommen...und je kleiner die Probe - desto leichter ist es zu bekommen...
Die Zahlen sind nichts - es mag eine krumme Nummer sein ... aber es wird funktionieren...
faa1947: Und es gibt keine anderen Möglichkeiten. Jede TS, die auf dem Postulat "Geschichte wiederholt sich" beruht, ist eine Vorhersage. Wir finden ein Muster und gehen davon aus, dass es sich wiederholen und einen Gewinn abwerfen wird. Aber der Fehler bei dieser Entscheidung ist nicht bekannt.
bei einem Fehler von 0,0000001 Pips kann man auch nicht vertrauen... sehr leicht mit NS zu bekommen... und je kleiner die Stichprobe, desto leichter ist es zu bekommen...
Die Zahlen sind nichts - es mag eine krumme Nummer sein ... aber es wird funktionieren...
bei einem Fehler von 0,0000001 Pips kann man auch nicht vertrauen... sehr leicht mit NS zu bekommen...und je kleiner die Probe - desto leichter ist es zu bekommen...
Die Zahlen sind nichts - es mag eine krumme Nummer sein ... aber es wird funktionieren...
Wir sind uns schon einmal begegnet.
Ich stimme zu. Ich bezeichne NS als ein Glättungsmodell. Um damit zu arbeiten, müssen Sie es auf seine Stabilität testen. Ohne dies sind die Zahlen nichts und über nichts.
Ich habe meinen Standpunkt in diesem Forum bereits mehrfach dargelegt. Ich habe sogar einen Artikel geschrieben.
Ich werde versuchen, einen Artikel über Prognosen zu veröffentlichen. Ich kann es nicht ohne einen Artikel tun, da es zu viele Informationen gibt, die ich vermitteln muss.
Ich stimme zu. Ich beziehe mich bei NS auf das Glättungsmodell. Um damit zu arbeiten, müssen Sie es auf seine Stabilität testen. Ohne sie sind die Zahlen nichts und über nichts.
Ich würde sagen, mehr als ein Suchmodell... aber oft läuft die Suche auf eine Passung hinaus...
Im Prinzip ist jeder Algorithmus eine Anpassung... also - je größer die Stichprobe bei der Suche nach einem Modell ist, desto besser (bei gleichem Fehler zum Beispiel)... und Sie sollten ihm nicht unbedeutende Aufmerksamkeit schenken...
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Was ist "homokedastic"?
Hier ist das Modell (Regression): EURUSD = 0.999639862102*HP(-1) - 0.0587695175407*HP_D(-1) - 0.426573959137*HP_D(-2)
HP ist ein Hedrick-Prescott-Filter. Wir glätten den Quotienten selbst und die Rückstände des Filters.
Hier ist die H1-Prognose:
Und hier liegt der Fehler dieser Vorhersage:
Die Fehlerspitze liegt bei 34 Pips für die Stundenmarke und ist offensichtlich ein Zufallswert. Sollten wir der Prognose mit einem solchen Fehler vertrauen?
Aleksandr Aleksandrovich, kennen Sie persönlich mindestens eine Person, die in ihrem Leben mindestens eine vorausschauende Entscheidung getroffen hat?
Aleksandr Aleksandrovich, kennen Sie persönlich mindestens eine Person, die in ihrem Leben mindestens eine vorausschauende Entscheidung getroffen hat?
Peak Fehler 34 Pips für eine stündliche, und eindeutig ein zufälliger Wert. Können wir einer Prognose mit einem solchen Fehler vertrauen?
Einem Fehler von 0,0000001 Pip kann man auch nicht trauen... sehr leicht mit NS zu bekommen...und je kleiner die Probe - desto leichter ist es zu bekommen...
Die Zahlen sind nichts - es mag eine krumme Nummer sein ... aber es wird funktionieren...
Und es gibt keine anderen Möglichkeiten. Jede TS, die auf dem Postulat "Geschichte wiederholt sich" beruht, ist eine Vorhersage. Wir finden ein Muster und gehen davon aus, dass es sich wiederholen und einen Gewinn abwerfen wird. Aber der Fehler bei dieser Entscheidung ist nicht bekannt.
Yea ... Alles Leben ist eine Vorhersage.
bei einem Fehler von 0,0000001 Pips kann man auch nicht vertrauen... sehr leicht mit NS zu bekommen... und je kleiner die Stichprobe, desto leichter ist es zu bekommen...
Die Zahlen sind nichts - es mag eine krumme Nummer sein ... aber es wird funktionieren...
Schmeichelt nicht, Männer. Schmeicheln Sie nicht.
Wir haben das hier.
bei einem Fehler von 0,0000001 Pips kann man auch nicht vertrauen... sehr leicht mit NS zu bekommen...und je kleiner die Probe - desto leichter ist es zu bekommen...
Die Zahlen sind nichts - es mag eine krumme Nummer sein ... aber es wird funktionieren...
Wir sind uns schon einmal begegnet.
Ich stimme zu. Ich bezeichne NS als ein Glättungsmodell. Um damit zu arbeiten, müssen Sie es auf seine Stabilität testen. Ohne dies sind die Zahlen nichts und über nichts.
Nicht schlappmachen, Männer. Schmeicheln Sie nicht.
Wir werden es selbst tun.
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Mgya ... Alles Leben ist eine Vorhersage.
Ich habe meinen Standpunkt in diesem Forum bereits mehrfach dargelegt. Ich habe sogar einen Artikel geschrieben.
Ich werde versuchen, einen Artikel über Prognosen zu veröffentlichen. Ich kann es nicht ohne einen Artikel tun, da es zu viele Informationen gibt, die ich vermitteln muss.
Wir sind uns schon einmal begegnet.
Ich stimme zu. Ich beziehe mich bei NS auf das Glättungsmodell. Um damit zu arbeiten, müssen Sie es auf seine Stabilität testen. Ohne sie sind die Zahlen nichts und über nichts.
Ich würde sagen, mehr als ein Suchmodell... aber oft läuft die Suche auf eine Passung hinaus...
Im Prinzip ist jeder Algorithmus eine Anpassung... also - je größer die Stichprobe bei der Suche nach einem Modell ist, desto besser (bei gleichem Fehler zum Beispiel)... und Sie sollten ihm nicht unbedeutende Aufmerksamkeit schenken...