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Warum nennt man GARCH ein Modell?
Denn es geht nur um die Terminologie. Sie wollen es eine Feige nennen.
Denn es geht nur um die Terminologie. Sie wollen es eine Feige nennen.
Sergei, brauchst du dieses Skript noch oder ist es vorbei?
Er fragt nach der Methodik und kümmert sich nicht um die Terminologie.
aber was hat das mit der Frage zu tun, warum GARCH ein Modell genannt wird?
Sergei, brauchst du dieses Skript noch oder ist es vorbei?
Natürlich weiß ich das! Ich warte hier und während ich warte, chatte ich. :о)
Das Kreuzungsmodell, das Bandbreitenmodell, die Formel für die Beschleunigung des freien Falls, die einfache Arithmetik usw. Am Ende - ein Modell mit langen Beinen, ein sehr angemessenes Modell.
Das Modell wird durch die Analyse von experimentellen Daten erstellt. Auf der Grundlage des Modells werden dann Vorhersagen getroffen. Und nachfolgende Experimente bestätigen oder widerlegen die vom Modell vorhergesagten Daten. Doch zunächst wird das Modell durch Aneinanderreihen von experimentellen Daten und Formeln erstellt.
Eine grundsätzliche Erklärung für die Formeln ist manchmal nicht unmittelbar gegeben. So konnte beispielsweise nicht sofort erklärt werden, warum die Gravitationskraft umgekehrt proportional zum Quadrat der Entfernung ist. Die erhobenen Daten entsprechen jedoch den Formeln.
und in welchem Zusammenhang steht dies mit der Frage "Warum wird GARCH als Modell bezeichnet?
TA - erfasst keine Essenz des Phänomens, überhaupt keine.
. Ich möchte das Gleiche nicht ein zweites Mal wiederholen. Ich werde mich also kurz fassen - es hängt alles davon ab, was mit TA gemeint ist. (Siehe z.B. das Zitat von Elder, unter Berücksichtigung der Erklärungen zur "Psychologie". Dies ist nur ein Beispiel für eine völlig andere Sichtweise der TA, kein Aufruf zum Handeln)
Dies ist genau die Art von System, die ich zu schaffen versuche. Nach und nach sind laut Bauplan 7 Komponenten darin enthalten, von denen ich Ihnen bisher eine genannt habe.
. Ich bin ein Anführer der Volksbewegung, "je einfacher, desto besser!" ;)
PS: Das "Martingal-Depot" hat einen statistisch nachgewiesenen/bestätigten Trend, ebenso wie die übrigen Diagramme. Dies ist wichtig. Und denken Sie daran: Das Preis-Martingal ist nicht vollständig.
. Wissen Sie, mir persönlich gefällt nicht, was ich auf dem Bild gesehen habe. Aber gleichzeitig gebe ich zu, dass ich keine Ahnung habe, wie oder was getestet wurde. Mein "Gefällt-mir-nicht" sollte also niemanden stören. Meine Lieblingsregel "Die Dynamik der Einlagen sollte nicht der Preisdynamik folgen" ist nur meine Regel. Ja, ich konnte mir selbst mit einer für mich ausreichenden Genauigkeit beweisen, dass diese halbempirische Regel die Eigenschaften der Martingale widerspiegelt. Was soll's - all das ist nur für mich von Bedeutung. Anderen ist das alles vielleicht völlig egal. Das wünsche ich Ihnen auch!
. Nicht die Vollständigkeit des Martingals - es ist so heimtückisch, so unbeständig...
Das Modell wird durch die Analyse von experimentellen Daten erstellt. Auf der Grundlage des Modells werden dann Vorhersagen getroffen. Und nachfolgende Experimente bestätigen oder widerlegen die vom Modell vorhergesagten Daten. Doch zunächst wird das Modell durch Aneinanderreihen von experimentellen Daten und Formeln erstellt.
Eine grundsätzliche Erklärung für die Formeln ist manchmal nicht unmittelbar gegeben. So konnte beispielsweise nicht sofort erklärt werden, warum die Gravitationskraft umgekehrt proportional zum Quadrat der Entfernung ist. Die erhobenen Daten wurden jedoch an die Formeln angepasst.
. Das ist nicht ganz so. Ich möchte jedoch nicht über die Methodik der wissenschaftlichen Forschung diskutieren, insbesondere nicht im Zusammenhang mit ihrer historischen Entwicklung.
Verstehe ich das richtig, dass, wenn ein Marktmodell gefunden wird, es sich um Formeln handelt, mit denen BP probabilistisch vorhergesagt werden kann?
Es scheint, dass das Wettermodell (Formeln) nicht komplexer ist als das Marktmodell. Einige bestehende Wettermodelle sind in der Lage, mit hoher Wahrscheinlichkeit Wettervorhersagen für kleine Zeiträume zu treffen.
Je mehr Informationen ein Modell hat, desto wahrscheinlicher ist die Prognose. Natürlich kann man nicht alle Informationen bekommen.