Ein Thema für die Forschung vorschlagen - Seite 4
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Hinweis - es gibt nur einen virtuellen Handel und nur einer davon geht in den realen :)
ich denke, es ist gut für meine tasche, aber der leiter meiner abteilung akzeptiert es nicht. dies ist eine technische analyse. wir brauchen mathematik. während der universität sollte ich mein gehirn entwickeln mathematik, nicht indikatoren, die auch gut sind.)
Wenn man sich den MACD als digitalen Filter vorstellt, die Mathematik durch die z-Transformation beschreibt, den Frequenzgang betrachtet usw., dann kann man viel Wasser schütten.
Danke, ich werde darüber nachdenken. In der Tat ist alles, was Sie geschrieben haben, vertraut, aber ohne viel Verständnis studiert worden.
Und im Allgemeinen ist es schön, dass Menschen auf Anfragen zu diesem Thema reagieren.
Und im Allgemeinen ist es schön, dass die Leute auf Anfragen zu diesem Thema reagieren.
Schauen Sie, es gibt zwei Ansätze breite lineare und lineare, hier haben wir alle Methoden im Wesentlichen linear, wurden wir gelehrt, AR, SS, ARPSS, usw. Klassiker. Wenn wir hier ACF und CHAFC der ersten Quotendifferenz schätzen, sehen wir Ähnlichkeit mit ACF und CHAFC von weißem Rauschen, folglich ergibt das Modell y(t)-y(t-1) einen stationären Fehler, was ein gutes Zeichen ist, stationäre Zeitreihenmodelle werden uns keine adäquaten Ergebnisse liefern, da es keine Verzögerung in ACF und CHAFC gibt (eines der Kriterien, mit denen man die Auswahl beginnt), ich habe diese Modelle trotzdem erstellt und mich selbst davon überzeugt. Ich bin zu dem Schluss gekommen, dass bei einem linearen Ansatz ein Random-Walk-Modell angemessen ist und daher der beste Vorhersagewert der Wert zum vorherigen Zeitpunkt ist. Aber das ist doch Unsinn, oder? Wer würde denn so handeln?
Konstruieren Sie ein Modell, und zwar für die ersten Differenzen: y(t)=b*y(t-1)+e. Der Koeffizient. Immer bedeutet und in der Nähe von 1. Und ich habe in dem Buch gefunden, wie man versuchen kann, den Random Walk vorherzusagen. Immerhin brauchen wir in der Tat nur Vorzeichen von Inkrement auf den nächsten Schritt, weil ich mit ersten Differenzen gearbeitet, Kursarbeit noch nicht bestanden, so will ich versuchen, wie, wenn in der Nähe von Null die Situation unsicher ist, und je weiter von Null, desto wahrscheinlicher, dass Vorzeichen von Inkrement wird wirklich so sein.
Der Grundgedanke ist: Vielleicht ist die Wahrheit weit entfernt und es ist nicht korrekt, das Verhalten des Inkrements (erste Differenzen) als einen Random Walk zu beschreiben, aber es kann sicher innerhalb des linearen Ansatzes getan werden.
Es gibt noch mehr Schlussfolgerungen, aber die sind unbedeutend, ich habe eher meine eigenen Zweifel zerstreut.
Sie haben ein halbes Werkzeug in der Hand: Sie wissen, wie man eine Prognose erstellt, aber Sie wissen nicht, wie man sie anwendet. Ohne die andere Hälfte (die Nutzung der Vorhersage) ist es sinnlos, die Vorhersage und ihre Verfeinerung durchzuführen. NS -= es geht nur um Klassifizierungen und ist hier sehr beliebt, weil es der TA sehr nahe kommt, die nach Mustern sucht. Die Verwendung von Wavelets ist vielversprechend, aber in diesem Stadium sinnlos, da die Probleme bei der Verwendung der Vorhersage nicht gelöst sind und es unmöglich ist, die Vorhersage selbst zu bewerten.
Ich würde bei der Verwendung der Prognose zwei Richtungen unterscheiden:
1. die Berücksichtigung von Prognosefehlern
2. die Richtung der Vorhersage aufgrund des Gradienten und des Ableitungsmodells der Vorhersage zu berücksichtigen. Letzteres ist nicht nur ein Diplom.
Hören Sie weniger auf die Besucher dieser Seite - dies ist die Seite der Programmierer, Radfahrer und TAs. Das Wort "Ökonometrie" ist hier ein Schimpfwort. Schauen Sie sich mein Thema "Ökonometrie. One step forecast" und Sie werden das miserable Niveau der Website im Bereich der Ökonometrie verstehen.
Viel Glück!
faa1947:
ein lausiges Niveau der Ökonometrie auf dieser Website.
- Was ist der Zweck der Studie?
- Um etwas zu programmieren.
Lobenswert.
Wir haben die Klassiker AR, SS, ARPSS usw. gelernt. Wenn wir hier ACF und CHAF der ersten Quotendifferenz auswerten, stellen wir eine Ähnlichkeit mit ACF und CHAF von weißem Rauschen fest, folglich ergibt das Modell y(t)-y(t-1) einen stationären Fehler, was ein gutes Zeichen ist, Modelle stationärer Zeitreihen werden uns keine adäquaten Ergebnisse liefern, da es keine Verzögerung in ACF und CHAF gibt (eines der Kriterien, mit denen wir die Auswahl beginnen), ich habe diese Modelle trotzdem erstellt und mich selbst davon überzeugt. Ich bin zu dem Schluss gekommen, dass bei einem linearen Ansatz ein Random-Walk-Modell angemessen ist und daher der beste Vorhersagewert der Wert zum vorherigen Zeitpunkt ist. Aber das ist doch Unsinn, oder? Wer will denn so handeln?
Konstruieren Sie ein Modell, und zwar für die ersten Differenzen: y(t)=b*y(t-1)+e. Der Koeffizient. Immer bedeutet und in der Nähe von 1. Und ich habe in einem Buch gefunden, wie man versuchen kann, einen Random Walk vorherzusagen...
Zu viele Buchstaben. Soweit ich weiß, sollten Sie sich den faa1947-Thread ansehen - ein ähnlicher Gedankengang.
Sie müssen nur eines verstehen: Der Zweck jeder Forschung ist es, Ideen auszuprobieren. Wenn es keine Ideen gibt, ist die Forschung sinnlos.
Das ist sehr lobenswert.
Zu viele Buchstaben. Soweit ich weiß, müssen Sie faa1947 verzweigen - eine ähnliche Art des "Denkens".
Sie müssen sich nur über eines im Klaren sein: Der Zweck jeder Forschung ist es, Ideen zu testen. Wenn es keine Ideen gibt, hat es keinen Sinn, zu forschen.
Das ergibt wirklich keinen Sinn? und ich dachte, es hätte)))) "MQL ist nur ein Werkzeug, um Ideen auszuprobieren) und nicht das Thema des Beitrags, da es keine Ideen gibt). - MQL ist nur ein Werkzeug für die Genehmigung von Ideen) nicht das Thema des Beitrags, weil es keine Ideen gibt, deshalb frage ich. ist es nicht klar: "Bitte kommen Sie vorbei, wenn Sie keine Ideen haben. MQL ist nur ein Werkzeug, um Ideen auszuprobieren, deshalb frage ich: "'MQL ist nur ein Werkzeug, um Ideen auszuprobieren" - das ist der Punkt, um Texte in Gesprächen aka Aufblähung für das Leben, für die Anerkennung, für mathematische Ponces zu vermeiden=)
Sie haben die Hälfte des Werkzeugs in der Hand: Sie wissen, wie man eine Prognose erstellt, aber Sie wissen nicht, wie Sie diese Prognose nutzen können. Ohne die andere Hälfte (die Nutzung der Vorhersage) ist es sinnlos, die Vorhersage zu erstellen und zu verfeinern. NS -= es geht nur um Klassifizierungen und ist hier sehr beliebt, weil es der TA sehr nahe kommt, die nach Mustern sucht. Die Verwendung von Wavelets ist vielversprechend, aber in diesem Stadium sinnlos, da die Probleme bei der Verwendung der Vorhersage nicht gelöst sind und es unmöglich ist, die Vorhersage selbst zu bewerten.
Ich würde bei der Verwendung der Prognose zwei Richtungen unterscheiden:
1. die Berücksichtigung von Prognosefehlern
2. die Richtung der Vorhersage aufgrund des Gradienten und der Ableitung des Vorhersagemodells zu berücksichtigen. Letzteres ist nicht nur ein Diplom.
Hören Sie weniger auf die Besucher dieser Seite - dies ist die Seite der Programmierer, Radfahrer und TAs. Das Wort "Ökonometrie" ist hier ein Schimpfwort. Schauen Sie sich mein Thema "Ökonometrie. One step forecast" und Sie werden das miserable Niveau der Website im Bereich der Ökonometrie verstehen.
Viel Glück!
Manches davon wird verstanden, manches nicht. Danke für die Wünsche!
Wirklich sinnlos? Ich dachte, es gäbe einen Punkt)))) "Sie haben etwas aus dem Zusammenhang gerissen)). - MQL ist nur ein Instrument zur Bestätigung von Ideen), nicht das Thema des Beitrags, denn es gibt keine Ideen, deshalb frage ich. ist es nicht klar: "Kommen Sie bitte vorbei, wenn Sie keine Ideen haben. "Das macht Sinn, um Lyrik in Gesprächen aka Flubbing für das Leben, für die Anerkennung, für mathematische Ponces zu vermeiden=)
Nichts für ungut. Es ist nur eine nette Collage geworden, das ist alles.