Vergessen Sie zufällige Zitate - Seite 60
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Zunächst einmal nicht zufällig. Zweitens, ich meine das Timing, scheiß auf die Haltestellen.
Hier ist es interessanter, diesen Test durchzuführen, indem man den Preis des Instruments selbst mit den Positionen der Betreiber vergleicht. Die Botschaft lautet: Ist das Preisniveau die Ursache für die aktuellen Positionen der Marktteilnehmer, oder umgekehrt, ist das Niveau der Positionen der Marktteilnehmer die Ursache für den niedrigen Preis. Das ist wichtig. Es ist darauf zu achten, dass der Schwanz nicht mit dem Hund wedelt, wie es bei vielen technischen Indikatoren der Fall ist.
Zeit, dass das Signal "sauer" wird? :)
Was ist also Ihr Problem mit der Formulierung von Beard? Es ist nur so, dass man nach N suchen muss. Je weniger auf dem Markt sind, desto besser.
Eine Art Krücke für SL. Das ist es, was du nicht magst.
Und was die Zeit betrifft, so legen wir TP nicht waagerecht, sondern schräg: das Leben wird besser :)
Mit Haltestellen Schwanz, und ohne Haltestellen gar kein Schwanz).
Heureka! Ich habe einen Indikator gefunden, der den Markt zu 97% vorhersagt!!!! 97% gewinnbringende Trades sind ein ernstzunehmendes Angebot für das genaueste mathematische Modell des Marktes. Ich nenne es (19).
(19) ist ein wenig heikel und kann, wenn sie falsch verstanden wird, das Depot leerlaufen lassen.
Eine Art Krücke für SL. Das ist es, was mir daran nicht gefällt.
Und was die Zeit betrifft, so legen wir TP nicht waagerecht, sondern schräg: das Leben wird besser :)
Mit einem Vorbehalt. Es gibt ein ABER für den Kausalitätstest - er berücksichtigt nur lineare Beziehungen; wenn er also ein negatives Ergebnis zeigt, bedeutet das nicht, dass es keine kausale Beziehung gibt: Es ist durchaus möglich, dass sie stark genug ist, aber nicht linear. Alles in allem ein ähnliches Durcheinander wie bei der Korrelation, wie bereits richtig festgestellt wurde.
Ich möchte hinzufügen, dass in der Statistik alle abstrakten Wahrheiten fragwürdig sind. Man muss sich immer die Bedingungen der Anwendung ansehen, denn in der Statistik steckt der Teufel mehr als anderswo im Detail.
Wenn es um Granger geht, müssen wir das Wort "Linearität" klären, das es in zwei Arten gibt: Linearität in den Parametern, die wir schätzen, und Linearität in den Variablen, deren Nichtlinearität normalerweise nicht berücksichtigt wird, da sie durch Substitution beseitigt wird.
Ich bin mir nicht sicher, aber es scheint mir, dass die Kausalität nicht berücksichtigt werden kann, ohne dass das Modell selbst für diese Variablen verwendet wird. Wenn unser Modell in den Parametern linear ist und seine Parameter von MNC geschätzt werden, dann kann man dem Granger-Test vertrauen, wenn das Modell in den Parametern nicht linear ist, dann kann man dem Granger-Test höchstwahrscheinlich (ich bin mir nicht sicher) nicht vertrauen.
Leider hat C-4 Interesse an dem Test gezeigt, aber die Rohdaten noch nicht zur Verfügung gestellt, und soweit ich mich an sein Modell erinnere, könnte man Granger unter dessen Bedingungen ausprobieren und ein Ergebnis erhalten, dem man vertrauen kann.
Leider hat C-4 Interesse an dem Test gezeigt, aber bisher keine Rohdaten zur Verfügung gestellt, und soweit ich mich an sein Modell erinnere, könnte man Granger unter seinen Bedingungen ausprobieren und ein Ergebnis erhalten, dem man vertrauen kann.
Nun, es sind Zitate. Ich habe die Notierungen für Weizen und Sojabohnen in das Archiv aufgenommen. Ich füge auch Gold und Euro hier an (wöchentlicher Zeitrahmen). Das sollte fürs Erste genügen.
p.s. Alex, warum gibt es hier eine Diskussion über einige Paterns zur Geschichte und zu Haltestellengrößen? alles von Seite 57 bis 60 ist ein Offtopic für diesen Thread. Bitte halten Sie sich an den Kontext.
p.s.s Ich schlage eine spezialisierte Abteilung für solche Themen vor.
Hühner, Eier, Granger-Kausaltest oder wer war zuerst da?
der Granger-Test... Welche Schlussfolgerung lässt sich also aus diesem Test ziehen? ;)))