Das Sultonov-Regressionsmodell (SRM) - behauptet, ein mathematisches Modell des Marktes zu sein. - Seite 11
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Es ist möglich, dies zu versuchen. Hier ist ein Indikator, der (18) implementiert, vielleicht können die Programmierer diese Operation durchführen?
Ich habe es installiert, aber ich verstehe nichts. Wo ist die Glättung? Oder gibt es überhaupt keine Glättung?
Nun, dann wäre ein Regressionsmodell ein eindeutiges Indiz. Es gibt viele Experten, die sich mit der Regressionsanalyse auskennen, aber nur wenige verdienen ihr Geld auf dem Markt.
Die Regression ist ein Ansatzpunkt. Der nächste Schritt ist ARCH. Dann die nächste ....
Ein Modell ohne Residuen ist ein Modell, das Reihenwerte ohne Fehler vorhersagt. Die Residuen sind der Fehler (die Differenz zwischen dem vorhergesagten Wert und dem tatsächlichen Wert). Es handelt sich also um eine Zerlegung in eine deterministische Komponente (Prognosemodell) + Rauschen (normalverteilte Residuen)
Diese Zeile enthält 45 Nullen und 45 Einsen. Die Erwartung ist 0,5.
Es versteht keine binären Muster. Wir brauchen etwas Einfacheres.
Ja, natürlich. Das Residuum wird jedoch mit dem Einheitswurzeltest auf Stationarität geprüft.
Ein weiteres Problem. Was ist, wenn es nicht genau so ist, wie Sie es geschrieben haben? Und wenn es so ist, wie Sie geschrieben haben, kann man dann der Prognose trauen?
Nein, die Residuen werden auf Normalverteilung getestet (z-Test zum Beispiel). Die Stationarität wird wahrscheinlich für etwas anderes getestet))
Da bin ich anderer Meinung. Auch der "deterministische" oder "durchschnittliche" Wert ist durch Rauschen geprägt. Hier besteht ein Teufelskreis: Um Vorhersagen treffen zu können, muss man die Ergebnisse der Vorhersage kennen, wie sich herausstellt. Es muss auf etwas verzichtet werden. Ansonsten ist es eine Sackgasse.
Es gibt keinen Stillstand. Avals ist in Ordnung - er hat kein bisschen Information verloren: Addieren Sie den deterministischen mit dem Rest und Sie erhalten den ursprünglichen Quotienten.
Wie erklären Sie die Tatsache, dass der RMS die MO auf 0,8787 erhöht hat? Wenn der RMS-Eingang strikt zwischen 0 und 1 wechselt, wird ebenfalls 0,5 angezeigt. Es gibt also einen Umstand in der von Ihnen angegebenen Reihe, der dieses Gleichgewicht in Richtung 1 verschiebt.
Es geht nicht um die Größe des Fehlers, sondern um die Analyse seiner Verteilungen. Der Einfachheit halber können Sie diese Verteilung einfach visuell konstruieren
Es gibt keinen Stillstand. Avals ist in Ordnung - er hat kein bisschen Information verloren: Addieren Sie den deterministischen mit dem Rest - Sie erhalten den ursprünglichen Quotienten.
Da bin ich anderer Meinung. Auch der "deterministische" oder "durchschnittliche" Wert ist durch Rauschen geprägt. Hier besteht ein Teufelskreis: Um Vorhersagen treffen zu können, muss man die Ergebnisse der Vorhersage kennen, wie sich herausstellt. Es muss auf etwas verzichtet werden. Ansonsten ist es eine Sackgasse.
Die Frage ist nicht, wie und worauf man die Vorhersage stützt, sondern wie man ihre Gültigkeit überprüft. Wenn die Residuen (Fehler) nicht Gauß-verteilt sind, ist es nicht gut))
Sie brauchen nicht nach der Größe des Fehlers zu suchen, sondern müssen seine Verteilung analysieren. Der Einfachheit halber können Sie diese Verteilung einfach visuell darstellen