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La gente siempre está escribiendo algo ))) Pero no siempre está claro por qué.... aparentemente solo saben escribir....))))
Los artículos publicados son un requisito previo para los doctorados y similares. Así que escriben para una garrapata))
Sospechas de ostentación aparte.
Es la primera vez que veo un artículo que ofrece un uso concreto de los TFs múltiples en lugar del bla bla de AA.
Lo leí)
Disculpe, pero el artículo no resiste la crítica. En primer lugar, no he visto ni una palabra sobre la comprobación de la significación estadística de las desviaciones obtenidas respecto a la hipótesis nula. En segundo lugar, las desviaciones en sí son tan insignificantes que dudaría en hablar de cualquier resultado positivo del "estudio"... En resumen, me parece que el tipo del Bundesbank estaba a punto de defenderse, así que escribió un artículo con la ayuda de 2 de sus compinches))))
Lo leí)
Disculpe, pero el artículo no resiste la crítica. En primer lugar, no he visto ni una palabra sobre la comprobación de la significación estadística de las desviaciones obtenidas respecto a la hipótesis nula. En segundo lugar, las desviaciones en sí son tan insignificantes que dudaría en hablar de cualquier resultado positivo del "estudio"... En resumen, me parece que el tipo del Bundesbank estaba a punto de defenderse, así que escribió un artículo con la ayuda de 2 de sus compinches))))
Depende de dónde esté el tubo de la estufa. Si es Elder, entonces progresa. En este foro el horno es este
En todo caso, prefiero mirar en esta dirección para ver cómo los datos de alta frecuencia del último periodo pueden afectar a la precisión de un modelo de regresión construido con datos de baja frecuencia. Otra variante - intentar utilizar un marco temporal irregular para la regresión: en la aplicación a Elder y en presencia de datos de baja frecuencia tiene sentido, y hay sospechas de que tal modelo será al menos un orden de magnitud más preciso. Y puede ser incluso más rentable)))
(Sobre las mallas no uniformes - se puede establecer una lejana analogía con los métodos de integración numérica; los que saben, saben que la elección de mallas gaussianas permite elevar el orden de aproximación de n a 2*n-1 encomparación con los métodos de interpolación al mismo número de nudos).
En todo caso, prefiero mirar en esta dirección para ver cómo los datos de alta frecuencia del último periodo pueden afectar a la precisión de un modelo de regresión construido con datos de baja frecuencia. Otra variante - intentar utilizar un marco temporal irregular para la regresión: en la aplicación a Elder y en presencia de datos de baja frecuencia tiene sentido, y hay sospechas de que tal modelo será al menos un orden de magnitud más preciso. Y puede ser incluso más rentable))).
(Sobre las mallas no uniformes - se puede establecer una analogía lejana con los métodos de integración numérica; los que saben, saben que la elección de mallas gaussianas aumenta el orden de aproximación de n a 2*n-1 encomparación con los métodos de interpolación con el mismo número de nodos).
Estuve haciendo unos ejercicios con ruidos de dos alisados diferentes. Su diferencia (¡diferencia en el ruido!) resultó ser extremadamente hermosa
Y aquí hay una prueba de la raíz unitaria.
¿Qué te parece?
¿No crees que la diferencia de ruido de los dos alisados = la diferencia de las propias series alisadas? )))
Hay algo ahí. Pero no es lo mismo. La diferencia de dos alisados es un MACD mejorado, en teoría una función diferenciable. Pero la diferencia de dos ruidos es inherentemente ruido, después de todo
Hay algo. Pero no es lo mismo. La diferencia de los dos alisados es un MACD mejorado, en teoría una función diferenciable. Pero la diferencia de dos ruidos es, en teoría, ruido, después de todo