Un excellent livre sur les essais et l'optimisation - page 18
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Pour être honnête, je n'en ai rien à faire. Je ne voulais pas m'impliquer. Mais ça m'est venu comme ça. Pas de réel ? - Non. Alors écrivez ce que vous voulez. Je m'en fiche.....))))
Je ne suis pas allé sur le forum depuis 5 jours, et tout est pareil ici (mon conseil est de ne pas visiter le forum pendant 3-4 jours, le forum restera le même, mais votre attitude changera).
FOXXXi, maintenant c'est votre tour. LeoV (merci, Lenya !) a supprimé cette lettre.
Quelle queue, vous êtes tous fous ici. Les gens ! !! Je vous ai demandé quelque chose ici, peut-être dans l'intimité de quelqu'un, rappelez-moi, ou peut-être quelqu'un m'a donné de l'argent, et il y avait une correspondance secrète, rappelez-moi ! !!
Mince, il s'avère qu'on parle de coïntégration.
Deux points :
1. La partie "physique", substantielle, de la théorie de l'idée de cointégration est très fragile. Essentiellement, la situation revient à trouver une relation purement mathématique entre certains chiffres. Il s'agit souvent de conneries, mais cela donne du pain et du beurre aux analystes des banques et des fonds.
2) Un ensemble limité d'objets d'étude. Les limites de cet ensemble ne sont pas formalisées. D'où une fausse stationnarité.
En fait, la base théorique n'est pas si fragile. Si les données sont dérivées empiriquement pour un processus stationnaire, la théorie peut fonctionner + une certaine erreur.
Si vous substituez des indicateurs économiques dans les équations, c'est un non-sens évident.
Et puis, la théorie est très dépassée, c'est-à-dire qu'encore une fois, la base a été développée à l'époque pré-informatique + sur elle les prix Nobel américains ont mis des bêtises à l'époque post-informatique.
Et donc, en général, le problème est trivial. Le fait est que la formule de régression linéaire multiple est un perceptron typique à une couche. Le résultat final se résume à trouver un modèle avec le RMS minimum entre les empiriques et le modèle sur l'ensemble des points. Par conséquent, le problème typique est de trouver un extremum. Utiliser l'algorithme génétique pour trouver tous les coefficients de l'équation revient à mettre deux doigts sur l'asphalte. Et pas besoin de prix Nobel, pas besoin de se triturer les méninges, le résultat sera prêt en quelques minutes sur un PC ordinaire. Il n'est même pas nécessaire d'avoir une idée de toutes sortes d'autorégressions et d'autocorrélations, car la génétique prendra en compte toutes les corrections lors de la recherche d'un extremum.
Par ailleurs, les économistes modernes n'ont pas besoin d'une approche aussi triviale. Parce qu'il est accessible à tout le monde pour vérification et qu'il sera impossible de couvrir les machinations pseudo-scientifiques par n'importe quelle récompense de l'inventeur de la dynamite.
Pour être honnête, je n'en ai rien à faire. Je ne voulais pas m'impliquer. Mais ça m'est venu comme ça. Pas de réel ? - Non. Alors écrivez ce que vous voulez. Je m'en fiche.....))))
Vous voyez, Mathemat a appris ce qu'est la cointégration, quelque chose d'utile que les autres apprendront. Vous comprenez ma position, mais vous continuez à être un imbécile. Je ne me suis pas trompé sur vous, je l'ai senti, mais je n'écrirai pas ici qui vous êtes vraiment.
En fait, la base théorique n'est pas si fragile. Si les données sont dérivées empiriquement pour un processus stationnaire, alors la théorie peut fonctionner + une certaine marge d'erreur.
:) sur oui, si sur un processus stationnaire, alors oui, cela peut fonctionner. et ce n'est pas surprenant.
Ne nous disputons pas jusqu'à l'enrouement, à mon avis - il n'y a pas de "physique" là-dedans, dans le vôtre - c'est un peu le cas.
Si les indicateurs économiques sont substitués dans les équations, c'est un non-sens évident.
Ouaip.
Et puis la théorie est un peu dépassée, c'est-à-dire qu'encore une fois la base a été développée à l'époque pré-informatique + les prix Nobel américains y ont mis des absurdités à l'époque post-informatique.
Mais en général, le problème est trivial. Le point est que la formule de régression linéaire multiple est un perceptron typique à une couche. Le résultat final se réduit à trouver un modèle sur l'ensemble des points qui a le RMS minimum entre l'empirisme et le modèle. Par conséquent, c'est une tâche typique de recherche d'un extremum. Utiliser l'algorithme génétique pour trouver tous les coefficients de l'équation revient à mettre deux doigts sur l'asphalte. Et pas besoin de prix Nobel, pas besoin de se triturer les méninges, le résultat sera prêt en quelques minutes sur un PC ordinaire. On peut même ne pas avoir une idée de toutes les sortes d'autorégressions et d'autocorrélations, puisque la génétique prendra en compte toutes les corrections lors de la recherche d'un extremum.
Il n'y a rien à discuter.
Je dois juste noter que plus j'examine le Nobel d'économie, plus j'y trouve des caractéristiques du Nobel de la paix.
Ma position est la suivante : pas de réel ? - Non. Juste des mots et des écrans ? - Oui. Alors "va te promener, Vassia !" ....))))
Ma position est la suivante : pas de réel ? - Non. Juste des mots et des écrans ? - Oui. Alors "va te promener, Vassia !" ....))))
Tu vas bientôt répéter ça comme un charme, tu es foutu, remets-toi.
Tu vas répéter ça comme un charme, tu es foutu, remets-toi.
Ouais, je sais, c'est ce que tout le monde dit quand il y a zéro en temps réel.....))))
Oui, j'ai compris, tout le monde dit que lorsqu'il n'y a rien de réel, .....))))
Voici le lien qu'il m'a demandé pour le logiciel. Maintenant, excusez-vous ici, pour cette merde que vous avez posté ici, les héros ne font pas cela, je vous ai dit que tout sera éclairci.