La théorie des flux aléatoires et le FOREX - page 76
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Hélas, pour la première fois, je ne suis pas d'accord avec vous, cela ne fonctionne pas sur le Forex : si vous entrez sur le marché à chaque fois par un signal TS, alors n'importe quel système se vendra en un clin d'œil.
imho : vos attentes ont coïncidé avec un bon développement - sinon vous (un adulte raisonnable) n'auriez pas jeté ces captures d'écran en l'air.
J'espère que je ne vous ai pas blessé, je suis le même lorsque je négocie, mais maintenant je prends chaque transaction au sérieux et j'essaie de comprendre où je pensais psychologiquement et où je pensais sobrement.
... à essayer de comprendre où il y a de la psychologie et où il y a des calculs sobres.
Hélas, pour la première fois, je ne suis pas d'accord avec vous, cela ne fonctionne pas sur le forex : si vous entrez sur le marché à chaque fois par un signal TS, n'importe quel système vendra pendant une période plate.
....Je laisse un lien utile vers le filtre de Kalman, pour qu'il ne se perde pas. J'espère qu'il aidera ceux qui veulent comprendre Kalman, et comment l'appliquer au marché ici dans le fil a été écrit depuis longtemps
http://habrahabr.ru/post/140274/
Je laisse un lien utile vers le filtre de Kalman, pour qu'il ne se perde pas. J'espère que cela aidera ceux qui veulent comprendre le Kalman, et comment l'appliquer au marché a été expliqué dans le fil depuis longtemps.
http://habrahabr.ru/post/140274/
Vivant ! Et pas dans les bains publics ! Je ne t'ai pas vu depuis un moment. Je suis tombé par hasard sur vos signaux gratuits sur instaforex. Je pense que vous avez un site web quelque part.
Je laisse un lien utile vers le filtre de Kalman, pour qu'il ne se perde pas. J'espère que cela aidera ceux qui veulent comprendre le Kalman, et comment l'appliquer au marché a été expliqué dans le fil depuis longtemps.
http://habrahabr.ru/post/140274/
Bon sang, même des gens comme Prival font preuve d'un niveau d'ignorance phénoménal !
L'utilisation du filtre de Kalman est un modèle d'espace d'état. Tu ne peux pas te passer de Kalman.
Pour tout cela, il existe une mathématique toute faite, par exemple EVews.
Je joins un aperçu des paquets R sur le thème de la branche. Il faut utiliser des bicyclettes prêtes à l'emploi, et non pas réinventer des bicyclettes. Et discutez de l'utilisation de matériel standard.
Bon sang, même des gens comme Prival font preuve d'un niveau d'ignorance phénoménal !
L'utilisation d'un filtre de Kalman est un modèle d'espace d'état. Il n'y a nulle part sans Kalman.
Il existe des mathématiques prêtes à l'emploi pour tout cela, par exemple EVews.
Je joins un aperçu des paquets R sur le thème de la branche. Il faut utiliser des bicyclettes prêtes à l'emploi, et non pas réinventer des bicyclettes. Et discutez de l'utilisation de matériel standard.
En gros, pour démontrer la multiplication 4 x 5.
vous avez dessiné cinq rangées de gerbes de 4 en ligne et leur avez demandé de calculer qu'il y en a 20.
L'auteur sait qu'il existe une calculatrice, un excel et un matlab...
N'avez-vous pas compris le sujet de l'article ? L'article explique le principe sur les doigts.
En gros, pour démontrer la multiplication de 4 x 5
vous avez dessiné 5 rangées de gerbes de 4 pièces dans une rangée et proposé de calculer qu'il y en a 20.
L'auteur sait qu'il y a une calculatrice, et Excel, et matlab...
Je comprends tout parfaitement.
L'article traite du filtre de Kalman en tant que tel, qui a l'application la plus large.
Je dis qu'il existe déjà un code prêt à l'emploi pour appliquer ce filtre à un quotient et que l'on peut et doit discuter des résultats de l'application de ce code prêt à l'emploi aux quotients, plutôt que de lire des articles scientifiques et cognitifs dont le sujet est autre que les quotients. Comprenez, tout ce que l'on sait de Kalman appliqué à l'économie depuis 30 ou 40 ans : avantages et inconvénients, domaines, limites, formation desdites matrices, etc. - est un code prêt à l'emploi avec des instructions pour une application spécifique aux données économiques.
Bien sûr, il est possible de lire un article et, après s'être gratté le nez, d'inventer un autre vélo avec des exercices en colonne ou une calculatrice. Je ne sais pas si Excel ou Matlab ont du code prêt à l'emploi, mais les paquets que j'ai mentionnés ont du code prêt à l'emploi pour l'application de modèles, dont le filtre de Kalman fait partie. Vous prenez un cotier, vous prenez un modèle avec des paramètres par défaut et vous voyez ce que vous obtenez sans penser au fonctionnement interne de Kalman. Et si vous n'êtes pas satisfait du résultat, vous commencez à fouiller dans les paramètres du modèle. C'est juste un autre niveau. Mais on nous propose de lire sur le filtre de Kalman, et même avec un exemple qui n'a rien à voir avec les kotirs. Et ceci est fondamental car les kotirs sont toujours non-stationnaires et pour les séries temporelles non-stationnaires le filtre de Kalman est particulièrement bon.
Je comprends tout parfaitement.
L'article traite du filtre de Kalman en tant que tel, qui a l'application la plus large.
Je dis qu'il existe déjà un code prêt à l'emploi pour appliquer ce filtre à un quotient et que l'on peut et doit discuter des résultats de l'application de ce code prêt à l'emploi aux quotients, plutôt que de lire des articles scientifiques et cognitifs dont le sujet est autre que les quotients. Comprenez, tout ce que l'on sait de Kalman appliqué à l'économie depuis 30 ou 40 ans : avantages et inconvénients, domaines, limites, formation desdites matrices, etc. - est un code prêt à l'emploi avec des instructions pour une application spécifique aux données économiques.
Bien sûr, il est possible de lire un article et, après s'être gratté le nez, d'inventer un autre vélo avec des exercices en colonne ou une calculatrice. Je ne sais pas si Excel ou Matlab ont du code prêt à l'emploi, mais les paquets que j'ai mentionnés ont du code prêt à l'emploi pour l'application de modèles, dont le filtre de Kalman fait partie. Vous prenez un cotier, vous prenez un modèle avec des paramètres par défaut et vous voyez ce que vous obtenez sans penser au fonctionnement interne de Kalman. Et si vous n'êtes pas satisfait du résultat, vous commencez à fouiller dans les paramètres du modèle. C'est juste un autre niveau. Mais on nous propose de lire sur le filtre de Kalman, et même avec un exemple qui n'a rien à voir avec les kotirs. Et ceci est fondamental car les kotirs sont toujours non-stationnaires et pour les séries temporelles non-stationnaires le filtre de Kalman est particulièrement bon.
Bon sang, même des gens comme Prival font preuve d'un niveau d'ignorance phénoménal !
L'utilisation d'un filtre de Kalman est un modèle d'espace d'état. Il n'y a nulle part sans Kalman.
Il existe des mathématiques prêtes à l'emploi pour tout cela, par exemple EVews.
Je joins un aperçu des paquets R sur le thème de la branche. Il faut utiliser des bicyclettes prêtes à l'emploi, et non pas réinventer des bicyclettes. Et discutez de l'utilisation de matériel standard.