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Pourquoi appelle-t-on GARCH un modèle ?
Parce que c'est une question de terminologie. Vous voulez appeler ça une figue.
Parce que c'est une question de terminologie. Vous voulez appeler ça une figue.
Sergei, avez-vous besoin de ce script ou est-il terminé ?
Demander de la méthodologie, sans se soucier de la terminologie.
mais quel est le rapport avec la question "Pourquoi le modèle GARCH est-il appelé un modèle ?
Sergei, avez-vous besoin de ce script ou est-il terminé ?
Bien sûr que oui ! J'attends ici et pendant que j'attends, je discute. :о)
Le modèle d'intersection, le modèle de largeur de bande, la formule d'accélération de la chute libre, l'arithmétique simple, etc. En fin de compte - un modèle avec de longues jambes, un modèle très adéquat.
Le modèle est construit sur l'analyse de données expérimentales. Des prédictions sont ensuite faites sur la base du modèle. Et les expériences ultérieures confirment ou infirment les données prédites par le modèle. Mais au départ, le modèle est construit en enchaînant des données expérimentales sur des formules.
L'explication fondamentale des formules n'est parfois pas donnée immédiatement. Par exemple, la raison pour laquelle les forces gravitationnelles sont inversement proportionnelles au carré de la distance n'a pas pu être expliquée tout de suite. Cependant, les données recueillies ont été ajustées aux formules.
et comment cela se rapporte-t-il à la question "Pourquoi le modèle GARCH est-il appelé un modèle ?
TA - ne capture aucune essence du phénomène, aucune.
. Je ne veux pas répéter la même chose une deuxième fois. Je serai donc bref - tout dépend de ce que l'on entend par AT. (Par exemple, voir la citation de Elder, en tenant compte des explications sur la "psychologie". C'est juste un exemple d'une vision complètement différente de l'AT, pas un appel à l'action)
C'est exactement le genre de système que j'essaie de créer. Progressivement, selon les plans, il y a 7 composants, je vous ai parlé d'un seul jusqu'à présent.
. Je suis un leader du mouvement populaire, "le plus simple est le mieux" ! ;)
PS : le "dépôt de martingale" a une tendance statistiquement prouvée/confirmée, tout comme le reste des graphiques. C'est important. Et n'oubliez pas : la martingale des prix n'est pas complète.
. Vous savez, personnellement, je n'aime pas ce que j'ai vu sur la photo. Mais en même temps, j'admets que je n'ai aucune idée de comment ou de ce qui a été testé. Donc, mon "j'aime - je n'aime pas" ne devrait déranger personne. Ma règle préférée selon laquelle "la dynamique des dépôts ne doit pas suivre la dynamique des prix" n'est que ma règle. Oui, j'ai pu me prouver à moi-même, avec une précision suffisante pour moi, que cette règle semi-empirique est un reflet des propriétés des martingales. Et alors ? Tout cela n'a d'importance que pour moi. D'autres peuvent se moquer de tout cela. Je le souhaite aussi !
. Pas l'exhaustivité de la martingale - elle est si insidieuse, si inconstante...
Le modèle est construit sur l'analyse de données expérimentales. Des prédictions sont ensuite faites sur la base du modèle. Et les expériences ultérieures confirment ou infirment les données prédites par le modèle. Mais au départ, le modèle est construit en enchaînant des données expérimentales sur des formules.
L'explication fondamentale des formules n'est parfois pas donnée immédiatement. Par exemple, la raison pour laquelle les forces gravitationnelles sont inversement proportionnelles au carré de la distance n'a pas pu être expliquée tout de suite. Cependant, les données recueillies ont été ajustées aux formules.
. Ce n'est pas exactement comme ça. Mais je ne veux pas discuter de la méthodologie de la recherche scientifique, et surtout dans le contexte de son développement historique.
Ai-je bien compris que si un modèle de marché est trouvé, il s'agira de formules permettant de prédire la BP de manière probabiliste.
Il semble que le modèle météorologique (formules) ne soit pas plus complexe que le modèle de marché. Certains modèles météorologiques existants sont capables de faire des prévisions météorologiques à haute probabilité pour de petites périodes de temps.
Évidemment, plus un modèle dispose d'informations, plus la prévision est probable. Vous ne pouvez pas obtenir toutes les informations, bien sûr.