Oublier les citations aléatoires - page 60
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Tout d'abord, pas au hasard. Deuxièmement, je veux dire le timing, putain les arrêts.
Il est ici plus intéressant de réaliser ce test en comparant le prix de l'instrument lui-même avec les positions des opérateurs. Le message est le suivant : le niveau des prix est-il la cause des positions actuelles des opérateurs ou, à l'inverse, le niveau des positions des opérateurs est-il la cause du prix bas ? C'est important. Il est nécessaire de s'assurer que la queue ne fait pas le tour du chien, comme c'est le cas avec de nombreux indicateurs techniques.
Il est temps que le signal "tourne" ? :)
Alors quel est votre problème avec la formulation de Beard ? C'est juste que N devra être recherché. Moins il y en a sur le marché, mieux c'est.
Une sorte de béquille pour SL. C'est ce que vous n'aimez pas.
Et en ce qui concerne le temps, on ne met pas le TP horizontalement, mais obliquement : la vie s'améliore :)
Avec des arrêts de bite, et sans arrêts pas de bite du tout).
Eurêka ! J'ai trouvé un indicateur qui prédit le marché à 97% !!!!. 97 % de transactions rentables, c'est une offre sérieuse pour le modèle mathématique le plus précis du marché. Je vais l'appeler (19).
(19) est un peu délicat et s'il est mal compris, il peut drainer la dépo.
Une sorte de béquille pour SL. C'est ce que je n'aime pas.
Et en ce qui concerne le temps, on ne met pas le TP horizontalement, mais obliquement : la vie s'améliore :)
Avec une mise en garde. Il y a un MAIS pour le test de causalité : il ne prend en compte que les relations linéaires ; par conséquent, s'il donne un résultat négatif, cela ne signifie pas qu'il n'y a pas de relation causale : il est tout à fait possible qu'elle soit suffisamment forte, mais non linéaire. En somme, c'est à peu près le même gâchis que pour la corrélation, comme cela a été souligné à juste titre.
J'aimerais ajouter qu'en matière de statistiques, toute vérité abstraite est sujette à caution. Il faut toujours regarder les conditions d'application, en statistiques plus que partout ailleurs le diable se cache dans les détails.
Si l'on parle de Granger, il faut clarifier le mot "linéarité", qui est de deux sortes : linéarité dans les paramètres que nous estimons, et linéarité dans les variables, dont la non-linéarité n'est généralement pas prise en compte, car elle est supprimée par substitution.
Je ne suis pas sûr, mais il me semble que la causalité ne peut être envisagée sans que le modèle lui-même soit utilisé pour ces variables. Si notre modèle est linéaire en paramètres et que ses paramètres sont estimés par MNC, alors le test de Granger peut être fiable, si le modèle est non linéaire en paramètres, alors très probablement (je ne suis pas sûr) le test de Granger ne peut pas être fiable.
Malheureusement C-4 a montré de l'intérêt pour le test, mais n'a pas encore donné les données brutes, et pour autant que je me souvienne de son modèle, vous pourriez essayer Granger dans ses conditions et obtenir un résultat auquel vous pouvez faire confiance.
Malheureusement C-4 a montré de l'intérêt pour le test, mais n'a pas donné les données brutes jusqu'à présent, et pour autant que je me souvienne de son modèle, vous pourriez essayer Granger dans ses conditions et obtenir un résultat auquel vous pouvez faire confiance.
Eh bien, ce sont des citations. En fait, j'ai joint les citations concernant le blé et le soja dans les archives. Je joins également l'or et l'euro ici (échelle de temps hebdomadaire). Cela devrait suffire pour l'instant.
p.s. Alex, pourquoi y a-t-il une discussion ici à propos de certains brevets sur l'histoire et les tailles d'arrêt ? tout ce qui se trouve entre les pages 57 et 60 est hors sujet pour ce fil. Veuillez vous en tenir au contexte.
p.s.s Je suggère une branche spécialisée pour de tels sujets.
Poulets, œufs, test de causalité de Granger ou qui était le premier ?
le test de Granger... alors quelle conclusion peut-on tirer de ce test ? ;)))