Discussione sull’articolo "Modello di regressione universale per la previsione dei prezzi di mercato"
Pronti a porre la prima domanda.
La prima formula dell'articolo è giustificata in questo modo:
Предположим далее, что в течении бесконечно малого отрезка времени dt воздействующая сила уменьшится на величину dD(t) пропорционально оставшейся к моменту времени t силе D(t):
Con questa formulazione, deve necessariamente esserci un meno (la forza diminuisce) davanti al lato destro dell'equazione. E non c'è...
Anche se si tratta di un errore di battitura, l'equazione viene risolta come se il meno fosse presente.
Sono pronto a fare la prima domanda.
La prima formula dell'articolo è giustificata come segue:
Con questa formulazione, deve necessariamente esserci un meno (la forza diminuisce) davanti al lato destro dell'equazione. E non c'è...
Anche se si tratta di un refuso, l'equazione viene risolta come se il meno fosse presente.
Pronto a fare la prima domanda.
pronto a fare la seconda domanda ;)
perché non hai aggiunto i calcoli di Excel all'articolo? È un'intenzione segreta, o te ne sei dimenticato?
Vorrei controllare i risultati, ma ahimè non ricordo più i calcoli e ho paura di sbagliare a scrivere il codice, la matematica superiore l'ho superata da tempo e l'ho dimenticata per l'inutilità, ora è più facile per me bussare al portatile o montare/assistere i controller.
Modello su modello. C'è qualcosa della realtà in cui le persone vivono? Statistiche reali che confermino le proprietà del modello?
pronto a fare la seconda domanda ;)
perché non hai aggiunto i calcoli di Excel all'articolo? Intento segreto, o te ne sei dimenticato?
Vorrei controllare i risultati, ma ahimè non ricordo più i calcoli e ho paura di sbagliare a comporre il codice, la matematica superiore l'ho superata da tempo e l'ho dimenticata per l'inutilità, è più facile per me ora battere sul mio portatile o sui controller di montaggio/servizio.
Ora l'equazione di regressione (10b), per prevedere il prezzo di mercato P(t), assume la seguente forma finale:
Dove P(0)corr e Dcorr contengono informazioni sulla somma dei valori dei prezzi effettivi e sulla direzione di tendenza dei dati effettivi per t = 0,1,2,......k;
La vostra formula presuppone una previsione per t > k?
Suppongo che non abbiate in alcun modo confrontato la vostra previsione di regressione con la previsione di regressione lineare per t > k?
Puoi per favore postare un excel che abbia già tutte le equazioni che stai descrivendo?
stima e previsione (P1) - (linea rossa)
Dove P(0)corr e Dcorr contengono informazioni sulla somma dei valori dei prezzi effettivi e sulla direzione del trend dei dati effettivi per t = 0,1,2,......k;
La vostra formula presuppone una previsione per t > k?
Suppongo che non abbiate in alcun modo confrontato la vostra previsione di regressione con la previsione di regressione lineare per t > k?
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Il nuovo articolo Modello di regressione universale per la previsione dei prezzi di mercato è stato pubblicato:
Il prezzo di mercato è formato da un equilibrio stabile tra domanda e offerta che, a sua volta, dipende da una varietà di fattori economici, politici e psicologici. Le differenze di natura e le cause di influenza di questi fattori rendono difficile considerare direttamente tutti i componenti. Questo articolo espone un tentativo di prevedere il prezzo di mercato sulla base di un modello di regressione elaborato.
L'immagine seguente mostra i risultati dell'elaborazione effettiva dei dati del mercato Forex (intervallo di tempo di 1 minuto) in un modo specificato utilizzando l'equazione (18), in cui è possibile notare una corrispondenza soddisfacente tra i valori effettivi (Pf) (linea gialla con punti rossi), i valori teorici e di previsione (P1) (linea blu) e i valori futuri effettivi che non sono stati presi in considerazione ai fini del calcolo (Pff) (linea blu con punti rossi) delle quotazioni EUR / USD.
Autore: Yousufkhodja Sultonov