Ограничения. Следует напомнить, что модель АРПСС является подходящей только для рядов, которые являются стационарными (среднее, дисперсия и автокорреляция примерно постоянны во времени); для нестационарных рядов следует брать разности. Рекомендуется иметь, как минимум, 50 наблюдений в файле исходных данных. Также предполагается, что параметры модели постоянны, т.е. не меняются во времени.
価格換算でホワイトノイズが出たことがある人はいるかな？
ドージで。オタクの威勢がいい。自分の脳みそで、引用したリンクの内容が全てナンセンスだと気付けないのでしょうか？
読んでみて、引用します。 "限界 "です。A RPSSモデルは定常的な 系列（平均、分散、自己相関が時間と共にほぼ一定）にのみ適していることを思い出してください。ソースデータファイルには、少なくとも50個の観測値があることが推奨されます。また、モデルのパラメータは一定である、つまり時間の経過とともに変化しないことを前提としています。"（50回の観測という数字は、この掲示板の馬鹿でもわかるように、50回の取引が結果でないことは論外です）
非定常な系列があるとすると、残差-delta(x)をとりました。このオタク的な「作品」で提案されているように、残留物そのものが要件を満たしているはずなので、引用します。"系統的な成分を含まずノイズだけを含む"。
くそったれノイズを発生させる。ノイズそのものは、どうにも予測できない。したがって、近似することは無駄である。しかし、その特性は、引用します。"残差は正規分布でMO=0であること。"
したがって、ノイズの代わりに、そのMO=0を取る。
これを予測に代入すると、forecast(time + i + j) = price_appr(time + i + j) + delta_appr(time + i + j) = price_appr(time + i + j) + 0 = price_appr(time + i + j)になります。
そこで、ノイズに関する予測は、第一近似値：price_appr(x)とします。そして、第一近似は、このスレッドの3番目の投稿で言ったように、裸で合わせることです。その結果、こうなりました。
植物学的予測＝フィッティング
何を騒いでいるんだ？ZigZazを飲んでバスタ、ピクピクしているその尻尾が--ピクピクしなくなるまで待ってください。そして、真面目な話、この新しい定常系列モデルは、元の非定常のものを表している可能性があります。また、ARPSSについては、元のBPとそのモデルとの信頼区間についても議論している。植物学者と動物学者がどこにいるのかわからない。
価格換算でホワイトノイズが出たことがある人はいるかな？
純粋な形では、誰もいない。ホワイトノイズは、0から無限大までのすべての倍音で等しい振幅を持ちます。自然界には、どのような倍音も従わないような理想的な音響条件が存在しないため、純粋な形では存在しないのだ。
ホワイトノイズの有無を確認するには、最初のN個の高調波をとり、その振幅を比較すればよい。ほぼ同じであれば、BPはノイズが多いということになります。
Ограничения. Следует напомнить, что модель АРПСС является подходящей только для рядов, которые являются стационарными (среднее, дисперсия и автокорреляция примерно постоянны во времени); для нестационарных рядов следует брать разности. Рекомендуется иметь, как минимум, 50 наблюдений в файле исходных данных. Также предполагается, что параметры модели постоянны, т.е. не меняются во времени.
この論文の著者はナンセンスなことを書いています。なぜなら、このモデルやその前身となるモデルは、非定常系列に完全に使用できるからです（係数が非定常となるだけです）。重大な予測誤差は別のところにある。つまり、音源の分布と使用したモデルとの間に意味のある不一致があるのだ。つまり、ARPSSと価格系列の分布が一致することが必要条件となるが、当然ながら自然界ではそうではない。
PS: ところで、いくつかの不具合、引用選択が機能しない うーん、引用選択は機能しますが、テキスト選択とは別です (IE7)。
オタクの威勢がいい。自分の脳みそで、引用したリンクの内容が全てナンセンスだと気付けないのでしょうか？
読んでみて、引用します。 "限界 "です。A RPSSモデルは定常的な 系列（平均、分散、自己相関が時間と共にほぼ一定）にのみ適していることを思い出してください。ソースデータファイルには、少なくとも50個の観測値があることが推奨されます。また、モデルのパラメータは一定である、つまり時間の経過とともに変化しないことを前提としています。"（50回の観測という数字は、この掲示板の馬鹿でもわかるように、50回の取引が結果でないことは論外です）
非定常な系列があるとすると、残差-delta(x)をとりました。このオタク的な「作品」で提案されているように、残留物そのものが要件を満たしているはずなので、引用します。"系統的な成分を含まずノイズだけを含む"。
くそったれノイズを発生させる。ノイズそのものは、どうにも予測できない。したがって、近似することは無駄である。しかし、その特性は、引用します。"残差は正規分布でMO=0であること。"
したがって、ノイズの代わりに、そのMO=0を取る。
これを予測に代入すると、forecast(time + i + j) = price_appr(time + i + j) + delta_appr(time + i + j) = price_appr(time + i + j) + 0 = price_appr(time + i + j)になります。
そこで、ノイズに関する予測は、第一近似値：price_appr(x)とします。そして、第一近似は、このスレッドの3番目の投稿で言ったように、裸で合わせることです。その結果、こうなりました。
植物学的予測＝フィッティング
これは、予測モデルの妥当性を検証するものである。残差は一次だけでなく、二次も取ることができる。すなわち、delta2(time + i) = Open[time + i] - forecast(time + i)です。この方法は、予測モデルが適切であると言うだけです。あなたの場合、予測モデルがフォーキャストです。すなわち
"4.delta(x)がホワイトノイズかどうか確認する。うるさかったら、ばばあ。音が出なければ、そのまま進めばいい。"
バムバムではなく、その逆で、予測モデルが良いのです。残差は系統的な成分を持たず、独立したものである。そうでない限りは、残差を無限大に外挿したモデルを作ることができます。探しているものに辿り着いた、という止まり木的な基準です。
自分で考えるのは難しいですか？;)
また、ホワイトノイズの有無を確認するには、最初のN個の高調波をとり、その振幅を比較すればよい。ほぼ同じであれば、BPはノイズが多いということになります。
ACFを計算した方が良いのでは？
これは、予測モデルの妥当性を検証するものである。残差は一次だけでなく、二次も取ることができる。すなわち、delta2(time + i) = Open[time + i] - forecast(time + i)である。
またしてもナンセンスです。
その結果、私たちはこうなる。delta2(x) = delta(x)、なぜならforecast(x) = price_appr(x)だから。
そんなに難しいことなんですか？
ACFを計算した方が良いのでは？
なぜ、ZZのテールに注目しないのでしょうか？確かに予測ではある。そして、やはり持っていることを証明しなければならない。
繰り返しになりますが、これはナンセンスです。
その結果、こうなりました。delta2(x) = delta(x)、なぜならforecast(x) = price_appr(x)だから。
自分で考えるのは難しい？
もう少し考えてみてください :)確率変数のMO=0だからといって、あなたが巧妙にやっているように、CBそのものを0に置き換えることはできません :):)