回帰式 - ページ 12

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Prival:


このようなものは他にあるのでしょうか？この辺りは、昔から突っ込みどころ満載で、面白いです。

情報・信号伝送の基礎理論

数学的モデリングと国民経済調査

情報理論。書籍の一部をご紹介します。

 

うん、とても便利なものばかりだ。

約束通り、写真。純粋な価格系列（前処理、トレンド除去等なし）-11カウントでAR(3)モデルによる分析を実施しました。チャート上-予測誤差：上段はANCの場合、下段は分位数回帰の場合。線：青：終値、緑：高値、赤：安値（QRは中央値0.9、分位数0.1が取られた）。青い線は日次のAPRで、スケールを示している。


ここで見えてくるのは、次のようなことです。

(a)落ち着いた相場でのMOCの誤差の絶対値はQRとほぼ同じだが、(!)スパイクが現れるとMOCの誤差はよりカオス的に変化して一般に反応が弱く、セカンドチャートの誤差はより規則的な印象がある。これは一般的に、QRがまさにこのスパイクに反応しないことを犠牲にして、「定常性の乱れ」を検出する可能性を示すことが目的でした。そして、それらが検出できれば、それは外れ値ではなく、加法的ランダム過程であり、分離したAP(3)よりも定常性が低くないことを意味します。

b) 異常値検出を有用なシグナルと考えるなら、2番目のグラフはOSRが何倍も多く、したがって、この効果に基づく仮想の :) 取引システムは、何倍も少ない偽のシグナルを与えることになります。

もちろん、ここで反論することも可能ですが、M5（AR(3)、21件）ではこうなっています。


ここで、もうずっとはっきりと。

総じて、私が言っていたことがだんだん確認されてきたような気がします。この方向でさらに掘り下げていきます。

QR計算のためのライブラリ（Gallantライブラリをコンパイルしたもの、2ページ前のリンク参照）とヘッダーファイル（説明付き）を添付します。指標そのものは付けない、切り離せない:)) でも、難しいことはない、数式はすでに書かれているのだから

ファイル:
qr.rar  22 kb
 
写真は一体どうしたんだ？
 
alsu:

(a)平穏な市場でのMOCの絶対誤差の値はQRとほぼ同じだが、(!)スパイクが現れるとMOCの誤差はよりカオス的に変化して全般的に反応が弱くなり、2番目のグラフの誤差はより規則的に見える。これは一般的に、QRがまさにこのスパイクに反応しないことを犠牲にして、「定常性の乱れ」を検出する可能性を示すことが目的でした。検出できるのだから、外れ値ではなく、加法的ランダム過程であり、切り離したAP(3)よりも定常性が低くないということになる。

これは分位数、特に中央値の特性である。相関係数の中央値との関連でお話 しました。

お疲れ様でしたー。

 
alsu:

うん、とても便利なものばかりだ。

約束通り、写真。純粋な価格系列（前処理、トレンド除去等なし）-11カウントでAR(3)モデルによる分析を実施しました。チャート上-予測誤差：上段はANCの場合、下段は分位数回帰の場合。線：青：終値、緑：高値、赤：安値（QRは中央値0.9、分位数0.1が取られた）。青い線は日次のAPRで、スケールを示している。


画像が表示されない
 
Vinin:

画像が表示されない
リンクで開くが、なぜかそのように表示されない（何が悪いのかわからない）。
 
hrenfx:
複雑な力学系の確率的解析マーケット情報
さて、さて。レート変更プロセスはエルゴードであると仮定する。
 
Mathemat:
さて、さて。コース変更のプロセスはエルゴード的であることが想定されています。

学歴は高校（10年生）だけです。したがって、ハイマターについて推測する知識はない。
 
Mathemat:
さて、さて。コース変更のプロセスはエルゴード的であることが想定されています。
だから、鉄鋼合金の研究所のdfmnが「FXの分析」について発表したらどうだろう、それがヒントだ: ))))
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