回帰式 - ページ 14

 
timbo:
投資金額あたりの利益の割合では当然ですが、不思議な質問ですね。他に対策はないのでしょうか?


中国人が棒の代わりにフォークを与えられても、フォークの利点にも気づかないだろうし...」。

クォンタイルとMNCは全く別物だと言ったはずです。MNCのトレーディングメソッドを、その中のMNC回帰を分位点回帰に置き換えるのです。で、ポイントは?

だからTSにどんな回帰でも詰め込んでアドバンテージ不足を語ることができるのです。あからさまに他の数式で代用するのではなく、回帰というメインツールを構築する性質から進んで、手法そのものを変えていくのです。

 
hrenfx:

クォンタイルとMNCは全く別物だと言ったはずです。MNCのトレーディングメソッドを、その中のMNC回帰を分位点回帰に置き換えるのです。で、ポイントは?

自分の戦略でどう使うか、何を使うかがわかったということでしょう。OLSと分位は別物ですが、とにかく回帰は回帰です。

また、今見せているのは、間抜けな攻撃性です。

 
timbo:

馬鹿な攻撃性もある、今それを見せている。

私もそう思います。

自分の戦略でどう使うか、何を使うかがわかったということでしょう。ISCとQuantilisは違いますが、回帰は回帰です。

そこは同意見です。オタクの権利を行使して何か書きますので、乱文でしたら訂正してください。

回帰を使う考え方は、その構成サンプルの数サンプル前(後ろ)の回帰は、BPに近い結果を示すというものである。ANCを使用して正規分布に回帰する方法が最適で、最も近い結果を示します。価格BPの場合はそうではありません。また、価格VRの回帰がその構築サンプル以外で近い結果を示すためには、その構築サンプル自体で近い値を示す必要は必ずしも ない。これは非常に重要な観察結果です。すなわち,そのような回帰を構成して,その構成のサンプルでは悪い結果を示し,そのサンプルの外では素晴らしい結果を示すことが可能である.

でも、これはどちらかというと、理論的な話です。クローズ」という言葉の意味を理解することは非常に重要です。サンプル外近接度は、様々な方法で評価することができる。RMSを使うか、中央値を使うか、絶対平均誤差を使うか、などです。いろいろな方法があります。

では、回帰調査はどのように行うのでしょうか。良いのか悪いのか?正しくは、上に書いたように、回帰の良さは、その構築のサンプル(一定数のサンプル)のうち、その値が(BPに)近いかどうかで測られます。

まず、近さを判断する方法を決めましょう。まずRMSと する。

10万サンプルのWR EURUSDがあります。100個のサンプルでリグレッションを構築しています。そして、その建物のサンプルの10サンプル先(後方)に近接していると考えることにします。

そこで、1~100のBPデータを使ってEURUSDの回帰式を構築してみました。その読みと101番目から110番目までのデータ上のBPと比較し、RMS(RMS1とする)を算出しました。

さて、2日から101日までのBPデータを使ってEURUSDのリグレッションを構築してみました。我々は、102番目から111番目までのデータで、その測定値をBPと比較し、RMS(RMS2とする)を算出しました。

そして、EURUSD BP - 100,000の読みの終わりまで。

RMS1、RMS2、......と、たくさんのRMSの結果が出ました。- はBPです。調査すべきです。数学的な期待値(中央値)と分散(中央値分散)を見てみましょう。分布を構築する。この結果は、私たちの回帰がいかに優れているかを物語っています。RMSで親密さを測ったことを思い出してください、私たちは違う方法で測れたはずです。

ここで、別の回帰を行い、上に書いたように、そのBP RMSも求めてみましょう。

そして、異なる回帰をそのORR RMSで比較すると、ある回帰が他の回帰と比較して有利か不利かについて話すことができます。

追伸:EURUSDを例として取り上げました。もちろん、価格的な性質に限らず、どのような性質のBPを取ることも可能である。例えば、BP of Equity TSとか。

 
hrenfx:

ここも同意見です。オタクである権利を行使して何か書きますので、乱文であれば訂正してください。

狭量に考えているのでは?自己回帰的な1BPばかり言っていますが、それは回帰分析を使って いるごく狭い特殊なケースに過ぎないのです。したがって、何を基準に回帰するか、その結果得られるパラメータの分布がどうなっているかによります。分布が正規分布であれば、ANCは素晴らしい。そして、もしそれが普通でないのなら...。また、左右対称でない場合は......。そして、ふとしたきっかけで、これらのパラメーターの境界線に興味を持ったとしたら...。そこで、オプションの出番です。質問は、埋立地へのISCについてでした。いいえ、廃案ではありません。なぜなら、はるかに低い計算コストで他よりもうまく機能する実際の取引上の問題がまだあるからです。

 
timbo:

視野が狭くなっています。あなたが言っているのは、単一のBPの自己回帰ですが、これは回帰分析を使ったごく狭い特殊なケースにすぎません。つまり、何を基準に回帰するのか、その結果得られるパラメータの分布がどうなっているのかに依存するわけです。分布が正規分布であれば、ANCは素晴らしい。そして、もしそれが普通でないのなら...。また、左右対称でない場合は......。そして、ふとしたきっかけで、これらのパラメーターの境界線に興味を持ったとしたら...。そこで、オプションの出番です。質問は、埋立地へのISCについてでした。いいえ、捨てないでください。なぜなら、はるかに少ない計算コストで他よりもうまく機能する現実の取引問題がまだあるからです。

いろいろなニュアンスに触れながら、どれだけ書いてきたかがわかりますね。ここで全部発掘することはできなかったのでしょうか。例題が与えられ、狭量について結論を出す。

私が自動回帰を持ち出したのは、alsu さんがその使い方の写真を提供してくれたからです。

私の投稿は、回帰分析の 特殊性ではなく、様々な回帰モデルを推定することについてのものでした。回帰推定値を比較する必要があります。そして、何かが悪い、何かが悪いと一義的に言うことは不可能である。回帰を適用した結果、特に、上に書いたように、RMSのBPが表示されます。

上に書いたように、どんなBPにも回帰を適用することは可能です。自己相関残差に、テイルに、などなど。一般的なものからあらゆるものまで。しかし、回帰推定の方法は、最初のBPの性質から変わることはない。

 
hrenfx:

しかし、回帰を推定する方法は、元のBPの性質から変わることはない。

回帰推定法はそうだが、その方法自体は純粋数学の深い美学を持つ人にしか興味がないのかもしれない。個人的には、実務家として、回帰の推定と同時にその適用の妥当性を含めた複合的な推定に興味があります。つまり、この合算見積もりはドル建てで計測されているわけです。そして、私の場合は、厚い尾の分布の下でも、5分位回帰よりもMNC回帰の方が有利であることを示しました。ある人にとっては、お金に換算できるのであれば、五分位回帰の方が適切かもしれません。
 
timbo:
回帰推定の方法 - はい、しかし、メソッド自体は、それだけで純粋な数学から深い美学に興味を持つことができます。個人的には、実務家として、回帰の推定と同時にその適用の妥当性を含めた複合的な推定に興味が あります。つまり、この合算見積もりはドル建てで計測されているわけです。そして、私の場合は、厚い尾の分布の下でも、5分位回帰よりもMNC回帰の方が有利であることを示しました。ある人にとっては、お金に換算できるのであれば、五分位回帰の方が適切かもしれません。

- ネコは好きですか?

- いいえ。

- 調理法を知らないだけだろう。

つまり、回帰推定法の妥当性の問題ではないのです。回帰モデルそのものを元のBPに適用することの妥当性についてである。

分位値回帰やMNA回帰の価格BPへの直接適用性は、私が引用した方法の一つで評価することができる。明らかに、回帰が与える近接度が高ければ高いほど、将来の測定値をより正確に(適切に)推定することを示すので、最終的に金銭的な価値が高くなります。

TSに代入するだけという、かなり主観的な方法でリグレッションを比較したのですね。一方、私は、オリジナルBPへの適用性の妥当性を客観的に比較する方法を提案しました。

 
timbo:

そして、もしそれが普通でないのなら...。それも左右対称でないとなると......。

あなたの意見に興味がある。もし、価格BPをその分布が対称的で正規分布に非常に近いものに変換することが可能だとしたら(サンプルが常に有限であるため、それを主張することはできない)、それを使って何ができるだろうか?すなわち、共和分問題は解決されたと言える。この件に関して、今後のアクションをどのようにお考えですか?
 
hrenfx:
皆さんのご意見をお聞かせください。もし、価格VRの分布が対称的で、正規分布に非常に近いところまで変形できたとしたら(サンプルは常に有限なので、確実なことは言えません)、それを使って何ができるでしょうか。すなわち、共和分問題は解決されたと言える。この件に関して、今後のアクションをどのようにお考えですか?

情報が少ない。ランダムウォークは正規分布になります。しかし、それで儲かるわけがない。

共統合の問題が解決された」とはどういう意味ですか?共和制を用いる目的は、定常的なBPを得ることである。成功したら、キャベツのカット開始です。そして、このBPが正常かどうかは問題ではありません。

 
ちなみに、回帰パラメータ(係数)の分布の話ですが、これは非対称になりやすく、そうなると中央値の方がそのパラメータの推定値としては良いということになります。最近、そのようなものに偶然出会い、そのモデルが簡単に大幅に改良できることに非常に驚きました。しかし、それは価格との関係ではありませんでした。価格と私は今のところ何とか対称的ですが...。