エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 114 1...107108109110111112113114115116117118119120121...139 新しいコメント Сергей 2011.12.22 11:19 #1131 faa1947: ユ○○○○はダメ。具体的にはmatlabとshiryaevを比較する。 matlabとShiryaevの比較？ディストリビューションキットの重量で比較する？ 今のところ、私はShiryaevのアービトラージしか見ていません。 あまり読まないで、ほとんど書いて、ほとんど同じことを書いていると言っている :o) Vasiliy Sokolov 2011.12.22 11:25 #1132 faa1947: 私は先生ではありません。私はずっと投資に携わってきましたが、それと並行して、時には講演も行ってきました。 faa1947様、差し出がましいようですが、何歳でしょうか？また、1947年のシリアルナンバーではなく、お名前でお呼びしたいと思います。SunSunich」と刻まれているのは、明らかにAlexander Alexandrovichのことでしょうか。 СанСаныч Фоменко 2011.12.22 11:34 #1133 C-4: faa1947様、秘密でなければ何歳ですか？また、1947年のシリアルナンバーではなく、お名前でお呼びしたいと思います。SunSunich」と刻まれているのは、明らかにAlexander Alexandrovichのことでしょうか。 はい。 СанСаныч Фоменко 2011.12.22 11:37 #1134 Farnsworth:matlabとShiryaevの比較？ディストリビューションキットの重量で比較する？あまり読まないで、ほとんど同じことを書いていると言ったでしょう :o) ラムの話に戻ろう。私たちは1つで、非常にシンプルで普遍的なものを持っています。 原始的な回帰モデル を持っています。サンプル内では10よりはるかに大きな利益率を持っていることが示されている。サンプル以外では1より少し多く、それさえも疑わしい。このモデルは「正しく」構成されています。 疑問：なぜこの「正しい」モデルには、安定性や予測可能性という性質がないのでしょうか？ Vizard 2011.12.22 11:45 #1135 faa1947: はい。 1947年生まれですか。 Сергей 2011.12.22 11:53 #1136 faa1947: ラムの話に戻そう。ひとつで、とてもシンプルですが、普遍的なものです。 原始的な回帰モデルを持っています。サンプル内では10よりはるかに大きな利益率を持つことが示されて います。サンプル外では1強で、それすらも疑問視されている。このモデルは「正しく」構成されています。 疑問：なぜこの「正しい」モデルには、安定性や予測可能性という性質がないのでしょうか？ (1)何も示していない、そこがポイントです。 (2)モデルを特定したこと（あなたではなく、エンヴィル）は、何の意味もありません、3項参照。 (3) 系列が定常ではなく、分布やACFが非定常である（狭義と広義の定常性を覚えている場合）。 得られるモデルパラメータは定義上安定ではなく、強くドリフトすることになる。さらに、このような系列には統計的サンプリングという概念はなく、行列の平均、サンプルの大きさは何も決定しないのである。 (4) モデルが「生成」するプロセスのパラメータは、元のプロセスのパラメータと一致しない。単純に、現実とは関係ない、まったく別のプロセスを発生させることになるのです。 (更なるnext see point 6 (6)「そういえば、何度かトピックに 行きましたね。"もういい、帰るよ" "心配するな、もう君にはほとんど興味はないしかし、それは私のせいです、それは私の自然な好奇心でした、私は見て、これまでここで何も変わっていないことを確認しました、「私は計量経済学者であり、他のみんなは*** :o)」。 СанСаныч Фоменко 2011.12.22 11:57 #1137 Vizard: Sanychは1947年生まれですか？ ここでは、生まれた年ではなく、問題の本質を見ている。 СанСаныч Фоменко 2011.12.22 12:05 #1138 Farnsworth:(3) 系列は定常ではなく、分布とACFは非定常である（狭義と広義の定常性を覚えている場合）。あなたが得るモデルパラメータは、定義上安定ではなく、強くドリフトすることになる。さらに、このような系列では、統計的サンプリングの概念はなく、マットの平均、サンプルサイズでは何も決まらない ポイントであれば、ポイント3のように見るのがよいでしょう 本来のクオーツは不安定なものであり、それは事実です。 塊を噛み砕くのです。最もわかりやすい傾向です。決定論的であるため、滑らかで絶対的な静止状態 非定常性はどこにも行くことができず、そこにある - それが示されている - 私たちは残りを持っています。 ACFを見ると、最初のステップでトレンドが完全に解消されたわけではないことがわかります。もう一度、トレンドをマークします。 再び残差。ここでも非定常である。ARCHの有無を確認し、あればモデリングします。つまり、私たちが知っているような非定常性をシミュレートするのです。それでも何もないよりはマシです。 残滓を見ることになる。ほぼ非定常である。私たちは幸運です。しかし、何より重要なのは、1pip以下であることです。唾をつけよう。誤差が小さすぎる。 結論は繰り返すが、特定のアルゴリズムと結びつけて考える。上記で、すべての計算とグラフを実装しています。 Vizard 2011.12.22 12:28 #1139 faa1947: ここでは、生まれ年ではなく、問題の本質を見ているのです。 OK...では、拷問はやめよう...HPのトレンドが目立つ...簡単な例を使ってステップバイステップで見てみよう(バーバイバー)...。取ったトレンドは再描画してはいけない!(右の最初のバー）そうでなければ、すべての測定は意味がなく、間違っています ... p3のファンズワースの サンプリングは正しかった...仕方ない...でもソフトのヘルプと同じである必要はない...弄ればカットは改善される...と。もちろん、大体においてナンセンスなことではあるのだが......何も良いことは予測できないのだ......。 Сергей 2011.12.22 12:34 #1140 Повторите свой вывод но в привязке к конкретному алгоритму ほら、自己嫌悪に陥るほど頑固なんだから......。もう一回 系列モデルとして、B(n)=trend1()+trend2()+...trendp()+eではなく、B(n)=B(n-1)+epsilon(n)（すべてそのために開発）の漸進モデルを選択する。その中に鎮座するトレンドパターンを全く理解しておらず、特に時々刻々と変化するトレンドパターンを正しく 認識することができないのです。価格はマルチフラクタル、非常に複雑なプロセスである を得る必要があります（そうでなければ、このモデルは捨てられやすくなります）。 定常分布 定常的なACF（またはそれに近い）。 モデルと原系列の統計的類似性（何を予測するか）。またしても現実とは関係ないシリーズを生み出して いますね。 これは最低限必要なものです（十分ではありません）With price このようなことがうまくいかない場合は、変身に挑戦してみてください。 1...107108109110111112113114115116117118119120121...139 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
ユ○○○○はダメ。具体的にはmatlabとshiryaevを比較する。
matlabとShiryaevの比較？ディストリビューションキットの重量で比較する？
今のところ、私はShiryaevのアービトラージしか見ていません。
あまり読まないで、ほとんど書いて、ほとんど同じことを書いていると言っている :o)
私は先生ではありません。私はずっと投資に携わってきましたが、それと並行して、時には講演も行ってきました。
faa1947様、差し出がましいようですが、何歳でしょうか？また、1947年のシリアルナンバーではなく、お名前でお呼びしたいと思います。SunSunich」と刻まれているのは、明らかにAlexander Alexandrovichのことでしょうか。
faa1947様、秘密でなければ何歳ですか？また、1947年のシリアルナンバーではなく、お名前でお呼びしたいと思います。SunSunich」と刻まれているのは、明らかにAlexander Alexandrovichのことでしょうか。
matlabとShiryaevの比較？ディストリビューションキットの重量で比較する？
あまり読まないで、ほとんど同じことを書いていると言ったでしょう :o)
ラムの話に戻ろう。私たちは1つで、非常にシンプルで普遍的なものを持っています。
原始的な回帰モデル を持っています。サンプル内では10よりはるかに大きな利益率を持っていることが示されている。サンプル以外では1より少し多く、それさえも疑わしい。このモデルは「正しく」構成されています。
疑問：なぜこの「正しい」モデルには、安定性や予測可能性という性質がないのでしょうか？
はい。
1947年生まれですか。
ラムの話に戻そう。ひとつで、とてもシンプルですが、普遍的なものです。
原始的な回帰モデルを持っています。サンプル内では10よりはるかに大きな利益率を持つことが示されて います。サンプル外では1強で、それすらも疑問視されている。このモデルは「正しく」構成されています。
疑問：なぜこの「正しい」モデルには、安定性や予測可能性という性質がないのでしょうか？
(1)何も示していない、そこがポイントです。
(2)モデルを特定したこと（あなたではなく、エンヴィル）は、何の意味もありません、3項参照。
(3) 系列が定常ではなく、分布やACFが非定常である（狭義と広義の定常性を覚えている場合）。 得られるモデルパラメータは定義上安定ではなく、強くドリフトすることになる。さらに、このような系列には統計的サンプリングという概念はなく、行列の平均、サンプルの大きさは何も決定しないのである。
(4) モデルが「生成」するプロセスのパラメータは、元のプロセスのパラメータと一致しない。単純に、現実とは関係ない、まったく別のプロセスを発生させることになるのです。
(更なるnext see point 6
(6)「そういえば、何度かトピックに 行きましたね。"もういい、帰るよ" "心配するな、もう君にはほとんど興味はないしかし、それは私のせいです、それは私の自然な好奇心でした、私は見て、これまでここで何も変わっていないことを確認しました、「私は計量経済学者であり、他のみんなは*** :o)」。
Sanychは1947年生まれですか？
ポイントであれば、ポイント3のように見るのがよいでしょう
本来のクオーツは不安定なものであり、それは事実です。
塊を噛み砕くのです。最もわかりやすい傾向です。決定論的であるため、滑らかで絶対的な静止状態
非定常性はどこにも行くことができず、そこにある - それが示されている - 私たちは残りを持っています。
ACFを見ると、最初のステップでトレンドが完全に解消されたわけではないことがわかります。もう一度、トレンドをマークします。
再び残差。ここでも非定常である。ARCHの有無を確認し、あればモデリングします。つまり、私たちが知っているような非定常性をシミュレートするのです。それでも何もないよりはマシです。
残滓を見ることになる。ほぼ非定常である。私たちは幸運です。しかし、何より重要なのは、1pip以下であることです。唾をつけよう。誤差が小さすぎる。
結論は繰り返すが、特定のアルゴリズムと結びつけて考える。上記で、すべての計算とグラフを実装しています。
ここでは、生まれ年ではなく、問題の本質を見ているのです。
OK...では、拷問はやめよう...HPのトレンドが目立つ...簡単な例を使ってステップバイステップで見てみよう(バーバイバー)...。取ったトレンドは再描画してはいけない!(右の最初のバー）そうでなければ、すべての測定は意味がなく、間違っています ...
p3のファンズワースの サンプリングは正しかった...仕方ない...でもソフトのヘルプと同じである必要はない...弄ればカットは改善される...と。もちろん、大体においてナンセンスなことではあるのだが......何も良いことは予測できないのだ......。
Повторите свой вывод но в привязке к конкретному алгоритму
ほら、自己嫌悪に陥るほど頑固なんだから......。もう一回
系列モデルとして、B(n)=trend1()+trend2()+...trendp()+eではなく、B(n)=B(n-1)+epsilon(n)（すべてそのために開発）の漸進モデルを選択する。その中に鎮座するトレンドパターンを全く理解しておらず、特に時々刻々と変化するトレンドパターンを正しく 認識することができないのです。価格はマルチフラクタル、非常に複雑なプロセスである
を得る必要があります（そうでなければ、このモデルは捨てられやすくなります）。
これは最低限必要なものです（十分ではありません）With price このようなことがうまくいかない場合は、変身に挑戦してみてください。