エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 118 1...111112113114115116117118119120121122123124125...139 新しいコメント Vadim Zhunko 2012.01.05 08:54 #1171 faa1947: まずはこの分野での成果を振り返ることから始めましょう。Burgは1975年に学位論文「Maximum entropy spectral analysis」を執筆した。エーラーは約30年前にトレーダー向けに『ロケット・サイエンス』という本を書いている。また、1993年には著書「MESA and Trading Marcket Cycles」が出版された。これらの考えを実現するプログラムや指標があります。だから、車輪を再発明する前に、ネットワークと本を読んで、利用可能なレベルまで到達すればいいのです。 私は、あなたの幻想から人々を守るために、一般的に皆のためにこれを書いているのです。DSPのトレーディングへの応用について、私は何の幻想も抱いていません。 学位論文は、人前で自慢するために書くものです。いろいろと意味不明なことを書いている。論文も十数本ありますしね。しかし、それに時間を割くのはもったいない。 アレキサンダー、無意味なものを読まないほど、心を閉ざさなくなるんだ。視野が広くなりましたね。 ============ さて、次はデジタル処理ですが...。意味がわからないのですが？一般論として、コンピュータでの信号処理はどのようにイメージされていますか？すべてデジタルそのものですそれ以外に方法はない。あるいは、一切の処理をやめなければならない。コンピューターで行うからということで DSPというのが過去の処理のことであれば、私はやらないということはすでに説明しました。BIHのフィルターを持っています。彼らは過去を知らない。本物のフィルターです。FIRフィルタとは異なり、コンピュータの中でしか適用・実現できない。もちろん、IIRフィルタの実装はデジタルです。コンピュータの中にあるのだから :-) СанСаныч Фоменко 2012.01.05 09:09 #1172 Zhunko:学位論文は、人前で自慢するために書くものです。いろいろと意味不明なことを書いている。論文も何十本とある。しかし、それに時間を割くのはもったいない。アレキサンダー、無意味なものを読まないほど、心を閉ざさなくなるんだ。より広い視野でヴァディム！私は何も主張しない。私はこれまでずっとデザインの仕事に携わってきて、どう すればうまくいくか、どうすれば うまくいかないかを知っています。広い心で成功した知り合いができれば嬉しい限りです。私から何かを学ぶかどうかは、あなたの自由です。 もう一度言います。誰かに何かを押し付けているわけではありません。さらに、自分が興味を持った問題について、他の人の意見も聞いてみたいと思い、スレッドを開設しました。私はDSPが計量経済 学の中でどのような位置づけにあり、どのような場面でどのような用途に使われるかをよく知っているので、DSPに興味はありません。 СанСаныч Фоменко 2012.01.05 18:26 #1173 Zhunko: 学位論文は、人前で自慢するために書くものです。いろいろと意味不明なことを書いている。論文も何十本とある。しかし、それに時間を割くのはもったいない。 アレキサンダー、無意味なものを読まないほど、心を閉ざさなくなるんだ。視野が広くなりましたね。 ============ さて、次はデジタル処理ですが...。意味がわからないのですが？一般論として、コンピュータでの信号処理はどのようにイメージされていますか？すべてデジタルそのものですそれ以外に方法はない。あるいは、一切の処理をやめなければならない。コンピューターで行うからということで DSPというのが過去の処理のことであれば、私はやらないということはすでに説明しました。BIHのフィルターを持っています。彼らは過去を知らない。本物のフィルターです。FIRフィルタとは異なり、コンピュータの中でしか適用・実現できない。もちろん、IIRフィルタの実装はデジタルです。コンピュータの中にあるのだから :-) スペクトルに関する私の支店はこちらから ご覧ください。 Sceptic Philozoff 2012.01.05 18:42 #1174 faa1947: DSPには興味がありません。なぜなら、計量経済学におけるDSPの位置づけ、どこで何のために使うのかがよく分かっているからです。 。 そうですね、ちょうどあなたが計量経済 学における情報エントロピーの正確な位置を知っているのと同じです。そこには想定されていないようですが？ Sergey 2012.01.06 02:07 #1175 faa1947: 前回コメントいただいた記事より、全体のトピックが濃くなっています。変数の有意性の問題は、これまで何度も扱われてきた。予測誤差の蓄積は、事実がないために前回の予測値を次の予測値としてしまうという、医学的な事実があります。ファクトがとれれば、一歩先の予測になる。 しかし、これらは些細なことであり、技術的な問題です。 インクリメントを使用したことです。なぜなら，増分にはトレンドがないが，予測されるトレンドはあるからである。ここで，このトピックの主要な問題である，予測可能性の保証を与えるモデルの特性とは何か？このような通常の回帰モデルに対する一連の性質が提案されている。コメントされているのはブレイクアウトモデルで、ここには他のモデルもあり、よくわからない。 このスレッドに書かれている多くの点について、コメントをいただければ幸いです。 これはあくまでトピックの多くの規定に対する解説であり、それらとの不一致はこのようなものです。 トレンドとは、あるラグによってサンプル値が以前のラグに増加することであり、そのようなラグには複数の段階があり得る。 この増分をどのように計算し、次のラグに依存した増分を想定するかは予測モデルである。同時に、変数の有意性を決定する方法は、基準としてステップフォワードを使用するだけで、ラグについては全くありません - 私はなぜこのような一般的な練習で誰かが突然ちょうどトレンドの予測の精度の保証を得ることを期待するのだろう。そんな「医学的事実」との友好関係は、専門の心理療法士へのストレートな絨毯となる...。もちろん、誤差の累積はラグサイズとともに大きくなりますが、予測精度の低下を意味するものではありません。この尺度は相対的なもので、誤差の大きさではなく、相関品質の推定によって設定されるからです...したがって、モデルとそのパラメータの選択は、従属変数のサンプルのサイズと特性を決定した後に解決される（そして簡単に）二次的な問題に過ぎない...。 Юсуфходжа 2012.01.06 02:53 #1176 dasmen: これはあくまでトピックの多くの規定に対する解説であり、それらとの不一致はこのようなものです。 トレンドとは、値のサンプルに対して、あるラグで前のラグに増加することであり、そのようなラグでは複数のステップが存在することがある。 この増分をどのように計算し、次のラグに依存した増分を想定するかは予測モデルである。同時に、変数の有意性を決定する方法は、基準としてステップフォワードを使用するだけで、ラグには全くありません - 私はなぜこのような一般的な練習で誰かが突然正確にトレンドの予測の精度の保証を得ることを期待するのだろう。そんな「医学的事実」との友好関係は、専門の心理療法士へのストレートな絨毯となる...。もちろん、誤差の累積はラグサイズとともに大きくなりますが、予測精度の低下を意味するものではありません。この尺度は相対的なもので、誤差サイズではなく、相関品質の推定によって設定されるからです...。したがって、モデルとそのパラメータの選択は、従属変数のサンプルのサイズと特性を決定した後に（簡単に）解決される、二次的な問題に過ぎない...。 サンプルサイズを決めるポイントの見つけ方は？回帰式からRMSを最小化する道を歩むのかもしれませんね。 Sergey 2012.01.06 03:20 #1177 Zhunko: キタ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!2009...もうすぐ3年になりますね。 そこで答えた。フィルターの写真を掲載しました。45個中22個しかない周波数です。ゴールドラインの和もある。今回もほとんど誰も使おうと思わなかった。これは、スレッド全体の中で、あなたの質問に最も近い答えです。これが準定常的な市場の姿である。すべての周波数は、周期が一定である。不安定な振幅がある。しかし、スムーズに変化するのも事実です。非定常変調周波数も高調波である。はい、関係ありません。この機能を各行に対してさらに数回適用することができます。線はジャンプすることなく、スムーズに未来へ続いています。1本の棒は常に非常に高い精度で予測することができます。 今までの会話の中で言われてきたこと（問題点や考え方）が、この絵の中にすべて出てきます。 BoxとJenkinsも彼らのモデルの一部で同様の解法を用いていますが、直近の低周波サブキャリアのみのスペクトルを定義し、それを移動平均パラメータとして用い、自己相関係数を高周波サブキャリアとして用いています。実際、あなたのアプローチの方が、周波数スペクトルに関してより完全であり、したがって、おそらくより正確なのです......。一方、彼らのアプローチは、おそらくより優れた適応性を持っているのでしょうが、明らかな理由により、このことは出版物では十分に説明されていません...。 Sergey 2012.01.06 03:39 #1178 yosuf: サンプルサイズを決めるポイントの見つけ方は？回帰式からRMSを最小化する道を歩むのかもしれませんね。 きっとできるはず...。私は違うと判断しましたが、他の提案も聞いてみたいです。私のは控えめに黙殺します（私自身の問題提起の本質を明らかにすることは、このような形でそれに対する配当を集める道徳的権利を持っていると仮定して）...。RMSについて私が混乱するのは、例えば回帰が線形であることも判明する以外は、平均からのどちらの方向の偏差に対しても等しく「紫」であることです - 誰もどちらも約束していない......。 СанСаныч Фоменко 2012.01.06 05:50 #1179 Mathemat: そうですね、ちょうどあなたが計量経済学における情報エントロピーの正確な位置を知っているのと同じです。そこでは提供されていないようですが？ 情報エントロピーに脱帽。 СанСаныч Фоменко 2012.01.06 05:55 #1180 Zhunko: キタ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!2009...もうすぐ3年になりますね。 そこで答えた。フィルターの写真を掲載しました。45個中22個しかない周波数です。ゴールドラインの和もある。今回もほとんど誰も使おうと思わなかった。これは、スレッド全体の中で、あなたの質問に最も近い答えです。これが準定常的な市場の姿である。すべての周波数は、周期が一定である。不安定な振幅がある。しかし、スムーズに変化するのも事実です。非定常変調周波数も高調波である。はい、関係ありません。この機能を各行に対してさらに数回適用することができます。線はジャンプすることなく、スムーズに未来へ続いています。1本の棒は常に非常に高い精度で予測することができます。 これまでの会話の中で語られてきたこと（問題点や視点）が、すべてこの絵の中に見えてきます。 そこには何もない。高調波の束です。全体の枝では、シフトするとパターンが変わり、非定常性のためと言われています。そこには、高調波周波数がせん断によって変化しないという根拠はない。シフトしなければ市場は静止しているわけで、学生がFFTの講座で描く絵はそういうものです。 1...111112113114115116117118119120121122123124125...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
まずはこの分野での成果を振り返ることから始めましょう。Burgは1975年に学位論文「Maximum entropy spectral analysis」を執筆した。エーラーは約30年前にトレーダー向けに『ロケット・サイエンス』という本を書いている。また、1993年には著書「MESA and Trading Marcket Cycles」が出版された。これらの考えを実現するプログラムや指標があります。だから、車輪を再発明する前に、ネットワークと本を読んで、利用可能なレベルまで到達すればいいのです。
私は、あなたの幻想から人々を守るために、一般的に皆のためにこれを書いているのです。DSPのトレーディングへの応用について、私は何の幻想も抱いていません。
学位論文は、人前で自慢するために書くものです。いろいろと意味不明なことを書いている。論文も十数本ありますしね。しかし、それに時間を割くのはもったいない。
アレキサンダー、無意味なものを読まないほど、心を閉ざさなくなるんだ。視野が広くなりましたね。
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さて、次はデジタル処理ですが...。意味がわからないのですが？一般論として、コンピュータでの信号処理はどのようにイメージされていますか？すべてデジタルそのものですそれ以外に方法はない。あるいは、一切の処理をやめなければならない。コンピューターで行うからということで
DSPというのが過去の処理のことであれば、私はやらないということはすでに説明しました。BIHのフィルターを持っています。彼らは過去を知らない。本物のフィルターです。FIRフィルタとは異なり、コンピュータの中でしか適用・実現できない。もちろん、IIRフィルタの実装はデジタルです。コンピュータの中にあるのだから :-)
学位論文は、人前で自慢するために書くものです。いろいろと意味不明なことを書いている。論文も何十本とある。しかし、それに時間を割くのはもったいない。
アレキサンダー、無意味なものを読まないほど、心を閉ざさなくなるんだ。より広い視野で
ヴァディム！私は何も主張しない。私はこれまでずっとデザインの仕事に携わってきて、どう すればうまくいくか、どうすれば うまくいかないかを知っています。広い心で成功した知り合いができれば嬉しい限りです。私から何かを学ぶかどうかは、あなたの自由です。
もう一度言います。誰かに何かを押し付けているわけではありません。さらに、自分が興味を持った問題について、他の人の意見も聞いてみたいと思い、スレッドを開設しました。私はDSPが計量経済 学の中でどのような位置づけにあり、どのような場面でどのような用途に使われるかをよく知っているので、DSPに興味はありません。
学位論文は、人前で自慢するために書くものです。いろいろと意味不明なことを書いている。論文も何十本とある。しかし、それに時間を割くのはもったいない。
アレキサンダー、無意味なものを読まないほど、心を閉ざさなくなるんだ。視野が広くなりましたね。
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さて、次はデジタル処理ですが...。意味がわからないのですが？一般論として、コンピュータでの信号処理はどのようにイメージされていますか？すべてデジタルそのものですそれ以外に方法はない。あるいは、一切の処理をやめなければならない。コンピューターで行うからということで
DSPというのが過去の処理のことであれば、私はやらないということはすでに説明しました。BIHのフィルターを持っています。彼らは過去を知らない。本物のフィルターです。FIRフィルタとは異なり、コンピュータの中でしか適用・実現できない。もちろん、IIRフィルタの実装はデジタルです。コンピュータの中にあるのだから :-)
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前回コメントいただいた記事より、全体のトピックが濃くなっています。変数の有意性の問題は、これまで何度も扱われてきた。予測誤差の蓄積は、事実がないために前回の予測値を次の予測値としてしまうという、医学的な事実があります。ファクトがとれれば、一歩先の予測になる。
しかし、これらは些細なことであり、技術的な問題です。
インクリメントを使用したことです。なぜなら，増分にはトレンドがないが，予測されるトレンドはあるからである。ここで，このトピックの主要な問題である，予測可能性の保証を与えるモデルの特性とは何か？このような通常の回帰モデルに対する一連の性質が提案されている。コメントされているのはブレイクアウトモデルで、ここには他のモデルもあり、よくわからない。
このスレッドに書かれている多くの点について、コメントをいただければ幸いです。
これはあくまでトピックの多くの規定に対する解説であり、それらとの不一致はこのようなものです。
トレンドとは、あるラグによってサンプル値が以前のラグに増加することであり、そのようなラグには複数の段階があり得る。 この増分をどのように計算し、次のラグに依存した増分を想定するかは予測モデルである。同時に、変数の有意性を決定する方法は、基準としてステップフォワードを使用するだけで、ラグについては全くありません - 私はなぜこのような一般的な練習で誰かが突然ちょうどトレンドの予測の精度の保証を得ることを期待するのだろう。そんな「医学的事実」との友好関係は、専門の心理療法士へのストレートな絨毯となる...。もちろん、誤差の累積はラグサイズとともに大きくなりますが、予測精度の低下を意味するものではありません。この尺度は相対的なもので、誤差の大きさではなく、相関品質の推定によって設定されるからです...したがって、モデルとそのパラメータの選択は、従属変数のサンプルのサイズと特性を決定した後に解決される（そして簡単に）二次的な問題に過ぎない...。
これはあくまでトピックの多くの規定に対する解説であり、それらとの不一致はこのようなものです。
トレンドとは、値のサンプルに対して、あるラグで前のラグに増加することであり、そのようなラグでは複数のステップが存在することがある。 この増分をどのように計算し、次のラグに依存した増分を想定するかは予測モデルである。同時に、変数の有意性を決定する方法は、基準としてステップフォワードを使用するだけで、ラグには全くありません - 私はなぜこのような一般的な練習で誰かが突然正確にトレンドの予測の精度の保証を得ることを期待するのだろう。そんな「医学的事実」との友好関係は、専門の心理療法士へのストレートな絨毯となる...。もちろん、誤差の累積はラグサイズとともに大きくなりますが、予測精度の低下を意味するものではありません。この尺度は相対的なもので、誤差サイズではなく、相関品質の推定によって設定されるからです...。したがって、モデルとそのパラメータの選択は、従属変数のサンプルのサイズと特性を決定した後に（簡単に）解決される、二次的な問題に過ぎない...。
キタ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!2009...もうすぐ3年になりますね。
そこで答えた。フィルターの写真を掲載しました。45個中22個しかない周波数です。ゴールドラインの和もある。今回もほとんど誰も使おうと思わなかった。これは、スレッド全体の中で、あなたの質問に最も近い答えです。これが準定常的な市場の姿である。すべての周波数は、周期が一定である。不安定な振幅がある。しかし、スムーズに変化するのも事実です。非定常変調周波数も高調波である。はい、関係ありません。この機能を各行に対してさらに数回適用することができます。線はジャンプすることなく、スムーズに未来へ続いています。1本の棒は常に非常に高い精度で予測することができます。
今までの会話の中で言われてきたこと（問題点や考え方）が、この絵の中にすべて出てきます。
BoxとJenkinsも彼らのモデルの一部で同様の解法を用いていますが、直近の低周波サブキャリアのみのスペクトルを定義し、それを移動平均パラメータとして用い、自己相関係数を高周波サブキャリアとして用いています。実際、あなたのアプローチの方が、周波数スペクトルに関してより完全であり、したがって、おそらくより正確なのです......。一方、彼らのアプローチは、おそらくより優れた適応性を持っているのでしょうが、明らかな理由により、このことは出版物では十分に説明されていません...。
サンプルサイズを決めるポイントの見つけ方は？回帰式からRMSを最小化する道を歩むのかもしれませんね。
そうですね、ちょうどあなたが計量経済学における情報エントロピーの正確な位置を知っているのと同じです。そこでは提供されていないようですが？
キタ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!2009...もうすぐ3年になりますね。
そこで答えた。フィルターの写真を掲載しました。45個中22個しかない周波数です。ゴールドラインの和もある。今回もほとんど誰も使おうと思わなかった。これは、スレッド全体の中で、あなたの質問に最も近い答えです。これが準定常的な市場の姿である。すべての周波数は、周期が一定である。不安定な振幅がある。しかし、スムーズに変化するのも事実です。非定常変調周波数も高調波である。はい、関係ありません。この機能を各行に対してさらに数回適用することができます。線はジャンプすることなく、スムーズに未来へ続いています。1本の棒は常に非常に高い精度で予測することができます。
これまでの会話の中で語られてきたこと（問題点や視点）が、すべてこの絵の中に見えてきます。