エコノメトリックス:一歩先の予測 - ページ 82 1...757677787980818283848586878889...139 新しいコメント Дмитрий 2011.11.30 07:29 #811 Farnsworth: 時間は最も不安定なプロセス ??????? その通り? СанСаныч Фоменко 2011.11.30 07:33 #812 anonymous: Topekstarter: 価格系列の最初の差を取り、それらを混ぜ合わせ、統合し、提案されたモデルのパラメータを推定し、その決定係数を計算することを試みる。 目標は何ですか? 統合すること。差額を取るため? 違いに対してモデルが機能しない。上の表でわかるように、R2乗がマイナスになっていますね。 anonymous 2011.11.30 12:41 #813 faa1947: 目標は何ですか? 実はこれが、自分のモデルが実際に動くかどうかを確認する最も簡単な方法なのです。もし、混合価格刻みの積分系列でR^2がずっと小さいなら、あなたのモデルには本当に何かあるのでしょう。 統合すること。差額を取るため? モデルには違いが通用しない。上の表を見てください、負のR2乗がありますね よく読んでみてください。違いに適用することを提案したわけではありません。 СанСаныч Фоменко 2011.11.30 13:48 #814 anonymous: これは、実際にモデルが動作するかどうかを確認する最も簡単な方法です。もし、混合価格刻みの積分系列でR^2がずっと小さいなら、あなたのモデルには本当に何かあるのでしょう。 インクリメントとは何か、インターミックスとは何か、例を挙げて頂ければと思います。ブートストラップと関係があるのでしょうか? Sceptic Philozoff 2011.11.30 14:08 #815 増分はリターンです。 MT4では、returns(0)=Close[0]-Close[1]となります。 統合されたのは、蓄積されたものです。10小節目の初値と、その小節目以降のリターンがゼロであることが分かれば、すべてのリターンを合計して10小節目の価格を加えれば、ゼロの時の価格を簡単に求めることができます。ここでは、和算=積分です。 計量経済学者がインクリメントの意味を知らないとは思えない。 ブートストラップはそれとは異なり、周辺分布への収束を加速する新しい統計手法に関係するものです。 СанСаныч Фоменко 2011.11.30 14:23 #816 Mathemat:増分はリターンです。MT4では、returns(0)=Close[0]-Close[1]となります。統合されたのは、蓄積されたものです。10小節目の初値と、その小節目以降のリターンがゼロであることが分かれば、すべてのリターンを合計して10小節目の価格を加えれば、ゼロの時の価格を簡単に求めることができます。ここでは、和算=積分です。計量経済学者がインクリメントの意味を知らないとは思えない。ブートストラップはそれとは異なり、周辺分布への収束を加速させた新しい統計手法に関係しています。ARIMA = ARPSS(p,d,q) は積分移動 平均の自己回帰である。dは差の大きさのオーダーで、cointegratedと呼ばれる。やはり明確化が望まれる。 発想が新しいので、理解できたらぜひやってみようと思います。 Sceptic Philozoff 2011.11.30 14:30 #817 faa1947: dが差のオーダーである場合、プロインテグレートと呼ばれます。 何を書いているのかわかっているのか、同僚? anonymous 2011.11.30 14:41 #818 faa1947:インクリメンタルとは何か、リインテグレートとは何か、例を挙げてください。 p[i], i=1...nを元の時系列(ある期間の価格値)を含むベクトルとすると、p[i], i=1...nは、元の時系列(ある期間の価格値)を含むベクトルとする。 1.価格の増分を計算する: r[i]=p[i+1]-p[i], i=1...(n-1) 2.価格増分のベクトルを混ぜ合わせ、r2[i], i=1...(n-1)とする。 3.ベクトルr2の累積和を計算する:p2[1]=0; p2[i]=p2[i-1]+r2[i-1], i=2...n 得られたデータp2[]でモデルをテストする。 数値例です。 p={0.9379413 0.1411467 0.2540312 1.5440039 1.2363895} // いくつかの価格系列がある。 r={-0.7967946 0.1128845 1.2899727 -0.3076144} // 微分します。 r2={-0.7967946 -0.3076144 0.1128845 1.2899727} // シャッフル p2={0 -0.7967946 -1.1044090 -0.9915245 0.2984482} // 積分します。 Econometrics: one step ahead СанСаныч Фоменко 2011.11.30 14:42 #819 Mathemat: 何を書いているのかわかっているのか、同僚? 長い間、何もわかっていなかった。ただ、本を読みたがらないクラスの敵対者を混乱させるために考案された、利用可能な専門用語に注意を喚起しているだけです。 Sceptic Philozoff 2011.11.30 14:50 #820 faa1947: 長い間、何もわかっていなかった。ただ、本を読みたくないクラスの敵対者を混乱させるために考案された、利用可能な用語に注意を喚起しているだけです。ARIMA です。パラメータdの意味を解説しています。それは、差別化の順序です。 1...757677787980818283848586878889...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
???????
その通り?
Topekstarter: 価格系列の最初の差を取り、それらを混ぜ合わせ、統合し、提案されたモデルのパラメータを推定し、その決定係数を計算することを試みる。
目標は何ですか?
統合すること。差額を取るため?
違いに対してモデルが機能しない。上の表でわかるように、R2乗がマイナスになっていますね。
目標は何ですか?
実はこれが、自分のモデルが実際に動くかどうかを確認する最も簡単な方法なのです。もし、混合価格刻みの積分系列でR^2がずっと小さいなら、あなたのモデルには本当に何かあるのでしょう。
統合すること。差額を取るため?
モデルには違いが通用しない。上の表を見てください、負のR2乗がありますね
よく読んでみてください。違いに適用することを提案したわけではありません。
これは、実際にモデルが動作するかどうかを確認する最も簡単な方法です。もし、混合価格刻みの積分系列でR^2がずっと小さいなら、あなたのモデルには本当に何かあるのでしょう。
インクリメントとは何か、インターミックスとは何か、例を挙げて頂ければと思います。ブートストラップと関係があるのでしょうか?
増分はリターンです。
MT4では、returns(0)=Close[0]-Close[1]となります。
統合されたのは、蓄積されたものです。10小節目の初値と、その小節目以降のリターンがゼロであることが分かれば、すべてのリターンを合計して10小節目の価格を加えれば、ゼロの時の価格を簡単に求めることができます。ここでは、和算=積分です。
計量経済学者がインクリメントの意味を知らないとは思えない。
ブートストラップはそれとは異なり、周辺分布への収束を加速する新しい統計手法に関係するものです。
増分はリターンです。
MT4では、returns(0)=Close[0]-Close[1]となります。
統合されたのは、蓄積されたものです。10小節目の初値と、その小節目以降のリターンがゼロであることが分かれば、すべてのリターンを合計して10小節目の価格を加えれば、ゼロの時の価格を簡単に求めることができます。ここでは、和算=積分です。
計量経済学者がインクリメントの意味を知らないとは思えない。
ブートストラップはそれとは異なり、周辺分布への収束を加速させた新しい統計手法に関係しています。
ARIMA = ARPSS(p,d,q) は積分移動 平均の自己回帰である。dは差の大きさのオーダーで、cointegratedと呼ばれる。やはり明確化が望まれる。
発想が新しいので、理解できたらぜひやってみようと思います。
インクリメンタルとは何か、リインテグレートとは何か、例を挙げてください。
p[i], i=1...nを元の時系列(ある期間の価格値)を含むベクトルとすると、p[i], i=1...nは、元の時系列(ある期間の価格値)を含むベクトルとする。
1.価格の増分を計算する: r[i]=p[i+1]-p[i], i=1...(n-1)
2.価格増分のベクトルを混ぜ合わせ、r2[i], i=1...(n-1)とする。
3.ベクトルr2の累積和を計算する:p2[1]=0; p2[i]=p2[i-1]+r2[i-1], i=2...n
得られたデータp2[]でモデルをテストする。
数値例です。
p={0.9379413 0.1411467 0.2540312 1.5440039 1.2363895} // いくつかの価格系列がある。
r={-0.7967946 0.1128845 1.2899727 -0.3076144} // 微分します。
r2={-0.7967946 -0.3076144 0.1128845 1.2899727} // シャッフル
p2={0 -0.7967946 -1.1044090 -0.9915245 0.2984482} // 積分します。
何を書いているのかわかっているのか、同僚?
長い間、何もわかっていなかった。ただ、本を読みたがらないクラスの敵対者を混乱させるために考案された、利用可能な専門用語に注意を喚起しているだけです。