Neeraj Bokde, Gualberto Asencio-Cortes and Francisco Martinez-Alvarez
cran.r-project.org
This section discusses about the examples to introduce the use of the PSF package and to compare it with auto.arima() and ets() functions, which are well accepted functions in the R community working over time series forecasting techniques. The data used in this example are ’nottem’ and ’sunspots’ which are the standard time series dataset...
チャネルは相場の方向性が見えるという点では良いのですが、チャネルの境界線が予想と一致しないことがあります。
しかし、すべてはチャンネルが どのような原理で構成 されているかにかかっているのです。
もしかしたら、アレクセイが何か面白いものを見せてくれるかもしれませんよ？
友達が起きてます！コメントからして陽気です))))友よ、もっと書いてくれ))
友人が目を覚まし、コメントを見て笑っていました))))(野郎ども、もっと書けよ)))
何を書けばいいんだ、アレクセイ？フォーラムのほとんどのトピックを読み直しましたが、人々は完全にアナボーズ状態です。思いついたとたん、サンサンチ、ユスフ、オートマットなどの偉い人が飛びついてきて、まったく無知に呆れ、人の芽を摘んでしまうのです。こういう大人のガキは、順当に叱責して永久にブラックリストに載せるべきだろう。それが正しいのでしょう。
アナビオシスと統合失調症から抜け出して、あなたもハッピーホリデー
アナビオシスと統合失調症から抜け出して、あなたもハッピーホリデー
ありがとう、兄弟。
ヤクート人の女友達を見送ったことがあるが、とても美人で、夏には箒をくれた。シャーマンが幸運を願って編んだそうです ))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))
なんなら寝てもいいよ』と言ったんです（笑)。
Ladies and Guys, I have learned so much about Yakutia)))。
統計学では、定常過程は予測できるが、非定常過程は極めて予測しにくいことが分かっている。まさにこれが問題なのです。非定常性は、他の分野では役に立たない数学の山を極めて有効なものにしている。
GARCH思想。
あなたのアイデアは、このようになりますか？
昔、数学者の逸話があった。数学者は釘を打つためのアルゴリズムを構成しました。数学者は、"すでに半分打たれている釘をどうやって打つのか？"と問われる。数学者が答える。"それを取り出して、すでに練られたアルゴリズムに従って進めてください。"
進むべき道の大まかな流れ。非定常な過程を繰り返し（時には1回）微分する（差分をとる）ことで定常的な過程に還元する。そして、得られた系列を予測し、積分によって復元することで、初期系列の予測が得られる。為替過程が非定常となるのは、突然の予測不能なジャンプが発生するためで、そのような場合は、重分化しても不均質な面が突き抜け、その点に近づくと予測誤差も大きくなり、重分化すると予測の有用性が平準化されると思われます。私は一般論としてそう考えていますが、そうでない場合もあります。
いずれにせよ、非定常系列の予測問題の解決は、非定常系列の優れたモデルを作ることにあるように思います。
昔、数学者の逸話があった。数学者は釘を打つためのアルゴリズムを持っています。数学者は、"すでに半分打たれている釘をどうやって打つのか？"と問われる。数学者が答える。"それを取り出して、既に練られたアルゴリズムに従って進めてください"。
進むべき道の大まかな流れ。非定常な過程を繰り返し（場合によっては1回）微分する（差分をとる）ことで定常な過程に還元する。そして、得られた系列を予測し、積分によって復元することで、初期系列の予測を得ることができる。交換過程が非定常となるのは、突然の予測不能なジャンプが発生するためで、この点については、重分化しても不均質な面が貫かれ、この点に近づくと予測誤差も大きくなり、重積分の際には予測の有用性が否定されると思われます。一般論としてはそういうことなのですが、もしかしたら違うかもしれませんね。
いずれにせよ、非定常系列の予測問題の解決は、これらの系列の良いモデルを作ることにあると思われる。
アレクセイ、自由に読んでください
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html + 添付ファイル
昔、数学者の逸話があった。数学者は釘を打つためのアルゴリズムを持っています。数学者は、"すでに半分打たれている釘をどうやって打つのか？"と問われる。数学者が答える。"それを取り出して、すでに練られたアルゴリズムに従って進めてください。"
進むべき道の大まかな流れ。非定常な過程を繰り返し（時には1回）微分する（差分をとる）ことで定常な過程に還元する。そして、得られた系列を予測し、積分によって復元することで、初期系列の予測が得られる。交換過程が非定常となるのは、突然の予測不能なジャンプが発生するためで、この点については、重分化しても不均質な面が貫かれ、この点に近づくと予測誤差も大きくなり、重積分の際には予測の有用性が否定されるように思われます。私は一般論としてそう考えていますが、そうでない場合もあります。
いずれにせよ、非定常系列の予測問題の解決は、非定常系列の優れたモデルを作成することにあると思われる。
その通りなのですが、まだ道のりの一部しか説明されていません。ご指摘のデメリットを解決する継続もありますが、解決したものもあり、さらに現在解決していない新たなものもあります。現在、非定常過程に対する100％のモデルは存在しない。
忘れてはならないのは、TAでいうところのパターンによるトレードで、数学でいうところの分類である。そこには、他のアイデアもありますが、他の困難もあり、今日、完全な解決策はありません。
あなたのプロフィールから判断すると、あなたはGARCHの能力がかなり高いようですね。Rを例にとると、rugarchのパッケージが含まれています。半年もすれば、多くの甘い考えを捨て去り、道具を手に入れることができるのです。主流になるのは、評判の良い雑誌に評判の良い会社から多くの出版物が届くようになることでしょう。さらに、もしかしたら95％の信頼区間で 予測できる通貨ペアが見つかるかもしれません。しかし、それは運次第。でも、75%は簡単です。
その通りなのですが、まだ旅の一部しか描かれていません。ご指摘の欠点を解決する継続もありますが、解決したものもあり、さらに現在解決していない新たなものもあるのです。現在、非定常過程に対する100％のモデルは存在しない。
TAでいうところのパターントレード、数学でいうところの分類も忘れてはいけない。そこには、他のアイデアもありますが、他の困難もあり、今日、完全な解決策はありません。
あなたのプロフィールから判断すると、あなたはGARCHの能力がかなり高いようですね。Rを例にとると、rugarchのパッケージが含まれています。半年もすれば、多くの甘い考えを捨て去り、道具を手に入れることができるのです。主流になるのは、評判の良い雑誌に評判の良い会社から多くの出版物が届くようになることでしょう。さらに、もしかしたら95％の信頼区間で 予測できる通貨ペアが見つかるかもしれません。しかし、それは運次第。でも、75％なら簡単です。
GARCHではすでに進行していますね。もしかしたら、mql5についての記事を書いていただけるかもしれません。多くのトレーダーが興味を持つかもしれませんね。例えば、1）イントロダクション-基本原則、2）発展の段階、3）現代の発展（レビュー＋文献で十分な量がある）。Rとはまだお友達になれず、MATLABが私の愛です。
記事について - まだできていない、黒い仕事が多いことがわかった。
以前はmatlabに親しんでいました。ツールボックス「Econometrics（計量経済学）」。有償、金融市場とは異質、商品の分類も異質。3年ぐらいはRに縁がない。
アレクセイ、自由に読んでください
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html + 添付ファイル