기고글 토론 "시장 가격 예측을 위한 범용 회귀 모델"
첫 번째 질문을 할 준비가 되었습니다.
이 기사의 첫 번째 공식은 이런 식으로 정당화됩니다:
Предположим далее, что в течении бесконечно малого отрезка времени dt воздействующая сила уменьшится на величину dD(t) пропорционально оставшейся к моменту времени t силе D(t):
이 공식을 사용하면 방정식의 오른쪽 앞에 반드시 마이너스(힘의 감소)가 있어야 합니다. 그리고 없습니다...
이것은 오히려 오타이지만 마이너스가 있는 것처럼 방정식이 풀립니다.
첫 번째 질문을 할 준비가 되었습니다.
이 기사의 첫 번째 공식은 다음과 같이 정당화됩니다:
이 공식을 사용하면 방정식의 오른쪽 앞에 반드시 마이너스(힘의 감소)가 있어야 합니다. 그리고 없습니다...
이것은 오히려 오타이지만 마이너스가있는 것처럼 방정식이 풀립니다.
첫 번째 질문을 할 준비가 되었습니다.
두 번째 질문 할 준비 ;)
기사에 Excel 계산을 추가하지 않은 이유는 무엇입니까? 비밀 의도입니까, 아니면 잊어 버렸습니까?
결과를 확인하고 싶지만 아쉽게도 더 이상 수학을 기억하지 못하고 코드를 작성할 때 실수하는 것이 두렵고 더 높은 수학을 통과 한 지 오래되었고 쓸모 없어 잊어 버렸기 때문에 이제 노트북이나 마운트 / 서비스 컨트롤러를 두드리는 것이 더 쉽습니다.
모델 위에 모델. 사람들이 살고 있는 현실을 반영한 것이 있을까요? 모델의 속성을 확인할 수 있는 실제 통계가 있나요?
두 번째 질문 준비 완료 ;)
기사에 Excel 계산을 추가하지 않은 이유는 무엇인가요? 비밀스러운 의도인가요, 아니면 잊어버렸나요?
결과를 확인하고 싶지만 아쉽게도 더 이상 수학을 기억하지 못하고 코드를 작성할 때 실수하는 것이 두렵고 오랫동안 더 높은 수학을 통과하고 쓸모 없게 잊어 버렸기 때문에 이제 노트북이나 마운트 / 서비스 컨트롤러를 탭하는 것이 더 쉽습니다.
이제 시장 가격 P(t)를 예측하기 위한 회귀 방정식 (10b)는 다음과 같은 최종 형태를 갖습니다:
여기서 P(0)corr과 Dcorr은 실제 가격 값의 합과 t = 0,1,2,......k에 대한 실제 데이터의 추세 방향에 대한 정보를 포함합니다;
귀하의 공식은 t > k에 대한 예측을 가정합니까?
회귀 예측을 t > k에 대한 선형 회귀 예측과 어떤 식으로든 비교하지 않았다고 가정합니까?
예상 및 예측(P1) - (빨간색 선)
여기서 P(0)corr 및 Dcorr에는 t = 0,1,2,......k에 대한 실제 가격 값의 합계와 실제 데이터의 추세 방향에 대한 정보가 포함되어 있습니다;
귀하의 공식은 t > k에 대한 예측을 가정합니까?
회귀 예측을 t > k에 대한 선형 회귀 예측과 어떤 식으로든 비교하지 않았다고 가정합니까?
새로운 기고글 시장 가격 예측을 위한 범용 회귀 모델 가 게재되었습니다:
시장 가격은 다양한 경제적, 정치적, 심리적 요인에 따라 달라지는 수요와 공급 간의 안정적인 균형에서 형성됩니다. 이러한 요인들의 영향 요인과 성격의 차이로 인해 모든 구성 요소를 직접적으로 고려하기가 어렵습니다. 이 글은 정교한 회귀 모델을 기반으로 시장 가격을 예측하려는 시도를 설명합니다.
아래 그림은 실제 값(Pf)(빨간 점이 있는 노란색 선) 간의 만족스러운 일치를 확인할 수 있는 식(18)을 사용하여 지정된 방식으로 Forex 시장 실제 데이터 처리(1분 시간 프레임)의 결과를 보여줍니다. , EUR/USD 호가의 이론 및 예측 값(P1)(파란색 선) 및 계산 목적으로 고려되지 않은 실제 미래 가치(Pff)(빨간색 점이 있는 파란색 선).
작성자: Yousufkhodja Sultonov