원래의 고정되지 않은 계열을 동등한 고정 계열로 변환하는 것은 불가능합니다. 원본 시리즈로 다양한 조작을 할 수 있지만 얻은 결과가 원본 시리즈와 동일하지 않을 수 있음을 이해해야 합니다. 이것은 "비정상 계열을 고정 계열로 변환"을 수행하는 경우에 정확히 발생합니다.
왜 불가능합니까? 수십 년 동안 그렇게 했을 가능성이 매우 큽니다. 증명하는 것은 매우 쉽습니다. 비정상 데이터가 있는 모델이 있는 경우:
(1) y = f(x1,x2,...)
변환된(차별화된) 고정 데이터를 기반으로 하는 모델이 있어야 합니다.
(2) dy = df/dx1*dx1 + df/dx2*dx2 + ...
여기서 dy, dx1, dx2 ...는 고정 데이터입니다. 비정상 데이터로 다시 변환하는 것은 매우 간단합니다.
y[i] = y[i-1] + 다이
비정상 데이터의 모델(1)을 찾는 것은 다소 어렵습니다. (2) 고정 데이터의 모델을 찾는 것이 훨씬 쉽습니다. 저도 좀 더 쉽게 설명하려고 합니다. 분기 동안 생산된 국내총생산(GDP)의 가치를 1000억 달러(비정상 투입 x1)로 가정하면 다우존스 지수(비정상 산출 y)를 예측할 수 있습니까? 세상 그 누구도 그런 문제를 해결할 수 없습니다. 그리고 국내총생산(GDP)이 5% 감소(dx1)했다고 하면 같은 기간(dy) 다우존스 지수의 변화를 예측할 수 있나요? 이것은 국내총생산(GDP)과 지수 의 절대값에 대한 지식이 필요하지 않기 때문에 훨씬 쉽습니다. 최소한 지수 변화의 부호(마이너스)는 100% 정확도로 예측할 수 있습니다. 그리고 우리는 돈을 벌기 위해 DAU, 15000 또는 18000의 절대 가치를 아는 것보다 훨씬 더 필요합니다.
나는 로켓 발사기가 목표물을 명중하기 위해 목표물의 증가가 아니라 목표의 위치만 아는 것이 매우 중요하다는 것을 부정하지는 않지만. 아마도 이것이 로켓 과학자들이 시장에서 돈을 버는 것이 어려운 이유일 것입니다. 그들은 움직이는 목표물로서의 가격에 대한 생각을 버릴 수 없습니다. :)
Demi : "미래를 내다보지 않는 예측"이란 무엇입니까? 이 섹션은 모델의 전방 테스트입니까?
예, 앞으로 테스트합니다. 예측 변수가 전체 역사에 대한 지식으로 선택되면 순방향 테스트가 속일 수 있지만. 예를 들어, 국내 총생산(GDP) 성장률, 실업률 , 소비자 물가 지수 등과 같은 특정 시장 예측 변수를 추천하는 많은 기사를 찾을 수 있습니다. 그런 다음 이러한 예측 변수가 사용 가능한 모든 기록을 기반으로 추천되었다는 사실을 깨닫지 못한 채 이러한 예측 변수에서 과거를 예측합니다. 필자의 경우 예측 변수와 모델은 예측 분기까지의 데이터에서만 선택됩니다.
gpwr : 예, 앞으로 테스트합니다. 예측 변수가 전체 역사에 대한 지식으로 선택되면 순방향 테스트가 속일 수 있지만. 예를 들어, 국내 총생산(GDP) 성장률, 실업률 , 소비자 물가 지수 등과 같은 특정 시장 예측 변수를 추천하는 많은 기사를 찾을 수 있습니다. 그런 다음 이러한 예측 변수가 사용 가능한 모든 기록을 기반으로 추천되었다는 사실을 깨닫지 못한 채 이러한 예측 변수에서 과거를 예측합니다. 필자의 경우 예측 변수와 모델은 예측 분기까지의 데이터에서만 선택됩니다.
다시 한 번 묻겠습니다. 이 그래프는 어떻게 구성되어 있습니까? 2000년 이전에 구축된 모델을 이 데이터에 대한 재교육 없이 실행했습니까?
왜 불가능합니까? 수십 년 동안 그렇게 했을 가능성이 매우 큽니다. 증명하는 것은 매우 쉽습니다. 비정상 데이터가 있는 모델이 있는 경우:
(1) y = f(x1,x2,...)
변환된(차별화된) 고정 데이터를 기반으로 하는 모델이 있어야 합니다.
(2) dy = df/dx1*dx1 + df/dx2*dx2 + ...
여기서 dy, dx1, dx2 ...는 고정 데이터입니다. 비정상 데이터로 다시 변환하는 것은 매우 간단합니다.
y[i] = y[i-1] + 다이
2)
비정상 데이터의 모델(1)을 찾는 것은 다소 어렵습니다. (2) 고정 데이터의 모델을 찾는 것이 훨씬 쉽습니다. 저도 좀 더 쉽게 설명하려고 합니다. 분기 동안 생산된 국내총생산(GDP)의 가치를 1000억 달러(비정상 투입 x1)로 가정하면 다우존스 지수(비정상 산출 y)를 예측할 수 있습니까? 세상 그 누구도 그런 문제를 해결할 수 없습니다. 그리고 국내총생산(GDP)이 5%(dx1) 감소했다고 하면 같은 기간(dy) 동안 다우존스 지수의 변화를 예측할 수 있나요? 이것은 국내총생산(GDP)과 지수 의 절대값에 대한 지식이 필요하지 않기 때문에 훨씬 쉽습니다. 최소한 지수 변화의 부호(마이너스)는 100% 정확도로 예측할 수 있습니다. 그리고 우리는 돈을 벌기 위해 DAU, 15000 또는 18000의 절대 가치를 아는 것보다 훨씬 더 필요합니다.
삼)
나는 로켓 발사기가 목표물을 명중하기 위해 목표물의 증가가 아니라 목표의 위치만 아는 것이 매우 중요하다는 것을 부정하지는 않지만. 아마도 이것이 로켓 과학자들이 시장에서 돈을 버는 것이 어려운 이유일 것입니다. 그들은 움직이는 목표물로서의 가격에 대한 생각을 버릴 수 없습니다. :)
1) 이것은 - 가볍게 말해서 - 식물성 기름에 대한 넌센스입니다.
2) 구체적인 예를 들어 설명한다. 다행히 터미널에 행이 충분하고 모두 고정되어 있지 않습니다. 변환된 행은 어떻게 생겼을까요? 변화 없는?
아마도 그러한 순진함이 이 모델의 구현 부족에서 비롯된 것일까요?
아직 구현되지 않은 것은 무엇입니까?
몇 년 전에 progers를 찾는 것에 대해 소란이 났던 것을 기억합니다. 이 기간 동안 mql을 배울 뿐만 아니라 에이스가 될 수 있었습니다.
원래의 고정되지 않은 계열을 동등한 고정 계열로 변환하는 것은 불가능합니다. 원본 시리즈로 다양한 조작을 할 수 있지만 얻은 결과가 원본 시리즈와 동일하지 않을 수 있음을 이해해야 합니다. 이것은 "비정상 계열을 고정 계열로 변환"을 수행하는 경우에 정확히 발생합니다.
왜 불가능합니까? 수십 년 동안 그렇게 했을 가능성이 매우 큽니다. 증명하는 것은 매우 쉽습니다. 비정상 데이터가 있는 모델이 있는 경우:
(1) y = f(x1,x2,...)
변환된(차별화된) 고정 데이터를 기반으로 하는 모델이 있어야 합니다.
(2) dy = df/dx1*dx1 + df/dx2*dx2 + ...
여기서 dy, dx1, dx2 ...는 고정 데이터입니다. 비정상 데이터로 다시 변환하는 것은 매우 간단합니다.
y[i] = y[i-1] + 다이
비정상 데이터의 모델(1)을 찾는 것은 다소 어렵습니다. (2) 고정 데이터의 모델을 찾는 것이 훨씬 쉽습니다. 저도 좀 더 쉽게 설명하려고 합니다. 분기 동안 생산된 국내총생산(GDP)의 가치를 1000억 달러(비정상 투입 x1)로 가정하면 다우존스 지수(비정상 산출 y)를 예측할 수 있습니까? 세상 그 누구도 그런 문제를 해결할 수 없습니다. 그리고 국내총생산(GDP)이 5% 감소(dx1)했다고 하면 같은 기간(dy) 다우존스 지수의 변화를 예측할 수 있나요? 이것은 국내총생산(GDP)과 지수 의 절대값에 대한 지식이 필요하지 않기 때문에 훨씬 쉽습니다. 최소한 지수 변화의 부호(마이너스)는 100% 정확도로 예측할 수 있습니다. 그리고 우리는 돈을 벌기 위해 DAU, 15000 또는 18000의 절대 가치를 아는 것보다 훨씬 더 필요합니다.
나는 로켓 발사기가 목표물을 명중하기 위해 목표물의 증가가 아니라 목표의 위치만 아는 것이 매우 중요하다는 것을 부정하지는 않지만. 아마도 이것이 로켓 과학자들이 시장에서 돈을 버는 것이 어려운 이유일 것입니다. 그들은 움직이는 목표물로서의 가격에 대한 생각을 버릴 수 없습니다. :)
내 모델로 GDP 성장을 예측하려고 했습니다. 모델은 최소한 3개의 예측 변수를 찾았고 각 예측 변수는 예측 정확도를 높였습니다. 하단에서 파란색 선은 GDP의 실제 변화이고 빨간색 선은 미래를 내다보지 않은 예측입니다.
이 모델은 현재(2015년 1분기) 및 다음(2015년 2분기) 분기의 GDP 성장률을 예측합니다. 시장도 올라가야 한다.
내 모델로 GDP 성장을 예측하려고 했습니다. 모델은 최소한 3개의 예측 변수를 찾았고 각 예측 변수는 예측 정확도를 높였습니다. 하단에서 파란색 선은 GDP의 실제 변화이고 빨간색 선은 미래를 내다보지 않은 예측입니다.
이 모델은 현재(2015년 1분기) 및 다음(2015년 2분기) 분기의 GDP 성장률을 예측합니다. 시장도 올라가야 한다.
"미래를 내다보지 않는 예측"이란 무엇입니까? 이 섹션은 모델의 전방 테스트입니까?
예, 앞으로 테스트합니다. 예측 변수가 전체 역사에 대한 지식으로 선택되면 순방향 테스트가 속일 수 있지만. 예를 들어, 국내 총생산(GDP) 성장률, 실업률 , 소비자 물가 지수 등과 같은 특정 시장 예측 변수를 추천하는 많은 기사를 찾을 수 있습니다. 그런 다음 이러한 예측 변수가 사용 가능한 모든 기록을 기반으로 추천되었다는 사실을 깨닫지 못한 채 이러한 예측 변수에서 과거를 예측합니다. 필자의 경우 예측 변수와 모델은 예측 분기까지의 데이터에서만 선택됩니다.
다시 한 번 묻겠습니다. 이 그래프는 어떻게 구성되어 있습니까? 2000년 이전에 구축된 모델을 이 데이터에 대한 재교육 없이 실행했습니까?
앞으로 얼마나 많은 가치가 있습니까?
하나)
왜 불가능합니까? 수십 년 동안 그렇게 했을 가능성이 매우 큽니다. 증명하는 것은 매우 쉽습니다. 비정상 데이터가 있는 모델이 있는 경우:
(1) y = f(x1,x2,...)
변환된(차별화된) 고정 데이터를 기반으로 하는 모델이 있어야 합니다.
(2) dy = df/dx1*dx1 + df/dx2*dx2 + ...
여기서 dy, dx1, dx2 ...는 고정 데이터입니다. 비정상 데이터로 다시 변환하는 것은 매우 간단합니다.
y[i] = y[i-1] + 다이
2)
비정상 데이터의 모델(1)을 찾는 것은 다소 어렵습니다. (2) 고정 데이터의 모델을 찾는 것이 훨씬 쉽습니다. 저도 좀 더 쉽게 설명하려고 합니다. 분기 동안 생산된 국내총생산(GDP)의 가치를 1000억 달러(비정상 투입 x1)로 가정하면 다우존스 지수(비정상 산출 y)를 예측할 수 있습니까? 세상 그 누구도 그런 문제를 해결할 수 없습니다. 그리고 국내총생산(GDP)이 5%(dx1) 감소했다고 하면 같은 기간(dy) 동안 다우존스 지수의 변화를 예측할 수 있나요? 이것은 국내총생산(GDP)과 지수 의 절대값에 대한 지식이 필요하지 않기 때문에 훨씬 쉽습니다. 최소한 지수 변화의 부호(마이너스)는 100% 정확도로 예측할 수 있습니다. 그리고 우리는 돈을 벌기 위해 DAU, 15000 또는 18000의 절대 가치를 아는 것보다 훨씬 더 필요합니다.
삼)
나는 로켓 발사기가 목표물을 명중하기 위해 목표물의 증가가 아니라 목표의 위치만 아는 것이 매우 중요하다는 것을 부정하지는 않지만. 아마도 이것이 로켓 과학자들이 시장에서 돈을 버는 것이 어려운 이유일 것입니다. 그들은 움직이는 목표물로서의 가격에 대한 생각을 버릴 수 없습니다. :)
1) 이것은 - 가볍게 말해서 - 식물성 기름에 대한 넌센스입니다.
2) 구체적인 예를 들어 설명한다. 다행히 터미널에 행이 충분하고 모두 고정되어 있지 않습니다. 변환된 행은 어떻게 생겼을까요? 변화 없는?
3) Rocketeers는 자신의 물건을 알고 있습니다.
그들이 무엇인지 기억하십시오
1) 고정 랜덤 프로세스
2) 비정상 랜덤 프로세스
그리고 그들의 차이점은 무엇입니까?
2) 구체적인 예를 들어 보여줍니다. 다행히 터미널에 행이 충분하고 모두 고정되어 있지 않습니다. 변환된 행은 어떻게 생겼을까요? 변화 없는?
다시 한 번 묻겠습니다. 이 그래프는 어떻게 구성되어 있습니까? 2000년 이전에 구축된 모델을 이 데이터에 대한 재교육 없이 실행했습니까?
앞으로 얼마나 많은 가치가 있습니까?
내 첫 번째 게시물의 예. 귀하의 나머지 게시물에서 귀하의 결론에 대해 최소한 어느 정도 뒷받침하면서 이야기하십시오. 그렇지 않으면 5학년 학생과의 논쟁처럼 보입니다.
뭐, 5학년의 동굴은 간섭하지 않겠습니다... ;))
나는 이것이 첫 번째 게시물에서 귀하의 진술임을 주목합니다.
gpwr :
고정성이 없으면 어떤 모델도 작동하지 않습니다.
"당신의 대학"이 당신에게 가르친 제한된 모델 클래스에 대해서만 사실입니다.
그러나 가능한 모든 모델의 집합은 이 제한된 클래스로 제한되지 않습니다.
첫 번째 게시물부터 많은 작업이 완료되었음을 알 수 있습니다. 그리고 소용없다고 생각합니다. 행운을 빕니다.