미래를 내다보는 방법으로 통계!
m_a_sim >> :
나는 약간의 통계를 하기로 결정했다. 책을 사서 곱셈 모델을 만들었습니다 :) Excel을 사용하여. 회귀 분석을 작성하고 계절 구성 요소(시즌 1 - 24시간, 따옴표의 시간별 아카이브 사용)를 선택하고 예측 기능을 작성했습니다.
회귀 방정식은 다음과 같습니다. Y=b0+b1*t+b2*t^2+b3*X1+b4*X2, 여기서
Yi=CLOSEi(금), t-시간, X1=CLOSEi-1(금)/CLOSEi-1(미국 달러), X2=CLOSEi-1(금), b0...b4- 회귀 계수. (나는 그것이 명확하기를 바랍니다)
기본적으로 나는 이 사진을 얻었다.
개인적으로, 무슨 일이 일어날지 "보게" 되면 저를 매료시킵니다. 지표를 작성하고 싶습니다.
통계에 대해 어떻게 생각하십니까?
Close[i-1]USD가 무엇인가요?
표시된 것과 같은 단순 자기회귀(AR) 모델은 고정 프로세스를 모델링하는 데 적합합니다. 사실, 가격 예측과 관련하여 그것이 모든 것을 말해줍니다. GARCH, EGARCH와 같은 일부 유형의 비정상성과 잘 작동하는 고급 모델이 있습니다. 후자는 종종 변동성을 예측하는 데 사용됩니다.
웃긴 링크))) 결함을 찾지 못하면 작동합니다 ...
거짓말에는 3가지 유형이 있습니다. 1. 숨겨진 거짓말 2. 명백한 거짓말 3. 통계
글쎄, 사실, 자본주의 아래서도 그것들은 뒤섞여서 충분해 보이지 않는다. 먼저 펀더멘털 지표가 발표되어 금리가 급등한 후 한 달 또는 분기 후에 수정됩니다. 이것은 또 다른 조작 수단임이 밝혀졌습니다.
나는 약간의 통계를 하기로 결정했다. 책을 사서 곱셈 모델을 만들었습니다 :) Excel을 사용하여. 회귀 분석을 작성하고 계절 구성 요소(시즌 1 - 24시간, 따옴표의 시간별 아카이브 사용)를 선택하고 예측 기능을 작성했습니다.
회귀 방정식은 다음과 같습니다. Y=b0+b1*t+b2*t^2+b3*X1+b4*X2, 여기서
Yi=CLOSEi(금), t-시간, X1=CLOSEi-1(금)/CLOSEi-1(미국 달러), X2=CLOSEi-1(금), b0...b4- 회귀 계수. (나는 그것이 명확하기를 바랍니다)
기본적으로 나는 이 사진을 얻었다.
개인적으로, 무슨 일이 일어날지 "보게" 되면 저를 매료시킵니다. 지표를 작성하고 싶습니다.
통계에 대해 어떻게 생각하십니까?