GRAIL로 가는 길에 엣지 효과 - 페이지 9 1234567891011121314 새 코멘트 СанСаныч Фоменко 2011.10.20 19:26 #81 tara : "homocedastic"이란 무엇입니까? 분산에는 여러 가지 변형 변형이 있는 이분산성과는 대조적으로 일정한 분산을 고려할 것입니다. Алексей Тарабанов 2011.10.20 19:27 #82 faa1947 : 다음은 모델(회귀)입니다. EURUSD = 0.999639862102*HP(-1) - 0.0587695175407*HP_D(-1) - 0.426573959137*HP_D(-2) HP는 Hedrick-Prescott 필터입니다. 견적 자체와 필터의 나머지 부분을 부드럽게 합니다. 다음은 H1 예측입니다. 이 예측의 오류는 다음과 같습니다. 시간당 34핍의 피크 오류 및 분명히 임의의 값입니다. 그런 오류가 있는 예측을 믿어도 될까요? Alexander Alexandrovich, 당신은 개인적으로 적어도 한 번 그의 인생에서 예측에 대한 결정을 내린 사람을 알고 있습니까? СанСаныч Фоменко 2011.10.20 19:30 #83 tara : Alexander Alexandrovich, 당신은 개인적으로 적어도 한 번 그의 인생에서 예측에 대한 결정을 내린 사람을 알고 있습니까? 그리고 다른 옵션은 없습니다. "역사는 반복된다"는 가정에 기반한 모든 TS는 예측입니다. 우리는 패턴을 찾았고 그것이 반복되고 수익을 낼 것이라고 믿습니다. 그러나이 결정을 내리는 오류는 알려져 있지 않습니다. Vizard 2011.10.20 19:35 #84 faa1947 : 시간당 34핍의 피크 오류 및 분명히 임의의 값입니다. 그런 오류가 있는 예측을 믿어도 될까요? 0.0000001 pip의 오류로, 당신도 그것을 믿을 수 없습니다 ... NN의 도움으로 매우 쉽게 얻을 수 있습니다 ... 샘플이 작을수록 더 쉽게 얻을 수 있습니다 ... 숫자는 아무것도 아닙니다 - 아마도 krivulina는 여전히 동일하지만 작동합니다 ... Алексей Тарабанов 2011.10.20 19:37 #85 faa1947 : 그리고 다른 옵션은 없습니다. "역사는 반복된다"는 가정에 기반한 모든 TS는 예측입니다. 우리는 패턴을 찾았고 그것이 반복되고 수익을 낼 것이라고 믿습니다. 그러나이 결정을 내리는 오류는 알려져 있지 않습니다. Mdya ... 모든 삶은 예측입니다. Алексей Тарабанов 2011.10.20 19:38 #86 Vizard : 0.0000001 pip의 오류로, 당신도 그것을 믿을 수 없습니다 ... NN의 도움으로 매우 쉽게 얻을 수 있습니다 ... 샘플이 작을수록 더 쉽게 얻을 수 있습니다 ... 숫자는 아무것도 아닙니다 - 아마도 krivulina는 여전히 동일하지만 작동합니다 ... 장난치지 마, 얘들아. 플루트를 연주하지 마십시오. 우리 자신. СанСаныч Фоменко 2011.10.20 19:38 #87 Vizard : 0.0000001 pip의 오류로, 당신도 그것을 믿을 수 없습니다 ... NN의 도움으로 매우 쉽게 얻을 수 있습니다 ... 샘플이 작을수록 더 쉽게 얻을 수 있습니다 ... 숫자는 아무것도 아닙니다 - 아마도 krivulina는 여전히 동일하지만 작동합니다 ... 우리는 이미 만났습니다. 동의한다. 나는 NS를 평활화 모델로 언급한다. 작업하려면 안정성을 테스트해야 합니다. 이것이 없으면 숫자는 아무것도 아니며 아무것도 아닙니다. Алексей Тарабанов 2011.10.20 19:41 #88 tara : 장난치지 마, 얘들아. 플루트를 연주하지 마십시오. 우리 자신. 취소 СанСаныч Фоменко 2011.10.20 19:41 #89 tara : Mdya ... 모든 삶은 예측입니다. 이 포럼에서 나는 내 관점을 반복적으로 설명했습니다. 심지어 기사 를 썼다 . 일기예보에 대한 기사를 게시하려고 합니다. 너무 많은 정보를 암시해야 하기 때문에 기사 없이는 작동하지 않습니다. Vizard 2011.10.20 19:42 #90 faa1947 : 우리는 이미 만났습니다. 동의한다. 나는 NS를 평활화 모델로 언급한다. 작업하려면 안정성을 테스트해야 합니다. 이것이 없으면 숫자는 아무것도 아니며 아무것도 아닙니다. 나는 검색 모델과 더 비슷하다고 말하고 싶지만 종종 검색은 적합성으로 귀결됩니다 ... 원칙적으로 모든 알고리즘은 .. 조정합니다. 따라서 모델을 검색할 때 샘플이 많을수록 더 좋습니다(예: 동일한 오류가 있음) ... 그리고 이것은 덜 중요한 주의를 기울여야 합니다 ... 1234567891011121314 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
"homocedastic"이란 무엇입니까?
다음은 모델(회귀)입니다. EURUSD = 0.999639862102*HP(-1) - 0.0587695175407*HP_D(-1) - 0.426573959137*HP_D(-2)
HP는 Hedrick-Prescott 필터입니다. 견적 자체와 필터의 나머지 부분을 부드럽게 합니다.
다음은 H1 예측입니다.
이 예측의 오류는 다음과 같습니다.
시간당 34핍의 피크 오류 및 분명히 임의의 값입니다. 그런 오류가 있는 예측을 믿어도 될까요?
Alexander Alexandrovich, 당신은 개인적으로 적어도 한 번 그의 인생에서 예측에 대한 결정을 내린 사람을 알고 있습니까?
Alexander Alexandrovich, 당신은 개인적으로 적어도 한 번 그의 인생에서 예측에 대한 결정을 내린 사람을 알고 있습니까?
시간당 34핍의 피크 오류 및 분명히 임의의 값입니다. 그런 오류가 있는 예측을 믿어도 될까요?
0.0000001 pip의 오류로, 당신도 그것을 믿을 수 없습니다 ... NN의 도움으로 매우 쉽게 얻을 수 있습니다 ... 샘플이 작을수록 더 쉽게 얻을 수 있습니다 ...
숫자는 아무것도 아닙니다 - 아마도 krivulina는 여전히 동일하지만 작동합니다 ...
그리고 다른 옵션은 없습니다. "역사는 반복된다"는 가정에 기반한 모든 TS는 예측입니다. 우리는 패턴을 찾았고 그것이 반복되고 수익을 낼 것이라고 믿습니다. 그러나이 결정을 내리는 오류는 알려져 있지 않습니다.
Mdya ... 모든 삶은 예측입니다.
0.0000001 pip의 오류로, 당신도 그것을 믿을 수 없습니다 ... NN의 도움으로 매우 쉽게 얻을 수 있습니다 ... 샘플이 작을수록 더 쉽게 얻을 수 있습니다 ...
숫자는 아무것도 아닙니다 - 아마도 krivulina는 여전히 동일하지만 작동합니다 ...
장난치지 마, 얘들아. 플루트를 연주하지 마십시오.
우리 자신.
0.0000001 pip의 오류로, 당신도 그것을 믿을 수 없습니다 ... NN의 도움으로 매우 쉽게 얻을 수 있습니다 ... 샘플이 작을수록 더 쉽게 얻을 수 있습니다 ...
숫자는 아무것도 아닙니다 - 아마도 krivulina는 여전히 동일하지만 작동합니다 ...
우리는 이미 만났습니다.
동의한다. 나는 NS를 평활화 모델로 언급한다. 작업하려면 안정성을 테스트해야 합니다. 이것이 없으면 숫자는 아무것도 아니며 아무것도 아닙니다.
장난치지 마, 얘들아. 플루트를 연주하지 마십시오.
우리 자신.
취소
Mdya ... 모든 삶은 예측입니다.
이 포럼에서 나는 내 관점을 반복적으로 설명했습니다. 심지어 기사 를 썼다 .
일기예보에 대한 기사를 게시하려고 합니다. 너무 많은 정보를 암시해야 하기 때문에 기사 없이는 작동하지 않습니다.
우리는 이미 만났습니다.
동의한다. 나는 NS를 평활화 모델로 언급한다. 작업하려면 안정성을 테스트해야 합니다. 이것이 없으면 숫자는 아무것도 아니며 아무것도 아닙니다.
나는 검색 모델과 더 비슷하다고 말하고 싶지만 종종 검색은 적합성으로 귀결됩니다 ...
원칙적으로 모든 알고리즘은 .. 조정합니다. 따라서 모델을 검색할 때 샘플이 많을수록 더 좋습니다(예: 동일한 오류가 있음) ... 그리고 이것은 덜 중요한 주의를 기울여야 합니다 ...