ACF가 실제로 시장 기억의 길이를 특징짓는다면(책에 기록되어 있지만 전혀 그렇지 않습니다!) D1 지연 1의 ACF 값은 대략 1부터 지연의 ACF 평균 값과 일치해야 합니다. H4 시간 프레임에 대해 6으로, D1 시차 2는 시차 7에서 13 등의 평균에 해당하지만, 이것은 발생하지 않으며 여전히 D1의 ACF는 H4에서 동일한 시차 값의 값에 더 가깝습니다. ... 또한, 장기간에 걸쳐 데이터 샘플을 취하면 동일한 시장의 서로 다른 시간대에 대한 ACF 계수가 점점 줄어들 것입니다...
ACF가 실제로 시장 기억의 길이를 특징짓는다면(책에 기록되어 있지만 전혀 그렇지 않습니다!) D1 지연 1의 ACF 값은 대략 1부터 지연의 ACF 평균 값과 일치해야 합니다. H4 시간 프레임에 대해 6으로, D1 시차 2는 시차 7에서 13 등의 평균에 해당하지만, 이것은 발생하지 않으며 여전히 D1의 ACF는 H4에서 동일한 시차 값의 값에 더 가깝습니다. ... 또한, 장기간에 걸쳐 데이터 샘플을 취하면 동일한 시장의 서로 다른 시간대에 대한 ACF 계수가 점점 줄어들 것입니다...
우리가 무엇을 해야 하는지 모르겠습니다. 가져와서 그립니다. 모든 것이 보입니다. 비교하다. 이 예는 귀하의 "해야 함"을 반박합니다.
Farnsworth : . 나는 이미 귀하의 스레드에서 귀하에게 썼습니다. 귀하가 부지런히 저를 밀어낸 곳에서 견적은 복잡한 확률론적 다중 프랙탈이며 자체 유사도 아니지만 거래자가 액세스할 수 있는 "시각적" 척도에서 마틴게일처럼 행동합니다. 이것은 프로세스가 강력한 비선형 연결을 가지고 있음에도 불구하고 . 프랙탈 분석만을 사용하여 프로세스에 대한 최소한의 적절한 지식을 얻을 수 있으며 많은 기술과 기술이 이미 축적되어 있습니다. 예를 들어, 전체 상황을 보여줄 특이성의 스펙트럼 :o)
그럼에도 불구하고 귀하의 접근 방식은 "전부 아니면 전무"입니다.
회귀는 가장 간단한 도구입니다. 예측 가능성의 문제를 설명하는 데 사용됩니다. 회귀조차도 대다수의 손이 닿지 않았습니다.
접근 방식 자체가 달랐습니다. 미지의 부분과 미지의 부분을 꼬집어내되, 체계적으로 꼬집어내십시오. 프랙탈은 실험에 가깝고 이면에는 예측의 정확성 및 신뢰성과 관련된 많은 문제가 있습니다. 이것이 일관성을 제공하고 메소드 세트에 매우 제한되지 않는 EViews가 필요한 이유입니다. Matlab에 액세스할 수 있다는 점을 감안할 때 자신의 두뇌가 한계입니다.
욕설, 홍수 및 주제를 벗어난 게시물을 정리했습니다. 결과(삭제된 게시물의 경우):
이것은 감정이 아니라 사실입니다. 각자의 결론을 내리시기 바랍니다. 모든 원격 게시물은 문서화되어 있습니다.
이것은 사실일 뿐입니다. 사실, 나는 여기서 천사로 밝혀졌지만 솔직히 말해서 원하지 않았습니다.
훌륭하군요.
잘 가고 행운을 빌어! 다른 포럼에서도 행운을 빕니다!
어... 인용문이 생각나네요. 읽은 것 같은데 꽤 오래전 일이네요.
트롤을 위한 것이었습니다. 자세히 알려 드리겠습니다.
- 뭐? Woland는 어리둥절한 표정으로 물으며 판자를 보기 시작했고, 왕의 우리 위에 서 있던 장교는 몸을 돌려 손으로 몸을 가렸다.
"오, 이 나쁜 놈." Woland가 생각에 잠겨 말했다.
- Messire, 나는 다시 논리로 돌아갑니다. - 고양이는 발로 가슴을 누르며 말했습니다. - 플레이어가 왕에게 수표를 선언하고 그 사이에 왕이 이미 보드에 없으면 수표가 무효로 선언됩니다.
- 포기할 것인가, 말 것인가? Woland는 무서운 목소리로 외쳤다.
고양이는 겸손하게 대답하며 테이블에 팔꿈치를 대고 귀를 발에 묻고 생각하기 시작했습니다. 그는 오랫동안 생각하고 마침내 말했습니다. - 나는 포기합니다.
- 완고한 생물을 죽이십시오 - 속삭이는 Azazello
– Убить упрямую тварь – шепнул Азазелло
머리에 재를 뿌립니다.
내가 아는 한, 어떤 곳에서는 도발과 공범자들이 즉시 엉덩이를 때리고 천사의 본질에 대해 듣지 않는다.
결과는 다음과 같습니다.
우리는 샘플의 처음부터
우리는 100 바에서
우리는 트렌드 변화를 받아들입니다
우리는 옆으로
모두 다릅니다.
우리는 D1
전혀 H4처럼 보이지 않습니다.
그들은 실제로 얼마나 다른가?
ACF가 실제로 시장 기억의 길이를 특징짓는다면(책에 기록되어 있지만 전혀 그렇지 않습니다!) D1 지연 1의 ACF 값은 대략 1부터 지연의 ACF 평균 값과 일치해야 합니다. H4 시간 프레임에 대해 6으로, D1 시차 2는 시차 7에서 13 등의 평균에 해당하지만, 이것은 발생하지 않으며 여전히 D1의 ACF는 H4에서 동일한 시차 값의 값에 더 가깝습니다. ... 또한, 장기간에 걸쳐 데이터 샘플을 취하면 동일한 시장의 서로 다른 시간대에 대한 ACF 계수가 점점 줄어들 것입니다...
그들은 과연 얼마나 다른가?
ACF가 실제로 시장 기억의 길이를 특징짓는다면(책에 기록되어 있지만 전혀 그렇지 않습니다!) D1 지연 1의 ACF 값은 대략 1부터 지연의 ACF 평균 값과 일치해야 합니다. H4 시간 프레임에 대해 6으로, D1 시차 2는 시차 7에서 13 등의 평균에 해당하지만, 이것은 발생하지 않으며 여전히 D1의 ACF는 H4에서 동일한 시차 값의 값에 더 가깝습니다. ... 또한, 장기간에 걸쳐 데이터 샘플을 취하면 동일한 시장의 서로 다른 시간대에 대한 ACF 계수가 점점 줄어들 것입니다...
그럼에도 불구하고 귀하의 접근 방식은 "전부 아니면 전무"입니다.
회귀는 가장 간단한 도구입니다. 예측 가능성의 문제를 설명하는 데 사용됩니다. 회귀조차도 대다수의 손이 닿지 않았습니다.
접근 방식 자체가 달랐습니다. 미지의 부분과 미지의 부분을 꼬집어내되, 체계적으로 꼬집어내십시오. 프랙탈은 실험에 가깝고 이면에는 예측의 정확성 및 신뢰성과 관련된 많은 문제가 있습니다. 이것이 일관성을 제공하고 메소드 세트에 매우 제한되지 않는 EViews가 필요한 이유입니다. Matlab에 액세스할 수 있다는 점을 감안할 때 자신의 두뇌가 한계입니다.
그래서. 우리는 문제를 하나씩 해결하기 위해 노력하고 있습니다.또한, 어떻게 미지의 것을 체계적으로 꼬집어 낼 수 있는지 나에게 명확하지 않습니다.
들어봐, 나는 갑자기 오만함을 참을 수 없어. 무엇을 보여주고 있는지 - 섬세하게 침묵할게
젠장, 우선, 이것은 그렇지 않습니다. 주제를 이해해야합니다. 둘째 - enwil을 적용하면 신뢰할 수 있는 견적을 얻을 수 있다고 생각하십니까?
EViews는 모델 식별 및 예측만 수행합니다. 이 모든 것이 matlab, 통계, 수학, sps 등에 있습니다. 그러나 이러한 모델 중 어느 것도 사실이 아닙니다. 당신은 잘못된 상관 관계를 미끄러져 부러움을 속일뿐입니다.
누구에게나 자신만의 도(道)가 있다. :에 대한)
게다가 어떻게 미지의 것을 체계적으로 꼬집어 낼 수 있는지 나에게는 그다지 명확하지 않습니다.
모든 과학은 이와 같습니다. 보는 것과 보는 것으로부터 할 수 있는 것을 결정하고, 할 수 있는 것으로부터 적용할 수 있는 것을 결정합니다.
들어봐, 나는 갑자기 오만함을 참을 수 없어
오만함은 그것과 전혀 관련이 없습니다. 가장 간단한 모델은 또 다른 문제와 더 중요한 예측 가능성 을 보여주기 위해 사용됩니다. 다들 회귀에 치중했고, 뜬금없는 엉뚱한 글이 많아 사람들이 용어를 잘 모르니 자신에게 해당되지 않는 것은 함부로 취해서는 안 된다.
지원하면 신뢰할 수 있는 성적을 얻을 수 있다고 생각하십니까?
EViews는 모델 식별 및 예측만 수행합니다. 이 모든 것이 matlab, 통계, 수학, sps 등에 있습니다. 당신은 잘못된 상관 관계를 미끄러져 부러움을 속일뿐입니다.
무엇이든 평가하기 전에 스토브를 지정해야 합니다. 그리고 이것은 EViews가 큰 발전을 이룬 것과 비교하여 TA입니다.
통계는 우리에게 성적을 포함하여 아무것도 믿지 말라고 가르칩니다. 그러나 모든 모델의 점수를 체계적으로 계산하는 것은 한 단계 더 발전된 것입니다.
그러나 이러한 모델 중 어느 것도 사실이 아닙니다.
내 설명 모델은 kotir = 추세 + 노이즈 + 주기성 + 계절성 + 이상값입니다.
나는 "내가 할 수 있는 것"이라는 원칙에 따라 꾸준히 힐링을 시작하지만 나는 할 수 있다: 트렌드 + 노이즈. 다시 TA에 대한 큰 예측 - 소음을 전혀 인식하지 못합니다. 예측 결과가 좋지 않은 이유는 알고 있는데, 대중의 관심이 낮아 퍼뜨릴 이유가 없다고 본다.
내 모델에 추가할 수 있는 것은 무엇입니까? 완전하지는 않지만 구성이 필요합니다.간략하게, 논문에서:
(1) 이것은 다음과 같습니다.
котри= тренд+ шум+ периодичность+ сезонность+ выбросы.
찾기가 불가능하고 사실이 아닙니다. 계절성, 주기성, 노이즈(!!!)가 없습니다. 이 모델은 작동하지 않습니다. 무엇보다도 케이터링 업체와 직접 협력할 수 없습니다. 적어도 일종의 고정으로 이어지는 변환을 찾는 것이 좋습니다.
(2)
다들 회귀에 치중했고, 뜬금없는 엉뚱한 글이 많아 사람들이 용어를 잘 모르니 자신에게 해당되지 않는 것은 함부로 취해서는 안 된다.
나는 당신에게 더 중요한 일에 집중하려고 노력하고 있습니다. 모든 수학자 등이 아닙니다.
(삼)
무엇이든 평가하기 전에 스토브를 지정해야 합니다. 그리고 이것은 EViews가 큰 발전을 이룬 것과 비교하여 TA입니다.
TA는 "스토브"가 아닙니다. 이것은 완전히 말도 안되는 소리입니다. 그러나 오랫동안 여기에 있었던 동료들은 내가 이것을 싫어하는 것을 알고 있습니다.
(4)
문제 및 더 중요한 - 예측 가능성
그건 그렇고, 예측 가능성을 어떻게 평가합니까?
예측 실행의 확률로 매우 직관적입니다.