피팅과 패턴의 존재는 완전히 다른 것이기 때문에 결론 자체는 근거가 없습니다. 거래를 위해 두 시계열이 서로 유사하여 서로 "맞춤"될 필요는 없기 때문입니다. 거래를 위해서는 패턴이 있어야 하며 패턴이 항상 존재할 수는 없습니다. 따라서 한 시리즈를 다른 시리즈 아래에 맞추는 것이 가능했습니다. 패턴이 해당 위치(또는 해당 위치 앞)에 정확히 존재하는 것으로 충분합니다. 우리가 포지션을 열고 이익을 얻을 시리즈입니다. 다른 곳에서는 행이 완전히 일치하지 않을 때까지 무슨 일이 발생하는지 전혀 중요하지 않습니다.
계수 크기 등으로 시작하여 모델 성능이 매우 나쁩니다. 이것은 이해할 수 있습니다. 귀로 유레카를 당기려면 큰 수를 곱해야 합니다. 즉, 빌어 먹을을 정확하게 예측해야 합니다. t-통계량은 실제로 아무 말도 하지 않지만(10배는 작아야 함) 단지 거짓말을 하고 또 다시 당신을 위한 환상을 만듭니다.
(2)
또한 "고정"은 무엇을 의미합니까? 어떤 의미에서? 고정 전용 배포 또는 ACF? 첫 번째 경우에만 (협소한 의미의 고정성, 큰 이점이 없습니다). 당신은 어떻게 든 정상의 확률을 결정하는 숫자를 매우 진지하게 받아들입니다. 그리고 가상의 고정성이있을 가능성이 가장 높으며 시퀀스의 값은 0.013 2 -0.013 7 입니다. 솔직히 - 완전한 린든, 소위 말하는 것과 멀지 않을 것이 분명합니다. "레벨", 너무 갖고 싶어도 계수는 질식
(삼)
고정성의 존재는 예측 가능성을 전혀 의미하지 않으며 동일하지도 않으며, 모든 것이 그렇게 단순하지도 않으며, 조건은 필요하지만 아직 충분하지 않습니다. o)
????
범위 내의 경계에서 거래할 수 있습니까? 수준 이상에서 매도하고 수준 아래에서 구매합니다.
과매수/과매수 같은?
피팅과 패턴의 존재는 완전히 다른 것이기 때문에 결론 자체는 근거가 없습니다. 거래를 위해 두 시계열이 서로 유사하여 서로 "맞춤"될 필요는 없기 때문입니다. 거래를 위해서는 패턴이 있어야 하며 패턴이 항상 존재할 수는 없습니다. 따라서 한 시리즈를 다른 시리즈 아래에 맞추는 것이 가능했습니다. 패턴이 해당 위치(또는 해당 위치 앞)에 정확히 존재하는 것으로 충분합니다. 우리가 포지션을 열고 이익을 얻을 시리즈입니다. 다른 곳에서는 행이 완전히 일치하지 않을 때까지 무슨 일이 발생하는지 전혀 중요하지 않습니다.
이와 관련하여 행을 서로 조정할 필요는 절대 없습니다.
피팅과 패턴의 존재는 완전히 다른 것이기 때문에 결론 자체는 근거가 없습니다.
맞아요! TS가 고르지 않게 분포된 패턴에 대해 훈련된 경우 피팅이 발생합니다. 저것들. 한 지역에는 많은 것들이 있고 다른 지역에는 비어 있습니다. 적어도 어떤 사이트에서 이러한 동일한 패턴으로 조정하면 결과가 다른 사이트로 흘러갈 것입니다.
가장 간단한 경우, 리바운드 또는 브레이크다운을 위해 설계된 차량은 이러한 방식으로 조정됩니다. 추세가 우세하고 차단기가 병합되어 차단기가 작동하기 시작하고 플랫이 우세합니다. 그 반대가 사실입니다.
고장 시스템을 사용하면 상황이 조금 나아지기 때문입니다. 브레이크아웃은 채널의 폭에 따라 달라지며 변동성의 변화로 인해 채널이 배수됩니다.
정상성의 수학적 개념, 즉 기대와 분산의 안정성은 분명히 여기에 적합하지 않습니다. 왜냐하면 그것은 어떤 문제도 전혀 해결하지 못합니다. 그것은 이미 식물학자입니다. 문제는 패턴의 고르지 않은 분포인 거래 신호입니다.
Сам вывод не имеет под собой оснований, поскольку подгонка и присутствие закономерностей - совершенно разные вещи
레셰토프 :
맞아요! TS가 고르지 않게 분포된 패턴에 대해 훈련된 경우 피팅이 발생합니다. 저것들. 한 지역에는 많은 것들이 있고 다른 지역에는 비어 있습니다. 적어도 어떤 사이트에서 이러한 동일한 패턴으로 조정하면 결과가 다른 사이트로 흘러갈 것입니다.
가장 간단한 경우, 리바운드 또는 브레이크다운을 위해 설계된 차량은 이러한 방식으로 조정됩니다. 추세가 우세하고 차단기가 병합되어 차단기가 작동하기 시작하고 플랫이 우세합니다. 그 반대가 사실입니다.
고장 시스템을 사용하면 상황이 조금 나아지기 때문입니다. 브레이크아웃은 채널의 폭에 따라 달라지며 변동성의 변화로 인해 채널이 배수됩니다.
정상성의 수학적 개념, 즉 기대와 분산의 안정성은 분명히 여기에 적합하지 않습니다. 왜냐하면 그것은 어떤 문제도 전혀 해결하지 못합니다. 그것은 이미 식물학자입니다. 문제는 패턴의 고르지 않은 분포인 거래 신호입니다.
견적의 오른쪽 가장자리 만 결정되면 샘플의 최소화 문제가 결정됩니다. ARIMA 모델에서 마지막 4개의 막대는 이미 많이 있습니다.
주제로 돌아가겠습니다. 정상성은 견적의 오른쪽 가장자리를 넘어서는 예측의 신뢰성입니다. 공적분 알고리즘에 의해 정상성을 얻었습니다. 오른쪽 가장자리를 넘어 사용하는 방법? 여기에 아이디어가 표현되었습니다. 이제 보게 될 것입니다.
범위 내의 경계에서 거래할 수 있습니까? 수준 이상에서 매도하고 수준 아래에서 구매합니다.
아니오, 작동하지 않습니다
~에게
(하나)
계수 크기 등으로 시작하여 모델 성능이 매우 나쁩니다. 이것은 이해할 수 있습니다. 귀로 유레카를 당기려면 큰 수를 곱해야 합니다. 즉, 빌어 먹을을 정확하게 예측해야 합니다. t-통계량은 실제로 아무 말도 하지 않지만(10배는 작아야 함) 단지 거짓말을 하고 또 다시 당신을 위한 환상을 만듭니다.
(2)
또한 "고정"은 무엇을 의미합니까? 어떤 의미에서? 고정 전용 배포 또는 ACF? 첫 번째 경우에만 (협소한 의미의 고정성, 큰 이점이 없습니다). 당신은 어떻게 든 정상의 확률을 결정하는 숫자를 매우 진지하게 받아들입니다. 그리고 가상의 고정성이있을 가능성이 가장 높으며 시퀀스의 값은 0.013 2 -0.013 7 입니다. 솔직히 - 완전한 린든, 소위 말하는 것과 멀지 않을 것이 분명합니다. "레벨", 너무 갖고 싶어도 계수는 질식
(삼)
고정성의 존재는 예측 가능성을 전혀 의미하지 않으며 동일하지도 않으며, 모든 것이 그렇게 단순하지도 않으며, 조건은 필요하지만 아직 충분하지 않습니다. o)
(4)
당신의 멋진 공식: cointeg = -eurusd + 119.3552 * REGRES_1 - 0.276233 - 2/112E-05*trend - 헛소리. 설명도 안하고 지겹다..
(4)
두 개의 x와 하나의 방정식이 있습니다. 통화로 전환할 수 없습니다. 탈출구는 한 가지뿐입니다. 상관 관계가 있거나 통계적 종속성을 찾을 때까지 모델을 복잡하게 만들 수 있습니다.
번뜩이는 생각: 회귀에서 공적분의 존재
유로 = 119.3552 * REGRES_1 - 0.276233 - 2/112E-05*추세
걱정 없이 예측에 이 회귀를 사용할 수 있다고 말합니다. 잔차는 고정적입니다.
번뜩이는 생각: 회귀에서 공적분의 존재
유로 = 119.3552 * REGRES_1 - 0.276233 - 2/112E-05*추세
걱정 없이 예측에 이 회귀를 사용할 수 있다고 말합니다. 잔차는 고정적입니다.
나는 unscrambler로 한 번 그것을 시도했습니다 - 아무 것도 나오지 않습니다 :( 그들 중 누구도 50/50 이상의 예측에 적합하지 않습니다
그러나 나는 당신에게 성공을 기원하고 싶습니다. 내 손은 서투르고 지식은 덜 단순합니다.
나는 unscrambler로 한 번 그것을 시도했습니다 - 아무 것도 나오지 않습니다 :( 그들 중 누구도 50/50 이상의 예측에 적합하지 않습니다
그러나 나는 당신에게 성공을 기원하고 싶습니다. 내 손은 서투르고 지식은 덜 단순합니다.