문제는 다릅니다. 내 프리젠 테이션. 견적에서 결정적 구성 요소를 선택하고 나머지를 보십시오. 나머지가 정상이면 결정적 구성 요소를 외삽할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 나머지에서 결정적 구성 요소를 추출합니다 ....이 방법으로 작동하는 시스템을 얻을 수 있습니까? 일반적으로 아니오, 나는 이것에 대한 증거가 없습니다. 그러나 게시 된 첨부 파일에는 추세에 중단이 없으면 모든 것이 잘 될 것이라고 명시되어 있습니다. 그러나 이 경우 이러한 불행을 극복하기 위한 몇 가지 제안이 있습니다.
나는 100% 동의합니다. 고문은 불안정한 변동 특성을 가진 적응형 시계열 예측 모델이 끝까지 추세에 따라 작동하지만 반전을 병합하고 플랫에서 수용 가능한 동작을 동일한 코스워크에 썼습니다. Lit-ra Lukashin 적응 예측 방법.
문제는 다릅니다. 내 프리젠 테이션. 견적에서 결정적 구성 요소를 선택하고 나머지를 보십시오. 나머지가 정상이면 결정적 구성 요소를 외삽할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 나머지에서 결정적 구성 요소를 추출합니다....
결정적 구성 요소를 선택하고 제거한 경우 나머지에서 무언가를 선택하려면 다른 추출 방법을 사용해야 합니다(출력에서 알려진 0을 원하지 않는 한). 그리고 모든 단계에서.
게시물로 판단하면 팀은 "중단점"이 무엇인지 이해하지 못합니다. 간단한 방법으로. 모델을 장착했습니다. 각각의 새 막대에서 다시 조정하고 새 막대가 이전 막대와 일치합니다. 그런 다음 새 모델은 매개변수의 이전 모델과 일치하지 않습니다. 이는 표본 내 에서 몫이 변경되어 모델 매개변수가 변경되었음을 의미합니다. 음, 매개 변수가 있으면 조정할 수 있으며 다음 막대에서 모든 것이 잘되기를 바랍니다. 그러나 때때로 kotir는 기능적 형태를 변경해야 하는 방식으로 변경됩니다. 또한 휴식은 하나의 막대가 도착하여 진단되지 않을 가능성이 높지만 여러 막대가 필요합니다. 우리는 패배했고 여기서 SL에 대한 노래가 시작됩니다.
다음은 이 문제에 대한 첨부 파일입니다. 제 생각에는 이것이 거래의 주요 문제는 휴식입니다.
거래 응용 프로그램의 문제는 SL이 도달하기 전에 가능한 한 빨리 중단(또는 무엇이라고 부르든 "고정 중단"이라는 용어가 더 좋습니다)을 감지하는 것입니다. 그러나 첨부 파일의 방법을 사용하면 선형 모델의 프레임워크 내에서 샘플 내 에서 중단이 발생한 특정 순간을 결정할 수단이 전혀 없기 때문에 거의 수행할 수 없습니다. 그리고 올바르게 지적했듯이 이 모델에서는 이 막대가 즉시 당신을 무스에 빠지게 하지 않는 한 한 막대가 도착했을 때 휴식이 거의 진단되지 않습니다.
결정적 구성 요소를 선택하고 제거한 경우 나머지에서 무언가를 선택하려면 다른 추출 방법을 사용해야 합니다(출력에서 알려진 0을 원하지 않는 한). 그리고 모든 단계에서.
왜 다른가? 난 이해가 안 돼요. 예측 스레드에서 Hodrick-Prescott 필터의 여러 응용 프로그램을 보여주었습니다. 가치가 없다는 것을 보여주었습니다. 나는 팀에서 아무것도 짜내지 않았다. 그러나 이제 두 가지 문제가 있다고 말할 수 있습니다. (1) 오른쪽에 대한 가장자리 효과에서 의심되는 필터에 대한 불만과 (2) 모델 자체보다 덜한 문제는 수신된 예측의 사용입니다. 이 문제가 해결되지 않으면 평활화 방법 을 논의할 가치가 없습니다. 그러나 예측을 사용하는 문제를 해결하기 위한 방법으로 MM을 버립니다.
이를 바탕으로 핸드북에 대한 첨부 파일과 링크를 게시했습니다. 이 두 위치 모두 포럼에서 새로운 것이며 제 생각에는 매우 유망합니다.
거래 응용 프로그램의 문제는 SL에 도달하기 전에 가능한 한 빨리 중단(또는 무엇이라고 부르고 싶은지, 저는 "정상 중단"이라는 용어가 더 좋습니다)을 감지하는 것입니다. 그러나 첨부 파일의 방법을 사용하면 선형 모델의 프레임워크 내에서 샘플 내에서 중단이 발생한 특정 순간을 결정할 수단이 전혀 없기 때문에 거의 수행할 수 없습니다. 그리고 올바르게 지적했듯이 이 모델에서는 이 막대가 즉시 당신을 무스에 빠지게 하지 않는 한 한 막대가 도착했을 때 휴식이 거의 진단되지 않습니다.
첨부 파일의 아이디어는 여러 모델을 사용하여 예측하는 것입니다. 다른 모델은 다른 지점에서 중단을 제공하며 이로 인해 예측이 개선됩니다. 그렇게 생각하십시오.
간단한 논리. 특정 신호가 있고 이 신호에서 결정적 구성 요소를 추출하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 물론, 우리는 이것을 최적으로 하기를 원합니다. 우리가 사용하는 방법은 어떤 상황에서도 주어진 신호에 대해 더 나은 결과를 제공할 수 없습니다. 이 경우 알고리즘의 매개변수에 제한을 가하는 최적성 기준을 도입해야 합니다. 그러나 여기에서 우리가 이것을 달성하고 사용된 방법에서 최적을 짜내면 나머지에 대해 동일한 최적성 기준으로 동일한 방법을 사용하여 0을 제공해야 합니다. 그렇지 않으면 이전 단계의 매개변수가 최적의 기준에 따라 계산되었다는 사실과 모순됩니다...
여기에서 이러한 casuistry - 최적화 기준 을 적용하지 않고 간단한 경우, 예를 들어 정적 필터로 신호를 어리석게 필터링하면 이론적으로 결과를 결정적 구성 요소라고 부를 권리가 없습니다. 어떻게 결정되나요? 실제로 이러한 방식으로 동일한 구조의 필터를 여러 개 적용할 수 있지만 매개변수는 서로 다르며 모두 다른 결과를 제공합니다. 다음 중 결정적 구성 요소로 간주되는 것은 무엇입니까? 최적성 기준을 도입할 때까지 모든 매개변수 세트는 동일합니다.
(1) 필터에 대한 불만, 내가 생각하는 오른쪽 가장자리 효과
엣지 효과는 어떤 방식으로든 피할 수 없는 인과 관계의 결과이며 완전히 제거할 수는 없습니다. 그러나 당신은 그들의 영향력을 부드럽게하면서 싸울 수 있습니다. 이를 위해서는 샘플에 대한 사전 지식이 필요하며 이는 일부 기초 연구를 의미합니다.
간단한 논리. 특정 신호가 있고 이 신호에서 결정적 구성 요소를 추출하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 물론, 우리는 이것을 최적으로 하기를 원합니다.
기준은 RMSE로 알려져 있습니다. SE를 귀찮게하지 마십시오. 이 기준을 사용하면 특정 샘플에 대한 평활화 매개변수를 선택할 수 있습니다. 이동할 때 다시 계산합니다.
몫의 일부가 공식에 의해 근사된다는 의미에서 결정적 구성 요소를 얻습니다. 종종 부드러운 분화 등 우연의 일치 냄새가 아닙니다. 그러나 항상 근사치 오류가 있습니다. 그리고 또 다른 고려 사항이 있습니다.
원래 견적은 고정적이지 않습니다. 이 부드러운 근사값을 빼냈습니다. 질문: 비정상성은 어디에 있습니까? 사라졌다? 나머지는 고정인가요? 나머지가 정상이면 예측이 가능합니다. 비정상성 - 예측이 불가능하며 비정상성에서 조각을 깨물고 평활화를 계속해야 합니다. 나머지의 절대 값이 감소하고 세 번째 평활화 후에 범위는 일반적으로 핍과 비슷하므로 결국에는 침을 뱉을 수 있습니다.
간단한 논리. 특정 신호가 있고 이 신호에서 결정적 구성 요소를 추출하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 물론, 우리는 이것을 최적으로 하기를 원합니다.
기준은 RMSE로 알려져 있습니다. SE를 귀찮게하지 마십시오. 이 기준을 사용하면 특정 샘플에 대한 평활화 매개변수를 선택할 수 있습니다. 이동할 때 다시 계산합니다.
몫의 일부가 공식에 의해 근사된다는 의미에서 결정적 구성 요소를 얻습니다. 종종 부드러운 분화 등 우연의 일치 냄새가 아닙니다. 그러나 항상 근사 오류가 있습니다. 그리고 또 다른 고려 사항이 있습니다.
원래 견적은 고정적이지 않습니다. 이 부드러운 근사값을 빼냈습니다. 질문: 비정상성은 어디에 있습니까? 사라졌다? 나머지는 고정인가요? 나머지가 정상이면 예측이 가능합니다. 비정상성 - 예측이 불가능하며 비정상성에서 조각을 깨물고 평활화를 계속해야 합니다. 나머지의 절대 값이 감소하고 세 번째 평활화 후에 범위는 일반적으로 핍과 비슷하므로 결국에는 침을 뱉을 수 있습니다.
결국 우리는 반복적 절차 자체를 결정론적 성분을 추출하는 최적의 방법으로 생각할 수 있다. 가장 중요한 것은 출력에서 정지된 백색 잡음으로 이어져야 한다는 것입니다. 비정상성뿐만 아니라 잔차의 자기상관 도 제거해야 합니다. 그렇지 않으면 예측이 가치가 없습니다. 요컨대 이 공식의 문제점은 오래전부터 알려져 왔지만 핸디캡과 관련하여 공개 영역에서 해결 방법을 본 적이 없습니다. 하지만 그렇다고 해도 누가 분석 창에서 결정적 구성 요소의 모양 자체가 고정적이라고 말했습니다. 창을 옮겨도 바뀌지 않는다는 건가요? 그리고 그렇지 않다면 예측은 가치가 없습니다.
TS 및 DS - 러시아 논문 발명.
문제는 다릅니다. 내 프리젠 테이션. 견적에서 결정적 구성 요소를 선택하고 나머지를 보십시오. 나머지가 정상이면 결정적 구성 요소를 외삽할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 나머지에서 결정적 구성 요소를 추출합니다 ....이 방법으로 작동하는 시스템을 얻을 수 있습니까? 일반적으로 아니오, 나는 이것에 대한 증거가 없습니다. 그러나 게시 된 첨부 파일에는 추세에 중단이 없으면 모든 것이 잘 될 것이라고 명시되어 있습니다. 그러나 이 경우 이러한 불행을 극복하기 위한 몇 가지 제안이 있습니다.
TS 및 DS - 러시아 논문 발명.
문제는 다릅니다. 내 프리젠 테이션. 견적에서 결정적 구성 요소를 선택하고 나머지를 보십시오. 나머지가 정상이면 결정적 구성 요소를 외삽할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 나머지에서 결정적 구성 요소를 추출합니다....
결정적 구성 요소를 선택하고 제거한 경우 나머지에서 무언가를 선택하려면 다른 추출 방법을 사용해야 합니다(출력에서 알려진 0을 원하지 않는 한). 그리고 모든 단계에서.
게시물로 판단하면 팀은 "중단점"이 무엇인지 이해하지 못합니다. 간단한 방법으로. 모델을 장착했습니다. 각각의 새 막대에서 다시 조정하고 새 막대가 이전 막대와 일치합니다. 그런 다음 새 모델은 매개변수의 이전 모델과 일치하지 않습니다. 이는 표본 내 에서 몫이 변경되어 모델 매개변수가 변경되었음을 의미합니다. 음, 매개 변수가 있으면 조정할 수 있으며 다음 막대에서 모든 것이 잘되기를 바랍니다. 그러나 때때로 kotir는 기능적 형태를 변경해야 하는 방식으로 변경됩니다. 또한 휴식은 하나의 막대가 도착하여 진단되지 않을 가능성이 높지만 여러 막대가 필요합니다. 우리는 패배했고 여기서 SL에 대한 노래가 시작됩니다.
다음은 이 문제에 대한 첨부 파일입니다. 제 생각에는 이것이 거래의 주요 문제는 휴식입니다.거래 응용 프로그램의 문제는 SL이 도달하기 전에 가능한 한 빨리 중단(또는 무엇이라고 부르든 "고정 중단"이라는 용어가 더 좋습니다)을 감지하는 것입니다. 그러나 첨부 파일의 방법을 사용하면 선형 모델의 프레임워크 내에서 샘플 내 에서 중단이 발생한 특정 순간을 결정할 수단이 전혀 없기 때문에 거의 수행할 수 없습니다. 그리고 올바르게 지적했듯이 이 모델에서는 이 막대가 즉시 당신을 무스에 빠지게 하지 않는 한 한 막대가 도착했을 때 휴식이 거의 진단되지 않습니다.
나는 100% 동의합니다. 고문은 불안정한 변동 특성을 가진 적응형 시계열 예측 모델이 끝까지 추세에 따라 작동하지만 반전을 병합하고 플랫에서 수용 가능한 동작을 동일한 코스워크에 썼습니다. Lit-ra Lukashin 적응 예측 방법.
결정적 구성 요소를 선택하고 제거한 경우 나머지에서 무언가를 선택하려면 다른 추출 방법을 사용해야 합니다(출력에서 알려진 0을 원하지 않는 한). 그리고 모든 단계에서.
왜 다른가? 난 이해가 안 돼요. 예측 스레드에서 Hodrick-Prescott 필터의 여러 응용 프로그램을 보여주었습니다. 가치가 없다는 것을 보여주었습니다. 나는 팀에서 아무것도 짜내지 않았다. 그러나 이제 두 가지 문제가 있다고 말할 수 있습니다. (1) 오른쪽에 대한 가장자리 효과에서 의심되는 필터에 대한 불만과 (2) 모델 자체보다 덜한 문제는 수신된 예측의 사용입니다. 이 문제가 해결되지 않으면 평활화 방법 을 논의할 가치가 없습니다. 그러나 예측을 사용하는 문제를 해결하기 위한 방법으로 MM을 버립니다.
이를 바탕으로 핸드북에 대한 첨부 파일과 링크를 게시했습니다. 이 두 위치 모두 포럼에서 새로운 것이며 제 생각에는 매우 유망합니다.
거래 응용 프로그램의 문제는 SL에 도달하기 전에 가능한 한 빨리 중단(또는 무엇이라고 부르고 싶은지, 저는 "정상 중단"이라는 용어가 더 좋습니다)을 감지하는 것입니다. 그러나 첨부 파일의 방법을 사용하면 선형 모델의 프레임워크 내에서 샘플 내에서 중단이 발생한 특정 순간을 결정할 수단이 전혀 없기 때문에 거의 수행할 수 없습니다. 그리고 올바르게 지적했듯이 이 모델에서는 이 막대가 즉시 당신을 무스에 빠지게 하지 않는 한 한 막대가 도착했을 때 휴식이 거의 진단되지 않습니다.
첨부 파일의 아이디어는 여러 모델을 사용하여 예측하는 것입니다. 다른 모델은 다른 지점에서 중단을 제공하며 이로 인해 예측이 개선됩니다. 그렇게 생각하십시오.
왜 다른가? 난 이해가 안 돼요.
간단한 논리. 특정 신호가 있고 이 신호에서 결정적 구성 요소를 추출하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 물론, 우리는 이것을 최적으로 하기를 원합니다. 우리가 사용하는 방법은 어떤 상황에서도 주어진 신호에 대해 더 나은 결과를 제공할 수 없습니다. 이 경우 알고리즘의 매개변수에 제한을 가하는 최적성 기준을 도입해야 합니다. 그러나 여기에서 우리가 이것을 달성하고 사용된 방법에서 최적을 짜내면 나머지에 대해 동일한 최적성 기준으로 동일한 방법을 사용하여 0을 제공해야 합니다. 그렇지 않으면 이전 단계의 매개변수가 최적의 기준에 따라 계산되었다는 사실과 모순됩니다...
여기에서 이러한 casuistry - 최적화 기준 을 적용하지 않고 간단한 경우, 예를 들어 정적 필터로 신호를 어리석게 필터링하면 이론적으로 결과를 결정적 구성 요소라고 부를 권리가 없습니다. 어떻게 결정되나요? 실제로 이러한 방식으로 동일한 구조의 필터를 여러 개 적용할 수 있지만 매개변수는 서로 다르며 모두 다른 결과를 제공합니다. 다음 중 결정적 구성 요소로 간주되는 것은 무엇입니까? 최적성 기준을 도입할 때까지 모든 매개변수 세트는 동일합니다.
(1) 필터에 대한 불만, 내가 생각하는 오른쪽 가장자리 효과
(2) 모델 자체보다 문제가 덜하지 않은 것은 결과 예측을 사용하는 것입니다.
간단한 논리. 특정 신호가 있고 이 신호에서 결정적 구성 요소를 추출하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 물론, 우리는 이것을 최적으로 하기를 원합니다.
기준은 RMSE로 알려져 있습니다. SE를 귀찮게하지 마십시오. 이 기준을 사용하면 특정 샘플에 대한 평활화 매개변수를 선택할 수 있습니다. 이동할 때 다시 계산합니다.
몫의 일부가 공식에 의해 근사된다는 의미에서 결정적 구성 요소를 얻습니다. 종종 부드러운 분화 등 우연의 일치 냄새가 아닙니다. 그러나 항상 근사치 오류가 있습니다. 그리고 또 다른 고려 사항이 있습니다.
원래 견적은 고정적이지 않습니다. 이 부드러운 근사값을 빼냈습니다. 질문: 비정상성은 어디에 있습니까? 사라졌다? 나머지는 고정인가요? 나머지가 정상이면 예측이 가능합니다. 비정상성 - 예측이 불가능하며 비정상성에서 조각을 깨물고 평활화를 계속해야 합니다. 나머지의 절대 값이 감소하고 세 번째 평활화 후에 범위는 일반적으로 핍과 비슷하므로 결국에는 침을 뱉을 수 있습니다.
간단한 논리. 특정 신호가 있고 이 신호에서 결정적 구성 요소를 추출하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 물론, 우리는 이것을 최적으로 하기를 원합니다.
기준은 RMSE로 알려져 있습니다. SE를 귀찮게하지 마십시오. 이 기준을 사용하면 특정 샘플에 대한 평활화 매개변수를 선택할 수 있습니다. 이동할 때 다시 계산합니다.
몫의 일부가 공식에 의해 근사된다는 의미에서 결정적 구성 요소를 얻습니다. 종종 부드러운 분화 등 우연의 일치 냄새가 아닙니다. 그러나 항상 근사 오류가 있습니다. 그리고 또 다른 고려 사항이 있습니다.
원래 견적은 고정적이지 않습니다. 이 부드러운 근사값을 빼냈습니다. 질문: 비정상성은 어디에 있습니까? 사라졌다? 나머지는 고정인가요? 나머지가 정상이면 예측이 가능합니다. 비정상성 - 예측이 불가능하며 비정상성에서 조각을 깨물고 평활화를 계속해야 합니다. 나머지의 절대 값이 감소하고 세 번째 평활화 후에 범위는 일반적으로 핍과 비슷하므로 결국에는 침을 뱉을 수 있습니다.
결국 우리는 반복적 절차 자체를 결정론적 성분을 추출하는 최적의 방법으로 생각할 수 있다. 가장 중요한 것은 출력에서 정지된 백색 잡음으로 이어져야 한다는 것입니다. 비정상성뿐만 아니라 잔차의 자기상관 도 제거해야 합니다. 그렇지 않으면 예측이 가치가 없습니다. 요컨대 이 공식의 문제점은 오래전부터 알려져 왔지만 핸디캡과 관련하여 공개 영역에서 해결 방법을 본 적이 없습니다. 하지만 그렇다고 해도 누가 분석 창에서 결정적 구성 요소의 모양 자체가 고정적이라고 말했습니다. 창을 옮겨도 바뀌지 않는다는 건가요? 그리고 그렇지 않다면 예측은 가치가 없습니다.
그리고 그렇지 않다면 예측은 가치가 없습니다.
이상은 달성할 수 없습니다.
계획을 예로 들어 보겠습니다.
T=10인 Masha를 사용합니다. 나에게 이것은 10개의 독립 변수이며 상수 계수 = 0.1로 계산에 사용되었습니다.
고려하면 H1의 경우 피팅 오류가 100핍 이상입니다.
문제가 무엇입니까? 분명히 일정한 계수에서.
우리는 10개의 시차 값에 대해 회귀를 취하고 계수를 계산합니다. 0.1은 아니지만 오류는 적지만 여전히 약 100핍입니다.
다음 질문. 왜 10개의 독립변수인가?
다음으로, 왜 이러한 변수의 선형 결합입니까?
토론의 이 시점에서 내가 이해하고 있는 것은 무엇입니까?
적응이 필요합니다 : 계수, 독립 변수의 수, 기능적 형태.
그게 다야?
아니, 전부는 아니다.
우리는 적응형 모델의 개념을 시장에 내놓았지만, 시장에서 무엇을 보거나 시장에서 무엇을 얻을 수 있는지에 대한 질문이 생깁니다.
EViews를 사용하면 위보다 더 넓은 매개변수 세트를 선택할 수 있는 테스트 세트가 있으며 이는 근사해야 합니다. 나는 예측 분기에서 이 매개변수 세트를 거의 완벽하게 보여주었습니다.
모든 것이 맞습니다. 왼쪽:
Адаптировать [...] коэффициенты, кол-во независимых переменных, функциональную форму
=) 계속 가다) 나는 거의 듣지 않는다, 나는 거의 모른다.