1. Hedrick-Prescott 필터 - 내가 이해하는 한, 이 필터는 근사 함수입니다. 사진에는 '트렌드'라고 적힌 빨간 선이 보인다. 이동 평균과 매우 유사합니다. 그것에 대한 상대적인 차이가 취해지고 결과 잔차가 분석됩니다. 하단의 녹색 파선, 아래 차트의 파란색 선이기도 합니다. 고정되어 있지만 동시에 이분산적인 것 같습니다(진동 진폭이 다름) - 완전히 명확하지 않습니다. 이러한 상호 배타적인 속성이 아닌가요?
2. Granger 인과관계 검정에 대해. - 최소한 일반적인 용어로 어떻게 계산되며 그 의미는 무엇입니까?
1. Hedrick-Prescott 필터 - 내가 이해하는 한, 이 필터는 근사 함수입니다. 사진에는 '트렌드'라고 적힌 빨간 선이 보인다. 이동 평균 과 매우 유사합니다.
이동 평균의 품질이 매우 높다고 가정합니다. 변수(파란색)에서 결정적 구성 요소를 추출합니다. 아래의 것과 같지 않습니다. 다음은 인용과 필터의 차이점입니다.
1. Hedrick-Prescott 필터 - 내가 이해하는 한, 이 필터는 근사 함수입니다. 사진에는 '트렌드'라고 적힌 빨간 선이 보인다. 이동 평균과 매우 유사합니다. 그것에 대한 상대적인 차이가 취해지고 결과 잔차가 분석됩니다. 하단의 녹색 파선, 아래 차트의 파란색 선이기도 합니다. 고정되어 있지만 동시에 이분산적인 것 같습니다(진동 진폭이 다름) - 완전히 명확하지 않습니다. 이러한 상호 배타적인 속성이 아닌가요?
2. Granger 인과관계 검정에 대해. - 최소한 일반적인 용어로 어떻게 계산되며 그 의미는 무엇입니까?
고정되어 있지만 동시에 이분산적인 것 같습니다(진동 진폭이 다름) - 완전히 명확하지 않습니다. 이러한 상호 배타적인 속성이 아닌가요?
단위 루트 테스트에 의해. 계열이 정상적이지 않을 확률은 2%입니다. 그러나 정확히 말하면 시리즈가 고정되어 있다는 것은 아니며 이것을 올바르게 알아차린 것입니다. 이 2%는 말한 대로만 말하고 시리즈가 고정되어 있는지 확인하려면 테스트를 계속해야 합니다. 또한 눈으로 빠르게 헤엄치는 것을 볼 수 있습니다. 여기도 쉽지 않습니다. 결정을 내리기 위해 어떤 표본 크기를 사용합니까? 샘플 크기를 계산하기 위한 자동 알고리즘이 있습니다. 일반적으로 이들은 10개의 관찰이지만 수백은 아닙니다. 그러나 표본이 작을수록 통계적으로 유의하지 않으며 클수록 병원의 평균 온도에 더 가깝습니다. 이상적인 솔루션은 없습니다.
어쨌든, 당신의 순위는 관점에서 나쁘지 않습니다. 정지. 추세 제거 후 통화 쌍은 훨씬 더 나쁜 특성을 갖습니다. 매우 자주 장기 기억(프랙탈리티)의 효과로 인해 정상 잔차를 전혀 얻을 수 없습니다.
2. Granger 인과관계 검정에 대해. - 최소한 일반적인 용어로 어떻게 계산되며 그 의미는 무엇입니까?
나는 계산에 대해 거짓말을 하는 것이 두렵다. Google it - 가장 널리 사용되는 테스트입니다.
의미는 상관 관계와 유사하지만 더 정확합니다. 제목부터 시작합니다. 한 변수가 다른 변수의 원인임을 나타냅니다. 계산을 보면 한 변수가 다른 변수의 원인일 확률이 표시됩니다. 보면 이러한 확률이 방향에 따라 다르다는 것을 알 수 있습니다. 숫자가 다릅니다. 저것들. 이 테스트는 방향성입니다.
나는 계산에 대해 거짓말을 하는 것이 두렵다. Google it - 가장 널리 사용되는 테스트입니다.
의미는 상관 관계와 유사하지만 더 정확합니다. 제목부터 시작합니다. 한 변수가 다른 변수의 원인임을 나타냅니다. 계산을 보면 한 변수가 다른 변수의 원인일 확률이 표시됩니다. 보면 이러한 확률이 방향에 따라 다르다는 것을 알 수 있습니다. 숫자가 다릅니다. 저것들. 이 테스트는 방향성입니다.
여기에서 장비 자체의 가격과 운영자의 위치를 비교하여 이 테스트를 수행하는 것이 더 흥미롭습니다. 메시지는 가격 수준이 운영자의 현재 위치에 대한 이유인지 또는 그 반대인지 여부에 관계없이 운영자의 위치 수준이 낮은 가격의 이유입니다. 그것은 중요하다. 많은 기술적 지표 의 경우처럼 꼬리가 개를 흔드는 것이 아닌지 확인해야 합니다.
여기에서 장비 자체의 가격과 운영자의 위치를 비교하여 이 테스트를 수행하는 것이 더 흥미롭습니다. 메시지는 가격 수준이 운영자의 현재 위치에 대한 이유인지 또는 그 반대인지 여부에 관계없이 운영자의 위치 수준이 낮은 가격의 이유입니다. 그것은 중요하다. 많은 기술 지표의 경우처럼 꼬리가 개를 흔드는 것이 아닌지 확인해야 합니다.
과거를 돌아보고 비슷한 가격 패턴을 찾는 지표를 사용합니다. 이것은 단지 내 생각이고 작업은 주문했기 때문에 데이터베이스에 업로드하지 않았습니다. 이제 표시기가 어드바이저와 함께 작동하고 테스트하는 동안... 여기 긍정적인 결과 중 하나가 있습니다. 그건 그렇고, 부러울 정도로 규칙적으로 나타납니다.
시장에는 하나의 거래가 있으며 중지는 테이크 = 70(0.007) 포인트와 같습니다. 6년간의 결과. 나는 데이터가 과거, 정확히는 향후 6년에서 가져온 것임을 반복할 것입니다(따라서 사진은 2000년부터이고 거래는 2006년부터 시작됨). 그래서 무작위성은 배경으로 희미해집니다... 패턴이 반복됩니다. 물론 100%는 아니며 선택에 대한 접근 방식을 계속 연마하고 있지만 사실은 보고서에 나와 있습니다.
과거를 돌아보고 비슷한 가격 패턴을 찾는 지표를 사용합니다. 이것은 단지 내 생각이고 작업은 주문했기 때문에 데이터베이스에 업로드하지 않았습니다. 이제 표시기가 어드바이저와 함께 작동하고 테스트하는 동안... 여기 긍정적인 결과 중 하나가 있습니다. 그건 그렇고, 부러울 정도로 규칙적으로 나타납니다.
시장에는 하나의 거래가 있으며 중지는 테이크 = 70(0.007) 포인트와 같습니다. 6년간의 결과. 나는 데이터가 과거로부터, 정확히는 향후 5년에서 가져온 것임을 반복할 것입니다(따라서 사진이 2000년부터이고 거래가 2006년부터 시작되는 이유). 그래서 무작위성은 배경으로 희미해집니다... 패턴이 반복됩니다. 물론 100%는 아니며 선택에 대한 접근 방식을 계속 연마하고 있지만 사실은 보고서에 나와 있습니다.
다음에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
1. Hedrick-Prescott 필터 - 내가 이해하는 한, 이 필터는 근사 함수입니다. 사진에는 '트렌드'라고 적힌 빨간 선이 보인다. 이동 평균과 매우 유사합니다. 그것에 대한 상대적인 차이가 취해지고 결과 잔차가 분석됩니다. 하단의 녹색 파선, 아래 차트의 파란색 선이기도 합니다. 고정되어 있지만 동시에 이분산적인 것 같습니다(진동 진폭이 다름) - 완전히 명확하지 않습니다. 이러한 상호 배타적인 속성이 아닌가요?
2. Granger 인과관계 검정에 대해. - 최소한 일반적인 용어로 어떻게 계산되며 그 의미는 무엇입니까?
1. Hedrick-Prescott 필터 - 내가 이해하는 한, 이 필터는 근사 함수입니다. 사진에는 '트렌드'라고 적힌 빨간 선이 보인다. 이동 평균 과 매우 유사합니다.
이동 평균의 품질이 매우 높다고 가정합니다. 변수(파란색)에서 결정적 구성 요소를 추출합니다. 아래의 것과 같지 않습니다. 다음은 인용과 필터의 차이점입니다.
내가 쓴 것에 감사하고 계속할 것입니다.
다음에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
1. Hedrick-Prescott 필터 - 내가 이해하는 한, 이 필터는 근사 함수입니다. 사진에는 '트렌드'라고 적힌 빨간 선이 보인다. 이동 평균과 매우 유사합니다. 그것에 대한 상대적인 차이가 취해지고 결과 잔차가 분석됩니다. 하단의 녹색 파선, 아래 차트의 파란색 선이기도 합니다. 고정되어 있지만 동시에 이분산적인 것 같습니다(진동 진폭이 다름) - 완전히 명확하지 않습니다. 이러한 상호 배타적인 속성이 아닌가요?
2. Granger 인과관계 검정에 대해. - 최소한 일반적인 용어로 어떻게 계산되며 그 의미는 무엇입니까?
고정되어 있지만 동시에 이분산적인 것 같습니다(진동 진폭이 다름) - 완전히 명확하지 않습니다. 이러한 상호 배타적인 속성이 아닌가요?
단위 루트 테스트에 의해. 계열이 정상적이지 않을 확률은 2%입니다. 그러나 정확히 말하면 시리즈가 고정되어 있다는 것은 아니며 이것을 올바르게 알아차린 것입니다. 이 2%는 말한 대로만 말하고 시리즈가 고정되어 있는지 확인하려면 테스트를 계속해야 합니다. 또한 눈으로 빠르게 헤엄치는 것을 볼 수 있습니다. 여기도 쉽지 않습니다. 결정을 내리기 위해 어떤 표본 크기를 사용합니까? 샘플 크기를 계산하기 위한 자동 알고리즘이 있습니다. 일반적으로 이들은 10개의 관찰이지만 수백은 아닙니다. 그러나 표본이 작을수록 통계적으로 유의하지 않으며 클수록 병원의 평균 온도에 더 가깝습니다. 이상적인 솔루션은 없습니다.
어쨌든, 당신의 순위는 관점에서 나쁘지 않습니다. 정지. 추세 제거 후 통화 쌍은 훨씬 더 나쁜 특성을 갖습니다. 매우 자주 장기 기억(프랙탈리티)의 효과로 인해 정상 잔차를 전혀 얻을 수 없습니다.
2. Granger 인과관계 검정에 대해. - 최소한 일반적인 용어로 어떻게 계산되며 그 의미는 무엇입니까?
나는 계산에 대해 거짓말을 하는 것이 두렵다. Google it - 가장 널리 사용되는 테스트입니다.
의미는 상관 관계와 유사하지만 더 정확합니다. 제목부터 시작합니다. 한 변수가 다른 변수의 원인임을 나타냅니다. 계산을 보면 한 변수가 다른 변수의 원인일 확률이 표시됩니다. 보면 이러한 확률이 방향에 따라 다르다는 것을 알 수 있습니다. 숫자가 다릅니다. 저것들. 이 테스트는 방향성입니다.
나는 계산에 대해 거짓말을 하는 것이 두렵다. Google it - 가장 널리 사용되는 테스트입니다.
의미는 상관 관계와 유사하지만 더 정확합니다. 제목부터 시작합니다. 한 변수가 다른 변수의 원인임을 나타냅니다. 계산을 보면 한 변수가 다른 변수의 원인일 확률이 표시됩니다. 보면 이러한 확률이 방향에 따라 다르다는 것을 알 수 있습니다. 숫자가 다릅니다. 저것들. 이 테스트는 방향성입니다.
여기에서 장비 자체의 가격과 운영자의 위치를 비교하여 이 테스트를 수행하는 것이 더 흥미롭습니다. 메시지는 가격 수준이 운영자의 현재 위치에 대한 이유인지 또는 그 반대인지 여부에 관계없이 운영자의 위치 수준이 낮은 가격의 이유입니다. 그것은 중요하다. 많은 기술적 지표 의 경우처럼 꼬리가 개를 흔드는 것이 아닌지 확인해야 합니다.
여기에서 장비 자체의 가격과 운영자의 위치를 비교하여 이 테스트를 수행하는 것이 더 흥미롭습니다. 메시지는 가격 수준이 운영자의 현재 위치에 대한 이유인지 또는 그 반대인지 여부에 관계없이 운영자의 위치 수준이 낮은 가격의 이유입니다. 그것은 중요하다. 많은 기술 지표의 경우처럼 꼬리가 개를 흔드는 것이 아닌지 확인해야 합니다.
과거를 돌아보고 비슷한 가격 패턴을 찾는 지표를 사용합니다. 이것은 단지 내 생각이고 작업은 주문했기 때문에 데이터베이스에 업로드하지 않았습니다. 이제 표시기가 어드바이저와 함께 작동하고 테스트하는 동안... 여기 긍정적인 결과 중 하나가 있습니다. 그건 그렇고, 부러울 정도로 규칙적으로 나타납니다.
시장에는 하나의 거래가 있으며 중지는 테이크 = 70(0.007) 포인트와 같습니다. 6년간의 결과. 나는 데이터가 과거, 정확히는 향후 6년에서 가져온 것임을 반복할 것입니다(따라서 사진은 2000년부터이고 거래는 2006년부터 시작됨). 그래서 무작위성은 배경으로 희미해집니다... 패턴이 반복됩니다. 물론 100%는 아니며 선택에 대한 접근 방식을 계속 연마하고 있지만 사실은 보고서에 나와 있습니다.
과거를 돌아보고 비슷한 가격 패턴을 찾는 지표를 사용합니다. 이것은 단지 내 생각이고 작업은 주문했기 때문에 데이터베이스에 업로드하지 않았습니다. 이제 표시기가 어드바이저와 함께 작동하고 테스트하는 동안... 여기 긍정적인 결과 중 하나가 있습니다. 그건 그렇고, 부러울 정도로 규칙적으로 나타납니다.
시장에는 하나의 거래가 있으며 중지는 테이크 = 70(0.007) 포인트와 같습니다. 6년간의 결과. 나는 데이터가 과거로부터, 정확히는 향후 5년에서 가져온 것임을 반복할 것입니다(따라서 사진이 2000년부터이고 거래가 2006년부터 시작되는 이유). 그래서 무작위성은 배경으로 희미해집니다... 패턴이 반복됩니다. 물론 100%는 아니며 선택에 대한 접근 방식을 계속 연마하고 있지만 사실은 보고서에 나와 있습니다.
그런 식으로 ... 몇 년 동안 적자를 냈습니다.
나는 어쨌든 거래하지 않습니다. 이것은 추정치이며 동등한 테이크 앤 스톱으로 거래됩니다. 통계.
그러나 나는 당신이 더 잘할 수 있다고 의심하지 않습니다. 그러나 당신은 그것을 보여주지 않을 것입니다. )
나는 어쨌든 거래하지 않습니다. 이것은 추정치이며 동등한 테이크 앤 스톱으로 거래됩니다. 통계.
그러나 나는 당신이 더 잘할 수 있다고 의심하지 않습니다. 그러나 당신은 그것을 보여주지 않을 것입니다. )
그럼 테스터? 무엇을 보여줄 수 있습니다. 40도 각도의 직선.