내 질문을 이해 했습니까? 특정 기간 동안 TS 결과를 분석하기 위해 "추세 제거"가 필요한 이유는 무엇입니까? 대차 대조표가 있습니다. "추세 제거"를 하는 이유는 무엇입니까? ???????????? 무엇을 위해?
faa는 추세 제거 후 잔차를 분석하여 실제로 균형 곡선에 추세가 있는지 확인합니다. 저것들. 이것이 확률적 추세(예: SB에서와 같이 무작위)가 아니라 결정적 추세라는 사실입니다. 나는 선형이 아닌 복잡한 추세 제거가 사용되는 이유를 잘 이해하지 못했습니다. 결국 기본 모델은 선형 추세 모델인 MO의 보존입니다. 저것들. 이상적인 균형은 MO에 해당하는 각도의 직선입니다. 계량 경제학자는 모델의 준수 여부를 확인하기 위해 잔차(또는 오류라고도 함)를 분석합니다. 모델 값과 실제 값의 차이. 이 잔차가 mo=0인 정규 분포를 갖는 경우에만 우리 모델이 적합하다는 가설을 통과합니다. 저것들. 균형에 결정적인 경향이 있습니다 - 안정적인 mo. 일반적으로 강건한 시스템의 지분 모델은 양의 드리프트가 있는 SB 모델입니다.
이 분석의 대부분은 더 간단하게 수행됩니다. 일부는 순전히 시각적으로 균형 곡선이 "좋음"을 찾고 모든 사람은 균형 곡선이 하늘을 향한 직선 형태를 좋아합니다)) 그들은 잔차를 분석할 때 일반적으로 "헤비 테일"을 초래하는 깊은 드로다운을 찾습니다. " 부정적인 영역에서, 이는 남은 음식의 정상성이 부족하다는 신호입니다. 저것들. 이 계량 경제학 분석 은 PF, PV 및 maxd와 같은 더 간단한 전문가 방법 및 지표로 대체될 수 있습니다. 그러나 그들의 적용은 약간의 뉘앙스에 달려 있고 엄격하게 비정형화되어 이론 과학에 적합하지 않습니다.
faa는 추세 제거 후 잔차를 분석하여 실제로 균형 곡선에 추세가 있는지 확인합니다. 저것들. 이것이 확률적 추세(예: SB에서와 같이 무작위)가 아니라 결정적 추세라는 사실입니다. 나는 선형이 아닌 복잡한 추세 제거가 사용되는 이유를 잘 이해하지 못했습니다. 결국 기본 모델은 선형 추세 모델인 MO의 보존입니다. 저것들. 이상적인 균형은 MO에 해당하는 각도의 직선입니다. 계량 경제학자는 모델의 준수 여부를 확인하기 위해 잔차(또는 오류라고도 함)를 분석합니다. 모델 값과 실제 값의 차이. 이 잔차가 mo=0인 정규 분포를 갖는 경우에만 우리 모델이 적합하다는 가설을 통과합니다. 저것들. 균형에 결정적인 경향이 있습니다 - 안정적인 mo. 일반적으로 강건한 시스템의 지분 모델은 양의 드리프트가 있는 SB 모델입니다.
이 분석의 대부분은 더 간단하게 수행됩니다. 일부는 순전히 시각적으로 균형 곡선이 "좋음"을 찾고 모든 사람은 균형 곡선이 하늘을 향한 직선 형태를 좋아합니다)) 그들은 잔차를 분석할 때 일반적으로 "헤비 테일"을 초래하는 깊은 드로다운을 찾습니다. " 부정적인 영역에서, 이는 남은 음식의 정상성이 부족하다는 신호입니다. 저것들. 이 계량 경제학 분석은 PF, PV 및 maxd와 같은 더 간단한 전문가 방법 및 지표로 대체될 수 있습니다. 그러나 그들의 적용은 약간의 뉘앙스에 달려 있고 엄격하게 비정형화되어 이론 과학에 적합하지 않습니다.
여러분, 진지하게, 이미 충분합니다! 글쎄, 당신은 통계와 이론을 얼마나 비웃을 수 있습니까! 글쎄 그만! 이젠 웃기지도 않아!
글쎄, 전 세계적으로 일반적으로 받아 들여지는 모든 시대와 사람들의 고전이 있습니다. 시리즈의 결정론적이고 확률론적인 구성 요소입니다.
글쎄, op에서 "결정론적"및 "확률적"추세는 무엇입니까 ??? 이 말도 안되는 소리는 어디에서 왔습니까?
예를 들어 저는 직선을 "결정론적 추세"라고 부르는 것을 좋아합니다. 하지만 '확률적 추세'는 이미 '견고한 부드러움'…
이것이 내가 이해한 전부입니다.
내 질문을 이해 했습니까? 특정 기간 동안 TS 결과를 분석하기 위해 "추세 제거"가 필요한 이유는 무엇입니까? 대차 대조표가 있습니다. "추세 제거"를 하는 이유는 무엇입니까? ???????????? 무엇을 위해?
통계를 얻으려면. 결국 주제에 대해. 통계를 통해 균형을 평가하려는 시도.
통계를 얻으려면. 결국 주제에 대해. 통계를 통해 균형을 평가하려는 시도.
차량에 대한 어떤 통계가 추세 제거 후 균형 곡선을 제공할 수 있습니까?
차량에 대한 어떤 통계가 추세 제거 후 균형 곡선을 제공할 수 있습니까?
주제의 처음부터 읽으십시오. 모든 것이 그래프와 그림으로 표시됩니다.
나는 특정 기간 동안 TS의 효과를 평가하는 두 가지 방법, 즉 자본 이득("무위험" 비율보다 높은 선험적)과 위험 수준에 맞게 조정된 자본 이득만 알고 있습니다.
나는 특정 기간 동안 TS의 효율성을 평가하는 두 가지 방법, 즉 자본 이득("무위험" 비율보다 높은 선험적)과 위험 수준에 맞게 조정된 자본 이득만 알고 있습니다.
예를 들어 테스터에 더 많은 것이 있습니다. 제한된 작업을 설정했습니다. 초기에 공식화되었습니다. 아무도 이런 식으로 계정 잔액 을 보지 않은 것 같습니다. 아마도 흥미로운 일이 있을 것입니다.
예를 들어 테스터에 더 많은 것이 있습니다. 제한된 작업을 설정했습니다. 초기에 공식화되었습니다. 아무도 이런 식으로 계정 잔액을 보지 않은 것 같습니다. 아마도 흥미로운 일이 있을 것입니다. 프로그램이 큰 샘플에서 작동하지 않는 이유를 알아내고 계속하겠습니다.
시계열 통계가 아닌 균형 곡선 분석에서 이러한 결론을 도출한다는 것을 이해하십니까? - "14핍 스무딩에서 벗어나 거래 결정을 내릴 수 있습니다."
즉, 먼저 거래를 한 다음 일련의 균형과 평활화를 얻은 다음 거래 결정을 내립니다??? 당신은 균형 곡선과 관련하여 거래 결정을 내립니까???? 거래하시나요????
시계열 통계가 아닌 균형곡선 분석을 통해 이런 결론을 내린다는 사실을 아십니까? - "14핍 스무딩에서 벗어나 거래 결정을 내릴 수 있습니다."
즉, 먼저 거래를 한 다음 일련의 균형과 평활화를 얻은 다음 거래 결정을 내립니다???
음 ... 아니. 통계를 수집하고 차량의 매개변수를 설정합니다. TP와 SL은 매우 분명하지만 14핍은 분명하지 않습니다. 숫자만 있을 뿐 질문을 사용하는 방법입니다.
이것이 내가 이해한 전부입니다.
내 질문을 이해 했습니까? 특정 기간 동안 TS 결과를 분석하기 위해 "추세 제거"가 필요한 이유는 무엇입니까? 대차 대조표가 있습니다. "추세 제거"를 하는 이유는 무엇입니까? ???????????? 무엇을 위해?
faa는 추세 제거 후 잔차를 분석하여 실제로 균형 곡선에 추세가 있는지 확인합니다. 저것들. 이것이 확률적 추세(예: SB에서와 같이 무작위)가 아니라 결정적 추세라는 사실입니다. 나는 선형이 아닌 복잡한 추세 제거가 사용되는 이유를 잘 이해하지 못했습니다. 결국 기본 모델은 선형 추세 모델인 MO의 보존입니다. 저것들. 이상적인 균형은 MO에 해당하는 각도의 직선입니다. 계량 경제학자는 모델의 준수 여부를 확인하기 위해 잔차(또는 오류라고도 함)를 분석합니다. 모델 값과 실제 값의 차이. 이 잔차가 mo=0인 정규 분포를 갖는 경우에만 우리 모델이 적합하다는 가설을 통과합니다. 저것들. 균형에 결정적인 경향이 있습니다 - 안정적인 mo. 일반적으로 강건한 시스템의 지분 모델은 양의 드리프트가 있는 SB 모델입니다.
이 분석의 대부분은 더 간단하게 수행됩니다. 일부는 순전히 시각적으로 균형 곡선이 "좋음"을 찾고 모든 사람은 균형 곡선이 하늘을 향한 직선 형태를 좋아합니다)) 그들은 잔차를 분석할 때 일반적으로 "헤비 테일"을 초래하는 깊은 드로다운을 찾습니다. " 부정적인 영역에서, 이는 남은 음식의 정상성이 부족하다는 신호입니다. 저것들. 이 계량 경제학 분석 은 PF, PV 및 maxd와 같은 더 간단한 전문가 방법 및 지표로 대체될 수 있습니다. 그러나 그들의 적용은 약간의 뉘앙스에 달려 있고 엄격하게 비정형화되어 이론 과학에 적합하지 않습니다.
faa는 추세 제거 후 잔차를 분석하여 실제로 균형 곡선에 추세가 있는지 확인합니다. 저것들. 이것이 확률적 추세(예: SB에서와 같이 무작위)가 아니라 결정적 추세라는 사실입니다. 나는 선형이 아닌 복잡한 추세 제거가 사용되는 이유를 잘 이해하지 못했습니다. 결국 기본 모델은 선형 추세 모델인 MO의 보존입니다. 저것들. 이상적인 균형은 MO에 해당하는 각도의 직선입니다. 계량 경제학자는 모델의 준수 여부를 확인하기 위해 잔차(또는 오류라고도 함)를 분석합니다. 모델 값과 실제 값의 차이. 이 잔차가 mo=0인 정규 분포를 갖는 경우에만 우리 모델이 적합하다는 가설을 통과합니다. 저것들. 균형에 결정적인 경향이 있습니다 - 안정적인 mo. 일반적으로 강건한 시스템의 지분 모델은 양의 드리프트가 있는 SB 모델입니다.
이 분석의 대부분은 더 간단하게 수행됩니다. 일부는 순전히 시각적으로 균형 곡선이 "좋음"을 찾고 모든 사람은 균형 곡선이 하늘을 향한 직선 형태를 좋아합니다)) 그들은 잔차를 분석할 때 일반적으로 "헤비 테일"을 초래하는 깊은 드로다운을 찾습니다. " 부정적인 영역에서, 이는 남은 음식의 정상성이 부족하다는 신호입니다. 저것들. 이 계량 경제학 분석은 PF, PV 및 maxd와 같은 더 간단한 전문가 방법 및 지표로 대체될 수 있습니다. 그러나 그들의 적용은 약간의 뉘앙스에 달려 있고 엄격하게 비정형화되어 이론 과학에 적합하지 않습니다.
여러분, 진지하게, 이미 충분합니다! 글쎄, 당신은 통계와 이론을 얼마나 비웃을 수 있습니까! 글쎄 그만! 이젠 웃기지도 않아!
글쎄, 전 세계적으로 일반적으로 받아 들여지는 모든 시대와 사람들의 고전이 있습니다. 시리즈의 결정론적이고 확률론적인 구성 요소입니다.
글쎄, op에서 "결정론적"및 "확률적"추세는 무엇입니까 ??? 이 말도 안되는 소리는 어디에서 왔습니까?
예를 들어 저는 직선을 "결정론적 추세"라고 부르는 것을 좋아합니다. 하지만 '확률적 추세'는 이미 '견고한 부드러움'…
SB = "확률적 추세" - 이것은 일종의 말도 안되는 소리입니다 ......