Virty: Насколько я понял, предложенная регрессионная модель есть ещё один способ экстраполяции курса гладкими функциями. Вопрос: Каковы преимущества регрессионной модели по сравнению с простой экстраполяцией полиномами или, например, гусеницей SSA?
1. Как показывают исследования, приведенные в статье, Вы правы отчасти, поскольку предложенная регрессионная модель, действительно есть ещё идин, новый способ экстраполяции курса не всякими гладкими функциями, а именно разновидностями Гамма-функции Эйлера, известными науке как плотность(двухпараметрической) функции распределения Эрланга- функция М(t/т;n+1;1;1) , интегральная (двухпараметрическая) функция распределения Эрланга-функция S(t/т;n+1;1;1) и новой, неизвестной науке, выявленной и названной мной, как интегральная (двухпараметрическая) экспоненциальная функция распределения - L(t/т;n;1;1), превращающаяся, при подстановки в нее значения параметра n=1, в известную интегральную (однопараметрическую) экспонециальную функцию распределения.
excel 帮助中应该有公式。
是的，有。
Virty:
Насколько я понял, предложенная регрессионная модель есть ещё один способ экстраполяции курса гладкими функциями. Вопрос: Каковы преимущества регрессионной модели по сравнению с простой экстраполяцией полиномами или, например, гусеницей SSA?
1. Как показывают исследования, приведенные в статье, Вы правы отчасти, поскольку предложенная регрессионная модель, действительно есть ещё идин, новый способ экстраполяции курса не всякими гладкими функциями, а именно разновидностями Гамма-функции Эйлера, известными науке как плотность(двухпараметрической) функции распределения Эрланга- функция М(t/т;n+1;1;1) , интегральная (двухпараметрическая) функция распределения Эрланга-функция S(t/т;n+1;1;1) и новой, неизвестной науке, выявленной и названной мной, как интегральная (двухпараметрическая) экспоненциальная функция распределения - L(t/т;n;1;1), превращающаяся, при подстановки в нее значения параметра n=1, в известную интегральную (однопараметрическую) экспонециальную функцию распределения.
2.显而易见（我们稍后再讨论这个问题）
据我所知，拟议的回归模型是用平滑函数推断路线的另一种方法。问：与多项式或 SSA 毛虫等简单外推法相比，回归模型有何优势？
1.根据我新提出的设想。
在多项式面前，只有坚实的缺点--在多项式中，您可以获得所需的多项式阶数....。重要的始终是数值的相关性，而不是序列的近似内容和近似方式（在这里，您甚至可以直观地看到预测与事实的相关性为零，因此这一切都没有用......），同时习惯于选择最简单的方法....。
这篇标题华而不实的 "新观点 "不过是公然的无知，缺乏对过去 100 年或 200 年相关文献的了解。如果作者读过最简单的数理统计或计量经济学教科书，他就不会在发表一篇关于预测的文章时不使用 "假设检验 "和 "置信区间 "这两个词。预测时不说明对模型本身的置信度，也不说明对预测的置信度。又是一场书呆子的暴风雪。
在这篇文章的范围内，我并没有设定您所描述的任务，这样它就不会变成一篇多页的专著，在这篇文章的范围内，我打算不仅涵盖您所提到的问题。根据这篇文章的结论，我已经开发了 8 个全新的指标 - Forecast 001-006、SultonovPrediction 1 和 2，以及三个智能交易系统 - eForell 01-03、eForell 01-03 和 eForell 01-03。eForell 01-03，根据文章中的比率（18）考虑到市场的定性和定量特征，在MT 屏幕上 的 mql4指标 Sultonov 论坛上进行了积极讨论，在 exel 上制作的程序上为 mt4 创建 Expert Advisor，创建 交易机器人。
在这篇文章的范围内，我并没有设定您所描述的任务，这样它就不会变成一篇多页的专著，在这篇文章的范围内，我打算不仅涵盖您所提到的问题。根据这篇文章的结论，我已经开发了 8 个全新的指标 - Forecast 001-006、SultonovPrediction 1 和 2，以及三个智能交易系统 - eForell 01-03、eForell 01-03 和 eForell 01-03。eForell 01-03，根据文章的比率（18）考虑到市场的定性和定量特征，在MT 屏幕上 的 mql4指标 Sultonov 论坛上进行了积极讨论，在 exel 上制作的程序上为 mt4 创建一个 Expert Advisor，创建一个 交易机器人。
您好，亲爱的 Yusufhoja，请问在哪里可以下载您所说的指标和智能交易系统？