计量经济学：领先一步的预测 - 页 5 123456789101112...139 新评论 Avals 2011.11.10 11:55 #41 faa1947: 是可以预测的，只是预测是没有意义的，尽管预测误差将是正态分布。我完全同意，但商数不是随机的徘徊，它可以用肉眼看到，你可以看到相当具体的趋势。所以我们推断它们。而我们只有在残差是静止的（莫常数和方差）而不是随机分布的情况下才相信外推法。 是的，但仅有残差的静止性是不够的。这是关于更有用的属性，已经意味着残差的静止性。残差的回报应该是对预测值的。我不知道计量经济学 中是否有这样的测试。例如，Hurst指数或h-volatility就是其中之一，但它们检查的是系列本身的回归，而不是对预测值的回归。虽然每一个基于回报的TS本身就是这样一个测试 :) СанСаныч Фоменко 2011.11.10 12:01 #42 Mathemat:. 我不知道有什么联系。这是在Terwer的教科书中。而这是由维纳过程是一个马丁格尔的事实得出的。 充分预测的充分条件还没有发明出来。必要的就有很多了。因此，我们随机挑选新的砖块，即必要条件，希望有一天它们的集合会是充分的。 这似乎是计量经济学的 全部意义。 作为一个共产主义的共产主义者--我支持你：要么有光明的未来，要么什么都没有。 我不明白人们怎么能认真对待一个只考虑到最后几个数值的模型--即使是几种货币。这里的 "几个 "是指一个或两个。 为什么是最新的。以上，是1+2，然后是4+2，而且越来越好。考虑到100个因素，谁会阻止你呢。但是，在你不喜欢的测试的帮助下，计量经济学将证明100或99或101或1，或者在这一领域根本不可能，kotir。 我不知道这个参考。教科书上都有。而这是由维纳过程是一个马丁格尔的事实得出的。 对马丁格尔来说没有问题，甚至为他们做了一个TS。但它在一些地块上仍然有利可图，而在另一些地块上则无利可图。上面我称马丁格尔为杠杆。 СанСаныч Фоменко 2011.11.10 12:11 #43 Avals: 是的，但仅有残差的静止性是不够的。这是关于更有用的属性，已经意味着残差的静止性。返回到预测值。我不知道计量经济学中是否有这样的测试。例如，Hurst指数或h-volatility就是其中之一，但它们检查的是系列本身的回归，而不是对预测值的回归。虽然每一个基于回报的TS本身就是这样一个测试 :)残差的静止性意味着我不仅可以继续确定的部分，也可以继续误差--它不会跳跃。Mathemat 认为，这还不够。也许他是对的。但我不是一个哲学家，我是一个工匠。愚蠢。我们采取的是cotier。这不是预测的，因为在下一个情节中还有一些其他的人。我们试图把它分解成各个组成部分。我们看到一种趋势和转变--我们把它挑出来，看一看残留物。它是什么？它还有一个趋势吗？方差是否在反弹？如果仍然有一个趋势，我们就删除它，并再次问同样的两个问题。如果方差出现跳跃，那么就对这些跳跃进行建模，并消除原始商数中的另一种不确定性。 赫斯特和他的尼罗河鳄鱼在哪里？他的指标是以什么样本为基础的？私人观察。 Sceptic Philozoff 2011.11.10 12:25 #44 faa1947: 对马丁格尔来说没有问题，甚至为他们做了一个TS。但它在一些领域仍然有利可图，在另一些领域则无利可图。上面我把马丁格尔称为一种杠杆。 朋友，不要把马丁格和马蒂格混为一谈。你应该对这种混乱感到不舒服...... [删除] 2011.11.10 12:31 #45 faa1947:赫斯特和他的尼罗河鳄鱼在哪里？他的数字是根据什么样本得出的？私人观察。你缺乏理论基础。 我的印象是，你也把计量经济学 等同于你使用的奇迹程序的说明。 Avals 2011.11.10 12:36 #46 faa1947:残差的静止性意味着我不仅可以继续确定的部分，而且可以继续误差--它不会跳跃。Mathemat 认为，这还不够。也许他是对的。但我不是一个哲学家，我是一个工匠。愚蠢。我们采取的是cotier。这不是预测的，因为在下一个情节中还有一些其他的人。我们试图把它分解成各个组成部分。我们看到一种趋势和转变--我们把它挑出来，看一看残留物。它是什么？它还有一个趋势吗？方差是否在反弹？如果仍然有一个趋势，我们就删除它，并再次问同样的两个问题。如果方差出现跳跃，那么我们对这些跳跃进行建模，并消除初始商数的另一种不确定性。赫斯特和他的尼罗河鳄鱼在哪里？他的数字是根据什么样本得出的？私人观察。 很明显。建立一个有利可图的TS，并检查股权增量（而不是余额）的分布是否正常，作为选择标准，这不是更符合逻辑吗？否则就会本末倒置 :) P.S. 完美的股权是一种向上漂移的随机行走。增量的分布是正态的，分散度越低，就越有圣 杯）））。 P.S2 而且重要的是，股票缩水不要有厚厚的尾巴（NR的特征之一），让它们向上。）例如，趋势跟踪系统会有这样的价差。夏普比率在分散的基础上估计股票的质量，而Sortino只考虑到股票向下移动的分散性 СанСаныч Фоменко 2011.11.10 12:46 #47 Mathemat: 同事，不要把马汀格尔与马汀格尔混为一谈。你应该对这种混乱感到不舒服...... 请原谅我。 СанСаныч Фоменко 2011.11.10 12:49 #48 Avals: 我明白了。建立一个有利可图的TS，并检查股权增量（而不是余额）的分布是否正常，作为选择标准，这不是更符合逻辑吗？ 我们已经检查过了，如果有什么问题怎么办？到哪里去找，用什么方法去找？ Avals 2011.11.10 12:53 #49 faa1947: 我明白了。建立一个有利可图的TS，并检查股权增量（而不是余额）的分布是否正常，作为选择标准，这不是更符合逻辑吗？ 我们已经检查过了，如果有什么问题怎么办？到哪里去找，用什么方法去找？ 如何检查股权增量系列的分布是否正常？你在你的文章中似乎已经相当科学地做到了这一点。 并用测试器搜索TC，包括逻辑。 СанСаныч Фоменко 2011.11.10 12:58 #50 Avals: 你如何检查一系列股权增量的分布是否正常？你在你的文章中似乎已经相当科学地做到了这一点。 并用测试器搜索TS，包括逻辑。 我是指TS本身。毕竟坏的股权被埋在那里。我对TA的主要抱怨是，如果TS是坏的，你无法判断它里面有什么坏的。 123456789101112...139 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
是可以预测的，只是预测是没有意义的，尽管预测误差将是正态分布。
我完全同意，但商数不是随机的徘徊，它可以用肉眼看到，你可以看到相当具体的趋势。所以我们推断它们。而我们只有在残差是静止的（莫常数和方差）而不是随机分布的情况下才相信外推法。
是的，但仅有残差的静止性是不够的。这是关于更有用的属性，已经意味着残差的静止性。残差的回报应该是对预测值的。我不知道计量经济学 中是否有这样的测试。例如，Hurst指数或h-volatility就是其中之一，但它们检查的是系列本身的回归，而不是对预测值的回归。虽然每一个基于回报的TS本身就是这样一个测试 :)
我不知道有什么联系。这是在Terwer的教科书中。而这是由维纳过程是一个马丁格尔的事实得出的。
充分预测的充分条件还没有发明出来。必要的就有很多了。因此，我们随机挑选新的砖块，即必要条件，希望有一天它们的集合会是充分的。
这似乎是计量经济学的 全部意义。
作为一个共产主义的共产主义者--我支持你：要么有光明的未来，要么什么都没有。
我不明白人们怎么能认真对待一个只考虑到最后几个数值的模型--即使是几种货币。这里的 "几个 "是指一个或两个。
为什么是最新的。以上，是1+2，然后是4+2，而且越来越好。考虑到100个因素，谁会阻止你呢。但是，在你不喜欢的测试的帮助下，计量经济学将证明100或99或101或1，或者在这一领域根本不可能，kotir。
我不知道这个参考。教科书上都有。而这是由维纳过程是一个马丁格尔的事实得出的。
对马丁格尔来说没有问题，甚至为他们做了一个TS。但它在一些地块上仍然有利可图，而在另一些地块上则无利可图。上面我称马丁格尔为杠杆。
是的，但仅有残差的静止性是不够的。这是关于更有用的属性，已经意味着残差的静止性。返回到预测值。我不知道计量经济学中是否有这样的测试。例如，Hurst指数或h-volatility就是其中之一，但它们检查的是系列本身的回归，而不是对预测值的回归。虽然每一个基于回报的TS本身就是这样一个测试 :)
残差的静止性意味着我不仅可以继续确定的部分，也可以继续误差--它不会跳跃。Mathemat 认为，这还不够。也许他是对的。但我不是一个哲学家，我是一个工匠。愚蠢。我们采取的是cotier。这不是预测的，因为在下一个情节中还有一些其他的人。我们试图把它分解成各个组成部分。我们看到一种趋势和转变--我们把它挑出来，看一看残留物。它是什么？它还有一个趋势吗？方差是否在反弹？如果仍然有一个趋势，我们就删除它，并再次问同样的两个问题。如果方差出现跳跃，那么就对这些跳跃进行建模，并消除原始商数中的另一种不确定性。
赫斯特和他的尼罗河鳄鱼在哪里？他的指标是以什么样本为基础的？私人观察。
赫斯特和他的尼罗河鳄鱼在哪里？他的数字是根据什么样本得出的？私人观察。
你缺乏理论基础。
我的印象是，你也把计量经济学 等同于你使用的奇迹程序的说明。
残差的静止性意味着我不仅可以继续确定的部分，而且可以继续误差--它不会跳跃。Mathemat 认为，这还不够。也许他是对的。但我不是一个哲学家，我是一个工匠。愚蠢。我们采取的是cotier。这不是预测的，因为在下一个情节中还有一些其他的人。我们试图把它分解成各个组成部分。我们看到一种趋势和转变--我们把它挑出来，看一看残留物。它是什么？它还有一个趋势吗？方差是否在反弹？如果仍然有一个趋势，我们就删除它，并再次问同样的两个问题。如果方差出现跳跃，那么我们对这些跳跃进行建模，并消除初始商数的另一种不确定性。
赫斯特和他的尼罗河鳄鱼在哪里？他的数字是根据什么样本得出的？私人观察。
很明显。建立一个有利可图的TS，并检查股权增量（而不是余额）的分布是否正常，作为选择标准，这不是更符合逻辑吗？否则就会本末倒置 :)
P.S. 完美的股权是一种向上漂移的随机行走。增量的分布是正态的，分散度越低，就越有圣 杯）））。
P.S2 而且重要的是，股票缩水不要有厚厚的尾巴（NR的特征之一），让它们向上。）例如，趋势跟踪系统会有这样的价差。夏普比率在分散的基础上估计股票的质量，而Sortino只考虑到股票向下移动的分散性
同事，不要把马汀格尔与马汀格尔混为一谈。你应该对这种混乱感到不舒服......
我明白了。建立一个有利可图的TS，并检查股权增量（而不是余额）的分布是否正常，作为选择标准，这不是更符合逻辑吗？
我们已经检查过了，如果有什么问题怎么办？到哪里去找，用什么方法去找？
我明白了。建立一个有利可图的TS，并检查股权增量（而不是余额）的分布是否正常，作为选择标准，这不是更符合逻辑吗？
我们已经检查过了，如果有什么问题怎么办？到哪里去找，用什么方法去找？
如何检查股权增量系列的分布是否正常？你在你的文章中似乎已经相当科学地做到了这一点。
并用测试器搜索TC，包括逻辑。
你如何检查一系列股权增量的分布是否正常？你在你的文章中似乎已经相当科学地做到了这一点。
并用测试器搜索TS，包括逻辑。
我是指TS本身。毕竟坏的股权被埋在那里。我对TA的主要抱怨是，如果TS是坏的，你无法判断它里面有什么坏的。