我想分享一下这个链接 - 页 4

[Alexey Subbotin]

LeoV:
人们总是在写东西 )))但并不总是清楚为什么....。显然，他们只知道如何写....))))。

发表的文章--是各种博士等的先决条件。所以他们写的是打勾））。

[СанСаныч Фоменко]

alsu:
发表文章是博士等的先决条件。所以他们写的是打勾））。

抛开浮夸的怀疑。

这是我第一次看到有文章提供多个TF的具体使用方法，而不是AA的胡说八道。

[Alexey Subbotin]

我读过）。

对不起，但这篇文章经不起批评。首先，我没有看到关于检查所获得的偏离无效假设的统计学意义的字眼。其次，偏差本身是如此的微不足道，以至于我对谈论 "研究 "的任何积极结果感到犹豫不决......。简而言之，在我看来，这位来自联邦银行的家伙正准备为自己辩护，所以他在他的两个亲信的帮助下写了一篇文章))))

[СанСаныч Фоменко]

alsu:

我读过）。

对不起，但这篇文章经不起批评。首先，我没有看到关于检查所获得的偏离无效假设的统计学意义的字眼。其次，偏差本身是如此的微不足道，以至于我对谈论 "研究 "的任何积极结果感到犹豫不决......。简而言之，在我看来，这位来自联邦银行的家伙正准备为自己辩护，所以他在他的两个亲信的帮助下写了一篇文章))))

取决于炉子的情况。如果是长老，那就是进步。在这个论坛上，炉子正是这样的

[Alexey Subbotin]

faa1947:
这取决于炉管的位置。如果是长老，那么就会有进步。在这个论坛上，炉子是这个

如果有的话，我宁愿朝这个方向看，看看高频的上期数据如何影响建立在低频数据上的回归模型 的准确性。另一个变种--尝试使用不规则的时间框架进行回归：在应用于老年人和低频数据的情况下，这是有道理的，而且有人怀疑这样的模型至少会有一个数量级的准确性。而且可能更有利可图）））。

(关于非均匀网格--你可以与数值积分的方法做一个遥远的类比；那些知道的人知道，选择高斯网格允许将近似顺序从n提高到2*n-1， 与相同节数 的插值方法相比 ）。

[СанСаныч Фоменко]

alsu:

如果有的话，我宁愿朝这个方向看，看看高频的上期数据如何影响建立在低频数据上的回归模型的准确性。另一个变种--尝试使用不规则的时间框架进行回归：在应用于老年人和低频数据的情况下，它是有意义的，而且有人怀疑这样的模型至少会有一个数量级的准确性。而且可能更有利可图))。

(关于非均匀网格--你可以与数值积分的方法做一个遥远的类比；那些知道的人知道，选择高斯网格允许将近似顺序从n提高到2*n-1， 与相同节点数 的插值方法相比 ）。

我在做一些练习，有来自两个不同的平滑的噪音。他们的差异（噪音的差异！）原来是极其美丽的

这里是对单位根的检验。

[СанСаныч Фоменко]

你喜欢它吗？

[Alexey Subbotin]

faa1947:
你喜欢它吗？

你不认为两个平滑化的噪声差异=平滑化序列本身的差异吗？)))

[СанСаныч Фоменко]

alsu:
你不认为两个平滑化的噪声差异=平滑化序列本身的差异吗？)))

那里有一些东西。但不是同一件事。两个平滑的差值是一个升级的MACD--理论上是一个可微调的函数。但是，两个噪音的差异毕竟本身就是噪音

[Alexey Subbotin]

faa1947:

有一些东西。但不是同一件事。两次平滑的差值是一个升级的MACD--理论上是一个可微分的函数。但从理论上讲，两个噪音的差异毕竟是噪音。

你是如何计算的，你能给我看一下公式吗？然后它就会立刻变得清晰。