Neeraj Bokde, Gualberto Asencio-Cortes and Francisco Martinez-Alvarez
cran.r-project.org
This section discusses about the examples to introduce the use of the PSF package and to compare it with auto.arima() and ets() functions, which are well accepted functions in the R community working over time series forecasting techniques. The data used in this example are ’nottem’ and ’sunspots’ which are the standard time series dataset...
通道是好的，你可以看到市场的方向，但通道的边界可能与预期不符。
但这一切都取决于构建渠道 的原则。
也许阿列克谢会给我们展示一些有趣的东西？
我的朋友是清醒的，她是热闹的，从评论))))。朋友们，多写点吧）））。
一位朋友醒来后，笑着说："))))(帅哥，再写点吧））。
有什么可写的呢，阿列克谢？我重新阅读了论坛上的大部分主题--人们完全处于一种厌世状态。只要有一个想法冒出来，像桑桑尼茨、优素福和奥迈特这样最伟大的人就会扑上去，在无知中完全哑口无言，把一个人扼杀在摇篮里。这些长大的孩子，为了秩序，应该受到训斥，并被永久列入黑名单。这将是正确的做法。
也祝你节日快乐，从厌世症和精神分裂症中走出来
也祝你节日快乐，从厌世症和精神分裂症中走出来
谢谢你，兄弟。
我送走了一个女朋友，一个雅库特人，非常漂亮，她在夏天送给我一把扫帚。据说是一个萨满编织的，为了获得好运)))))))))))。
我说：'好吧，如果你愿意，你可以睡在上面）。
女士们，先生们，我学到了很多关于雅库特的知识））））。
我们从统计学中知道，静止的过程是可以预测的，但非静止的过程的预测效果却极差。这正是问题所在。非稳态性使无用的数学山在其他领域变得极为有效。
GARCH意识形态。
你的想法是这样的吗？
过去有一个关于数学家的轶事。数学家们组成了一个锤击钉子的算法。有人问数学家："你如何敲打一个已经敲打了一半的钉子？"数学家回答说。"把它拉出来，按照已经制定的算法进行。"
遵循的路径的一个粗略轮廓。通过反复（有时是一次）微分（取差），一个不稳定的过程被还原为一个稳定的过程。然后对得到的序列进行预测，并通过整合进行恢复，得到初始序列的预测。由于突然的和不可预测的跳跃，交换过程变得非稳态，在我看来，即使在多次分化之后，异质性的方面也会被刺穿，这也会在接近这些点时产生很大的预测误差，在多次整合期间，这种误差会增加，使预测的有用性变平。这是我对它的一般看法，但这可能不是真的。
在任何情况下，在我看来，预测非平稳序列问题的解决方案应该遵循为这些序列建立良好模型的路径。
过去有一个关于数学家的轶事。数学家们有一个敲击钉子的算法。有人问数学家："你如何敲打一个已经敲打了一半的钉子？"数学家回答说。"把它拉出来，按照已经制定的算法进行。"
遵循的路径的一个粗略轮廓。通过反复（有时是一次）微分（取差），一个不稳定的过程被还原为一个稳定的过程。然后对得到的序列进行预测，并通过整合进行恢复，得到初始序列的预测。由于突然的和不可预测的跳跃，交换过程变得非稳态，在我看来，即使经过多次分化，异质性的方面也会被刺穿，这也会在接近这些点时产生很大的预测误差，在多次整合期间，这种误差会增加，否定了预测的有用性。这是我一般的看法，但也许这不是真的。
总之，在我看来，非稳态序列预测问题的解决应该遵循为这些序列建立良好模型的方式。
阿列克谢，请随意阅读
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html+ 附件文件
过去有一个关于数学家的轶事。数学家们有一个敲击钉子的算法。有人问数学家："你如何敲打一个已经敲打了一半的钉子？"数学家回答说。"把它拉出来，按照已经制定的算法进行。"
遵循的路径的一个粗略轮廓。通过反复（有时是一次）微分（取差），一个不稳定的过程被还原为一个稳定的过程。然后对得到的序列进行预测，并通过整合进行恢复，得到初始序列的预测。由于突然的和不可预测的跳跃，交换过程变得非稳态，在我看来，即使在多次分化之后，异质性的方面也会被刺穿，这也会在接近这些点时产生很大的预测误差，在多次整合期间，这种误差会增加，使预测的有用性变平。这是我对它的一般看法，但这可能不是真的。
在任何情况下，在我看来，预测非平稳序列问题的解决方案应该遵循为这些序列建立良好模型的路径。
你说得很对，但你只描述了道路的一部分。有一种延续性，解决了你提到的缺点，但也有新的缺点被解决了，然后还有一些新的缺点今天还没有被解决。今天没有100%的非稳态过程的模型。
让我们不要忘记模式交易，他们在TA中称之为模式交易，在数学中是分类。那里有其他的想法，但也有其他的困难，对于这些困难，今天还没有完整的解决方案。
从你的资料来看，你对GARCH很有能力。拿R来说，它包含rugarch包。集中精力，在半年内你将摆脱许多天真的想法，你将拥有这个工具。你将成为主流，你将收到许多来自知名公司在知名杂志上的出版物。此外，也许你会发现一个货币对，你可以用95%的置信区间 来预测。但这也是运气使然。但75%是很容易的。
你说得很对，但你只描述了旅程的一部分。有一个延续，解决了你提到的缺点，但也有新的缺点被解决了，然后又有新的缺点今天还没有被解决。今天没有100%的非稳态过程的模型。
我们不要忘记按模式交易，在TA中他们称之为模式，在数学中它是分类。那里有其他的想法，但也有其他的困难，对于这些困难，今天还没有完整的解决方案。
从你的资料来看，你对GARCH很有能力。拿R来说，它包含rugarch包。集中精力，半年后，许多天真的想法就会消失，你将拥有这个工具。你将成为主流，你将收到许多来自知名公司在知名杂志上的出版物。此外，也许你会发现一个货币对，你可以用95%的置信区间 来预测。但这也是运气使然。但对于75%的人来说，这很容易。
你已经在GARCH上行动了。也许你可以为我们写一篇关于mql5的文章，我想很多交易者可能对它感兴趣。如：1）介绍-基本原则；2）发展阶段；3）现代发展（有足够的回顾+文献）。我还不是R的朋友，MATLAB是我的爱。
关于文章--还没有准备好，原来是很多黑色的工作。
我以前对matlab很熟悉。工具箱 "计量经济学"。支付，对金融市场的陌生，对工具的陌生分类。在大约三年的时间里，甚至没有接近R。
阿列克谢，请随意阅读
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html+ 附件文件