트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2522

[Aleksey Nikolayev]

비밀 번호 :
시장의 구구단은 고정적이지 않음)

사인과 마찬가지로 전시 가치는 4에 이릅니다)

[Valeriy Yastremskiy]

Alexey Nikolaev # :

네.

아니요. j<k이면 COV(Yj,Yk)= COV(Yj,Yj+X(j+1)+..+Xk)= COV(Yj,Yj)+ COV(Yj, X(j+1)+ ..+Xk )=...

글쎄, 당신은 단지 대체해야합니다.

ACF = COV(Yj,Yk)/sqrt(   COV(Yj,Yj) *   COV(Yk,Yk) )= ( COV(Yj,Yj)+   COV(Yj,   X(j+1)+..+Xk   )) / 제곱미터(   COV(Yj,Yj) *   COV( Yj,Yj+X(j+1)+..+Xk , Yj,Yj+X(j+1)+..+Xk ) ) = ( COV(Yj,Yj)+   COV(Yj,   X(j+1)+..+Xk   )) / 제곱미터(   COV(Yj,Yj) *   코로나(   X(j+1)+..+Xk   ,   X(j+1)+..+Xk   ) ) = ...

COV 기능의 규칙과 더 혼동됨

[Aleksey Nikolayev]

발레리 야스트렘스키

글쎄, 당신은 단지 대체해야합니다.

ACF = COV(Yj,Yk)/sqrt(   COV(Yj,Yj) *   COV(Yk,Yk) )= ( COV(Yj,Yj)+   COV(Yj,   X(j+1)+..+Xk   )) / 제곱미터(   COV(Yj,Yj) *   COV( Yj,Yj+X(j+1)+..+Xk , Yj,Yj+X(j+1)+..+Xk ) ) = ( COV(Yj,Yj)+   COV(Yj,   X(j+1)+..+Xk   )) / 제곱미터(   COV(Yj,Yj) *   코로나(   X(j+1)+..+Xk   ,   X(j+1)+..+Xk   ) ) = ...

COV 기능의 규칙과 더 혼동됨

아니요, 대체하기에는 너무 이르다) 거기, 두 항 중 하나는 0입니다 (어느 것?) COV(Yj,Yj)==0 또는   COV(Yj,   X(j+1)+..+Xk   )==0? 각 인수에 대해 공분산의 선형성을 사용해야 하며 SB의 정의를 기억해야 합니다.

[Dmytryi Nazarchuk]

발레리 야스트렘스키

왜 그에게 먹이를 줍니까?

그가 순수한 이론가라는 것은 분명합니다. ACF SB는 실용적인 의미가 없다는 것이 분명합니다. 아무도 교과서를 탐구하고 오랫동안 잊혀진 강의를 기억할 필요가 없습니다....

[Aleksey Nikolayev]

Dmytryi Nazarchuk # :

왜 그에게 먹이를 줍니까?

그가 순수한 이론가라는 것은 분명합니다. ACF SB는 실용적인 의미가 없다는 것이 분명합니다. 아무도 교과서를 탐구하고 오랫동안 잊혀진 강의를 기억할 필요가 없습니다....

청포도)

[Evgeny Dyuka]

이반 부코
이 지점의 단골 여러분, 기계 학습, 작동하는 기성품의 성공이 있습니까?

그 가지가 가장 활발하게, 아주 맹렬하게 성장했습니다.

https://www.mql5.com/ru/blogs/post/746398#comment_26491969

[Valeriy Yastremskiy]

Alexey Nikolaev # :

아니요, 대체하기에는 너무 이르다) 거기, 두 항 중 하나는 0입니다 (어느 것?) COV(Yj,Yj)==0 또는   COV(Yj,   X(j+1)+..+Xk   )==0? 각 인수에 대해 공분산의 선형성을 사용해야 하며 SB의 정의를 기억해야 합니다.

Yj가 x의 나머지 합과 같지 않으면 두 번째는 0입니다. 하지만 동등할 수 있습니다. 단일 경우.

그리고 첫 번째는 1과 같습니다.

[Aleksey Nikolayev]

발레리 야스트렘스키
Yj가 x의 나머지 합과 같지 않으면 두 번째는 0입니다. 하지만 동등할 수 있습니다. 단일 경우.

예, SB의 정의에서 미래의 모든 증분은 현재 및 과거의 값과 독립적이므로 공분산은 모두 0입니다.

발레리 야스트렘스키

그리고 첫 번째는 1과 같습니다.

하나가 아니라 시간 j에 따라 증가하는 분산입니다. 백색 잡음 Xi의 분산을 d로 표시하면 COV(Yj,Yj)=j*d^2입니다. 이렇게 하려면 Yj를 X1+..+Xj의 합으로 표현하고 백색 잡음의 속성을 고려하여 계산해야 합니다.

결과적으로 치환 후 ACF=sqrt(min(j,k)/max(j,k)). 물론 내가 뭔가를 망치지 않는 한)

나는 여기에서 ACF SB의 주제를 닫을 것을 제안합니다. 그래서 실제 실습을 연습하는 특히 인상 깊은 실습 실무자들을 짜증나게 하지 않습니다)

[Valeriy Yastremskiy]

Alexey Nikolaev # :

예, SB의 정의에서 미래의 모든 증분은 현재 및 과거의 값과 독립적이므로 공분산은 모두 0입니다.

하나가 아니라 시간 j에 따라 증가하는 분산입니다. 백색 잡음 Xi의 분산을 d로 표시하면 COV(Yj,Yj)=j*d^2입니다. 이렇게 하려면 Yj를 X1+..+Xj의 합으로 표현하고 백색 잡음의 속성을 고려하여 계산해야 합니다.

결과적으로 치환 후 ACF=sqrt(min(j,k)/max(j,k)). 물론 내가 뭔가를 망치지 않는 한)

나는 여기에서 ACF SB의 주제를 닫을 것을 제안합니다. 그래서 실제 실습을 연습하는 특히 인상 깊은 실습 실무자들을 짜증나게 하지 않습니다)

예, 섞었습니다) 일반적으로 가장 좋아하는 오락은 테르베르의 공식을 샅샅이 뒤지는 것이 아니었습니다.) 슈뢰딩거에서는 어떻게든 기하급수적으로 이해하기 어렵습니다) 비록 이론도 아니지만)

[mytarmailS]

예브게니 듀카
https://www.mql5.com/ru/blogs/post/746398#comment_26491969

방송 을 어떻게 제3자 서비스로 만드나요? 어떻게 작동합니까? 어떻게 하면 될까요?