라인 A - 최대값은 항상 회귀선 위에 있습니다. 추세선의 변동이 강할수록 대차 대조표가 손실이 발생하지 않은 경우 180도까지, 손실이 발생한 경우 270까지 더 강하게 움직입니다.
두 각도의 비교를 통해 균형 역학의 안정성을 평가할 수 있습니다. 이는 잔액의 조건부 선형 성장에 비해 가격이 얼마나 변동했는지 알려줍니다. 또한 기대 행렬을 계획하고 이에 대한 이상적인 선형 균형(목표가 아닌 것)을 구축하여 같은 방식으로 편차를 계산할 수도 있습니다.
파란색 선은 새로운 회귀 추세선입니다.
눈으로 선을 그리는 것이 아니라 공식으로 선을 그리는 것이 좋습니다. 최대 지점을 제외하고 선을 취하고 스프레드 (불안정성)를 늘리면 회귀 선은 동일하게 유지 될 것이라고 생각합니다. 그러나 안정성은 떨어질 것입니다.
사람들에게 아이디어를 말하면 테스트도 하지 않고 바로 칭찬을 시작하는 것이 이 스레드에 항상 있는 일입니다.
나는 그것을 칭찬하지 않았고 결과가 분명하지 않기 때문에 의심을 표명했습니다. 그래프에서 원래 선의 확산을 늘리지 않고 완전히 다른 선을 그렸습니다.
확실히 첫 번째 회귀 선은 정확히 확산을 늘리면 그래프의 하나 이상의 변형에 해당합니다. 예를 들어, 각 지점이 회귀선보다 높으면 그 거리의 10%를 더하고 낮으면 빼는 식입니다. 5, 20, 30% 등의 다른 변형은 안정성은 다르지만 거의 또는 정확히 동일한 회귀선을 가진 많은 변형을 제공합니다. 이것이 바로 그 방법입니다:
최대점을 제외하고 아래에서 보정하여 선이 정확히 일치하도록 만들어야 합니다. 나는 당신이 그것을 찾을 수 있다고 확신합니다. 글쎄, 나는 그렇게하지 않을 것입니다. 앞서 표현한 명백한 변형을 다루겠습니다.
결론은 분명하지 않습니다. 기하학 문제와 같은 증명이 있나요?
직선으로부터 각 점의 편차가 명백한 옵션입니다. 지금은 이 방법을 기본으로 사용하겠습니다.
A-최대선은 항상 회귀선 위에 있습니다. 추세선의 변동이 강할수록 잔고가 손실되지 않은 경우 180도까지, 잔고가 손실된 경우 270도까지 더 강하게 움직입니다.
두 각도를 비교하면 밸런스 역학의 안정성을 평가할 수 있습니다. 이는 잔액의 조건부 선형 성장에 비해 가격이 얼마나 변동했는지 알려줍니다. 또한 기대 행렬을 계획하고 이에 대한 이상적인 선형 균형(목표가 아닌 것)을 설정하고 같은 방식으로 편차를 계산할 수도 있습니다.
파란색 선은 새로운 회귀 추세선입니다.
라인 A - 최대값은 항상 회귀선 위에 있습니다. 추세선의 변동이 강할수록 대차 대조표가 손실이 발생하지 않은 경우 180도까지, 손실이 발생한 경우 270까지 더 강하게 움직입니다.
두 각도의 비교를 통해 균형 역학의 안정성을 평가할 수 있습니다. 이는 잔액의 조건부 선형 성장에 비해 가격이 얼마나 변동했는지 알려줍니다. 또한 기대 행렬을 계획하고 이에 대한 이상적인 선형 균형(목표가 아닌 것)을 구축하여 같은 방식으로 편차를 계산할 수도 있습니다.
파란색 선은 새로운 회귀 추세선입니다.
최대 지점을 제외하고 선을 취하고 스프레드 (불안정성)를 늘리면 회귀 선은 동일하게 유지 될 것이라고 생각합니다. 그러나 안정성은 떨어질 것입니다.
눈으로 선을 그리는 것이 아니라 공식으로 선을 그리는 것이 좋습니다.
최대 점을 제외하고 선을 취하고 확산 (불안정성)을 높이면 회귀 선은 동일하게 유지 될 것이라고 생각합니다. 그러나 안정성은 떨어질 것입니다.
그것은 항상이 주제에 있습니다. 사람들에게 아이디어를 말하고 테스트하지 않고 즉시 칭찬하기 시작합니다.
사람들에게 아이디어를 말하면 테스트도 하지 않고 바로 칭찬을 시작하는 것이 이 스레드에 항상 있는 일입니다.
나는 그것을 칭찬하지 않았고 결과가 분명하지 않기 때문에 의심을 표명했습니다.
그래프에서 원래 선의 확산을 늘리지 않고 완전히 다른 선을 그렸습니다.
확실히 첫 번째 회귀 선은 정확히 확산을 늘리면 그래프의 하나 이상의 변형에 해당합니다. 예를 들어, 각 지점이 회귀선보다 높으면 그 거리의 10%를 더하고 낮으면 빼는 식입니다. 5, 20, 30% 등의 다른 변형은 안정성은 다르지만 거의 또는 정확히 동일한 회귀선을 가진 많은 변형을 제공합니다.
이것이 바로 그 방법입니다:
최대점을 제외하고 아래에서 보정하여 선이 정확히 일치하도록 만들어야 합니다. 나는 당신이 그것을 찾을 수 있다고 확신합니다. 글쎄, 나는 그렇게하지 않을 것입니다. 앞서 표현한 명백한 변형을 다루겠습니다.
결과가 명확하지 않기 때문에 칭찬한 것이 아니라 의구심을 표현한 것입니다.
그래프에서 원래 선의 폭을 늘리지 않고 완전히 다른 선을 그렸습니다.
나는 당신의 기준에 따라 최대 값과 더 큰 스윙의 우연의 일치에 따라 그렸습니다. 무엇이 잘못되었는지 모르겠습니다.
스프레드를 정확히 늘리면 첫 번째 회귀선은 그래프의 하나 이상의 변형에 해당합니다.
당연히 -이 방법은 상대적인 추정치 만 제공하며 균형 차트 움직임의 복원을 의미하지는 않습니다.
예를 들어, 각 지점이 회귀선보다 높으면 그 거리의 10%를 더하고 낮으면 빼는 방식입니다. 5,20,30% 등의 다른 옵션은 안정성은 다르지만 거의 또는 정확히 동일한 회귀선을 가진 많은 변형을 제공합니다.
명확성을 위해 +30%와 -30%를 추가했는데, 최대값까지 평행선이 있는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 아쿠아 회귀는 검은색을 교차하므로 더 작은 정도를 가지며 균형이 더 좋습니다.
최대 지점을 제외하고는 선이 정확히 일치하도록 아래에서 보정 할 필요가 있습니다. 나는 당신이 그것을 찾을 수 있다고 확신합니다. 글쎄, 나는 그것을하지 않을 것이다. 나는 앞서 표현한 명백한 옵션을 다룰 것입니다.
원하는대로하세요-자신의 버전이 항상 더 좋습니다.
나는 효과적인 간단한 방법을 생각해 냈습니다. 아마도 최고는 아니지만 꽤 효과가 있습니다.
균형을 0에서 만들면 아쿠아가 더 좋다는 것을 알 수 있습니다. 최대 선의 각도가이를 보여주고 회귀 선은 거의 평행합니다.
나는 당신의 기준에 따라 최대 변동과 더 큰 변동의 우연의 일치라는 기준에 따라 그렸습니다. 무엇이 잘못되었는지 모르겠습니다.
당연히 -이 방법은 상대적인 추정치 만 제공하며 균형 차트 움직임의 복원을 의미하지는 않습니다.
명확성을 위해 +30%와 -30%를 추가했는데, 최대 평행선이 있는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 아쿠아 회귀는 검은색을 교차하므로 정도가 더 작아서 균형이 더 좋습니다.
원하는 대로 하세요 - 자신만의 변형이 항상 더 좋습니다.
나는 효과적인 간단한 방법을 생각해 냈습니다. 아마도 최고는 아니지만 꽤 효과가 있습니다.
균형을 0에서 만들면 아쿠아가 더 좋다는 것을 알 수 있습니다. 최대 선의 각도가 그것을 보여주고 회귀 선은 거의 평행합니다.
두 번째 선을 위쪽으로 이동했습니다. 그리고 더 강한 스프레드를 제안했습니다(그림 참조). 회귀선 위에 있는 것은 더 높게, 아래에 있는 것은 더 낮게(더 높게) 만들어야 합니다.
하지만 저는 필요 없습니다. 본인이 관심이 있는 경우에만...
그리고 다시 두 단어로 설명해 주시겠습니까? )
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그들 자신의 샤프와 소르티노 발명) 블랙 잭 및 기타 필요한)
두 번째 라인을 위로 이동했습니다. 더 강한 스프레드를 제안했습니다(그림 참조). 회귀선 위에 있는 것은 더 높아야 하고(그렇게 했습니다), 아래에 있는 것은 더 낮아야 합니다(또한 더 높게 했습니다).
그러나 나는 필요하지 않습니다. 자신이 관심이있는 경우에만 ...
나는 당신이 쓴대로 정확히했습니다.