Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2522
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Das Multiplikationstableau auf dem Markt ist nicht stationär)
Wie ein Sinus mit einem Kriegswert von vier)
Ja.
Nein. Wenn j<k ist, dann ist COV(Yj,Yk)= COV(Yj,Yj+X(j+1)+..+Xk)= COV(Yj,Yj)+ COV(Yj, X(j+1)+..+Xk)=.
Dann müssen Sie sie eben ersetzen.
ACF = COV(Yj,Yk)/sqrt(COV(Yj,Yj)*COV(Yk,Yk))= (COV(Yj,Yj)+COV(Yj,X(j+1)+..+Xk)) / sqrt(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)) / sqrt(COV(Yj,Yj)*COV(X(j+1)+..+Xk,X(j+1)+..+Xk)) = ...
Ich komme mit den Regeln der COV-Funktion durcheinander
Nun, dann müssen Sie sie eben ersetzen.
ACF = COV(Yj,Yk)/sqrt(COV(Yj,Yj)*COV(Yk,Yk))= (COV(Yj,Yj)+COV(Yj,X(j+1)+...+Xk)) / sqrt(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)) / sqrt(COV(Yj,Yj)*COV(X(j+1)+..+Xk,X(j+1)+..+Xk)) = ...
Außerdem verwirren mich die Regeln der Funktion COV
Nee, früh ersetzen) Dort ist einer der beiden Terme Null (welcher?) COV(Yj,Yj)==0 oderCOV(Yj,X(j+1)+...+Xk)==0? Sie müssen die Linearität der Kovarianz für jedes Argument ausnutzen und sich die Definition von SB in Erinnerung rufen)
Warum füttern Sie ihn?
Es ist klar, dass er ein reiner Theoretiker ist, es ist klar, dass die ACF SB keine praktische Bedeutung hat - niemand braucht nur in Lehrbüchern zu wühlen und längst vergessene Vorlesungen aufzurufen....
Warum füttern Sie ihn?
Offensichtlich ist er ein reiner Theoretiker, offensichtlich hat die ACF SB keine praktische Relevanz - niemand braucht nur in Lehrbüchern zu wühlen und sich an längst vergessene Vorlesungen zu erinnern....
grüne Weintrauben)
Meine Herren, Stammgäste dieses Threads, sagen Sie mir, ob es Erfolge beim maschinellen Lernen gibt, fertige Produkte, die funktionieren?
Nee, ersetze früh) Es gibt einen von zwei Summanden Null (welcher?) COV(Yj,Yj)==0 oderCOV(Yj,X(j+1)+...+Xk)==0? Wir müssen die Linearität der Kovarianz für jedes Argument ausnutzen und uns an die Definition von SB) erinnern
Die zweite ist gleich Null, wenn Yj nicht gleich der restlichen Summe von x ist. Sie kann aber auch gleich sein. Im Einzelfall.
Ja, aus der Definition von SB geht hervor, dass alle Inkremente in der Zukunft unabhängig von den Werten in der Gegenwart und in der Vergangenheit sind und daher alle Kovarianzen gleich Null sind.
Nicht eine, sondern die mit der Zeit j zunehmende Varianz. Wenn wir mit d die Varianz des weißen Rauschens Xi bezeichnen, dann istCOV(Yj,Yj)=j*d^2. Dazu wird Yj als Summe von X1+...+Xj dargestellt und unter Berücksichtigung der Eigenschaften des weißen Rauschens berechnet.
Daraus ergibt sich nach der Substitution: ACF=sqrt(min(j,k)/max(j,k)). Wenn ich nicht irgendetwas vermasselt habe, versteht sich).
Ich schlage vor, das Thema ACF SB hier abzuschließen, um besonders beeindruckbare Praktiker nicht nervös zu machen)
Ja, aus der Definition von SB geht hervor, dass alle Inkremente in der Zukunft unabhängig von den Werten in der Gegenwart und in der Vergangenheit sind und daher die Kovarianzen alle null sind.
Nicht eine, sondern die mit der Zeit j zunehmende Varianz. Wenn wir mit d die Varianz des weißen Rauschens Xi bezeichnen, dann istCOV(Yj,Yj)=j*d^2. Dazu wird Yj als Summe von X1+...+Xj dargestellt und unter Berücksichtigung der Eigenschaften des weißen Rauschens berechnet.
Daraus ergibt sich nach der Substitution: ACF=sqrt(min(j,k)/max(j,k)). Wenn ich nicht irgendetwas vermasselt habe, versteht sich).
Ich schlage vor, das Thema ACF SB hier abzuschließen, um nicht besonders beeindruckbare Praktiker nervös zu machen)
https://www.mql5.com/ru/blogs/post/746398#comment_26491969
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