Bayes'sche Regression - Hat jemand einen EA mit diesem Algorithmus erstellt? - Seite 20
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Haben Sie noch andere Lehrbücher? :)
Sie scheinen das Thema zu übersehen.
SanSanych hat die Frage nicht beantwortet, welche Residuen beim Testen des TC stationär sein sollten.
Anscheinend ist das ein großes Geheimnis... :)
Es ist kein Geheimnis... Ich habe nur das Wesentliche vergessen.
Das sollten Sie nicht vergessen - diese Körner der Wahrheit sollten Sie behalten!
Ich interessiere mich schon lange für die Frage der TK-Stabilität, bin dabei aber nur auf das Kriterium der "Passung" der TK zum Prüfling gestoßen.
Bei einem bestimmten Wert des Kriteriums gilt TC als arbeitsfähig und nicht arbeitsunfähig.
Offensichtlich ja, ich habe aus Lehrbüchern gelernt, die Sie nicht kennen. :)
Warum sind Sie an ARIMA interessiert?
Wenn Sie mit Abweichungen handeln, kann es sich um ARIMA handeln, aber Sie müssen immer noch die Stationarität der Reihe beweisen, auf die Sie dieses ARIMA anwenden. Und es gibt so eine knifflige Sache dort....
Und einige erfahrene Händler versuchen, Trends zu handeln, auf die sie ARIMA anwenden, d.h. sie sagen Abweichungen voraus und transformieren sie zurück auf den Trend.... und dann fangen sie an, über die Ökonometrie zu schimpfen.
Für diejenigen, die gerne mit Trends handeln, um genauer zu sein: nicht mit Trends, sondern mit absoluten Werten von Kotir (wahrscheinlich ein Level Breakdown oder so?).
Es gibt ein Paket namens Prognose. Es ist sehr bekannt und weit verbreitet. Ich habe es selbst benutzt, um den Absatz meiner eigenen Produkte zu prognostizieren.
Dieses Paket zerlegt also den Anfangskurs (ich möchte betonen - den Anfangskurs) in drei Teile: den Trend, die Abweichungen vom Trend und die zyklische Komponente. Dann sagt es diese drei Teile für n Schritte voraus und gibt das Ergebnis an.
Ich bin bereit, auch bei diesem Thema mitzuarbeiten. Wenn ich irgendwelche Entwicklungen feststelle, werde ich das so schnell wie möglich tun.
Dies ergibt sich unmittelbar aus der Nicht-Stationarität der ursprünglichen Reihe.
Setzen Sie sich, zwei.
Schreiben Sie ein paar Formeln für die fraglichen Entitäten (die einfachsten, nicht zu kompliziert) und versuchen Sie herauszufinden, was das Problem ist. Dann wissen Sie, wohin Sie Ihre Ironie bringen müssen.
Im MQL4-Forum lautete Ihr Satz: "Vorwärtsprüfung für einen TS, dessen Rückstand nicht stationär ist, ist Selbstbetrug... ".
Dies sollte nicht vergessen werden - diese Körnchen der Wahrheit sollten bewahrt werden!
Ich interessiere mich schon lange für die Frage der TK-Stabilität, bin dabei aber nur auf das Kriterium der "Passung" der TK zum Prüfling gestoßen.
Bei einem bestimmten Wert des Kriteriums gilt TC als arbeitsfähig und nicht arbeitsunfähig.
Ja, das habe ich... Ich weiß es nicht mehr...
Wenn es um den Prüfer geht, ist das meiner Meinung nach das Problem.
Wir nehmen eine Probe und verwenden den Tester, um zum Beispiel den Gewinnfaktor zu berechnen. Dann nehmen wir eine weitere Stichprobe und erhalten einen neuen Gewinnfaktorwert. Insgesamt erhalten wir zwei Zahlen. Sind zwei Zahlen die Grundlage für statistische Schlussfolgerungen? Diese Zahlen haben überhaupt keine Bedeutung.
Sie muss gelöst werden und wird anders gelöst.
Es wird eine Probe genommen. Aus dieser Stichprobe wird eine Teilmenge nach dem Zufallsprinzip ausgewählt und als Gewinnfaktor auf sie angerechnet. Dann wird wieder eine Zufallsstichprobe genommen und so weiter, zum Beispiel 1000 Mal. Sie erhalten 1000 Gewinnfaktoren. Dieser Satz kann bereits als Grundlage für statistische Schlussfolgerungen dienen.
Übrigens schließt diese Methode einen Prüfer nicht aus.