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Ich wage Ihnen zu versichern, dass Sie "mit dem Auge" nicht mit Sicherheit feststellen können, wo der M1 und wo die Wochen sind (z.B. für eine Serie von EURUSD). Aber die Verwendung des SPX, wird genau den Unterschied zwischen den verschiedenen TFs für dieses Zitat zeigen.
Was hat das mit Statistik zu tun? Die Leute haben beschlossen, dass man das nicht "mit dem Auge" erkennen kann, also ist es fraktal. Und dann fangen sie an zu theoretisieren. Malnenbrot und all die anderen Fraktalisten.
Übrigens zeigt selbst ein und derselbe Hurst-Wert unterschiedliche Werte für verschiedene Zeiträume. Selbst wenn diese Werte nicht sehr unterschiedlich sind, sind die Trends in der Regel sichtbar.
Wer weiß über die ISC-Optionen Bescheid?
Zum Beispiel die folgende Variante. Bestimmen Sie nach der ersten Berechnung die Ausreißer und verwenden Sie diese, um den Datenpunkten Gewichte zuzuweisen. Danach wiederholen wir die Berechnung unter Berücksichtigung der Gewichte.
Die Frage ist, wo wird dies kompetent beschrieben, um das Rad nicht neu zu erfinden?
Wer weiß über die ISC-Optionen Bescheid?
Zum Beispiel die folgende Variante. Nach der ersten Berechnung werden die Ausreißer ermittelt und die Datenpunkte anhand dieser Ausreißer gewichtet. Danach wiederholen wir die Berechnung unter Berücksichtigung der Gewichte.
Die Frage, wo es kompetent beschrieben wird, dass man ein Fahrrad nicht neu erfinden muss?
Dann ist es besser, die Standardabweichung zu berechnen und bei der erneuten Zählung die Punkte zu entfernen, deren Standardabweichung das 1,5-fache des Durchschnitts beträgt.
Dann ist es besser, die Standardabweichung zu berechnen und dann die Punkte zu entfernen, deren Standardabweichung das 1,5-fache des Mittelwerts beträgt.
Dies ist ein Extremfall dessen, worum ich gebeten habe. Was Sie vorschlagen, bedeutet, diesen Punkten Gewicht zu verleihen =0
Die Frage ist dieselbe, wo sie kompetent beschrieben wird?
Wer weiß über die ISC-Optionen Bescheid?
Zum Beispiel die folgende Variante. Nach der ersten Berechnung werden die Ausreißer ermittelt und die Datenpunkte anhand dieser Ausreißer gewichtet. Danach wiederholen wir die Berechnung unter Berücksichtigung der Gewichte.
Die Frage ist, wo es kompetent beschrieben wird, um das Rad nicht neu zu erfinden?
Warum? Es gibt Werte A, B und deren Konfidenzintervalle.
Und warum? Es gibt A- und B-Werte, und es gibt deren Konfidenzintervalle.
Ich nehme an, dass Sie durch die Einstellung der Gewichte eine glattere Variationsindexkurve erhalten können. Ich möchte es überprüfen. Ich kann natürlich auch einfach MA auferlegen, aber das ist nicht so interessant, obwohl wir vielleicht nicht nach zu komplizierten Wegen suchen sollten :)
Dies ist ein Extremfall dessen, worum ich gebeten habe. Was Sie vorschlagen, ist, diese Punkte zu gewichten =0
Die Frage ist dieselbe: Wo ist das intelligent beschrieben?
Ich weiß es nicht, wenn man davon ausgeht, dass ein gewisser Prozentsatz der Stichprobenpunkte aus der Stichprobe herausfällt und die Ergebnisse spürbar beeinflusst.
Sie können natürlich auch nach dem richtigen Prozentsatz der am weitesten entfernten Punkte suchen, aber mit RMS ist es einfacher.
Im Allgemeinen ist es das Gegenteil von dem, was Sie gesagt haben. Richtig ist es, nicht die quadrierte Abweichung als Gewicht zu nehmen, sondern den Kehrwert davon.
Hier stellt sich das Problem der Teilung durch 0.
Dann kann man sich den Koeffizienten als -- 1/(1 + KO) vorstellen.
Die wiederholte Zielfunktion wäre dann die folgende:
Nur die Ableitungen müssen von Hand neu berechnet werden.)Ich weiß es nicht, denn ich gehe davon aus, dass ein gewisser Prozentsatz der Stichprobenpunkte aus der Stichprobe herausfällt und sich spürbar auf die Ergebnisse auswirkt.
Sie können natürlich auch nach dem richtigen Prozentsatz der am weitesten entfernten Punkte suchen, aber das ist mit RMS einfacher.
Im Allgemeinen ist es das Gegenteil von dem, was Sie gesagt haben. Korrekt ist es, nicht die quadrierte Abweichung als Gewicht zu nehmen, sondern den Kehrwert davon.
Hier stellt sich das Problem der Teilung durch 0.
Dann kann man sich den Koeffizienten als -- 1/(1 + KO) vorstellen.
Die wiederholte Zielfunktion wäre dann die folgende:
Nur die Ableitungen müssen von Hand neu berechnet werden.)Ihre Version impliziert eine Summe von Koeffizienten ungleich 1. Ist das richtig? Wahrscheinlich ist es richtig, sie um ihre eigene Summe zu normalisieren.
(1/(1+KOi))/Summe(1/(1+KOi))
Ihre Option impliziert einen Koeffizienten, der nicht gleich 1 ist. Ist dies richtig? Es ist wahrscheinlich richtig, sie durch ihre eigene Summe zu normalisieren.
(1/(1+KOi))/Summe(1/(1+KOi))
Das ist in Ordnung, sie werden in der Zielfunktion verwendet, so dass ihre Normalisierung das Ergebnis nicht verändert.
Sie können das überprüfen, wenn Sie wollen.
Ich hoffe, Sie können die Ableitungen ableiten?
Das ist in Ordnung, sie werden in der Zielfunktion verwendet, so dass die Rationierung das Ergebnis nicht verändert.
Sie können das überprüfen, wenn Sie wollen.
Ich hoffe, Sie können die Ableitungen ableiten?
sicher :)