Zufallsstromtheorie und FOREX - Seite 76
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Leider bin ich zum ersten Mal mit Ihnen nicht einverstanden, es funktioniert nicht in Forex: Wenn Sie den Markt jedes Mal durch ein TS-Signal eingeben, dann wird jedes System in einem flachen verkaufen
imho: Ihre Erwartungen trafen auf eine gute Entwicklung - sonst hätten Sie (ein vernünftiger Erwachsener) nicht mit diesen Screenshots um sich geworfen
Ich hoffe, ich habe Ihnen nicht wehgetan, ich bin genauso, wenn ich handle, aber jetzt nehme ich jeden Handel ernst und versuche zu verstehen, wo ich psychologisch und wo ich nüchtern gedacht habe.
... herauszufinden, wo es Psychologie und wo nüchterne Berechnung gab
Leider stimme ich zum ersten Mal nicht mit Ihnen überein, es funktioniert nicht im Forex: wenn Sie jedes Mal durch ein TS-Signal in den Markt einsteigen, wird jedes System während eines Flats ausverkaufen
....Ich hinterlasse einen nützlichen Link zum Kalman-Filter, damit er nicht verloren geht. Ich hoffe, es wird helfen, diejenigen, die zu verstehen, Kalman wollen, und wie man es auf den Markt hier im Thread wurde für eine lange Zeit geschrieben werden
http://habrahabr.ru/post/140274/
Ich hinterlasse einen nützlichen Link zum Kalman-Filter, damit er nicht verloren geht. Ich hoffe, dass dies denjenigen helfen wird, die Kalman verstehen wollen, und wie man es auf den Markt anwendet, wurde in diesem Thread schon lange erklärt.
http://habrahabr.ru/post/140274/
Lebendig! Und nicht im Badehaus! Hab dich lange nicht mehr gesehen. Irgendwie bin ich auf Ihre kostenlosen Signale auf Instaforex gestoßen. Ich glaube, Sie haben irgendwo eine Website.
Ich hinterlasse einen nützlichen Link zum Kalman-Filter, damit er nicht verloren geht. Ich hoffe, es hilft denen, die Kalman verstehen wollen, und wie man es auf den Markt anwendet, wurde in diesem Thread schon lange erklärt.
http://habrahabr.ru/post/140274/
Mein Gott, selbst Leute wie Prival beweisen ein phänomenales Maß an Unwissenheit!
Die Verwendung des Kalman-Filters ist ein Zustandsraummodell. Sie können auf Kalman nicht verzichten.
Für all dies gibt es eine fertige Mathematik, z.B. EVews.
Ich füge eine Übersicht von R-Paketen zum Thema des Zweigs bei. Sie sollten fertige Fahrräder verwenden und sie nicht neu erfinden. Und diskutieren Sie über die Verwendung von Standardprodukten.
Mein Gott, selbst Leute wie Prival beweisen ein phänomenales Maß an Unwissenheit!
Die Verwendung eines Kalman-Filters ist ein Zustandsraummodell. Ohne Kalman gibt es nichts mehr.
Für all dies gibt es fertige Mathematik, z.B. EVews.
Ich füge eine Übersicht von R-Paketen zum Thema des Zweigs bei. Sie sollten fertige Fahrräder verwenden und sie nicht neu erfinden. Und diskutieren Sie über die Verwendung von Standardprodukten.
Grob gesagt, um die Multiplikation 4 x 5 zu demonstrieren.
Sie haben fünf Reihen von 4er-Garnituren in einer Reihe gezeichnet und sie gebeten, zu berechnen, dass es 20 davon gibt.
Der Autor weiß, dass es einen Taschenrechner, ein Excel und ein Matlab gibt...
Haben Sie nicht verstanden, worum es in dem Artikel ging? Der Artikel erklärt das Prinzip an den Fingern.
Grob gesagt, um die Multiplikation von 4 x 5
zu demonstrieren, haben Sie 5 Reihen von 4er-Scheiben in einer Reihe gezeichnet und angeboten, zu berechnen, dass es 20 sind.
Der Autor weiß, dass es einen Taschenrechner und Excel und Matlab gibt...
Ich verstehe alles perfekt.
In diesem Artikel wird der Kalman-Filter als solcher behandelt, der die breiteste Anwendung hat.
Ich sage, es gibt bereits einen vorgefertigten Code, um diesen Filter auf einen Quotienten anzuwenden, und man kann und sollte die Ergebnisse der Anwendung dieses vorgefertigten Codes auf Quotienten diskutieren, anstatt wissenschaftliche und kognitive Artikel mit einem anderen Themenbereich als Quotienten zu lesen. Verstehen Sie alles, was seit 30 oder 40 Jahren über die Anwendung von Kalman in der Wirtschaft bekannt ist: Vor- und Nachteile, Bereiche, Grenzen, Bildung der genannten Matrizen usw. - ist ein fertiger Code mit Anweisungen für die Anwendung speziell auf Wirtschaftsdaten.
Natürlich ist es möglich, einen Artikel zu lesen und, nachdem man sich in der Nase gebohrt hat, ein anderes Fahrrad mit Säulenübungen oder einen Taschenrechner zu erfinden. Ich weiß nicht, ob Excel oder Matlab über vorgefertigten Code verfügen, aber die von mir genannten Pakete haben vorgefertigten Code für die Anwendung von Modellen, zu denen auch der Kalman-Filter gehört. Man nimmt ein Kotier, ein Modell mit Standardparametern und schaut, was dabei herauskommt, ohne sich Gedanken über die Funktionsweise von Kalman zu machen. Und wenn man mit dem Ergebnis nicht zufrieden ist, beginnt man, sich mit den Modelleinstellungen zu beschäftigen. Es ist einfach eine andere Ebene. Aber man bietet uns an, über den Kalman-Filter zu lesen, und das sogar mit einem Beispiel, das nichts mit Kotirs zu tun hat. Dies ist von grundlegender Bedeutung, da Kotirs immer nicht stationär sind und der Kalman-Filter für nicht stationäre Zeitreihen besonders gut geeignet ist.
Ich verstehe alles perfekt.
Der Artikel behandelt den Kalman-Filter als solchen, der die breiteste Anwendung hat.
Ich sage, es gibt bereits einen vorgefertigten Code, um diesen Filter auf einen Quotienten anzuwenden, und man kann und sollte die Ergebnisse der Anwendung dieses vorgefertigten Codes auf Quotienten diskutieren, anstatt wissenschaftliche und kognitive Artikel mit einem anderen Themenbereich als Quotienten zu lesen. Verstehen Sie alles, was seit 30 oder 40 Jahren über die Anwendung von Kalman in der Wirtschaft bekannt ist: Vor- und Nachteile, Bereiche, Grenzen, Bildung der genannten Matrizen usw. - ist ein fertiger Code mit Anweisungen für die Anwendung speziell auf Wirtschaftsdaten.
Natürlich ist es möglich, einen Artikel zu lesen und, nachdem man sich in der Nase gebohrt hat, ein anderes Fahrrad mit Säulenübungen oder einen Taschenrechner zu erfinden. Ich weiß nicht, ob Excel oder Matlab über vorgefertigten Code verfügen, aber die von mir genannten Pakete haben vorgefertigten Code für die Anwendung von Modellen, zu denen auch der Kalman-Filter gehört. Man nimmt ein Kotier, ein Modell mit Standardparametern und schaut, was dabei herauskommt, ohne sich Gedanken über die Funktionsweise von Kalman zu machen. Und wenn man mit dem Ergebnis nicht zufrieden ist, beginnt man, sich mit den Modelleinstellungen zu beschäftigen. Es ist einfach eine andere Ebene. Aber man bietet uns an, über den Kalman-Filter zu lesen, und das sogar mit einem Beispiel, das nichts mit Kotirs zu tun hat. Dies ist von grundlegender Bedeutung, da Kotirs immer nicht stationär sind und der Kalman-Filter für nicht stationäre Zeitreihen besonders gut geeignet ist.
Meine Güte, selbst Leute wie Prival zeigen ein phänomenales Maß an Unwissenheit!
Die Verwendung eines Kalman-Filters ist ein Zustandsraummodell. Ohne Kalman gibt es nichts mehr.
Für all dies gibt es fertige Mathematik, z.B. EVews.
Ich füge eine Übersicht von R-Paketen zum Thema des Zweigs bei. Sie sollten fertige Fahrräder verwenden und sie nicht neu erfinden. Und diskutieren Sie über die Verwendung von Standardprodukten.