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Ich würde sagen, mehr als ein Suchmodell... aber oft läuft die Suche auf eine Passung hinaus...
Im Prinzip passt jeder Algorithmus... also je größer die Stichprobe bei der Suche nach einem Modell ist, desto besser (bei gleichem Fehler zum Beispiel)... und es lohnt sich, dem viel Aufmerksamkeit zu schenken...
Ich weiß nicht, was "Glaubwürdigkeit" ist, aber ich weiß, was Modellstabilität ist. Bei historischen Daten müssen Sie Modellstabilität erreichen.
Die Wahrscheinlichkeit, dass der Fehler den zugewiesenen Schwellenwert nicht überschreitet.
Ich verstehe einfach nicht, was Modellstabilität ist. Ich würde es zu schätzen wissen :)
Die Wahrscheinlichkeit, dass der Fehler den zugewiesenen Schwellenwert nicht überschreitet.
Wenn der Schwellenwert eine Konstante ist, was ist, wenn er nicht konstant ist, was ist, wenn er eine Zufallsvariable ist, was ist, wenn er eine nichtstationäre Zufallsvariable ist?
Ich verstehe einfach nicht, was Modellstabilität ist. Ich würde es zu schätzen wissen :)
Um eine glatte Linie zu erhalten, müssen Sie eine Reihe von Tests durchführen und eine Entscheidung auf der Grundlage dieser Tests treffen. Das kann ich hier nicht erklären. Brukow. Wie man den Dollarkurs vorhersagen kann.
Um eine glatte Linie zu erhalten, müssen Sie eine Reihe von Tests durchführen und sich für diese entscheiden. Das kann ich hier nicht erklären. Brukow. Wie man den Dollarkurs vorhersagen kann.
Können wir morgen weitermachen?
Sollen wir morgen weitermachen?
NS ist nicht bequem - Black Box, aber es gibt Amateure. Die Regression ist viel praktischer, da die Schätzung der Koeffizienten sofort eine Schätzung der Anpassung ergibt.
In den Rastern sind die Gewichte der Eingänge in einigen Paketen zu sehen... + ns ... was ohne Probleme neu übersetzt wird ... was in einer bestimmten Probe nicht benötigte Eingaben verwerfen kann und wird, usw... - keine Formel...
Regression ist einfacher... finden Sie, wonach Sie gefragt haben, nehmen Sie die Formel und verwenden Sie sie...
Ich bin mir nicht sicher, ob die Koeffizientenschätzung Aufschluss über die Passung gibt... es hängt viel vom Modell ab...
Was die Bewertung auf der Grundlage von Prescott betrifft, so habe ich bereits meine Meinung gesagt... das Vorhandensein von Prescott, nicht die Methode der Bewertung, ist falsch... meiner Meinung nach, natürlich...
Ich würde sagen, mehr als ein Suchmodell... aber oft läuft die Suche auf eine Passung hinaus...
Im Prinzip passt jeder Algorithmus... also je größer die Stichprobe bei der Suche nach einem Modell ist, desto besser (bei gleichem Fehler zum Beispiel)... und es lohnt sich, dem viel Aufmerksamkeit zu schenken...
Ich habe meine Meinung über die Prescott-Bewertung bereits gesagt... ich denke, dass die Prescott-Bewertung falsch ist, nicht die Bewertungsmethode... meiner Meinung nach natürlich... alles.
NS ist nicht handlich - Blackbox, aber es gibt Amateure. Die Regression ist viel praktischer, da die Schätzung des Koeffizienten sofort eine Schätzung der Anpassung ergibt.
Prescott kommt aus der Armut. Meiner Meinung nach ist das Ideal ein Wavelet. Aber das ist Matlab, ein riesiger Satz von Werkzeugen, aber er ist fragmentiert, und man muss verstehen, was man bauen muss, und das ist noch nicht der Fall.
))) auch das Wavelet strauchelt (der Körper überläuft)... alles ist nicht überall so einfach...
aber das Wichtigste, um Zeit zu sparen - es ist notwendig, die Modelle in den schwierigen Bereichen des Marktes zu testen - das heißt, an den Bruchstellen... das ist es, was uns am meisten interessiert (Diskontinuitäten)
über Pakete - das spielt keine Rolle - die Hauptsache ist, dass man Zeit spart - man macht eine Sache nach der anderen usw... Die Hauptsache ist, dass wir mehr Zeit für echte Tests haben...
und Matlab ist natürlich das leistungsfähigste Paket... + die Tatsache, dass die neuesten Algorithmen in der Regel dort erscheinen... aber ich benutze es nicht selbst...