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Das ist das zweite Mal, dass Sie sagen, "wir sind angekommen", also entscheiden Sie sich, die Glättung entspricht in keiner Weise dem Konzept eines Trends, wie wir ihn verstehen.
Ich ziehe den Begriff "Glättung" dem Begriff "Trend" vor. Die Glättung hat in jedem Fall eine analytische Form und kann leicht extrapoliert werden
Den Händlern ist es egal, was die ökonometrische Sekte mag. Makler zahlen nicht für die Glättung, weil sie verzögert ist, d.h. vom gestrigen Tag. Und die Durchschnittsbildung führt zu hohen Aktienverlusten.
Wenn Sie für reibungslose Datenprognosen aus der eigenen Tasche zahlen oder zumindest Verluste ausgleichen, dann möchten wir das auch.
Den Händlern ist es egal, was die ökonometrische Sekte mag. Makler zahlen nicht für die Glättung, weil sie verzögert ist, d.h. vom gestrigen Tag. Und die Durchschnittsbildung führt zu hohen Aktienverlusten.
Wenn Sie aus eigener Tasche für geglättete Datenprognosen zahlen oder zumindest Verluste erstatten, dann würden wir das auch gerne tun.
Reschetow, lesen Sie einmal, was ich schreibe, sehen Sie sich mein Modell an, dessen Bedeutung selbst Ihnen klar ist.
Für andere, die diesen Thread lesen.
Die Hauptsache ist folgende: Wenn wir eine Notierung in Komponenten zerlegen, sei es mit Hilfe von Indikatoren, Regressionen, VS oder auf andere Weise, müssen wir in der Lage sein, zur Grundnotierung zurückzukehren, d.h. wenn wir alles addieren, in das wir sie zerlegt haben, müssen wir die Grundnotierung erhalten. Es sollte kein einziges Pip an Daten verloren gehen. Wie man das in der TA erreicht, weiß ich nicht. Wie man das in der Regression erreicht, habe ich in der Verzweigung gezeigt.
Ich war wie alle anderen und dachte, der Trend sei eine gerade Linie. Und dann habe ich mich gefragt, warum eine gerade Linie und nicht eine Kurve? Und ich habe schnell herausgefunden, dass sehr viele Leute sagen, es sei eine Kurve. Sofort verschwanden eine Menge Probleme. Denn wir interessieren uns für die Richtung des Trends am letzten Balken, und was vor 200 Balken passiert ist, spielt keine Rolle. Es lebe die Kurve!
darauf bestehen, die Gamma-Funktion anzunehmen
Reshetov, lesen Sie einmal, was ich schreibe, schauen Sie sich mein Modell an - seine Bedeutung ist auch für Sie zugänglich.
Für alle anderen, die diesen Thread lesen.
Das Wichtigste ist Folgendes: Wenn wir eine Notierung in ihre Bestandteile zerlegen, egal ob mit Hilfe von Indikatoren, Regressionen, NS oder einer anderen Methode, sollten wir in der Lage sein, zur ursprünglichen Notierung zurückzukehren, d.h. wenn wir alles addieren, in das wir sie zerlegt haben, sollten wir die ursprüngliche Notierung erhalten. Kein einziges Datenpixel sollte verloren gehen. Wie man das in der TA erreichen kann, weiß ich nicht. Wie man das in der Regression erreicht, habe ich in der Verzweigung gezeigt.
Sie sollten die Art der Funktionen angeben, die die Komponenten des Quotienten getrennt beschreiben, deshalb werden Sie nicht verstanden, jeder ist so gut darin, in Komponenten zu teilen, aber es ist schwierig, diese Teilung zu erklären.
Warum, habe ich erklärt. Ich kann es wieder tun.
Nehmen Sie einen Quotienten. Es gibt zwar einen Trend, aber wir können nichts über die Statistiken sagen - der Trend wird alle Statistiken überrollen.
Wir wählen den Trend durch Glättung von НР, nehmen einige Balken НР (4) und addieren dazu die Differenz zwischen dem Kotir und der Glättung.
Betrachten wir nun das Ergebnis dieser Regression. Wir sehen, dass der Trend (ACF) wieder bestehen bleibt. Noch einmal wie oben, aber für den Rückstand aus der ersten Regression.
Wir betrachten die Residuen der neuen, erweiterten Regression. Wir sehen, dass es keinen ACF gibt. Freuen wir uns und suchen wir nach ARCH - es sind einige Eigenschaften des ursprünglichen Quotienten, die zu Beginn nicht sichtbar waren. Das war's.
Ergebnis: Wir haben zwei Glättungen + zwei verschiedene Residuen nach der Glättung. Wenn wir sie zusammenzählen, erhalten wir das ursprüngliche Angebot, nicht einen Pip-Verlust. Darüber hinaus haben wir ARCH modelliert, wenn nötig, die nicht in Pips ausgedrückt wird, sondern war der ursprüngliche Quotient.
Ich habe es schon oft geschrieben. Das können Sie an der Formel sehen.
Nun, nur weil Sie es nicht wissen, heißt das nicht, dass andere es nicht wissen. Und es gibt keine Kluft zwischen TA und Ökonometrie.
Die meisten Leute spielen natürlich nur mit Bildern von Indikatoren, ohne die Formeln der Indikatoren überhaupt zu kennen. Aber wir scheinen hier Leute zu haben, die etwas von Mathematik verstehen...
Nur weil Sie es nicht wissen, heißt das nicht, dass andere es nicht wissen. Und es gibt keine Kluft zwischen TA und Ökonometrie.
Die meisten Leute spielen natürlich nur mit Bildern von Indikatoren, ohne die Formeln der Indikatoren zu kennen. Aber es gibt hier Leute, die die Mathematik verstehen...