Teoría de los flujos aleatorios y FOREX - página 76
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Por primera vez no estoy de acuerdo contigo, no funciona en Forex: si entras en el mercado cada vez por una señal de TS, entonces cualquier sistema se venderá en un plano
imho: sus expectativas coincidieron con un buen desarrollo - de lo contrario usted (un adulto sensato) no habría lanzado esas capturas de pantalla
Espero no haberte hecho daño, yo soy igual cuando comercio, pero ahora me tomo en serio cada operación y trato de entender en qué pensaba psicológicamente y en qué pensaba sobriamente.
... tratando de averiguar dónde había psicología y dónde había cálculo sobrio
Por primera vez no estoy de acuerdo contigo, no funciona en forex: si entras en el mercado cada vez por una señal de TS, cualquier sistema se venderá durante un flat
....Dejo un enlace útil al filtro Kalman, para que no se pierda. Espero que ayude a aquellos que quieren entender Kalman, y cómo aplicarlo al mercado aquí en el hilo se ha escrito durante mucho tiempo
http://habrahabr.ru/post/140274/
Dejo un enlace útil al filtro Kalman, para que no se pierda. Espero que esto ayude a los que quieran entender el Kalman, y la forma de aplicarlo al mercado está explicada en el hilo desde hace tiempo.
http://habrahabr.ru/post/140274/
¡Viva! ¡Y no en la casa de baños! Hace tiempo que no te veo. De alguna manera me encontré con sus señales gratuitas en instaforex. Creo que tiene un sitio web en alguna parte.
Dejo un enlace útil al filtro Kalman, para que no se pierda. Espero que sirva de ayuda a los que quieran entender el Kalman, y la forma de aplicarlo al mercado ya está explicada en el hilo desde hace tiempo.
http://habrahabr.ru/post/140274/
Cristo, ¡incluso gente como Prival demuestra un nivel de ignorancia fenomenal!
El uso del filtro de Kalman es un modelo de espacio de estados. No puedes prescindir de Kalman.
Para todo esto hay una matemática preparada, por ejemplo, EVews.
Adjunto un resumen de los paquetes de R sobre el tema de la rama. Hay que utilizar bicicletas ya hechas, no reinventarlas. Y discute el uso de material de venta al público.
Dios, ¡incluso gente como Prival demuestra un nivel de ignorancia fenomenal!
El uso de un filtro Kalman es un modelo de espacio de estado. No hay ningún lugar sin Kalman.
Para todo esto hay matemáticas ya hechas, por ejemplo, EVews.
Adjunto un resumen de los paquetes de R sobre el tema de la rama. Hay que utilizar bicicletas ya hechas, no reinventarlas. Y discute el uso de material de venta al público.
A grandes rasgos, para demostrar la multiplicación 4 x 5.
dibujaste cinco filas de gavillas de 4 en una fila y les pediste que calcularan que son 20.
El autor sabe que hay una calculadora, un excel y un matlab...
¿No has entendido de qué iba el artículo? El artículo explica el principio en los dedos.
A grandes rasgos, para demostrar la multiplicación de 4 x 5
dibujó 5 filas de gavillas de 4 piezas en una fila y ofreció calcular que hay 20.
El autor sabe que hay una calculadora, y Excel, y matlab...
Lo entiendo todo perfectamente.
En el artículo se habla del filtro de Kalman como tal, que es el que tiene una aplicación más amplia.
Digo, ya hay un código preparado para aplicar este filtro a un cociente y se puede y debe discutir los resultados de aplicar este código preparado a los cocientes, en lugar de leer artículos científicos y cognitivos con un tema distinto a los cocientes. Entiéndase, todo lo que se sabe de Kalman aplicado a la economía desde hace 30 o 40 años: ventajas e inconvenientes, ámbitos, limitaciones, formación de dichas matrices, etc. - es un código preparado con instrucciones para su aplicación específica a los datos económicos.
Por supuesto, es posible leer un artículo y, después de hurgarse la nariz, inventarse otra bicicleta con ejercicios de columna o una calculadora. No sé si Excel o Matlab tienen código preparado, pero los paquetes que he mencionado tienen código preparado para la aplicación de modelos, de los que el filtro de Kalman forma parte. Coges un cotier, tomas un modelo con parámetros por defecto y ves lo que obtienes sin pensar en el funcionamiento interno de Kalman. Y si no estás contento con el resultado, empiezas a profundizar en los ajustes del modelo. Es un nivel más. Pero se nos ofrece leer sobre el filtro de Kalman, e incluso con un ejemplo que no tiene nada que ver con los kotirs. Y esto es fundamental ya que los kotirs son siempre no estacionarios y para series temporales no estacionarias el filtro de Kalman es especialmente bueno.
Lo entiendo todo perfectamente.
En el artículo se habla del filtro de Kalman como tal, que es el que tiene una aplicación más amplia.
Digo, ya hay un código preparado para aplicar este filtro a un cociente y se puede y debe discutir los resultados de aplicar este código preparado a los cocientes, en lugar de leer artículos científicos y cognitivos con un tema distinto a los cocientes. Entiéndase, todo lo que se sabe de Kalman aplicado a la economía desde hace 30 o 40 años: ventajas e inconvenientes, ámbitos, limitaciones, formación de dichas matrices, etc. - es un código preparado con instrucciones para su aplicación específica a los datos económicos.
Por supuesto, es posible leer un artículo y, después de hurgarse la nariz, inventarse otra bicicleta con ejercicios de columna o una calculadora. No sé si Excel o Matlab tienen código preparado, pero los paquetes que he mencionado tienen código preparado para la aplicación de modelos, de los que el filtro de Kalman forma parte. Coges un cotier, tomas un modelo con parámetros por defecto y ves lo que obtienes sin pensar en el funcionamiento interno de Kalman. Y si no estás contento con el resultado, empiezas a profundizar en los ajustes del modelo. Es un nivel más. Pero se nos ofrece leer sobre el filtro de Kalman, e incluso con un ejemplo que no tiene nada que ver con kotirs. Y esto es fundamental ya que los kotirs son siempre no estacionarios y para series temporales no estacionarias el filtro de Kalman es especialmente bueno.
Dios, ¡incluso gente como Prival muestra un nivel de ignorancia fenomenal!
El uso de un filtro Kalman es un modelo de espacio de estado. No hay ningún lugar sin Kalman.
Para todo esto hay matemáticas ya hechas, por ejemplo, EVews.
Adjunto un resumen de los paquetes de R sobre el tema de la rama. Hay que utilizar bicicletas ya hechas, no reinventarlas. Y discute el uso de material de venta al público.