El modelo de regresión de Sultonov (SRM): pretende ser un modelo matemático del mercado. - página 9
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
¿Dónde encontramos un cociente con un residuo distribuido normalmente? Sólo podemos inventarlo, pero no consideramos ese caso aquí.
Los residuos son la diferencia entre el valor previsto y el valor real. Aquí se calcula el error, de hecho se analizan los residuos. Pero estás contando los residuos acumulados y tienes que mirar toda la distribución.
¿Dónde encontramos un cociente con un residuo distribuido normalmente? Sólo podemos inventarlo, pero no consideramos ese caso aquí.
Eso es un error. Si suavizamos una línea recta, será no estacionaria, pero si 18? En cualquier caso, en el suavizado HP el residuo es muy a menudo estacionario (no siempre).
Bueno, para ser más precisos, las sobras siguen siendo normales)))
Al principio, para mantener a las ovejas a salvo y a los lobos bien, tomemos este postulado como un axioma y olvidemos el problema temporalmente, no hay otra salida. Estamos ante un mercado no estacionario, anormal, no determinista, ...., no identificado. Acerquémonos a ella por sus propios métodos.
¿Te refieres al método de los pinchazos?
No, es normal.
Lo normal es un punto y lo estacionario es un proceso. Al hacer estas distinciones consigo una dinámica.
Ahora no recuerdo que se haya comprobado la normalidad del resto, pero la prueba de raíz unitaria prospera.
No es una buena idea. Si suavizas una línea recta, será inestable, pero si suavizas 18? En cualquier caso, al suavizar HP, muy a menudo el residuo es estacionario (no siempre).
Al principio, para mantener a las ovejas a salvo y a los lobos bien, tomemos este postulado como un axioma y olvidemos el problema temporalmente, no hay otra salida. Estamos ante un mercado no estacionario, anormal, no determinista, ...., no identificado. Acerquémonos a ella por sus propios métodos.
Naturalmente.
¿Estás sugiriendo el método de los pinchazos?
Si se suaviza utilizando (18), no será posible que el sistema rechace esta técnica debido al uso repetido del mismo patrón, pero vale la pena intentarlo.
18 es una fórmula analítica. Calculamos los valores de la función con ella y tomamos la diferencia con el cociente. Obtenemos el error de alisado. Empecemos a trabajar con este error. ¿O me he perdido algo?
Lo normal es un punto y lo estacionario es un proceso. Al hacer estas distinciones consigo una dinámica.
No recuerdo ahora que se comprueba la normalidad del residuo, pero la prueba de raíz unitaria prospera.
Si el modelo de regresión elegido describe bien la dependencia real, los residuos deberían ser variables aleatorias independientes distribuidas normalmente con media cero, y no debería haber ninguna tendencia en sus valores.
¿Qué tipo de estacionalidad hay?
P.D. He estado con los mamuts, vuelvo, vuelvo contigo...