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La gente scrive sempre qualcosa ))) Ma non è sempre chiaro perché.... apparentemente sanno solo scrivere....))))
Gli articoli pubblicati sono un prerequisito per i dottorati e simili. Quindi scrivono per una zecca))
Sospetti di ostentazione a parte.
Questa è la prima volta che ho visto un articolo che offre un uso concreto di TF multipli invece di blah blah da AA.
L'ho letto)
Mi scusi, ma l'articolo non regge alle critiche. In primo luogo, non ho visto una parola sul controllo della significatività statistica delle deviazioni ottenute dall'ipotesi nulla. In secondo luogo, le deviazioni stesse sono così trascurabili che esiterei a parlare di qualsiasi risultato positivo dello "studio"... In breve, mi sembra che il tizio della Bundesbank stesse per difendersi, così ha scritto un articolo con l'aiuto di 2 dei suoi amici))))
L'ho letto)
Mi scusi, ma l'articolo non regge alle critiche. In primo luogo, non ho visto una parola sul controllo della significatività statistica delle deviazioni ottenute dall'ipotesi nulla. In secondo luogo, le deviazioni stesse sono così trascurabili che esiterei a parlare di qualsiasi risultato positivo dello "studio"... In breve, mi sembra che il tizio della Bundesbank stesse per difendersi, così ha scritto un articolo con l'aiuto di 2 dei suoi amici))))
Dipende da dove si trova lo stovepipe. Se Elder, allora il progresso. Su questo forum il forno è questo
Semmai, preferirei guardare in questa direzione per vedere come i dati ad alta frequenza dell'ultimo periodo possono influenzare la precisione di un modello di regressione costruito su dati a bassa frequenza. Un'altra variante - cercare di utilizzare un arco di tempo irregolare per la regressione: nell'applicazione a Elder e in presenza di dati a bassa frequenza ha senso, e ci sono sospetti che un tale modello sarà almeno un ordine di grandezza più accurato. E può essere anche più redditizio)))
(A proposito delle maglie non uniformi - si può tracciare una lontana analogia con i metodi di integrazione numerica; chi se ne intende, sa che la scelta di maglie gaussiane permette di elevare l'ordine di approssimazione da n a 2*n-1 rispetto ai metodi di interpolazione allo stesso numero di nodi).
Semmai, preferirei guardare in questa direzione per vedere come i dati ad alta frequenza dell'ultimo periodo possono influenzare la precisione di un modello di regressione costruito su dati a bassa frequenza. Un'altra variante - cercare di utilizzare un arco di tempo irregolare per la regressione: nell'applicazione a Elder e in presenza di dati a bassa frequenza ha senso, e ci sono sospetti che un tale modello sarà almeno un ordine di grandezza più accurato. E può essere anche più redditizio))).
(A proposito delle maglie non uniformi - si può tracciare una lontana analogia con i metodi di integrazione numerica; chi se ne intende, sa che la scelta di maglie gaussiane aumenta l'ordine di approssimazione da n a 2*n-1 rispetto ai metodi di interpolazione con lo stesso numero di nodi).
Stavo facendo alcuni esercizi con i rumori di due diversi lisciatori. La loro differenza (differenza nel rumore!) si è rivelata estremamente bella
Ed ecco un test della radice unitaria.
Come ti piace?
Non credi che la differenza di rumore dei due lisciati sia uguale alla differenza delle serie lisciate stesse? )))
C'è qualcosa lì. Ma non è la stessa cosa. La differenza di due lisciature è un MACD aggiornato - in teoria una funzione differenziabile. Ma la differenza di due rumori è intrinsecamente un rumore, dopo tutto
C'è qualcosa. Ma non è la stessa cosa. La differenza delle due lisciature è un MACD aggiornato - in teoria una funzione differenziabile. Ma la differenza di due rumori è, in teoria, un rumore, dopo tutto