トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2189

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mytarmailS:

フィルターはマッシュアップだけではない...

CUはフィルターであり、問題に対するあなたの解決策もまたフィルターである．

お前とお前のフィルターにはうんざりだ・・・結局は猿と一緒か)

 
Valeriy Yastremskiy：

また、デジタル（数学）信号処理にあって、計量経済学 にないものは何か。当初はアナログの信号処理、フィルターがあり、デジタル信号のアナログの出現により、信号処理は数学に移行していった。また、計量経済学や信号処理を知っているのに、数学の何がわからないのか))))ロバチェフスキーと不合理級数は不要)))

Matstatが必要です - パラメータ推定、仮説検定など。少なくとも、p値とは何かなどを明確に理解するレベルでは。

計量経済学でも、これがないとダメなんです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

お前らのフィルターにはうんざりだ...結局は猿になるんだよ)

で、生地ができあがります。

;)

 
Renat Akhtyamov：

で、結局、生地は

をdtzで。

 
アレクセイ・ニコラエフ：

をdcで表示します。

DTにあらず、トレーダーのポケットにあらず
 
Renat Akhtyamov：

で、肝心の生地はというと。

;)

ポーカーの前に出せるなら。

あなたは愚かにも、価格がフィルターから下に乖離したために、全体の棒下げで買っていたのです。そして、上がった時に売った。もちろん、そこで使われることがあればの話ですが。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

ポーカーの前に出せるなら。

ニューロ、CSOS、金融の概念など、あらゆるデタラメに加え

リスク、MMなどのように

最後の1つは、プログラム内で約100倍の容量を消費します。

信号の出し方を知らなくても、財務のことだけを知っていれば稼ぐことができる。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

ポーカーの前に出せるなら。

あなたは愚かにも、価格がフィルターから下に乖離したために、全体の棒下げで買っていたのです。そして、上がった時に売った。もちろん、まったく使われなければの話ですが。

ないんです、別の戦略で。

気がつけば、このストラテジーもトレンドに沿ったトレードやフラットでのピップスなど、多くの特徴を備えています。

 
Renat Akhtyamov：

ないんです、別の戦略で。

このストラテジーは、トレンドに逆らったトレードや、フラットでのピップなど、いろいろなことに気がつくと思います。

今までの流れに反して見える。今日の取引は明日にする。

 
mytarmailS:

エコノメトリックスがない。

1) 信号の前処理、量子化、刈り込みなど DSPはこれらの技術に満ちており、全ては定理と実践によって証明されている。

DSPでは、信号の初期前処理を行うセクションが全体的に存在する。

2）フィルター作成の理論がない、既成の解決策はあるが、かなり違うし、数も少ない...。

DSPにおけるフィルタリング、何を作成するか、パラメータの見つけ方、適応的な「スマート」フィルタの作り方など、まるまる一冊が用意されています。

は、すべて定理と実践によって証明されています。

3）スペトラル解析は理論も何もありませんが、季節性、変動、フィルタリング、相関係数、自己相関、相互相関など、あらゆる種類のカウントに使用でき、一般的にこれらの概念はすべてDSPからです ...


エコノメトリックスは、DSPから得られる情報の2〜4％・・・というのが私の考えです。

DSPにないものはない、DSPにはエコノメトリックスにないものが1000倍以上ある

もちろん、これらは重なる分野ではありますが、根本的に異なるものです。そして、前処理、フィードバックによる賢い適応フィルター、これは......。そして、VRでも音楽でも、これらの方法で処理することを誰も禁じていません。ECMでは、DSPにはないマットスタットや確率的な複雑さが残っています。信号を量子化するのは良いことですが、連続した信号を周期的にサンプリングして、量子化したものでサイズを小さくするのは、いつも気になりますね...。

一般に、一方が他方を妨げることはなく、使い方を知っていれば、良いものです))))しかし、ECMはDSPの一部ではありません。両者は別物です。そしてDSPは数学、matstat、単純数学の一部である)。

そして、計量経済 学のどこが嫌いなのか))))

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