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 3105

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Aleksey Nikolayev #:

そろそろ明るい方、つまりマットスタットに移動してもいい頃だ！（笑)

ダークサイドは、いつものようにそれに反対している）ダークサイドは、常にすべてを暗く不明確なものに-極端なバージョンではある種の「感情」に-還元しようとするという意味で）。

だから私たちは邪悪なのかもしれない。）
 
Aleksey Nikolayev #:

そろそろ明るい方、つまりマットスタットに移動してもいい頃だ！（笑)

、ムキになっているダークサイドは、、、、、ののののののののののののののののののののののののののののののののののののののののののののののの`````````````````````````````````)

マットスタットと何か関係があるのだろうか？

この人はSTATIONARYの畝の上で運動しているし、私たちは真面目にこのクリップについて議論している！彼の帰無仮説とともに、私たちとはまったく関係がない。

 
Aleksey Nikolayev #:

、年明け早々、ーそろそろーそろそろーそろそろーそろそろーそろーそろそろーそろそろーそろー明るい方へーそろー明るい方へ）

またはコードの形で再現可能な例

 
СанСаныч Фоменко #:

マットスタットとの関係は？

このビデオは、matstatを理解するために重要なことを、シンプルだが意味のあるレベルで説明することに成功した試みである。

サンサニッチ・フォメンコ#:

ある男性がSTATIONARY ROWでエクササイズをしているのですが、私たちはこのビデオについて真面目に議論しています！彼の帰無仮説とともに、私たちとはまったく関係ありません。

そして、「帰無仮説」は基本的なmatstatの用語であり、あなたが知って理解しなければならないものです。

 
Aleksey Nikolayev #:


このビデオは、matstatを理解するために重要なことを、簡単だが意味のあるレベルで説明することに成功した試みである。

もちろん一般的な教育的見地からだが、金融時系列に適用できることだけを議論することの方がはるかに重要だ。


あなたは、通常同様に定常的であるガルチャを使って演習していたと記憶して います)

いつからガルカは定常的になったのですか？

ガーチャの前提は，元の系列が定常ではないことであり，微分された時系列は定常ではないことである。そしてgarchは，原系列の非定常性をモデル化しようとするものである。rugarchを見てみよう。そこでは，関数自体が，微分前の系列の3つの特徴をモデル化している。

 
否定的なプロファイルの変形が、もはやどんな物質も「ありのまま」には知覚されず、かつての神経細胞の勝利の癒着を通過して複雑な経路をたどり、この濃縮された「真実」が圧力を受けて口の開口部から排出されるような割合に達していると感じる（そしてそれは感覚ではない）。
 
СанСаныч Фоменко #:

いつからガルチは定位置になったんだ？

すべてのp+q係数の和が1未満であれば、常に定常的（GARCH(p,q)）である。

 
非定常系列に対する他のテストを行って、それと同じことをすることに何の問題があるのでしょうか？論点は変わるのでしょうか？
 
Maxim Dmitrievsky #:
感じられるのは（そしてそれは感じられるものではない）、否定的なプロフ変形が、もはやどんな物質も「ありのまま」には知覚されず、かつての神経細胞の勝利の癒着を経て複雑な経路をたどり、この濃縮された「真実」が圧力を受けて口から吐き出されるような割合に達しているということである。

その通りだ）そしてそれは、私たちのほとんどが知的にはAIに取って代わられるかもしれないということを、恐ろしいほど明瞭に示している）

 
Aleksey Nikolayev #:

それはそうだ）そしてそれは、知的に我々のほとんどがAIに取って代わられる可能性があることを、恐ろしいほど明確に示している）

そう、その境界線はすでに感じられつつあり、そのようなプロセスはそう遠くない未来にあるように思える :)
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