それは面白い - ページ 24 1...171819202122232425262728 新しいコメント Сергей 2010.10.25 10:00 #231 hrenfx: なぜ、GARCHをモデルと呼ぶのでしょうか？ なぜなら、用語がすべてだからです。イチジクと呼びたいのでしょう。 hrenfx 2010.10.25 10:02 #232 Farnsworth: なぜなら、用語がすべてだからです。イチジクと呼びたいのでしょう。 私は方法論を求めますが、用語は重要ではありません。 Yurixx 2010.10.25 10:02 #233 セルゲイ、このスクリプトは必要ですか、それとももう終わりですか？ Сергей 2010.10.25 10:03 #234 hrenfx: 私は方法論を聞いているのであって、用語はどうでもいいのです。 が、「なぜGARCHはモデルと呼ばれるのか」という疑問とどう関係するのだろうか。 Сергей 2010.10.25 10:04 #235 Yurixx: セルゲイ、このスクリプトは必要ですか、それとももう終わりですか？ もちろんです！（笑ここで待っている間、おしゃべりしています。 :о) hrenfx 2010.10.25 10:09 #236 HideYourRichess: 交点モデル、帯域モデル、自由落下加速度式、単純計算など。最後に - 足の長いモデル、非常に十分なモデルです。 モデルは、実験データを解析することで構築されます。そして、そのモデルに基づいて予測を行う。そして、その後の実験によって、モデルが予測したデータが確認されたり、反論されたりするのである。しかし、最初は実験データを数式に連ねてモデルを構築していきます。 公式の根本的な説明は、すぐにはできないこともあります。例えば、なぜ重力が距離の2乗に反比例するのか、一度では説明がつかなかったのだ。しかし、収集されたデータは数式に適合していた。 hrenfx 2010.10.25 10:13 #237 Farnsworth: という疑問と、「GARCHはなぜモデルと呼ばれるのか」という疑問との間に、どのような関係があるのでしょうか。 研究手法やアプローチの根本的な違いを理解したい。意味を理解し、感じたい。私は、（自分にとって）リーディングな質問をします。その答えによって、自分の中で明確なイメージを形成することができるのです。一般的な用語はどうでもいいんです。また、研究方法やアプローチなど二の次で、用語の問題も大きいですね。 Hide 2010.10.25 10:13 #238 Farnsworth: TA - 現象の本質を全くとらえていない。 .同じことを2回目も繰り返したくないからです。だから、手短に言うと、TAの意味するところにもよるんです。(例えば、「心理学」についての説明を加味したエルダーからの引用をご覧ください。 これは、TAに対する全く異なる見方を示した例であって、行動を促すものではありません) ファーンズワース 私が作ろうとしているのは、まさにこのようなシステムです。設計図に よると、徐々に7つの部品が入って いるのですが、これまで1つだけお話しましたね。 .私は、"シンプルであればあるほどいい！"という民衆運動のリーダーです。;) ファーンズワース 追記：「マーチンゲール預金」には統計的に証明/確認されたトレンドがあり、他のプロットも同様です。これは重要なことです。そして、忘れてはならないのは、価格マーチンゲールは完全ではないということです。 .あのね、個人的には写真に写っているのは好きじゃないんだ。しかし、同時に、どのように、何をテストしたのか、全く分からないことも認めます。だから、私の「好き嫌い」は誰にも迷惑をかけないはずです。私の好きな「預金の動態は価格の動態に追随してはならない」というルールは、あくまでも私のルールです。そう、この半経験則がマルチンゲールの性質を反映していることを、自分にとって十分な精度で証明することができたのです。だからどうした。そんなことは、私にとってはどうでもいいことなのだ。また、すべてを気にしない人もいるかもしれません。あなたにもそうしてほしいです .マーチンゲールの完全性ではなく、とても陰湿で、不安定で......。 Hide 2010.10.25 10:22 #239 hrenfx: このモデルは、実験データの解析に基づいて構築されています。そして、そのモデルに基づいて予測を行う。そして、その後の実験によって、モデルが予測したデータが確認されたり、反論されたりするのである。しかし、最初は実験データを数式に連ねてモデルを構築していきます。 公式の根本的な説明は、すぐにはできないこともあります。例えば、なぜ重力が距離の2乗に反比例するのか、一度では説明がつかなかったのだ。ただし、収集したデータは計算式に合わせました。 .ちょっと違いますね。しかし、科学的探究の方法論はもちろん、その歴史的発展についても論じたくはないのです。ぜひ、誰かに相談してみてください。 hrenfx 2010.10.25 10:28 #240 HideYourRichess: .そういうわけでもないんです。しかし、私は科学的探求の方法論、特にその歴史的発展の文脈で議論したいとは思わない。 市場モデルが見つかれば、BPを確率的に予測できる数式になるという理解でいいのでしょうか。 気象モデル（数式）は、市場モデルほど複雑ではないようです。既存の気象モデルの中には、少ない時間での高確率な天気予報を行うことができるものもあります。 当然ながら、モデルが持つ情報が多ければ多いほど、予測の可能性は高くなる。もちろん、すべての情報を得られるわけではありません。 1...171819202122232425262728 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
なぜ、GARCHをモデルと呼ぶのでしょうか？
なぜなら、用語がすべてだからです。イチジクと呼びたいのでしょう。
なぜなら、用語がすべてだからです。イチジクと呼びたいのでしょう。
セルゲイ、このスクリプトは必要ですか、それとももう終わりですか？
私は方法論を聞いているのであって、用語はどうでもいいのです。
が、「なぜGARCHはモデルと呼ばれるのか」という疑問とどう関係するのだろうか。
セルゲイ、このスクリプトは必要ですか、それとももう終わりですか？
もちろんです！（笑ここで待っている間、おしゃべりしています。 :о)
交点モデル、帯域モデル、自由落下加速度式、単純計算など。最後に - 足の長いモデル、非常に十分なモデルです。
モデルは、実験データを解析することで構築されます。そして、そのモデルに基づいて予測を行う。そして、その後の実験によって、モデルが予測したデータが確認されたり、反論されたりするのである。しかし、最初は実験データを数式に連ねてモデルを構築していきます。
公式の根本的な説明は、すぐにはできないこともあります。例えば、なぜ重力が距離の2乗に反比例するのか、一度では説明がつかなかったのだ。しかし、収集されたデータは数式に適合していた。
という疑問と、「GARCHはなぜモデルと呼ばれるのか」という疑問との間に、どのような関係があるのでしょうか。
TA - 現象の本質を全くとらえていない。
.同じことを2回目も繰り返したくないからです。だから、手短に言うと、TAの意味するところにもよるんです。(例えば、「心理学」についての説明を加味したエルダーからの引用をご覧ください。 これは、TAに対する全く異なる見方を示した例であって、行動を促すものではありません)
私が作ろうとしているのは、まさにこのようなシステムです。設計図に よると、徐々に7つの部品が入って いるのですが、これまで1つだけお話しましたね。
.私は、"シンプルであればあるほどいい！"という民衆運動のリーダーです。;)
追記：「マーチンゲール預金」には統計的に証明/確認されたトレンドがあり、他のプロットも同様です。これは重要なことです。そして、忘れてはならないのは、価格マーチンゲールは完全ではないということです。
.あのね、個人的には写真に写っているのは好きじゃないんだ。しかし、同時に、どのように、何をテストしたのか、全く分からないことも認めます。だから、私の「好き嫌い」は誰にも迷惑をかけないはずです。私の好きな「預金の動態は価格の動態に追随してはならない」というルールは、あくまでも私のルールです。そう、この半経験則がマルチンゲールの性質を反映していることを、自分にとって十分な精度で証明することができたのです。だからどうした。そんなことは、私にとってはどうでもいいことなのだ。また、すべてを気にしない人もいるかもしれません。あなたにもそうしてほしいです
.マーチンゲールの完全性ではなく、とても陰湿で、不安定で......。
このモデルは、実験データの解析に基づいて構築されています。そして、そのモデルに基づいて予測を行う。そして、その後の実験によって、モデルが予測したデータが確認されたり、反論されたりするのである。しかし、最初は実験データを数式に連ねてモデルを構築していきます。
公式の根本的な説明は、すぐにはできないこともあります。例えば、なぜ重力が距離の2乗に反比例するのか、一度では説明がつかなかったのだ。ただし、収集したデータは計算式に合わせました。
.そういうわけでもないんです。しかし、私は科学的探求の方法論、特にその歴史的発展の文脈で議論したいとは思わない。
市場モデルが見つかれば、BPを確率的に予測できる数式になるという理解でいいのでしょうか。
気象モデル（数式）は、市場モデルほど複雑ではないようです。既存の気象モデルの中には、少ない時間での高確率な天気予報を行うことができるものもあります。
当然ながら、モデルが持つ情報が多ければ多いほど、予測の可能性は高くなる。もちろん、すべての情報を得られるわけではありません。