市場は制御されたダイナミックなシステムである。 - ページ 17 1...101112131415161718192021222324...551 新しいコメント Vizard 2011.10.13 10:09 #161 faa1947: NSは平滑化アルゴリズムに過ぎず、完全にブラックで制御が甘い。NSは、肝心のモデルの安定性の問題を解決していない。安定したモデルを得る（あるいは少なくともそれを推定する）ためには、多くのステップが必要です（拙稿参照）。ビルを建てるのと同じで、まず掘削をきちんと行い、次に基礎、そして壁といった具合に。モデルを修正しても修正しても、結局は土台がダメだという結果になるんです。プロセスである。だからこそ、あなたの「はっきり...申し訳ありません」どういう意味ですか？ 最大で10pipsの予測誤差があるモデルもあるんですよ。しかし、非常に狭い範囲のモデルフォーミュレーションのアイデアです。EViewsは（他のパッケージも含めて）ツールキットであり、巨大なものですが、教科書的なエコノメトリックモデル構築ツールではありません。ここに一人、賢明な計量経済学モデルを構築し、ノーベル賞を受賞した人がいます。 いや、なんで...。NSの使い方は自由だし、パターンの検索などにも使える。モデルの安定性については、同感だ。 OK - すみません- 適用 - モデル予報を見たいのですが...。次のステップを私の裁量で予想してもいいですか？ もしそうなら、どのTFが良いのでしょうか？ faa1947 さんとavtomat さん...ちょっと緊張気味に話が進んでいますね...お互い攻撃しないようにしましょう...。 faa1947の 予想が非常に気になる。 trol222 2011.10.13 10:15 #162 yosuf: まず、指定した人工的な正弦波やその和を初期に扱えるR-market関数を見つけることです。R-functionのバリエーションを提案する。どんな複雑な正弦波でも、満足のいく精度（最大10%）で表現します。 ここで、連続的に変化する値の集合、つまり任意の複雑さを持つ正弦波を示します。値を合計し、トレンドを得ることができます。記述する ファイル: 2.zip 63 kb Vizard 2011.10.13 10:28 #163 trol222: グラフから、つまりスペクトルから、どうやってサイン波を作るのですか？ サイン波が得られるスペクトルのセットは、少なくとも3000年先まで拡張したいのですが、与えられた領域でのみ静止しており、それ以上は浮きます（それはあなた自身が知っていることです）。 いや、私が言いたいのは、正弦波はすでにある...どこからか抽出したものではない...なぜ抽出するのか-どこからか調達するのか-最初は少し市場に適応させるだけ...でも私はそう言った-一つの選択肢として-実際、私は興味がない...うまくいかないだろうから-と。 Юсуфходжа 2011.10.13 10:33 #164 trol222: ここで、連続的に変化する値の集合、つまり任意の複雑さを持つ正弦波を紹介する。値を合計して、傾向をつかむことができます。記述してください。 教えてください、あなた自身は与えられた数字の交代のパターンを知っているのですか？先に知っておく必要がある。それなら、複雑ではあるがこの規則性を別の方法で見つけるのが筋だ。私がやってみるのは、R関数がこの規則性の痕跡を得ることができるかどうか、それが問題なのである。規則性のわからない数字の羅列を提示する必要はない、そのための市場はある、それは第二段階で扱う。 СанСаныч Фоменко 2011.10.13 10:34 #165 Vizard: clear-すみません-適用-モデルの予測を見てみたいのですが...。次のステップの見積もりは、私の判断で出してもいいのでしょうか？もしそうなら、どのTFが良いですか？ H1、H4、D1というデモには関係ない。でも、どの機種を選べばいいの？例えば、こんな感じです。 eurusd = c(1)* eurusd(-1) + c(2)* eurusd(-2)である。 または eurusd = c(1)* nr(-1) + c(2)* nr(-2) ここで、NR は Hendrick-Prescott フィルタです。 キャンドルの本数は？ それを定式化し、結果を投稿する。 Vizard 2011.10.13 10:51 #166 faa1947: デモのためには、H1、H4、D1は重要ではありません。でも、どの機種にすればいいのか？例えば、こんな感じです。 eurusd = c(1)* eurusd(-1) + c(2)* eurusd(-2)である。 または eurusd = c(1)* nr(-1) + c(2)* nr(-2) ここで、NR は Hendrick-Prescott フィルタです。 キャンドルの本数は？ 定式化すれば、結果を投稿する。 じゃあ、どっちが便利か......セクションが複雑なのが重要なんですね......。 例えばスクリーンのように、衰退を予測しようとする...。 できれば、いくつかのセクションに分かれていて、あまり時間がかからなければ......そして、あなたがよければ......。 明日でもいいんだ、急がなくても...。 削除済み 2011.10.13 11:37 #167 Vizard: じゃあ、どっちが都合がいいかというと・・・。 プロットを難しくするのがメインなんです・・・。 例えばスクリーンショットのように、落下を予測してみてください。 できれば、いくつかのセクションで......あまり時間がかからなければ......そして、あなたは喜んで......。 明日でもいいんだ、急がなくても...。 私も、比較のために、いくつかのモデルの結果を示してみましょう。どんな道具か教えてください、TF。 СанСаныч Фоменко 2011.10.13 11:56 #168 Vizard: じゃあ、どっちが都合がいいかというと・・・。 プロットを難しくするのがメインなんです・・・。 例えばスクリーンショットのように、落下を予測してみてください。 できれば、いくつかのセクションで......あまり時間がかからなければ......そして、あなたは喜んで......。 明日でもいいんだ、急がなくても...。 では、はじめましょう。 私は、単純なローソク足で予測を始めるべきだと思います。その中には、たくさんのローソク足と利益がありますが、あなたが望むようなユニークなローソク足は、異常値であり、削除されるべきものなのです。とはいえ、やってみよう。 モデルを策定しよう（そこに犬全体が埋まっている）。記事から引用させていただきます。 eurusd = c(1)*eurusd_hp(-1) + c(2)*d(eurusd_hp(-1)) + c(3)*d(eurusd_hp(-2)) すなわち，Hodrick-Prescottによる平滑化を行い，平滑化と気配値の間の残差を2つの値でとる。 指定したキャンドルは2011.09.21 16:00です。 2011.08.22 00:00から137本のローソク足の区間をとってモデルを推定しています 表形式で見積もりを取得する。インターバルの始まり。 区間終了。 グラフ 通常の成分を抽出するために、スラブ10のHPフィルターを使って最初の見積もりを平滑化する。 モデルを推定してみよう。 変数係数 標準偏差誤差 t-統計量 Prob. hp(-1) 0.999640 0.000195 5132.513 0.0000 d_hp(-1) -0.058770 0.097616 -0.602049 0.5482 d_hp(-2) -0.426574 0.097682 -4.366958 0.0000 R二乗 0.990507 平均従属変数 1.407233 調整後R2乗 0.990363 S.D. dependent var 0.032459 S.E.回帰係数 0.003186 赤池情報量規準 -8.637831 残差平方和 0.001340 Schwarz 基準 -8.573269 対数尤度 586.0536 Hannan-Quinn基準。 -8.611595 ダービンワトソン統計 1.557580。 D_HP(-1)の係数が0になる確率は54.82%なので、それ以降の部分は省略できる。 使用するモデルが良くないのです。この機種の予報は信用しない方がいい。 どのように見えるか、その結果をお見せします。 テーブルビューから、関心のあるローソクの予測は1.368504です - それは事実から非常に遠いです。 もう一度言います。私のモデルはテストに合格しなかったので、この予測は信用できない。 モデルの提案をお願いします、計算します。プロットのすべてのローソクを確認する必要があります。 The market is a Vizard 2011.10.13 12:14 #169 faa1947: もう一度言います。この予測は、私のモデルがテストされていないため、信頼できません。 でも、なぜMAではなくHedrickなのか、SSAなのか、などなど......。 そして、スコアはテストサンプルの数にどれくらい依存するのでしょうか？ つまり、現在137で、例えば2000とすると...つまり、最新のペアのダイナミクスに合わせるということなのでしょうか...違うのでしょうか？ 削除済み 2011.10.13 12:37 #170 リレーの状態は上の図から明らかです。 また、最終的には古いTFデイリーを考慮して決定される点、つまり動きが同位相であることが重要である。 1...101112131415161718192021222324...551 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
NSは平滑化アルゴリズムに過ぎず、完全にブラックで制御が甘い。NSは、肝心のモデルの安定性の問題を解決していない。安定したモデルを得る（あるいは少なくともそれを推定する）ためには、多くのステップが必要です（拙稿参照）。ビルを建てるのと同じで、まず掘削をきちんと行い、次に基礎、そして壁といった具合に。モデルを修正しても修正しても、結局は土台がダメだという結果になるんです。プロセスである。だからこそ、あなたの「はっきり...申し訳ありません」どういう意味ですか？
最大で10pipsの予測誤差があるモデルもあるんですよ。しかし、非常に狭い範囲のモデルフォーミュレーションのアイデアです。EViewsは（他のパッケージも含めて）ツールキットであり、巨大なものですが、教科書的なエコノメトリックモデル構築ツールではありません。ここに一人、賢明な計量経済学モデルを構築し、ノーベル賞を受賞した人がいます。
いや、なんで...。NSの使い方は自由だし、パターンの検索などにも使える。モデルの安定性については、同感だ。
OK - すみません- 適用 - モデル予報を見たいのですが...。次のステップを私の裁量で予想してもいいですか？
もしそうなら、どのTFが良いのでしょうか？
faa1947 さんとavtomat さん...ちょっと緊張気味に話が進んでいますね...お互い攻撃しないようにしましょう...。
faa1947の 予想が非常に気になる。
まず、指定した人工的な正弦波やその和を初期に扱えるR-market関数を見つけることです。R-functionのバリエーションを提案する。どんな複雑な正弦波でも、満足のいく精度（最大10%）で表現します。
グラフから、つまりスペクトルから、どうやってサイン波を作るのですか？ サイン波が得られるスペクトルのセットは、少なくとも3000年先まで拡張したいのですが、与えられた領域でのみ静止しており、それ以上は浮きます（それはあなた自身が知っていることです）。
いや、私が言いたいのは、正弦波はすでにある...どこからか抽出したものではない...なぜ抽出するのか-どこからか調達するのか-最初は少し市場に適応させるだけ...でも私はそう言った-一つの選択肢として-実際、私は興味がない...うまくいかないだろうから-と。
ここで、連続的に変化する値の集合、つまり任意の複雑さを持つ正弦波を紹介する。値を合計して、傾向をつかむことができます。記述してください。
clear-すみません-適用-モデルの予測を見てみたいのですが...。次のステップの見積もりは、私の判断で出してもいいのでしょうか？もしそうなら、どのTFが良いですか？
H1、H4、D1というデモには関係ない。でも、どの機種を選べばいいの？例えば、こんな感じです。
eurusd = c(1)* eurusd(-1) + c(2)* eurusd(-2)である。
または
eurusd = c(1)* nr(-1) + c(2)* nr(-2)
ここで、NR は Hendrick-Prescott フィルタです。
キャンドルの本数は？
それを定式化し、結果を投稿する。
デモのためには、H1、H4、D1は重要ではありません。でも、どの機種にすればいいのか？例えば、こんな感じです。
eurusd = c(1)* eurusd(-1) + c(2)* eurusd(-2)である。
または
eurusd = c(1)* nr(-1) + c(2)* nr(-2)
ここで、NR は Hendrick-Prescott フィルタです。
キャンドルの本数は？
定式化すれば、結果を投稿する。
じゃあ、どっちが便利か......セクションが複雑なのが重要なんですね......。
例えばスクリーンのように、衰退を予測しようとする...。
できれば、いくつかのセクションに分かれていて、あまり時間がかからなければ......そして、あなたがよければ......。
明日でもいいんだ、急がなくても...。
じゃあ、どっちが都合がいいかというと・・・。 プロットを難しくするのがメインなんです・・・。
例えばスクリーンショットのように、落下を予測してみてください。
できれば、いくつかのセクションで......あまり時間がかからなければ......そして、あなたは喜んで......。
明日でもいいんだ、急がなくても...。
私も、比較のために、いくつかのモデルの結果を示してみましょう。どんな道具か教えてください、TF。
じゃあ、どっちが都合がいいかというと・・・。 プロットを難しくするのがメインなんです・・・。
例えばスクリーンショットのように、落下を予測してみてください。
できれば、いくつかのセクションで......あまり時間がかからなければ......そして、あなたは喜んで......。
明日でもいいんだ、急がなくても...。
では、はじめましょう。
私は、単純なローソク足で予測を始めるべきだと思います。その中には、たくさんのローソク足と利益がありますが、あなたが望むようなユニークなローソク足は、異常値であり、削除されるべきものなのです。とはいえ、やってみよう。
モデルを策定しよう（そこに犬全体が埋まっている）。記事から引用させていただきます。
eurusd = c(1)*eurusd_hp(-1) + c(2)*d(eurusd_hp(-1)) + c(3)*d(eurusd_hp(-2))
すなわち，Hodrick-Prescottによる平滑化を行い，平滑化と気配値の間の残差を2つの値でとる。
指定したキャンドルは2011.09.21 16:00です。
2011.08.22 00:00から137本のローソク足の区間をとってモデルを推定しています
表形式で見積もりを取得する。インターバルの始まり。
区間終了。
グラフ
通常の成分を抽出するために、スラブ10のHPフィルターを使って最初の見積もりを平滑化する。
モデルを推定してみよう。
変数係数 標準偏差誤差 t-統計量 Prob.
hp(-1) 0.999640 0.000195 5132.513 0.0000
d_hp(-1) -0.058770 0.097616 -0.602049 0.5482
d_hp(-2) -0.426574 0.097682 -4.366958 0.0000
R二乗 0.990507 平均従属変数 1.407233
調整後R2乗 0.990363 S.D. dependent var 0.032459
S.E.回帰係数 0.003186 赤池情報量規準 -8.637831
残差平方和 0.001340 Schwarz 基準 -8.573269
対数尤度 586.0536 Hannan-Quinn基準。 -8.611595
ダービンワトソン統計 1.557580。
D_HP(-1)の係数が0になる確率は54.82%なので、それ以降の部分は省略できる。
使用するモデルが良くないのです。この機種の予報は信用しない方がいい。
どのように見えるか、その結果をお見せします。
テーブルビューから、関心のあるローソクの予測は1.368504です - それは事実から非常に遠いです。
もう一度言います。私のモデルはテストに合格しなかったので、この予測は信用できない。
モデルの提案をお願いします、計算します。プロットのすべてのローソクを確認する必要があります。
もう一度言います。この予測は、私のモデルがテストされていないため、信頼できません。
でも、なぜMAではなくHedrickなのか、SSAなのか、などなど......。
そして、スコアはテストサンプルの数にどれくらい依存するのでしょうか？ つまり、現在137で、例えば2000とすると...つまり、最新のペアのダイナミクスに合わせるということなのでしょうか...違うのでしょうか？
リレーの状態は上の図から明らかです。
また、最終的には古いTFデイリーを考慮して決定される点、つまり動きが同位相であることが重要である。