エコノメトリックス:一歩先の予測 - ページ 50 1...434445464748495051525354555657...139 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2011.11.26 11:15 #491 joo: 私のエンジニアとしての仕事から 以前、私の同僚が出張に行かされたことがありました。2年がかりでバイブロローダーを開発したのだ。バイブロローダーとは、偏心のようなものを持つ装置で、杭を地中に沈めるために設計されたものです。 そこで、ガラガラの不思議ちゃんを連れて出張に出発した。お客様はそこから電話をかけてきます。専門家が来て、パイルに装置を取り付けて、「これは(ピッ)とは動かないぞ」と言った。ウォッカの瓶を取り出し、二口で飲み干すと、知らない方向へ消えていった」・・・・。 この人は最後まで自分の作品がクソだと認めなかった。でも、ある日、彼はそう思った。 スレッドの話題を具体的に教えてくださいとお願いしたのです Avals 2011.11.26 11:19 #492 faa1947:いろいろと作り込める。私はもともと、コチル=トレンド+ノイズという言葉で表現していたのを並べました。この記述は、トレンドを予測するという意味で理にかなっている。このスレッドでは、1歩先の予測という非常に狭い問題を提起しました。私はあるモデルを提案し、その予測が信頼できるかどうかを調べようとしています。できる場合はその理由、できない場合はその理由を教えてください。このテーマについて、ご意見やご要望をお聞かせください。そして、仮説を検証するためのコーディングという汚い仕事も厭わない。これを私は「特異性」と呼んでいます。 要は、どのような市場特性が持続しやすいかということである。例えば、線形回帰- トレンドは線形で、しばらく持続する。他にも特徴があり、それに応じたモデルがあります。あなたのHPも、ある特性の保存性を前提にしていますね。しかし、どんなモデルでも、常に市場を客観的に反映することはできないので、フィルタリングが必要です。どちらかのモデルが実際の市場に適している場合。 Avals 2011.11.26 11:23 #493 faa1947: 以下は、総括表の一部です。 何を変えるか? そのような特性は使いません。伝統的なタイプは、モデル/TCパラメータの変化に対するターゲットの依存性である。そして、そのモデルがどのようなプロセスを効果的に使っているか、そのために何を使い、何を分析するのが理にかなっているか、何が矛盾しているかなど、モデルを理解することに大きく依存しています。すなわち、あちこちエスカレーターで掘るのではなく、必要なところをコテで掘るということです)) СанСаныч Фоменко 2011.11.26 11:43 #494 Avals: つまり、すべてをエスカレーターで掘るのではなく、必要なところをコテで掘るということです) まあ、一概にそうとも言えないんですけどね。それは、モデルの適切な設計を物語っています。例えば、ARCH.この表から、ARCHがない確率は常に10%以上であることがわかる。しかし、これはすでに回帰のラグ数を変更した結果です。すなわち、選択が行われ、残差に異分散性がないことが確認される。このモデルは、異分散を用いたモデルよりも「正しい」。そのような正しいモデルの中から、もし可能であれば、利益の出るものを探すべきでしょう。 СанСаныч Фоменко 2011.11.26 11:47 #495 Avals: 要は、どのような市場特性が持続しやすいかということである。例えば、線形回帰 - トレンドは線形で、しばらく持続する。他にも特徴があり、それに応じたモデルがあります。あなたのHPも、ある特性の保存性を前提にしていますね。しかし、どんなモデルでも、常に市場を客観的に反映することはできないので、フィルタリングが必要です。どちらかのモデルが実際の市場に適している場合。私はこれを理解し、そのような非類似の「直交」モデルのセットを得ることを望んでいます。 今のところ、回帰で線形モデルと非線形モデルを用意しています。ボトルネックはトレンドの強調だと考えています。 СанСаныч Фоменко 2011.11.26 13:46 #496 faa1947: 私はこれを理解し、そのような非類似の「直交」モデルのセットを得ることを望んでいます。 今のところ、回帰で線形モデルと非線形モデルを用意しています。ボトルネックはトレンドの切り分けだと考えています。 СанСаныч Фоменко 2011.11.26 13:50 #497 説明する。 結果はpipsと観測値で計算されます。つまり、1回の取引で1回の観測値ということです。全40小節。毎日1トレード - ロングまたはリバース、またはその逆。 サンプル内の 利益。40本のバーをサンプルとする。これらの40本のバーについて、回帰が推定され、アルゴリズムは、このサンプルの1本のバーから始まる予測を開始します。 サンプル外の 利益40本のバーを取り、回帰を推定し、サンプル外の次のバーの予測を行います。 観測値での利益は、増分値に依存しないので、より正確だと思う。 削除済み 2011.11.26 14:49 #498 ここからが本題...この段階でも このエラーの「持続性」は、プロセスが「無生物」であることを示す何らかのヒントであり、警戒すべきものです。 . これは、識別理論のポイントの一つである、対象信号の十分なスペクトル多様性を要求していることと呼応している。二面性ですね。 СанСаныч Фоменко 2011.11.26 14:57 #499 avtomat: ここからが本題...この段階でも このエラーの「持続性」は、プロセスが「無生物」であることを示す何らかのヒントであり、警戒すべきものです。 . これは、同定理論の主要なポイントの1つである、対象信号の十分なスペクトル多様性が要求されることと呼応している。二面性ですね。 これが計量経済学におけるモデル構築の目的である。 削除済み 2011.11.26 14:59 #500 faa1947: これが計量経済学におけるモデル構築の目的である。 具体的に何が目的なのか、よくわからないのですが? 1...434445464748495051525354555657...139 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
私のエンジニアとしての仕事から
以前、私の同僚が出張に行かされたことがありました。2年がかりでバイブロローダーを開発したのだ。バイブロローダーとは、偏心のようなものを持つ装置で、杭を地中に沈めるために設計されたものです。
そこで、ガラガラの不思議ちゃんを連れて出張に出発した。お客様はそこから電話をかけてきます。専門家が来て、パイルに装置を取り付けて、「これは(ピッ)とは動かないぞ」と言った。ウォッカの瓶を取り出し、二口で飲み干すと、知らない方向へ消えていった」・・・・。
この人は最後まで自分の作品がクソだと認めなかった。でも、ある日、彼はそう思った。
いろいろと作り込める。
私はもともと、コチル=トレンド+ノイズという言葉で表現していたのを並べました。この記述は、トレンドを予測するという意味で理にかなっている。
このスレッドでは、1歩先の予測という非常に狭い問題を提起しました。私はあるモデルを提案し、その予測が信頼できるかどうかを調べようとしています。できる場合はその理由、できない場合はその理由を教えてください。このテーマについて、ご意見やご要望をお聞かせください。そして、仮説を検証するためのコーディングという汚い仕事も厭わない。これを私は「特異性」と呼んでいます。
要は、どのような市場特性が持続しやすいかということである。例えば、線形回帰- トレンドは線形で、しばらく持続する。他にも特徴があり、それに応じたモデルがあります。あなたのHPも、ある特性の保存性を前提にしていますね。しかし、どんなモデルでも、常に市場を客観的に反映することはできないので、フィルタリングが必要です。どちらかのモデルが実際の市場に適している場合。
以下は、総括表の一部です。
何を変えるか?
そのような特性は使いません。伝統的なタイプは、モデル/TCパラメータの変化に対するターゲットの依存性である。そして、そのモデルがどのようなプロセスを効果的に使っているか、そのために何を使い、何を分析するのが理にかなっているか、何が矛盾しているかなど、モデルを理解することに大きく依存しています。すなわち、あちこちエスカレーターで掘るのではなく、必要なところをコテで掘るということです))
つまり、すべてをエスカレーターで掘るのではなく、必要なところをコテで掘るということです)
要は、どのような市場特性が持続しやすいかということである。例えば、線形回帰 - トレンドは線形で、しばらく持続する。他にも特徴があり、それに応じたモデルがあります。あなたのHPも、ある特性の保存性を前提にしていますね。しかし、どんなモデルでも、常に市場を客観的に反映することはできないので、フィルタリングが必要です。どちらかのモデルが実際の市場に適している場合。
私はこれを理解し、そのような非類似の「直交」モデルのセットを得ることを望んでいます。
今のところ、回帰で線形モデルと非線形モデルを用意しています。ボトルネックはトレンドの強調だと考えています。
私はこれを理解し、そのような非類似の「直交」モデルのセットを得ることを望んでいます。
今のところ、回帰で線形モデルと非線形モデルを用意しています。ボトルネックはトレンドの切り分けだと考えています。
説明する。
結果はpipsと観測値で計算されます。つまり、1回の取引で1回の観測値ということです。全40小節。毎日1トレード - ロングまたはリバース、またはその逆。
サンプル内の 利益。40本のバーをサンプルとする。これらの40本のバーについて、回帰が推定され、アルゴリズムは、このサンプルの1本のバーから始まる予測を開始します。
サンプル外の 利益40本のバーを取り、回帰を推定し、サンプル外の次のバーの予測を行います。
観測値での利益は、増分値に依存しないので、より正確だと思う。
ここからが本題...この段階でも
このエラーの「持続性」は、プロセスが「無生物」であることを示す何らかのヒントであり、警戒すべきものです。
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これは、識別理論のポイントの一つである、対象信号の十分なスペクトル多様性を要求していることと呼応している。二面性ですね。
ここからが本題...この段階でも
このエラーの「持続性」は、プロセスが「無生物」であることを示す何らかのヒントであり、警戒すべきものです。
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これは、同定理論の主要なポイントの1つである、対象信号の十分なスペクトル多様性が要求されることと呼応している。二面性ですね。
これが計量経済学におけるモデル構築の目的である。