エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 74 1...676869707172737475767778798081...139 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2011.11.29 05:53 #731 C-4: トップスターが頑なに認めようとしない戦略テスターの 言葉 したし、これからもするつもりです。それをEViewsで実装し、結果を集計したのである。 そして同時に、なぜ自分のモデルがうまくいかないのか、不思議に思っている。R^2などという面倒なことをしなくても、単純なテストの方がより客観的で、何が何であるかを教えてくれるのです。 サーキットでテストする前に、ボルトやナットの計算をします。その計算がなければ、誰も何もテストしない。テストは必要ですが、きちんと設計されたクルマの。 私のモデルは、TA車とは異なり、独自の数値特性を持った何らかのプロパティを有しています。 私の目標：モデルの測定可能な特性から、モデルの予測能力を推論する この問題について、みんなに議論してもらった。 私は、ワーキングモデルをコレクティブに流出させるという目標は持っていません。私を何かに陥れようとする者、私の犠牲の上に利益を得ようとする者は自由である。 Avals 2011.11.29 05:55 #732 avtomat: 統計学の経験則で、最低でも300点は必要だ、と言われています。 あくまで意見の相違です。何をカウントしているか、分布がどうなっているかによりますね。 削除済み 2011.11.29 05:59 #733 Avals: というのは、当然のことです。何をカウントしているか、分布がどうなっているかによりますね。 もちろんです。これはあくまで最初の目安であり、最初のターゲティングのためのものです。 СанСаныч Фоменко 2011.11.29 06:01 #734 Avals: 他の統計値や数値基準も同様で、正確な推定値が必要です。信頼区間はその方法の一つである。116回の観測では、分布を正規分布に帰する、帰しない、どちらの基準を適用しても、その結果を信じるには十分ではありません。 よく分析しないものだ。あなたの記事には1.3でそう書いてありますね。 分析の一番最初に、文房具の見積もりを探している人のために引用しました。非定常性を公理とするならば、分析の正規性を確認する必要はない。 400トレードのプロフィットファクターは、40トレードと同じですか？ もちろん、400の方が良いに決まっています。400の履歴で実行することもできますが、モデルの適性についての私の質問には、より合理的な答えが返ってきます。モデルの特性の数値的な特徴から予測能力を推し量ろうとしているのです。あなたの言葉で言うと、過去のデータからトレンド能力に関する結論を導き出したということですね。その結論はサンプルに外挿できるのでしょうか？それはとても興味深い質問ですね。サンプルの中のどんな情報も、少なくともサンプルの一歩外側で保持されなければ意味がないのです。 Avals 2011.11.29 06:11 #735 faa1947: もちろん400の方がいいに決まっています。400でストーリーを走らせることもできますが、モデルの適性について、より合理的な答えが得られるでしょう。モデルの特性の数値的な特徴から、予測能力についての結論を導き出そうとしているのです。あなたの言葉で言うと、過去のデータからトレンド能力に関する結論を導き出したということですね。その結論はサンプルに外挿できるのでしょうか？それはとても興味深い質問ですね。サンプルの中のどんな情報も、少なくともサンプルの一歩外側で保持されなければ意味がないのです。 これはロバスト性の高い推定値です。形式的には、テストサンプル以外も含めて、統計的な特性を保持する。しかし、形式的な解決では、システムの検出が遅すぎるか、まったく検出されないかのどちらかになってしまいます。そのため、より柔軟に対応する必要があるのですが、これはこのブランチのトピックではないようです。 СанСаныч Фоменко 2011.11.29 06:13 #736 Reshetov: 続けてください。残差が非定常な のは、あるサンプルに当てはめたモデルを他の独立したサンプルで検定した場合、残差が定数でなくなるためです。他のサンプルへのフィットは可能ですが、そのフィットの後では、個々のサンプルごとに異なるモデルが得られます。 もう一度、特別な才能のある人のために繰り返しますが、定常性は、異なる独立したサンプルの統計データの偶然性によってのみ明らかにすることができるのです。そして、そんな偶然の一致はない。 計量経済学的な操作のコツは、あるサンプルに対して、そのサンプルの残差がすべてほぼ等しくなるようにモデルを当てはめる方法を見出したことです。しかし、このようなトリックは1つの標本に対してのみ発生し、他の標本ではモデルは異なる結果を与えるので、残差は定常ではなく、1つの標本に適合しているに過ぎません。計量経済学的モデルは、モデルに当てはめることができる過去のデータ（将来初めて現れる）がまだないため、未来を外挿することができません。 これは、再描画インジケータと同じで、特定のデータに対してその読み取り値を調整し、過去にさかのぼって変更するものです。 将来の残差と連動して定常化する残差を割り出すという目標は持っていないんです。未来はわからないし、サンプル外の次の小節できっちり一歩先の未来に興味があるのです。 考え方は次の通りです。利用可能なサンプルに対してモデルを構築します。モデル構築の終わりは、そのサンプルの定常残差で ある。将来の残差の定常性については何の結論も出さないし、出す必要もない。私は、その特性がちょうど1本の小節を進めるのに十分であるようなモデルを作ろうとしているのです。以上、これ以上はない。このバーを予想します。それが届くと、また模型を作り始める。最初から全アルゴリズムを表を見ると、棒を1本ずらすとラグ数が変わっているのがわかると思います。 適応アルゴリズムみたいなものですね。 遡及して何かをするわけではありません。先読みしたときのモデルの非凡さについては、あえて総括表にデータを引用しています。そして、その結果、次の小節の予測が厳密にはサンプル外であった場合。 СанСаныч Фоменко 2011.11.29 06:18 #737 Avals: 回帰係数を計算するウィンドウを増やせというわけではありません。そのための窓は、数値に収束することで定義されるものではありません。観測データの数が、適用する基準や統計的な推定値の精度にどう影響するかという話ですH1のサンプル数は40～300個で見積もりを作成。118（これは1週間）からは、利益率はほとんど変わらず、係数は安定する。 ひとつだけはっきりしているのは、理想的な特性を持つモデルが機能しないこと、そしてその理由が私にはわからないということです。 Andrey Dik 2011.11.29 06:19 #738 トピックスターターさん、すみません、少しトフトップですが、私の質問は統計に関するものなので、本当はオフトップではないのです。 楽器の統計情報を収集するスクリプトにどこで出会ったのかわからないのですが、どなたか教えていただけませんか？スプレッドに対するリターンの比率が最大となる商品に興味がある。大雑把に言うと、上下の陰影が最大になるローソク足の本数が多い商品に興味があるのです。 СанСаныч Фоменко 2011.11.29 06:21 #739 joo: トピックスターターさん、すみません、少しトフトップですが、私の質問は統計に関するものなので、本当はオフトップではないのです。 楽器の統計情報を収集するスクリプトにどこで出会ったのかわからないのですが、どなたか教えていただけませんか？スプレッドに対するリターンの比率が最大となる商品に興味がある。大雑把に言うと、上下の陰影が最大になるローソク足の本数が多い商品に興味があるのです。 どうだろう。 Yury Reshetov 2011.11.29 06:23 #740 faa1947: 将来の残差と連動して定常的な残差を分離するという目的は持っていません。 未来は適合性を暴露し、したがって宗教的信念を損なうので、計量経済学の宗派の信者であるあなたは、そのような目標を持つことはできません。しかし、定常性の数学的定義は、常に、分散と期待値の値がサンプル、将来または過去などから独立であることを意味します。サンプルに依存するものは、数学的定義によれば、非定常である。 faa1947 ちょうど1小節先までその特性で足りるように、モデルを作ろうとしているのです。もういいや、これ以上は。 このバーを予想します。それが来たら、また模型を作り始めるんです。 これはオーバービッディング、つまり後方調整です。これは、再描画のインジケータと全く同じ仕掛けです。 オーバーシュートがないモデルはサンプルに関係なく定常的な残差を生成するはずであり，その場合，モデルによって生成された残差の定常性について語ることができる。 1...676869707172737475767778798081...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
トップスターが頑なに認めようとしない戦略テスターの 言葉
したし、これからもするつもりです。それをEViewsで実装し、結果を集計したのである。
そして同時に、なぜ自分のモデルがうまくいかないのか、不思議に思っている。R^2などという面倒なことをしなくても、単純なテストの方がより客観的で、何が何であるかを教えてくれるのです。
サーキットでテストする前に、ボルトやナットの計算をします。その計算がなければ、誰も何もテストしない。テストは必要ですが、きちんと設計されたクルマの。
私のモデルは、TA車とは異なり、独自の数値特性を持った何らかのプロパティを有しています。
私の目標：モデルの測定可能な特性から、モデルの予測能力を推論する
この問題について、みんなに議論してもらった。
私は、ワーキングモデルをコレクティブに流出させるという目標は持っていません。私を何かに陥れようとする者、私の犠牲の上に利益を得ようとする者は自由である。
統計学の経験則で、最低でも300点は必要だ、と言われています。
あくまで意見の相違です。何をカウントしているか、分布がどうなっているかによりますね。
というのは、当然のことです。何をカウントしているか、分布がどうなっているかによりますね。
他の統計値や数値基準も同様で、正確な推定値が必要です。信頼区間はその方法の一つである。116回の観測では、分布を正規分布に帰する、帰しない、どちらの基準を適用しても、その結果を信じるには十分ではありません。
よく分析しないものだ。あなたの記事には1.3でそう書いてありますね。
分析の一番最初に、文房具の見積もりを探している人のために引用しました。非定常性を公理とするならば、分析の正規性を確認する必要はない。
400トレードのプロフィットファクターは、40トレードと同じですか？
もちろん、400の方が良いに決まっています。400の履歴で実行することもできますが、モデルの適性についての私の質問には、より合理的な答えが返ってきます。モデルの特性の数値的な特徴から予測能力を推し量ろうとしているのです。あなたの言葉で言うと、過去のデータからトレンド能力に関する結論を導き出したということですね。その結論はサンプルに外挿できるのでしょうか？それはとても興味深い質問ですね。サンプルの中のどんな情報も、少なくともサンプルの一歩外側で保持されなければ意味がないのです。
もちろん400の方がいいに決まっています。400でストーリーを走らせることもできますが、モデルの適性について、より合理的な答えが得られるでしょう。モデルの特性の数値的な特徴から、予測能力についての結論を導き出そうとしているのです。あなたの言葉で言うと、過去のデータからトレンド能力に関する結論を導き出したということですね。その結論はサンプルに外挿できるのでしょうか？それはとても興味深い質問ですね。サンプルの中のどんな情報も、少なくともサンプルの一歩外側で保持されなければ意味がないのです。
続けてください。残差が非定常な のは、あるサンプルに当てはめたモデルを他の独立したサンプルで検定した場合、残差が定数でなくなるためです。他のサンプルへのフィットは可能ですが、そのフィットの後では、個々のサンプルごとに異なるモデルが得られます。
もう一度、特別な才能のある人のために繰り返しますが、定常性は、異なる独立したサンプルの統計データの偶然性によってのみ明らかにすることができるのです。そして、そんな偶然の一致はない。
計量経済学的な操作のコツは、あるサンプルに対して、そのサンプルの残差がすべてほぼ等しくなるようにモデルを当てはめる方法を見出したことです。しかし、このようなトリックは1つの標本に対してのみ発生し、他の標本ではモデルは異なる結果を与えるので、残差は定常ではなく、1つの標本に適合しているに過ぎません。計量経済学的モデルは、モデルに当てはめることができる過去のデータ（将来初めて現れる）がまだないため、未来を外挿することができません。
これは、再描画インジケータと同じで、特定のデータに対してその読み取り値を調整し、過去にさかのぼって変更するものです。
将来の残差と連動して定常化する残差を割り出すという目標は持っていないんです。未来はわからないし、サンプル外の次の小節できっちり一歩先の未来に興味があるのです。
考え方は次の通りです。利用可能なサンプルに対してモデルを構築します。モデル構築の終わりは、そのサンプルの定常残差で ある。将来の残差の定常性については何の結論も出さないし、出す必要もない。私は、その特性がちょうど1本の小節を進めるのに十分であるようなモデルを作ろうとしているのです。以上、これ以上はない。このバーを予想します。それが届くと、また模型を作り始める。最初から全アルゴリズムを表を見ると、棒を1本ずらすとラグ数が変わっているのがわかると思います。 適応アルゴリズムみたいなものですね。
遡及して何かをするわけではありません。先読みしたときのモデルの非凡さについては、あえて総括表にデータを引用しています。そして、その結果、次の小節の予測が厳密にはサンプル外であった場合。
回帰係数を計算するウィンドウを増やせというわけではありません。そのための窓は、数値に収束することで定義されるものではありません。観測データの数が、適用する基準や統計的な推定値の精度にどう影響するかという話です
H1のサンプル数は40～300個で見積もりを作成。118（これは1週間）からは、利益率はほとんど変わらず、係数は安定する。
ひとつだけはっきりしているのは、理想的な特性を持つモデルが機能しないこと、そしてその理由が私にはわからないということです。
トピックスターターさん、すみません、少しトフトップですが、私の質問は統計に関するものなので、本当はオフトップではないのです。
楽器の統計情報を収集するスクリプトにどこで出会ったのかわからないのですが、どなたか教えていただけませんか？スプレッドに対するリターンの比率が最大となる商品に興味がある。大雑把に言うと、上下の陰影が最大になるローソク足の本数が多い商品に興味があるのです。
トピックスターターさん、すみません、少しトフトップですが、私の質問は統計に関するものなので、本当はオフトップではないのです。
楽器の統計情報を収集するスクリプトにどこで出会ったのかわからないのですが、どなたか教えていただけませんか？スプレッドに対するリターンの比率が最大となる商品に興味がある。大雑把に言うと、上下の陰影が最大になるローソク足の本数が多い商品に興味があるのです。
将来の残差と連動して定常的な残差を分離するという目的は持っていません。
未来は適合性を暴露し、したがって宗教的信念を損なうので、計量経済学の宗派の信者であるあなたは、そのような目標を持つことはできません。しかし、定常性の数学的定義は、常に、分散と期待値の値がサンプル、将来または過去などから独立であることを意味します。サンプルに依存するものは、数学的定義によれば、非定常である。
faa1947
ちょうど1小節先までその特性で足りるように、モデルを作ろうとしているのです。もういいや、これ以上は。 このバーを予想します。それが来たら、また模型を作り始めるんです。