計量経済学：文献目録 - ページ 6

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教えてください、本当に取引しているのですか？ノーテンキな質問ですね、本当に気になります。
 
まあ本はすごいんですが、全部見ている時間はありません。予測のためにまともなアルゴリズムを選んで、それをコードに書いてチェックします。そして、そのことについて延々と語り続けることができるのです。
 
excelf:
まあ本はすごいんですが、全部見ている時間はありません。予測のためにまともなアルゴリズムを選んで、それをコードに書いてチェックします。そして、そのことについて延々と語り続けることができるのです。
頭はいいけど怠け者なんだね。
 
faa1947:

具体的な例を挙げれば

差別化することで、トレンドを取り払ったのです。あなたの例は、違うことを物語っています。除去したトレンドは、予測誤差が定常的（moとskoがほぼ定数）になるため、予測することができます。今はこのような市場ですが、半年前には2つ目のディファレンシャルが必要でした。

その前にユニットルートテストをしたと書きました。という仮説は棄却され、したがってTSシリーズではなく、私の知る限りではDSシリーズと言えるでしょう。あまり聞かないし、よく知らない。プロセスの性質が非線形である場合、線形関係で何かを正確に測定することが困難であることは明らかなので、今、部長にウェーブレットについて教えてもらっているところです。そこには非線型性（フラクタル性）がある。

そして、このようなACFやCHAFCを推定したデータは、私の知る限りでは、モデル化することができません。以上、どのようなモデルを適用すればよいか教えていただければ、ありがたくコースワークに盛り込みたいと思います。

 
faa1947:

例を挙げて具体的に説明すると

差別化することで、トレンドを取り払ったのです。あなたの例は、違うことを物語っています。除去したトレンドは、予測誤差が定常化するため、予測することができます（moとskoはほぼ定数です）。今はこのような市場ですが、半年前には2つ目のディファレンシャルが必要でした。

これはTSの場合ですが、それならはいタスクは簡単で、トレンドはリニアで、すべてうまくいきます。私たちは働き、すべてがうまくいくと予測します。しかし、ここではDS（自分で調べてみてください、上の投稿で）それが差分に切り替わった理由です。ここではトレンドが確率的なので、誤差は確率的トレンドに対して定常的なのです。それがこれで証明されたわけですが、pipsの価格増分も定常的で、ランダムということではなく、ランダムに見えるだけなのです。 だからこそ、FXではアルゴリズムにハマるなど偶然で 稼げることもあるのだと思います。システムをやることで偶然から離れ始め、デポがなくなってしまうのです。

最近、Shiryaevの本を読みました、巻数は忘れました、2だったと思います。つまり、この例では決定論的な関数が、ある値ではほとんどランダムなもの（例ではホワイトノイズ）のように振る舞うのです。そして、ストキャスティックとカオスは同じではないが、両者は時に類似性が高く、見分けがつかないことがあると説明されています。つまり、実際にはトレーダーは異なる取引（何千もの戦略のアルゴリズム）を行い、それが市場にカオスを生み、この場合、アルゴリズムよりもランダム性の方が近いのですが、同時に純粋なランダム性はなく、疑似ランダム性が存在するのです。近い将来、非線形力学などを扱うと自分自身で決めている。

もし私が間違ったことを述べているのなら、私が同化できるように、正しくだけ、訂正してください。

 

2orb.数学的なカオスを発生させるロジスティック 関数がある。これはFUNCTIONであるため、ニューラルネットワークで完全に近似することができます。そして、価格シリーズの近似値を試してみて、私は続けることができると思います。

 

記憶が正しければ

x_(n + 1) = x_n * ( a - x_n )

追伸：ほぼ正解（https://ru.wikipedia.org/wiki/%D2%E5%EE%F0%E8%FF_%F5%E0%EE%F1%E0） - 右の図をご覧ください。何らかの理由でリンクが挿入されない。

 
orb:

これはTSの場合ですが、それならはいタスクは簡単で、トレンドはリニアで、すべてうまくいきます。私たちは働き、すべてがうまくいくと予測します。しかし、ここでDS

TSとDSは、ロシアの論文の発明である。

問題が違うのです。私の考えでは、商から決定論的な要素を取り出して、残差を見ています。残差が定常的であれば、決定論的な成分を外挿することができる。そうでない場合は、残差から決定論的な成分を抽出する・・・。その方法で、動作するシステムを手に入れることは可能なのでしょうか？一般的なケースではありません、証拠はありません。しかし、添付の添付資料では、トレンドにねじれがなければすべてうまくいくと主張されています。しかし、このケースでもこの厄介さを克服するために、いくつかの提案がなされている。

 

書き込みから判断すると、チームは「ブレークポイント」が何であるかを理解していないようです。モデルのフィッティングが行われる。新しいバーが できるたびに再フィットし、新しいバーは前のバーと一致します。そして、そのパラメータによる新しいモデルは、以前のモデルと一致しない。サンプル内部の コチエが、モデルパラメータが変化するような形で変化したことを意味します。 パラメータが良ければ、それを調整し、次のバーですべてがうまくいくことを期待することができます。しかし、商が変化することで関数形式を変更しなければならないこともある。しかも、1小節でブレイクと診断されるのではなく、何小節か必要なのです。

この問題についての添付ファイルはこちらです。私が思うに-これがトレードにおける最大の問題点であり、この破綻です。

 
alexeymosc:

2orb.数学的なカオスを発生させるロジスティック関数がある。これはFUNCTIONであるため、ニューラルネットワークで完全に近似することができます。そして、価格シリーズの近似値を試してみて、私は続けることができると思います。

=) go on, go on) あまり聞かない、よく知らない。
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