ランダムな名言を忘れる - ページ 61 1...54555657585960616263646566 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2012.08.03 05:28 #601 C-4: そうですね......名言ですね。実は、アーカイブに小麦と大豆の相場を添付しています。ここに金とユーロも添付しています（週足）。今はこれで十分でしょう。 p.s. アレックス、ここで歴史と停止位置のパターンについて議論することに何の意味があるのですか？文脈に忠実にお願いします。 p.s.s このようなトピックのために専門のブランチを立ち上げることをお勧めします。 テーブルから変数ペアの名前が必要です。 Дмитрий 2012.08.03 05:37 #602 avtomat: ニワトリ、卵、グレンジャー因果検定、誰が先か？ グレンジャー検定...では、このテストについて、どのような結論が導き出されるのでしょうか。;))) また、記事の中で要因の前に2つの和を付けているのはなぜですか？ 和の根拠は何ですか？ СанСаныч Фоменко 2012.08.03 05:49 #603 alexeymosc: 私は、過去を調べて似たような値動きのパターンを見つけるインジケータを使っています。 このスレッドでパターンはオフトピックであるというC-4 さんの意見に同意したいのですが、その理由を明らかにしたいと思います。 あなたを含め、あらゆるパターンを果樹園のリンゴに例えてみましょう。 6月の初めに来て、草、土、木、小枝、葉、太陽、雨、夜、昼の中にあるリンゴを見て、そのすべての状況の中でリンゴを認識できるようにプログラムを教えるのです。テストサンプルでプログラム（TC）をテストして、（あなたの投稿のように）素晴らしい結果を得ることができるのです。科学 "がTAで教えてくれるように、あなたは7月にフォワードテストを行い、すべてがうまくいく - プログラムはパターン（リンゴ）を認識し、そこにgrailと膝に震え、8月にはデモでgrailの確認を取得し、9月にあなたの本当のためにgrailを入れています。最初は大丈夫だと思ったが、だんだん悪くなり、11月には負ける。これはパターンの典型的なパターンです。 TCがパターンでフェードアウトする理由は、パターンが存在し得る市場の一般的な説明が明確にされていないことです-例では、夏、初秋です。それ以外にはリンゴはありません。 このブランチでは、このような一般的な市場特性を基に、パターンを策定することを試みている。 私はこのスレッドで、市場が操作されていると主張し、私は市場が投資によって動かされていると主張し、C-4は 独自の考えを持っています。次のステップに進む私たちは皆、こうした基礎的な条件（上記の例では季節）の変化を見分けることを学ぼうとしているのです。しかし、このような大前提を打ち出さなければ、どのような装置を使っても、すべてのTCはゴミになる。 Vasiliy Sokolov 2012.08.03 05:50 #604 faa1947: テーブルから変数ペアの名前が必要です。 ペアを選ぶのはあなた次第です。いろいろな組み合わせが考えられます。例えば、その週の終値が あります。これは常にペアの最初の要素である。ペアの2番目の要素は、例えば、OIのNet OperatorsまたはShort OperatorsまたはPercent Long NonCommercialとすることができます。つまり、価格と参加者の様々なグループとの相関関係を調べる。こんな感じです。 СанСаныч Фоменко 2012.08.03 05:52 #605 C-4: ペアを選ぶのはあなた次第です。いろいろな組み合わせが考えられます。例えば、その週の終値があります。これは常にペアの最初の要素である。ペアの2番目の要素は、例えば、OIのNet OperatorsまたはShort OperatorsまたはPercent Long NonCommercialとすることができます。つまり、価格と参加者の様々なグループとの相関関係を調べるのである。そんな感じです。 登山の仕事ではありません。 Дмитрий 2012.08.03 05:56 #606 faa1947: 自己相関と相関を考える。 Yi = μi + ∑αkYi-k + ∑βkXi-k + εi - sums なぜ立つのか？∑・・・どの属性による和算なのか、kによる和算なのか、・・・と関係あるのか？ СанСаныч Фоменко 2012.08.03 05:59 #607 Demi: Yi = μi + ∑αkYi-k + ∑βkXi-k + εi - sums なぜ立つのか？∑・・・何によって、kによって総括するのか？ 何によって・・・というのは、関係ないのか？ グレンジャーの作品そのものを考えてみる必要がある。k - ラグシフトは、ある変数が別の変数を予測する力を調べるためのものです。 Дмитрий 2012.08.03 06:02 #608 faa1947: グレンジャーの作品そのものを見なければならない。k - ラグシフトは、ある変数が別の変数を予測する力を調べるためのものです。 そこにある∑記号は正しいのか、間違っているのか？なぜそこにあるのか？何のためにあるのか言わないでください、ラグシフトが何のためにあるのかは理解しています...。 Vasiliy Sokolov 2012.08.03 06:06 #609 faa1947: これは登山の仕事ではありません。 OK、ZW_CONT10080.csvから6番目の列を、Meta COT Report COT - WHEAT - CHICAGO BOARD OF TRADE .csvから16番目の列を取り出し、時間的に同期させてグレンジャー検定を計算すれば、より簡単になるでしょう？ СанСаныч Фоменко 2012.08.03 06:09 #610 C-4: OK、ZW_CONT10080.csvから6番目の列を、Meta COT Report COT - WHEAT - CHICAGO BOARD OF TRADE .csvから16番目の列を取り出し、時間的に同期させてグレンジャー検定を計算すれば、より簡単になるでしょう？これから見てみます。 1...54555657585960616263646566 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
そうですね......名言ですね。実は、アーカイブに小麦と大豆の相場を添付しています。ここに金とユーロも添付しています（週足）。今はこれで十分でしょう。
p.s. アレックス、ここで歴史と停止位置のパターンについて議論することに何の意味があるのですか？文脈に忠実にお願いします。
p.s.s このようなトピックのために専門のブランチを立ち上げることをお勧めします。
ニワトリ、卵、グレンジャー因果検定、誰が先か？
グレンジャー検定...では、このテストについて、どのような結論が導き出されるのでしょうか。;)))
また、記事の中で要因の前に2つの和を付けているのはなぜですか？ 和の根拠は何ですか？
私は、過去を調べて似たような値動きのパターンを見つけるインジケータを使っています。
このスレッドでパターンはオフトピックであるというC-4 さんの意見に同意したいのですが、その理由を明らかにしたいと思います。
あなたを含め、あらゆるパターンを果樹園のリンゴに例えてみましょう。
6月の初めに来て、草、土、木、小枝、葉、太陽、雨、夜、昼の中にあるリンゴを見て、そのすべての状況の中でリンゴを認識できるようにプログラムを教えるのです。テストサンプルでプログラム（TC）をテストして、（あなたの投稿のように）素晴らしい結果を得ることができるのです。科学 "がTAで教えてくれるように、あなたは7月にフォワードテストを行い、すべてがうまくいく - プログラムはパターン（リンゴ）を認識し、そこにgrailと膝に震え、8月にはデモでgrailの確認を取得し、9月にあなたの本当のためにgrailを入れています。最初は大丈夫だと思ったが、だんだん悪くなり、11月には負ける。これはパターンの典型的なパターンです。
TCがパターンでフェードアウトする理由は、パターンが存在し得る市場の一般的な説明が明確にされていないことです-例では、夏、初秋です。それ以外にはリンゴはありません。
このブランチでは、このような一般的な市場特性を基に、パターンを策定することを試みている。
私はこのスレッドで、市場が操作されていると主張し、私は市場が投資によって動かされていると主張し、C-4は 独自の考えを持っています。次のステップに進む私たちは皆、こうした基礎的な条件（上記の例では季節）の変化を見分けることを学ぼうとしているのです。しかし、このような大前提を打ち出さなければ、どのような装置を使っても、すべてのTCはゴミになる。
テーブルから変数ペアの名前が必要です。
ペアを選ぶのはあなた次第です。いろいろな組み合わせが考えられます。例えば、その週の終値が あります。これは常にペアの最初の要素である。ペアの2番目の要素は、例えば、OIのNet OperatorsまたはShort OperatorsまたはPercent Long NonCommercialとすることができます。つまり、価格と参加者の様々なグループとの相関関係を調べる。こんな感じです。
ペアを選ぶのはあなた次第です。いろいろな組み合わせが考えられます。例えば、その週の終値があります。これは常にペアの最初の要素である。ペアの2番目の要素は、例えば、OIのNet OperatorsまたはShort OperatorsまたはPercent Long NonCommercialとすることができます。つまり、価格と参加者の様々なグループとの相関関係を調べるのである。そんな感じです。
自己相関と相関を考える。
Yi = μi + ∑αkYi-k + ∑βkXi-k + εi - sums なぜ立つのか？∑・・・どの属性による和算なのか、kによる和算なのか、・・・と関係あるのか？
Yi = μi + ∑αkYi-k + ∑βkXi-k + εi - sums なぜ立つのか？∑・・・何によって、kによって総括するのか？ 何によって・・・というのは、関係ないのか？
グレンジャーの作品そのものを見なければならない。k - ラグシフトは、ある変数が別の変数を予測する力を調べるためのものです。
そこにある∑記号は正しいのか、間違っているのか？なぜそこにあるのか？何のためにあるのか言わないでください、ラグシフトが何のためにあるのかは理解しています...。
これは登山の仕事ではありません。
OK、ZW_CONT10080.csvから6番目の列を、Meta COT Report COT - WHEAT - CHICAGO BOARD OF TRADE .csvから16番目の列を取り出し、時間的に同期させてグレンジャー検定を計算すれば、より簡単になるでしょう？
OK、ZW_CONT10080.csvから6番目の列を、Meta COT Report COT - WHEAT - CHICAGO BOARD OF TRADE .csvから16番目の列を取り出し、時間的に同期させてグレンジャー検定を計算すれば、より簡単になるでしょう？
これから見てみます。