スルトノフ回帰モデル（SRM） - 市場の数学的モデルであると主張する。 - ページ 25

新しいコメント
 

中央値から遠く離れた価格よりも、中央値に近い価格を見つける確率が高いことを知っているからこそ、正規分布の価格でうまく取引できるのです。つまり、中央値の方向にトレードするのです。価格予測と呼ぶこともできますが、取引を成功させるために市場モデルや回帰分析、ニューラルネットワークは必要ありません。

 
gpwr:

中央値から遠く離れた価格よりも、中央値に近い価格を見つける確率が高いことを知っているからこそ、正規分布の価格でうまく取引できるのです。つまり、中央値の方向にトレードするのです。価格予測と呼ぶこともできますが、取引を成功させるために市場モデルや回帰分析、ニューラルネットワークは必要ありません。

矛盾している！中央値はこういう場合の回帰の結果なのだ。
 
yosuf:
こういう場合、中央値は回帰の結果だ！」と矛盾している。


中央値は以下のように算出されます。

m = SUM( x[i] )/N

ここに回帰の兆しはない。

 
なんという集団狂気...。
 
TheXpert:
なんという集団狂気...。

何が問題なのか？会話の内容は、正規分布の価格についてであり、ランダムな漫才ではないので、別物である。
 
gpwr:


中央値はこのように計算されます。

m = SUM( x[i] )/N

ここに回帰の兆しはない。

ここで回帰を見るには、再帰的な再計算のために変換すればよい。

(ちなみに中央値ではありません ;)

 
gpwr:


中央値は以下のように算出されます。

m = SUM( x[i] )/N

ここに回帰の兆しはない。

見えなくても、入手可能な観測データの回帰分析で 同じ結果が得られるとは限りません。ちなみに、RMSも正規分布の法則そのものを誤差3.85%で満足に表現している。

ׂ

 
yosuf:

見えていなくても、入手可能な観測データの回帰分析で同じ結果が得られるとは限りません。ちなみに、RMSも正規分布の法則そのものを誤差3.85%で満足に表現している。


回帰モデルを 何にでも当てはめることができるからといって、それを実行する必要はありません。
 
Demi:

相関・回帰理論の基本的な前提はすべて、調査対象のデータが正規分布していることを前提としている。入力（価格）は正規分布をしているか？

この段階では観測データを扱っていないため、入力データ分布の正規性という要件は意味をなさなくなる。ご心配はわかりますが、今は落ち着いてください。私たちは統計学の法則に違反することはありません。
 
gpwr:

回帰モデルを何にでも当てはめることができるからといって、そうしなければならないわけではありません。

まあ、やめときましょう(笑)
1...181920212223242526272829303132...47
新しいコメント