計量経済学：CUのバランスシートについて説明しよう。 - ページ 4 1234567891011...30 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2012.08.07 16:35 #31 Demi: 私はそのすべてを理解した。 なぜデトレンディングなのか、私の質問を理解していただけましたか？ TCの結果を一定期間分析するため?があります。 バランスシートチャート - なぜ「デトレンディング」をするのか？????????????何のために？ 統計を取るため。というのが、このトピックの趣旨です。統計でバランスを評価しようとする。 Дмитрий 2012.08.07 16:38 #32 faa1947: 統計を取るため。というのが、このトピックの趣旨です。統計でバランスを評価しようとする。 また、デトレンド後のバランスカーブは、TCについてどのような統計をとることができるのでしょうか？ СанСаныч Фоменко 2012.08.07 16:39 #33 Demi: また、デトレンド後のバランスカーブから、TCに関するどのような統計が得られるのでしょうか？ スレッドの冒頭からお読みください。全てはグラフと数字で示されます。 Дмитрий 2012.08.07 16:41 #34 私は、一定期間のTSのパフォーマンスを評価する方法として、キャピタルゲイン（先験的に「リスクフリー」レートを上回る）とリスク調整後キャピタルゲインの2つしか知らない。 СанСаныч Фоменко 2012.08.07 16:43 #35 Demi: 私は、一定期間のTSのパフォーマンスを評価する方法として、キャピタルゲイン（先験的に「リスクフリー」レートを上回る）とリスク調整後キャピタルゲインの2つしか知らない。 まあ、もっとありますよ、例えばテスターで。限定的な目標を設定しているんです。はじめにそれを策定。口座残高を そんな風に見ている人はいないと思うんです。何か面白いことがあるかもしれない。 Дмитрий 2012.08.07 16:45 #36 faa1947: まあ、もっとありますよ、例えばテスターで。限定的な目標を設定しているんです。はじめにそれを策定。口座残高をそんな風に見ている人はいないと思うんです。何か面白いことがあるかもしれない。大きなサンプルでプログラムがうまくいかない理由を考えて、続けてみます。 時系列 統計からではなく、バランスカーブの解析からこの結論を導き出していることにお気づきでしょうか？- "スムージングから14pipsの乖離があるときに売買判断ができる"。 まずトレードをして、それからバランスシリーズやスムージングをして、トレードの判断をするわけですか？バランスカーブとの関係で売買の判断をするのですか？交換するんですか？ СанСаныч Фоменко 2012.08.07 16:48 #37 Demi: 時系列統計からではなく、バランスカーブの解析からこの結論を導き出していることにお気づきでしょうか？- "スムージングから14pipsの乖離があるときに売買判断ができる"。 まずトレードをして、残高と平滑化を重ねて、トレードの判断をするわけですか？ はい、違います。統計情報を入力し、TSのパラメータを設定する。TRとSLは一目瞭然ですが、14pipsはそうではありません。数字があるだけで、それをどう使うかが問題なのです。 СанСаныч Фоменко 2012.08.07 16:53 #38 本日は以上です。 Avals 2012.08.08 01:09 #39 Demi: それしかないんです。 なぜ "デトレンディング "が必要なのか、私の質問を理解していただけましたか？ 一定期間のTSの結果を分析するために?があります。 バランスシート・チャート - なぜ「デ・トレンド」を作るのか？????????????何のために？ トレンド除去後の残差を分析することで、faaは実際にバランスカーブにトレンドがあることを確認します。つまり、確率的な傾向（＝例えばSBのようにランダム）ではなく、決定論的な傾向であるということです。ただ、なぜ線形デトレンドではなく、ある種の複雑なデトレンドが使われているのかがよくわからないのです。結局、基本モデルはMOの保存であり、線形トレンドモデルである。すなわち、理想的なバランスは、対応するMOの角度で直線になることです。計量経済学者は、モデルの整合性をチェックするために、残差（あるいは誤差と呼ばれる）を分析する。つまり、モデルの値と実際の値との差である。この残差が mo = 0 の正規分布である場合にのみ、我々のモデルが適合するという仮説が成立する。つまり、バランスに決定論的なトレンドがある - 安定したモ。そして一般に、ロバストシステム株式モデルは、正のドリフトを持つSBモデルである。 多くはもっと単純にこの分析をしています。目視でバランスカーブが「良い」と感じる人もいれば、誰もがバランスカーブが空に向かって一直線になるのが好きな人もいます))彼らは深いドローダウンを避けようとする。バランス分析では通常、マイナスゾーンの「ヘビーテール」が発生し、これはバランスの正常性を欠く兆候である。つまり、この計量 分析は、PF、FS、maxddといった、よりシンプルな専門家の手法や指標に置き換えることができるのである。しかし、その応用はニュアンスに左右され、厳密には形式化されていないため、理論科学には不向きである。 Дмитрий 2012.08.08 02:41 #40 Avals: トレンド除去後の残差を分析することで、バランスカーブにトレンドがあるかどうかを実際に確認することができるのです。つまり、確率的な傾向（＝例えばSBのようにランダム）ではなく、決定論的な傾向であるということです。ただ、なぜ線形デトレンドではなく、ある種の複雑なデトレンドが使われているのかがよくわからないのです。結局、基本モデルはMOの保存であり、線形トレンドモデルである。すなわち、理想的なバランスは、対応するMOの角度で直線になることです。計量経済学者は、モデルの整合性をチェックするために、残差（あるいは誤差と呼ばれる）を分析する。つまり、モデルの値と実際の値との差である。この残差が mo = 0 の正規分布である場合にのみ、我々のモデルが適合するという仮説が成立する。つまり、バランスに決定論的なトレンドがある - 安定したモ。そして一般に、ロバスト均衡モデルは正のバイアスを持つSBモデルである。 多くはもっと単純にこの分析をしています。ただ視覚的にバランスカーブが「良い」ことを求める人もいれば、バランスカーブが空に向かってまっすぐであることを好む人もいます))。彼らは深いドローダウンを避けようとする。バランス分析では通常、マイナスゾーンの「ヘビーテール」が発生し、これはバランスの正常性を欠く兆候である。つまり、この計量分析は、PF、FS、maxddといった、よりシンプルな専門家の手法や指標に置き換えることができるのである。しかし、その応用はある種のニュアンスに依存し、厳密には非形式化されており、理論科学には不向きである。 みんな、マジで勘弁してくれ！統計や理論家をバカにするのはやめましょうやめてくれ！もう笑えない！？ さて、世界的に認められている歴代の名作があります。それは、シリーズの決定論的要素と確率論的要素です。 さて、「決定論的」「確率論的」な傾向とは？このナンセンスはどこから来るのでしょうか？ 例えば、直線を「決定論的傾向」と呼ぶのが好きなら、それはそれで結構です。しかし、「ストキャスティック・トレンド」はすでに「ハード・ソフト」・・・・。 SB＝「ストキャスティック・トレンド」、これはナンセンスだ・・・・・。 1234567891011...30 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
私はそのすべてを理解した。
なぜデトレンディングなのか、私の質問を理解していただけましたか？ TCの結果を一定期間分析するため?があります。 バランスシートチャート - なぜ「デトレンディング」をするのか？????????????何のために？
統計を取るため。というのが、このトピックの趣旨です。統計でバランスを評価しようとする。
統計を取るため。というのが、このトピックの趣旨です。統計でバランスを評価しようとする。
また、デトレンド後のバランスカーブは、TCについてどのような統計をとることができるのでしょうか？
また、デトレンド後のバランスカーブから、TCに関するどのような統計が得られるのでしょうか？
スレッドの冒頭からお読みください。全てはグラフと数字で示されます。
私は、一定期間のTSのパフォーマンスを評価する方法として、キャピタルゲイン（先験的に「リスクフリー」レートを上回る）とリスク調整後キャピタルゲインの2つしか知らない。
私は、一定期間のTSのパフォーマンスを評価する方法として、キャピタルゲイン（先験的に「リスクフリー」レートを上回る）とリスク調整後キャピタルゲインの2つしか知らない。
まあ、もっとありますよ、例えばテスターで。限定的な目標を設定しているんです。はじめにそれを策定。口座残高を そんな風に見ている人はいないと思うんです。何か面白いことがあるかもしれない。
まあ、もっとありますよ、例えばテスターで。限定的な目標を設定しているんです。はじめにそれを策定。口座残高をそんな風に見ている人はいないと思うんです。何か面白いことがあるかもしれない。大きなサンプルでプログラムがうまくいかない理由を考えて、続けてみます。
時系列 統計からではなく、バランスカーブの解析からこの結論を導き出していることにお気づきでしょうか？- "スムージングから14pipsの乖離があるときに売買判断ができる"。
まずトレードをして、それからバランスシリーズやスムージングをして、トレードの判断をするわけですか？バランスカーブとの関係で売買の判断をするのですか？交換するんですか？
時系列統計からではなく、バランスカーブの解析からこの結論を導き出していることにお気づきでしょうか？- "スムージングから14pipsの乖離があるときに売買判断ができる"。
まずトレードをして、残高と平滑化を重ねて、トレードの判断をするわけですか？
はい、違います。統計情報を入力し、TSのパラメータを設定する。TRとSLは一目瞭然ですが、14pipsはそうではありません。数字があるだけで、それをどう使うかが問題なのです。
それしかないんです。
なぜ "デトレンディング "が必要なのか、私の質問を理解していただけましたか？ 一定期間のTSの結果を分析するために?があります。 バランスシート・チャート - なぜ「デ・トレンド」を作るのか？????????????何のために？
トレンド除去後の残差を分析することで、faaは実際にバランスカーブにトレンドがあることを確認します。つまり、確率的な傾向（＝例えばSBのようにランダム）ではなく、決定論的な傾向であるということです。ただ、なぜ線形デトレンドではなく、ある種の複雑なデトレンドが使われているのかがよくわからないのです。結局、基本モデルはMOの保存であり、線形トレンドモデルである。すなわち、理想的なバランスは、対応するMOの角度で直線になることです。計量経済学者は、モデルの整合性をチェックするために、残差（あるいは誤差と呼ばれる）を分析する。つまり、モデルの値と実際の値との差である。この残差が mo = 0 の正規分布である場合にのみ、我々のモデルが適合するという仮説が成立する。つまり、バランスに決定論的なトレンドがある - 安定したモ。そして一般に、ロバストシステム株式モデルは、正のドリフトを持つSBモデルである。
多くはもっと単純にこの分析をしています。目視でバランスカーブが「良い」と感じる人もいれば、誰もがバランスカーブが空に向かって一直線になるのが好きな人もいます))彼らは深いドローダウンを避けようとする。バランス分析では通常、マイナスゾーンの「ヘビーテール」が発生し、これはバランスの正常性を欠く兆候である。つまり、この計量 分析は、PF、FS、maxddといった、よりシンプルな専門家の手法や指標に置き換えることができるのである。しかし、その応用はニュアンスに左右され、厳密には形式化されていないため、理論科学には不向きである。
トレンド除去後の残差を分析することで、バランスカーブにトレンドがあるかどうかを実際に確認することができるのです。つまり、確率的な傾向（＝例えばSBのようにランダム）ではなく、決定論的な傾向であるということです。ただ、なぜ線形デトレンドではなく、ある種の複雑なデトレンドが使われているのかがよくわからないのです。結局、基本モデルはMOの保存であり、線形トレンドモデルである。すなわち、理想的なバランスは、対応するMOの角度で直線になることです。計量経済学者は、モデルの整合性をチェックするために、残差（あるいは誤差と呼ばれる）を分析する。つまり、モデルの値と実際の値との差である。この残差が mo = 0 の正規分布である場合にのみ、我々のモデルが適合するという仮説が成立する。つまり、バランスに決定論的なトレンドがある - 安定したモ。そして一般に、ロバスト均衡モデルは正のバイアスを持つSBモデルである。
多くはもっと単純にこの分析をしています。ただ視覚的にバランスカーブが「良い」ことを求める人もいれば、バランスカーブが空に向かってまっすぐであることを好む人もいます))。彼らは深いドローダウンを避けようとする。バランス分析では通常、マイナスゾーンの「ヘビーテール」が発生し、これはバランスの正常性を欠く兆候である。つまり、この計量分析は、PF、FS、maxddといった、よりシンプルな専門家の手法や指標に置き換えることができるのである。しかし、その応用はある種のニュアンスに依存し、厳密には非形式化されており、理論科学には不向きである。
みんな、マジで勘弁してくれ！統計や理論家をバカにするのはやめましょうやめてくれ！もう笑えない！？
さて、世界的に認められている歴代の名作があります。それは、シリーズの決定論的要素と確率論的要素です。
さて、「決定論的」「確率論的」な傾向とは？このナンセンスはどこから来るのでしょうか？
例えば、直線を「決定論的傾向」と呼ぶのが好きなら、それはそれで結構です。しかし、「ストキャスティック・トレンド」はすでに「ハード・ソフト」・・・・。
SB＝「ストキャスティック・トレンド」、これはナンセンスだ・・・・・。