計量経済学：状態空間モデルによる予測 - ページ 2

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Integer:

試せるのは、「実測値より上の予測」と「前回の予測値より上の予測」の2つです。
動きが正しい方向で、 スプレッドより大きく なることを確認する必要があります。
 
EconModel:
その動きが正しい方向に向かうという確信と、 より一層の 広がりが必要です。

テスターは何のためにあるのですか？そのために発明されたのです。

ここでの仕掛けは違います。あなたの仕掛けはカーバフィッターで、モデルの関連性がある可能性を自動的にほぼゼロにするのです。

 
solar:

紫色の予報、古いもののドラフトネットワーク。

でたらめ...同意？
 

EconModel、あなたの結果は私を喜ばせるものではありません。普通の神経グリッドでも同じような曲線が得られました。しかし、利益は出なかった。だから、あまり教えてくれないんです。

アドバイザーなしには、どこにも行けません。この「ほぼ一致」する曲線だけを見て、それを聖杯と考えても、結果は出ないでしょう。

1) 予測と現実の違いを調べ、システムが利益を生むように、妥当な損切りと利食いを実験的に（より良い、統計的な推論で）見つけようとします。

2.また、一歩先ではなく、数歩先を予測してみるという方法もあります。そして、上記の1点目を実行します。

追伸：そろそろ来てほしい人がいます...。さらに楽しくなるはずです。

 
Mathemat:

通常の神経グリッドでも同じようなカーブが得られました。

ネットは頭に負担がかからない )))

シイファクト、イエローフォーキャスト、バーティックブラックの後にオーズ...


 
TheXpert:

そして、何のためのテスターなのか？そのために発明されたのです。

ここでのトリックは異なっています。あなたのクラフトはカーバフィッターであり、モデルの関連性がある可能性を自動的に実質的にゼロにするのです。


カーワフィッターという 言葉は 聞き覚えがなく、googleはこのスレッドにバックリンクを与えて います。

もし、あなたが親切にも、あなたの考えを私に知られている言葉（少なくともグーグル）で述べてくださるなら、私は必ずあなたに答えます。

 
solar:

予報をどう使うかという話です。つまり、予想を立てたものの、それをどうすればいいのかわからないという人です。このモデルは、マーケットが多少なりとも落ち着いているときには問題なく機能することはすでに書きました。しかし、私は以前からハイとローを探すことにこだわっていました ))))だから個人的には、スクリーンショットの私のバージョンは - hirnya。
モデルの特徴：非定常なプロセスに対して非線形である。アダプティブ：実際に使用されるAICモデルは18種類あり、その中から選択される。しかし、この選択は48本のバーの履歴にあるのか！？ウィンドウサイズを小さくしなければならないが、ウィンドウサイズを選択する基準がわからない。
 
EconModel:
ウィンドウサイズを小さくしなければならないが、ウィンドウサイズを選択する基準がわからない。

手動で調整する必要があります。一般に、変数の数に依存する
 
Mathemat:

EconModel、あなたの結果は私を喜ばせるものではありません。普通の神経衰弱で似たようなカーブが出た。しかし、利益は出なかった。だから、あまり教えてくれないんです。

アドバイザーなしには、どこにも行けません。この「ほぼ一致」のカーブだけを見て、それを聖杯だと思っていたら、何の結果も得られないでしょう。

1. 予測と現実の違いを研究し、システムが利益を上げるための妥当な損切りと利食いを実験的に見つけようとする（より良い-統計的な正当性をもって）。

2.また、一歩先ではなく、数歩先を予測してみるという方法もあります。そして、上記の1点目を実行します。

追伸：そろそろ来てほしい人がいます...。がさらに楽しくなるはずです。

Rで作られたモデルです。だから、関連する情報がたくさんあるんです。ここでは、MSE予測誤差 -Mean Square Error - RMS errorと します。これは、誤差の二乗です。以下はグラフですが、ルートを抽出することで、eurusdレベルに匹敵する誤差が得られます。

つまり、最大誤差は0.001871です。


今私は理解している：それは、予測がそれらの18ピップを超えている場合、入力する必要があるのですか？それとも平均値？それともスコ？

 
Demi:
を手動で選択します。一般に、変数の数に依存する

テスターで考えるが、基準が必要。 最小限の可能性は十分にある。
123456789...26
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