計量経済学：状態空間モデルによる予測 - ページ 24 1...17181920212223242526 新しいコメント Vizard 2013.08.07 11:59 #231 可笑しいな... михаил потапыч 2013.08.07 12:03 #232 Vizard: 可笑しいな... 誰が考えたのでしょう？ EconModel 2013.08.07 12:23 #233 avtomat: は必要ありません。 さて、これでよしとしましょう。あなたの書き込みに対する答えがそこにあります。 Vizard 2013.08.07 12:23 #234 サーニッチ、隠れてないで出てきなさい...ここにいるのはみんな人間よ、獣じゃない、みんな分かってくれるわ...。 必要なこと-。 1.まずシミュレーションの精度を確認する...ソフトウェアで得られたカットと実時間で得られたカットを比較する。 2.つながりを探す...定規が必要...＋影響を選んで調べる...多分Ensable18は必要ないでしょう。 ps.2ページ目にモデルを載せていたら、とっくにバラされていたでしょう...今は覗く気になれません...グッドラック...。 削除済み 2013.08.07 12:33 #235 EconModel: さて、これでよしとしましょう。あなたの書き込みに対する答えがそこにあります。 彼はそれを望んでいるのではなく、沼を望んでいるのです。 スレッドを失わないように... СанСаныч Фоменко 2013.08.07 12:45 #236 Vizard: サーニッチ、隠れてないで出てきなさい...ここのみんなは人間で、獣じゃないし、何でも分かってくれる...。 どうしたらいいのか まず、シミュレーションの正しさを検証する必要があります...プログラムで得られたカットと実時間で得られたカットを比較します。 2.つながりを探す...定規が必要...＋影響を受けるものを選んで調べる...たぶんEnsemble18は必要ないだろう ps.2ページ目にモデルを載せていたら、とっくにバラされていたでしょう...今は覗く気がしませんが...グッドラック...。 私は上記のように自分の意見を述べるとともに、このスレッドの作者に対して「ここから出て行け」とアドバイスしています。彼はお金を稼ぐ必要があるのであって、現地の人の戯言を読んでいるわけではないのです．やることがないのは自分なので、困ってしまいますが......。 ダウンロードについてこれまでの私のプロフィールから wrapper ダウンロード数 - 705。 インジケーター ダウンロード数 - 1229 Sceptic Philozoff 2013.08.12 03:07 #237 EconModel: あるいは今、私はウィンドウサイズの問題を抱えていて、その（ウィンドウ）次第で、損失まで含めて結果が大きく変わってしまう。窓の大きさの予測にアイディアが...。 20本のバーでは、条件を計算するのに十分でないように思います。 重要な情報は、もっと深い歴史に散らばっている可能性があるからだ。これは、計量経済 学における自己回帰モデルの最大の欠点だと思います。 EconModel 2013.08.12 04:47 #238 Mathemat:20本のバーでは、条件を計算するのに十分でないように思います。重要な情報は、もっと深い歴史に散らばっている可能性があるからだ。私は、これが計量経済学における自己回帰モデルの最大の欠点だと考えている。私は、非定常ランダムプロセスの動的適応型状態空間モデルを使用しています。特定のモデルとそのパラメータの選択は、各バーの到着によって行われます。 このモデルは、測定方程式と状態方程式の少なくとも2つの 方程式で構成さ れる。状態を予測し、この状態予測から測定量の予測値を算出する。SSMの変形でARIMAと一致するものもありますが、これは特殊でかなりレアなケースで、ご指摘の通りです。 予測誤差から計算される閾値の計算には、特殊な自己回帰が用いられ、それ（予測誤差）は定常であり、すなわち自己回帰モデルはこのランダムなプロセスに非常によく当てはまります。 ウィンドウに関しては トレンドが次のバーまで持続するためには、最小履歴のバーがいくつ必要なのか、という質問に答える必要があります。10+1本でトレンドが持続する確率は50+1本よりはるかに高く、100+1本は全く考慮しなくてもよい。直感的にそう思いました。 Дмитрий 2013.08.12 04:50 #239 EconModel: 非定常ランダム過程に対する動的適応型状態空間モデルを用いている。特定のモデルとそのパラメータの選択は、各バーの到着によって行われます。 このモデルは、測定方程式と状態方程式の少なくとも2つの方程式で構成される。状態を予測し、この状態予測から測定量の予測値を算出する。SSMの変形でARIMAと一致するものもありますが、これは特殊でかなりレアなケースで、ご指摘の通りです。 予測誤差から計算される閾値の計算には、特殊な自己回帰が用いられ、それ（予測誤差）は定常であり、すなわち自己回帰モデルはこのランダムなプロセスに非常によく当てはまります。 ウィンドウに関しては トレンドが次のバーまで持続するためには、最小履歴のバーがいくつ必要なのか、という質問に答える必要があります。 10+1本でトレンドが持続する確率は50+1本よりはるかに高く、100+1本は全く考慮しなくてもよい。直感的にそう思いました。 この議論を聞き逃していました。では、平均的な取引サイズは何pipsですか？ Юсуфходжа 2013.08.12 05:12 #240 EconModel: 非定常ランダム過程に対する動的適応型状態空間モデルを用いている。特定のモデルとそのパラメータの選択は、各バーの到着によって行われます。 このモデルは、測定方程式と状態方程式の少なくとも2つの方程式で構成される。状態を予測し、この状態予測から測定量の予測値を算出する。SSMの変形でARIMAと一致するものもありますが、これは特殊でかなりレアなケースで、ご指摘の通りです。 予測誤差から計算される閾値の計算には、特殊な自己回帰が用いられ、それ（予測誤差）は定常であり、すなわち自己回帰モデルはこのランダムなプロセスに非常によく当てはまります。 ウィンドウに関しては トレンドが次のバーまで持続するためには、最小履歴のバーがいくつ必要なのか、という質問に答える必要があります。 10+1本でトレンドが持続する確率は50+1本よりはるかに高く、100+1本は全く考慮しなくてもよい。直感的には、こんな感じです。 1.自己回帰の種類、予測の根拠となる関数を引用してください。 2.1000本までのヒストリーを使用しなければならないので、100本以上のケースは除外できない。本来なら1000本以上のケースを考慮すべきですが、なぜかEAではこのようなケースを無視します。Expert Advisorで何が原因なのか、わからない。コードの中に1000barの制限が見当たりません。もしかしたら、これはシステムの制約なのでしょうか？ 1...17181920212223242526 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
可笑しいな...
可笑しいな...
は必要ありません。
必要なこと-。
1.まずシミュレーションの精度を確認する...ソフトウェアで得られたカットと実時間で得られたカットを比較する。
2.つながりを探す...定規が必要...＋影響を選んで調べる...多分Ensable18は必要ないでしょう。
ps.2ページ目にモデルを載せていたら、とっくにバラされていたでしょう...今は覗く気になれません...グッドラック...。
さて、これでよしとしましょう。あなたの書き込みに対する答えがそこにあります。
彼はそれを望んでいるのではなく、沼を望んでいるのです。
スレッドを失わないように...
サーニッチ、隠れてないで出てきなさい...ここのみんなは人間で、獣じゃないし、何でも分かってくれる...。
どうしたらいいのか
まず、シミュレーションの正しさを検証する必要があります...プログラムで得られたカットと実時間で得られたカットを比較します。
2.つながりを探す...定規が必要...＋影響を受けるものを選んで調べる...たぶんEnsemble18は必要ないだろう
ps.2ページ目にモデルを載せていたら、とっくにバラされていたでしょう...今は覗く気がしませんが...グッドラック...。
私は上記のように自分の意見を述べるとともに、このスレッドの作者に対して「ここから出て行け」とアドバイスしています。彼はお金を稼ぐ必要があるのであって、現地の人の戯言を読んでいるわけではないのです．やることがないのは自分なので、困ってしまいますが......。
ダウンロードについてこれまでの私のプロフィールから
wrapper ダウンロード数 - 705。
インジケーター ダウンロード数 - 1229
20本のバーでは、条件を計算するのに十分でないように思います。
重要な情報は、もっと深い歴史に散らばっている可能性があるからだ。これは、計量経済 学における自己回帰モデルの最大の欠点だと思います。
20本のバーでは、条件を計算するのに十分でないように思います。
重要な情報は、もっと深い歴史に散らばっている可能性があるからだ。私は、これが計量経済学における自己回帰モデルの最大の欠点だと考えている。
私は、非定常ランダムプロセスの動的適応型状態空間モデルを使用しています。特定のモデルとそのパラメータの選択は、各バーの到着によって行われます。
このモデルは、測定方程式と状態方程式の少なくとも2つの 方程式で構成さ れる。状態を予測し、この状態予測から測定量の予測値を算出する。SSMの変形でARIMAと一致するものもありますが、これは特殊でかなりレアなケースで、ご指摘の通りです。
予測誤差から計算される閾値の計算には、特殊な自己回帰が用いられ、それ（予測誤差）は定常であり、すなわち自己回帰モデルはこのランダムなプロセスに非常によく当てはまります。
ウィンドウに関しては
トレンドが次のバーまで持続するためには、最小履歴のバーがいくつ必要なのか、という質問に答える必要があります。10+1本でトレンドが持続する確率は50+1本よりはるかに高く、100+1本は全く考慮しなくてもよい。直感的にそう思いました。
非定常ランダム過程に対する動的適応型状態空間モデルを用いている。特定のモデルとそのパラメータの選択は、各バーの到着によって行われます。
このモデルは、測定方程式と状態方程式の少なくとも2つの方程式で構成される。状態を予測し、この状態予測から測定量の予測値を算出する。SSMの変形でARIMAと一致するものもありますが、これは特殊でかなりレアなケースで、ご指摘の通りです。
予測誤差から計算される閾値の計算には、特殊な自己回帰が用いられ、それ（予測誤差）は定常であり、すなわち自己回帰モデルはこのランダムなプロセスに非常によく当てはまります。
ウィンドウに関しては
トレンドが次のバーまで持続するためには、最小履歴のバーがいくつ必要なのか、という質問に答える必要があります。 10+1本でトレンドが持続する確率は50+1本よりはるかに高く、100+1本は全く考慮しなくてもよい。直感的にそう思いました。
非定常ランダム過程に対する動的適応型状態空間モデルを用いている。特定のモデルとそのパラメータの選択は、各バーの到着によって行われます。
このモデルは、測定方程式と状態方程式の少なくとも2つの方程式で構成される。状態を予測し、この状態予測から測定量の予測値を算出する。SSMの変形でARIMAと一致するものもありますが、これは特殊でかなりレアなケースで、ご指摘の通りです。
予測誤差から計算される閾値の計算には、特殊な自己回帰が用いられ、それ（予測誤差）は定常であり、すなわち自己回帰モデルはこのランダムなプロセスに非常によく当てはまります。
ウィンドウに関しては
トレンドが次のバーまで持続するためには、最小履歴のバーがいくつ必要なのか、という質問に答える必要があります。 10+1本でトレンドが持続する確率は50+1本よりはるかに高く、100+1本は全く考慮しなくてもよい。直感的には、こんな感じです。
1.自己回帰の種類、予測の根拠となる関数を引用してください。
2.1000本までのヒストリーを使用しなければならないので、100本以上のケースは除外できない。本来なら1000本以上のケースを考慮すべきですが、なぜかEAではこのようなケースを無視します。Expert Advisorで何が原因なのか、わからない。コードの中に1000barの制限が見当たりません。もしかしたら、これはシステムの制約なのでしょうか？