13 Aug 2014 • 5 min. read • Comments Linear regression is useful for many financial applications such as finding the hedge ratio between two assests in a pair trade. In a perfect world, the realtionship between assests would remain constant along with the slope and intercet of a linear regression. Unfortutanely this is usually the exception...
月に5～10～20％も必要ない。多くの人が夢にも思わないような額を稼いでいます。なんで槍で騒ぐんだ！オール・オア・ナッシング、それしかないんだ。
ブガガガ！ブガガガ！えっと...。若い血！ある意味うらやましい))
もうサンカに粉ミルクをあげてください)))
方程式はないんだ、マエストロ...。彼からも、誰からも。昨日、なんとなく気づいたんです。工場に行った方がいい。少なくとも、そこで食事はできる。
天気予報士に知っていること、知らないことを聞く。
故障への挑戦について、もう少しだけ。シリヤエフを読もうというのは、ほとんど冗談です。使えるのは、よく知られたCUSUMアルゴリズムか、そのバリエーションだ。回帰による価格モデリングの枠組みの中で、このアルゴリズムは、回帰係数を再計算するタイミングを決定するために使用することができます。この場合、明らかに（matstatの常として）第一種と第二種のエラーが発生する可能性があります。
要は、不連続性を未来に予測するのではなく、直近の過去に求めているのである。
方程式はないんだ、マエストロ...。彼からも、誰からも。昨日、なんとなく気づいたんです。工場に行った方がいい。少なくとも、そこで食事はできる。
シグナルの前に値動きの種類を確認しましたか？ 指数のあるチェ何かとか？
方程式はないんだ、マエストロ...。彼からも、誰からも。昨 日、なんとなく気づいたんです。 工場に行った方がいい。少なくとも、そこで食事はできる。
持っている人が一気に出すとは思えません。
故障への挑戦について、もう少しだけ。シリヤエフを読もうというのは、ほとんど冗談です。使えるのは、よく知られたCUSUMアルゴリズムか、そのバリエーションだ。回帰による価格モデリングの枠組みの中で、このアルゴリズムは、回帰係数を再計算するタイミングを決定するために使用することができます。この場合、明らかに（matstatの常として）第一種と第二種のエラーが発生する可能性があります。
要は、不連続性を未来に予測するのではなく、直近の過去に求めているのである。
http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/
ローリングリグレッションなどの修正もあります
故障への挑戦について、もう少しだけ。シリヤエフを読もうというのは、ほとんど冗談です。使えるのは、よく知られたCUSUMアルゴリズムか、そのバリエーションだ。回帰による価格モデルの枠組みの中で、このアルゴリズムは、回帰係数を再計算するタイミングを決定するために使用することができます。この場合、明らかに（matstatの常として）第一種と第二種のエラーが発生する可能性があります。
要は、不連続性を未来に予測するのではなく、直近の過去に求めているのである。
具体的な調査が必要だ、アレクセイ。CUSUM、Schuchartの地図など、興味があり、近くにある方はぜひどうぞ。
私一人ではバカバカしくて全部やる時間がありません。そして、フォーラムメンバーへの希望も少なくなっています。一方はヴィソツキーの言葉を引用し、もう一方は哲学を語り、あるシグナルに従うことで、まるでそれがゴールに近づくかのようだ。ある種の不条理劇ですね。