So what? Why do we care about stationarity? A stationary time series (TS) is simple to predict as we can assume that future statistical properties are the same or proportional to current statistical properties.Most of the models we use in TSA assume covariance-stationarity (#3 above). This means the descriptive statistics these models predict...
友よ、トレードはほとんどないんだ、そろそろ理論に入ろうか。楽しい絵を描いたところで、チャンネルでの作業について説明します。
私見ですが、チャンネルは補助的なツールであり、他の方法で受信した信号を確認するためのものです。
HPチャンネル
チャンネルやトレンドなど、すべてデタラメです。歴史に名を残し、未来は "NESTATION "の霧の中に隠されている。
あるいは、常に 非定常 性を意識して、それに対抗するツールを探し、それを適用するか、あるいは預金を失うかです。
1.パターンに従って取引する（チャネルもパターンである）。TA＋ブレーン（経験）-最も有望なものを取り、もしかしたら勝つかもしれない。あるいは、MOをとって、自動的にパターンを探す......。そして、ターゲット変数に対して安定したパターンを再び生成するはずのソースデータを見つけなければならないのです。一番の問題は、パターン探索のアルゴリズムではなく、そのパターンの生データを探し出す能力である。経験上、このような入力データ（多変量）は30個程度ある。この数字上では、原理的に多変量チャンネルの検索が可能である。これは必要なことなのでしょうか？
2.統計学（MatlabのToolbox"Econometrics"）。GARCHです。元の系列を定常型に変換する、今度は3ステップ。 最後まで、誰もモデルから定常残差を得ることができませんでした。また、残量が非定常であれば、必ずデポを排出する事態が発生します。
最後まで、誰もモデルから定常残差を得ることはできなかった。そして、残量が安定しない場合は、必ずデポを排出する事態が発生します。
みんなで排水する」という言葉を、こんなに難しくベールに包んでしまったんですね。
主な問題は、パターンを見つけるアルゴリズムではなく、これらのパターンのための生データを見つける能力である。経験上、このような入力（多通貨）は30件程度ある。
もう少し具体的に教えてください。入力データのうち、パターンが含まれているのは30個？
リニアからガベージまで、モデルの進化を紹介します。
誰かがPythonを使って例を解き、なぜチャンネルが機能しないかを見る必要があるかもしれません。
大前提として、非線形（言葉の意味での非定常）のものは、平均に収束しないので、過小決定である...というもので、すべてが、ベルヌーイの考えを超えた計量経済学とか、信じがたいほど些細なことなのだが...。ガウスのアイデア
http://www.blackarbs.com/blog/time-series-analysis-in-python-linear-models-to-garch/11/1/2016
こうして貿易検査が行われた
だから自動化する。
私はプログラマーではありません、トレードはsh4で行われたので、ゆっくり手を動かしてトレードすることも可能です
ということで、ランダムかもしれないので、この結果は信用できません :)
チャンネルやトレンドなど、すべてデタラメだ...。歴史の上ではよく見えても、未来は「UNSTABILITY」の霧の中に隠されているのです。
非定常性を 常に意識し、それに対抗する手段を探し、それを適用するか、あるいは預金を失うかのどちらかです。
1.パターンに従って取引する（チャネルもパターンである）。TA＋ブレーン（経験）-最も有望なものを取り、もしかしたら勝つかもしれない。あるいは、MOをとって、自動的にパターンを探す......。そして、ターゲット変数に対して再び安定したパターンを生成するような入力データを見つけなければならない。一番の問題は、パターン探索のアルゴリズムではなく、そのパターンの生データを探し出す能力である。経験上、このような入力データ（多変量）は30個程度ある。この数字上では、原理的に多変量チャンネルの検索が可能である。これは必要なことなのでしょうか？
2.統計学（MatlabのToolbox"Econometrics"）。GARCHです。元の系列を定常型に変換する、今度は3ステップ。 最後まで、誰もモデルから定常残差を得ることができませんでした。また、残量が非定常であれば、必ずデポを排出する事態が発生します。
あなたの言うとおり...私は何も主張していない))) しかし、私が指摘したのは、フクロウを書くことができる...その結果を見るのは面白いだろう
全く同感です。チャンネルやトレンドというのは後付のもので、すでに確立されたストーリーを理解するための常套手段に過ぎない。移動する確率分布を計算 する必要がある - この方がより信頼性の高い情報を得ることができる。しかし、ここでも非定常性がカードを混乱させる。
全く同感です。チャンネルやトレンドというのは後付のもので、すでに確立されたストーリーを理解するための常套手段に過ぎない。移動する確率分布を計算する必要がある - この方がより信頼性の高い 情報を得ることができる。しかし、ここでも非定常性がカードを混乱させる。