Sergey, 나는 당신의 인내를 바랍니다. (내가 뭔가를 놓쳤을 가능성이 매우 높음), 무작위 잔류물을 설명하는 모델이 필요한 이유와 "제거"가 무엇인지 설명하십시오. 그리고 무작위 잔기의 "선택"은 본질적으로 무작위인 것 같습니다. 싸서. :에 대한)
어떻게 ... 다음 시간 Y[j+1] 의 가격 값을 예측하려면 현재 가격 값 Y[j] 에 델타를 추가해야 합니다. 이 델타 a*X[j] 는 임의의 나머지입니다. 우리는 모델링하고 있습니다: Y[j+1]=Y[j]+a*X[j]. "의사 무작위"라고 말하는 것이 맞을 것입니다. 우리가 바쁘게 살아가는 이 잔류물의 특성을 완전히 설명하는 것은 바로 적절한 모델의 편집입니다.
동전 던지기, Markov 프로세스 X[j]=a*X[j-1]+sigma[j] 의 퇴화 사례, 계수 a는 동일하게 0 a=0 및 sigma[j] - 두 값만 취하는 임의 변수 1 및 -1 . 비 차익 거래 프로세스의 경우 - 이익을 얻는 것은 불가능합니다(а=0).
Wiener 과정 , Markov 과정 X[j]=a*X[j-1]+sigma[j] 의 축퇴된 경우, 계수 a는 0 a=0 이고 sigma[j] 는 정규 분포 확률 변수입니다. 비 차익 거래 프로세스의 경우 - 이익을 얻는 것은 불가능합니다(а=0).
그리고 "제거"는 결정론적 추세(있는 경우), 상수 구성 요소, 순환적, 확률적 ...에서 원본 시리즈를 제거하는 것입니다.
글쎄요, 그건 또 다른 문제입니다.) 지고 나서 이기고 이기고 이기고 있을 확률이 다른 이유조차 설명할 수 있습니다. "남자는 울지 않고 남자는 화를 낸다"(c) :)
이론적 근거를 제시할 수는 있지만 모든 것을 잃은 후에는 아내가 아닌 것이 좋습니다. 물론 아내가 Mrs. Wetzel E.S.의 속도로 테르베르를 공부하지 않았다면 :o)))
중성자 에게
어떻게 ... 다음 시간 Y[j+1]에서 가격 값을 예측하려면 현재 가격 값 Y[j]에 델타를 추가해야 합니다. 이 델타 a*X[j]는 다음과 같은 임의의 나머지입니다. 우리는 모델링하고 있습니다: Y[j+1]=Y[j]+a*X[j]. "의사 무작위"라고 말하는 것이 맞을 것입니다. 우리가 바쁘게 살아가는 이 잔류물의 특성을 완전히 설명하는 것은 바로 적절한 모델의 편집입니다.
Sergey, 나는 분명히 그 아이디어를 아주 정확하게 설명하지 않았다. 그러나 임의의 나머지는 기본 데이터에서 일종의 분석 기능을 뺀 후 (일반적인 경우) 얻은 것 같습니다. LR, 여러 기본 고조파의 중첩 등이 될 수 있습니다. 이 주요 기능이 다음 반복에서 "올바른" 상태를 유지한다면 예측에 대한 이 접근 방식이 정확할 것입니다. 그녀는 머물 것인가? 나는 이미 그러한 예측에 대한 나의 모든 시도가 실패했다고 불평했습니다. 일반적으로 동전과 마찬가지로 밝혀졌습니다.
Sergey, 한 가지 말할 수 있습니다. 원래 시리즈에 추세 또는 고조파 성분이 포함되어 있으면 AR 모델은 원칙적으로 적용되지 않으므로 Markov 체인은 설명에 사용되지 않습니다. 이 경우 다른 모델을 사용하여 결정론적 경향 또는 조화 성분을 식별하고 적절하게 설명합니다. 따라서 우리의 임무는 다음과 같습니다.
1. 특정 시장 모델에 대한 선택 기준의 공식화. 2. 모델 선택. 3. 적절한 예측 모델 구축. 4. 이익을 위한 가격 예측.
이것은 상당히 합리적입니다. AR 모델에 대한 정보는 어디에서 읽을 수 있습니까? 그리고 그들에 대한 나의 지식은 신호 처리로 시작하고 끝난 다음 매우 피상적입니다.
솔직히 이 주제에 대한 단편적인 정보가 있습니다. 아마도 North Wind 가 자료를 공유할 것입니다.
제 생각은 이렇습니다. 제 사무실의 논문에 있는 이 사진을 모든 건전한 거래자들이 가장 잘 볼 수 있는 곳에 걸어두자고 제안합니다.
사실 이것은 Pastekhov가 제안한 이론적 모델의 일관성을 보여주는 것입니다. 이제 아니오, 아니오, Forex 시장에서 안정적인 수익이 근본적으로 불가능하다는 이야기를 듣게 될 것입니다. 얻은 결과는 선택한 경로의 정확성에 대한 자신감과 시작된 것을 계속하려는 열망에 대한 우리의 순위를 높이기위한 것입니다. 그러나 한 가지 미묘한 점이 있습니다. 당신이 대학원생이고 중력에 의해 묶인 두 별 시스템의 진화를 설명하는 모델의 매개변수를 계산하라는 작업을 상사로부터 받았다고 상상해 보십시오. A. 아인슈타인의 일반 상대성 이론을 연구하고 스스로 일반 고려 사항에서 모든 공식을 도출하기 위해 "현명한" 결정을 내렸다고 가정해 보겠습니다. 이는 흥미롭고 유익합니다. 의심의 여지없이 우리는 성공할 것이며 전 지도자의 아들을 위해 원하는 모델을 테이블에 의기양양하게 놓을 것입니다 ... 어쩌면 우리는 모든 빌어먹을 자전거를 버리고 논문에 이미 쓰여진 내용을 연구하는 데 세심한 주의를 기울여야 할 것입니다. 함께 하는 것이 의미가 있지 않을까요? 나는 확신합니다. 이것은 많은 시간을 절약할 것이며 GUARANTEED는 긍정적인 결과인 물질적 웰빙으로 이어질 것입니다.
일반적으로 나는 이 자료를 더 주의 깊게 연구할 가치가 있다고 지지합니다. 유일한 것은 내가 내 자전거를 던지지 않을 것이라는 것입니다. 게다가 이미 할리데이비슨을 닮았다. 세르게이, 당신이 걷고 있는 길은 매우 중요합니다. 잘 닦인 길을 걷다 보면 질경이도 자라지 않을 가능성이 큽니다. 나는 내가 말하는 바가 아주 분명하다고 생각합니다.
Rosh 23.01.07 10:52 누군가가 같은 자전거를 보여주었다면... 나는 그림을 주의 깊게 연구했을 것이고 아마도 그것을 재발명하지 않았을 것입니다. 사실은 아니지만 많은 발명의 자전거를 타고 현자가 되지만 어쨌든 이 길을 피할 수 있는 사람은 아무도 없습니다(제 생각에는 그렇게 생각합니다).
물론 우리는 Pastekhov가 발명한 자전거에 대해 이야기하고 있습니다(그림에 대한 링크가 제공됨).
어떻게 ... 다음 시간 Y[j+1] 의 가격 값을 예측하려면 현재 가격 값 Y[j] 에 델타를 추가해야 합니다. 이 델타 a*X[j] 는 임의의 나머지입니다. 우리는 모델링하고 있습니다:
Y[j+1]=Y[j]+a*X[j].
"의사 무작위"라고 말하는 것이 맞을 것입니다. 우리가 바쁘게 살아가는 이 잔류물의 특성을 완전히 설명하는 것은 바로 적절한 모델의 편집입니다.
동전 던지기, Markov 프로세스 X[j]=a*X[j-1]+sigma[j] 의 퇴화 사례, 계수 a는 동일하게 0 a=0 및 sigma[j] - 두 값만 취하는 임의 변수 1 및 -1 . 비 차익 거래 프로세스의 경우 - 이익을 얻는 것은 불가능합니다(а=0).
Wiener 과정 , Markov 과정 X[j]=a*X[j-1]+sigma[j] 의 축퇴된 경우, 계수 a는 0 a=0 이고 sigma[j] 는 정규 분포 확률 변수입니다. 비 차익 거래 프로세스의 경우 - 이익을 얻는 것은 불가능합니다(а=0).
그리고 "제거"는 결정론적 추세(있는 경우), 상수 구성 요소, 순환적, 확률적 ...에서 원본 시리즈를 제거하는 것입니다.
글쎄요, 그건 또 다른 문제입니다.) 지고 나서 이기고 이기고 이기고 있을 확률이 다른 이유조차 설명할 수 있습니다.
"남자는 울지 않고 남자는 화를 낸다"(c) :)
이론적 근거를 제시할 수는 있지만 모든 것을 잃은 후에는 아내가 아닌 것이 좋습니다. 물론 아내가 Mrs. Wetzel E.S.의 속도로 테르베르를 공부하지 않았다면 :o)))
중성자 에게
어떻게 ... 다음 시간 Y[j+1]에서 가격 값을 예측하려면 현재 가격 값 Y[j]에 델타를 추가해야 합니다. 이 델타 a*X[j]는 다음과 같은 임의의 나머지입니다. 우리는 모델링하고 있습니다:
Y[j+1]=Y[j]+a*X[j].
"의사 무작위"라고 말하는 것이 맞을 것입니다. 우리가 바쁘게 살아가는 이 잔류물의 특성을 완전히 설명하는 것은 바로 적절한 모델의 편집입니다.
Sergey, 나는 분명히 그 아이디어를 아주 정확하게 설명하지 않았다. 그러나 임의의 나머지는 기본 데이터에서 일종의 분석 기능을 뺀 후 (일반적인 경우) 얻은 것 같습니다. LR, 여러 기본 고조파의 중첩 등이 될 수 있습니다. 이 주요 기능이 다음 반복에서 "올바른" 상태를 유지한다면 예측에 대한 이 접근 방식이 정확할 것입니다. 그녀는 머물 것인가? 나는 이미 그러한 예측에 대한 나의 모든 시도가 실패했다고 불평했습니다. 일반적으로 동전과 마찬가지로 밝혀졌습니다.
1. 특정 시장 모델에 대한 선택 기준의 공식화.
2. 모델 선택.
3. 적절한 예측 모델 구축.
4. 이익을 위한 가격 예측.
솔직히 이 주제에 대한 단편적인 정보가 있습니다. 아마도 North Wind 가 자료를 공유할 것입니다.
제 생각은 이렇습니다. 제 사무실의 논문에 있는 이 사진을 모든 건전한 거래자들이 가장 잘 볼 수 있는 곳에 걸어두자고 제안합니다.
사실 이것은 Pastekhov가 제안한 이론적 모델의 일관성을 보여주는 것입니다. 이제 아니오, 아니오, Forex 시장에서 안정적인 수익이 근본적으로 불가능하다는 이야기를 듣게 될 것입니다. 얻은 결과는 선택한 경로의 정확성에 대한 자신감과 시작된 것을 계속하려는 열망에 대한 우리의 순위를 높이기위한 것입니다.
그러나 한 가지 미묘한 점이 있습니다. 당신이 대학원생이고 중력에 의해 묶인 두 별 시스템의 진화를 설명하는 모델의 매개변수를 계산하라는 작업을 상사로부터 받았다고 상상해 보십시오. A. 아인슈타인의 일반 상대성 이론을 연구하고 스스로 일반 고려 사항에서 모든 공식을 도출하기 위해 "현명한" 결정을 내렸다고 가정해 보겠습니다. 이는 흥미롭고 유익합니다. 의심의 여지없이 우리는 성공할 것이며 전 지도자의 아들을 위해 원하는 모델을 테이블에 의기양양하게 놓을 것입니다 ...
어쩌면 우리는 모든 빌어먹을 자전거를 버리고 논문에 이미 쓰여진 내용을 연구하는 데 세심한 주의를 기울여야 할 것입니다. 함께 하는 것이 의미가 있지 않을까요? 나는 확신합니다. 이것은 많은 시간을 절약할 것이며 GUARANTEED는 긍정적인 결과인 물질적 웰빙으로 이어질 것입니다.
누가 생각합니까?
라고 생각하지만 지금은 여유가 없습니다.
라고 생각하지만 지금은 여유가 없습니다.
누군가가 그 자전거를 보여주었다면... 나는 그림을 주의 깊게 연구했을 것이고 아마도 그것을 재발명하지 않았을 것입니다. 사실은 아니지만 많은 발명의 자전거를 타고 현자가 되지만 어쨌든 이 길을 피할 수 있는 사람은 아무도 없습니다(제 생각에는 그렇게 생각합니다).
일반적으로 나는 이 자료를 더 주의 깊게 연구할 가치가 있다고 지지합니다. 유일한 것은 내가 내 자전거를 던지지 않을 것이라는 것입니다. 게다가 이미 할리데이비슨을 닮았다. 세르게이, 당신이 걷고 있는 길은 매우 중요합니다. 잘 닦인 길을 걷다 보면 질경이도 자라지 않을 가능성이 큽니다. 나는 내가 말하는 바가 아주 분명하다고 생각합니다.
나는 이것이 같은 자전거라는 것만 덧붙일 것이다.
누군가가 같은 자전거를 보여주었다면... 나는 그림을 주의 깊게 연구했을 것이고 아마도 그것을 재발명하지 않았을 것입니다. 사실은 아니지만 많은 발명의 자전거를 타고 현자가 되지만 어쨌든 이 길을 피할 수 있는 사람은 아무도 없습니다(제 생각에는 그렇게 생각합니다).
물론 우리는 Pastekhov가 발명한 자전거에 대해 이야기하고 있습니다(그림에 대한 링크가 제공됨).
"경매 후"
http://grasn.narod.ru/img/t.JPG
PS jpg 디스플레이가 작동하지 않음