나는 시리즈를 역으로 전환하는 방법에 대한 아이디어를 제안합니다. 확인할 수 있어요 이 연구에서 받은 필터를 EA에 붙이세요. 협력의 궁극적인 목표는 올바른 전환 알고리즘을 얻는 것입니다. 그리고 다른 모든 것(필터 + EA)은 기술의 문제입니다. 기본적으로 도와주는 것을 꺼리지 않습니다.
모든 것을 단계별로 살펴보고 확인합시다. 나는 이 아이디어에서 많은 의미를 볼 수 있습니다. 왜냐하면 고정된 것에 가까운 영역에서 고정되지 않은 계열의 스펙트럼 분석만으로도 결과를 얻을 수 있기 때문입니다. .... 나는 백테스트를 배치하고 2개의 시스템을 실생활 모든 것이 매우 좋은 것 같습니다
예, 마치 내가 자신에 대해 말하지 않은 것처럼. 나는 누구에게서 정보를 얻으려고 하지 않습니다. 나는 2a 고등 교육 + 대학원 연구 + 진지한 과학 저널의 타원 적분에 대한 논문 + 자기 분야의 논문 등을 가지고 있습니다. 나는 시간을 낭비 할 필요가 없다고 생각하고 떠났기 때문에 내 논문을 옹호하지 않았습니다. 캐나다를 위해. 항상 외부의 관점이 필요하기 때문에 팀에서 일하는 것이 훨씬 쉽습니다.
mql4-coding писал (а): 행을 정적으로 전환하는 방법에 대한 아이디어를 제안합니다.
주요 질문은 시리즈 의 정상성의 기준입니다 . 국내산은 아니지만 합리적입니다. Mekhmatians를 포함한 포럼 사람들이 그에 대해 아무리 고문해도 그는 대답을 듣지 못했습니다. 그러한 일반적으로 받아 들여지는 기준은 단순히 존재하지 않는다는 인상을 받았습니다. 나는 그런 것이 없다고 믿지 않기 때문에 옵션을들을 준비가되어 있습니다. 주제가 너무 고통스럽습니다.
추신: 예를 들어 가장 간단한 질문부터 시작하겠습니다. 즉, m.d가 있는 통계 상수와 같은 계열에 대해 약한 의미의 정상성을 어떻게 설정할 수 있습니까? = 0 (나는 통계 전문가가 아니기 때문에 품질이 좋지 않은 용어에 대해 죄송합니다)?
m.o. 약한 의미에서 그 정체를 확립하기에 충분하지 않습니다. 당신은 또한 그의 s.k.o를 알아야합니다. 즉, s.c.o. 0.5와 같은 실수 급수, s.c.d. 0.03을 초과해서는 안 되며, 연구 중인 계열의 정상성을 거부할 가능성이 높죠? mql4-coding , 도와주세요, 응?
mql4-coding은 다음과 같이 썼습니다. 행을 정적으로 전환하는 방법에 대한 아이디어를 제안합니다.
주요 질문은 시리즈 의 정상성의 기준입니다 . 국내산은 아니지만 합리적입니다. Mekhmatians를 포함한 포럼 사람들이 그에 대해 아무리 고문해도 그는 대답을 듣지 못했습니다. 그러한 일반적으로 받아 들여지는 기준은 단순히 존재하지 않는다는 인상을 받았습니다. 나는 그런 것이 없다고 믿지 않기 때문에 옵션을들을 준비가되어 있습니다. 주제가 너무 고통스럽습니다.
추신: 예를 들어 가장 간단한 질문부터 시작하겠습니다. 즉, m.d가 있는 통계 상수와 같은 계열에 대해 약한 의미의 정상성을 어떻게 설정할 수 있습니까? = 0 (나는 통계 전문가가 아니기 때문에 품질이 좋지 않은 용어에 대해 죄송합니다)?
(나에게) m.o. 약한 의미에서 고정성을 설정하기에 충분하지 않습니다. 당신은 또한 그의 s.k.o를 알아야합니다. 즉, s.c.o. 0.5와 같은 실수 급수, s.c.d. 0.03을 초과해서는 안 되며, 연구 중인 계열의 정상성을 거부할 가능성이 높죠? mql4-coding , 도와주세요, 응?
내 생각에 평균(SCO)의 감소 시퀀스는 시리즈의 예측 가능성을 추정하는 역할을 합니다(역할을 할 수 있음). 평균 분산의 감소 시퀀스. 즉, 감소해야 합니다. 예를 들어 선형 회귀 채널을 고려하면 빠르게 떨어집니다. Hurst 기준을 시리즈 평가에 적용하는 방법에 대해 여전히 생각할 수 있습니다(확실하지 않음). 저는 솔직히 시리즈의 정상성에 대한 정의에서 시작하지 않았지만 처음에는 고정성이 아닌 것으로 간주하고 :-) 올바르게 분석하는 방법을 찾았습니다. 하지만 아마도 당신이 옳을 것이고 우리는 시작해야 합니다 명확한 고정 기준이 있습니다. 내일은 공식으로 고정성 기준을 명확하게 생각하고 공식화할 것입니다.
그리고 다른 모든 것(필터 + EA)은 기술의 문제입니다. 기본적으로 도와주는 것을 꺼리지 않습니다.
최소 5가지 옵션이 있습니다
모든 것을 단계별로 살펴보고 확인합시다. 나는 이 아이디어에서 많은 의미를 볼 수 있습니다. 왜냐하면 고정된 것에 가까운 영역에서 고정되지 않은 계열의 스펙트럼 분석만으로도 결과를 얻을 수 있기 때문입니다. .... 나는 백테스트를 배치하고 2개의 시스템을 실생활 모든 것이 매우 좋은 것 같습니다
추신: 예를 들어 가장 간단한 질문부터 시작하겠습니다. 즉, m.d가 있는 통계 상수와 같은 계열에 대해 약한 의미의 정상성을 어떻게 설정할 수 있습니까? = 0 (나는 통계 전문가가 아니기 때문에 품질이 좋지 않은 용어에 대해 죄송합니다)?
m.o. 약한 의미에서 그 정체를 확립하기에 충분하지 않습니다. 당신은 또한 그의 s.k.o를 알아야합니다. 즉, s.c.o. 0.5와 같은 실수 급수, s.c.d. 0.03을 초과해서는 안 되며, 연구 중인 계열의 정상성을 거부할 가능성이 높죠? mql4-coding , 도와주세요, 응?
주요 질문은 시리즈 의 정상성의 기준입니다 . 국내산은 아니지만 합리적입니다. Mekhmatians를 포함한 포럼 사람들이 그에 대해 아무리 고문해도 그는 대답을 듣지 못했습니다. 그러한 일반적으로 받아 들여지는 기준은 단순히 존재하지 않는다는 인상을 받았습니다. 나는 그런 것이 없다고 믿지 않기 때문에 옵션을들을 준비가되어 있습니다. 주제가 너무 고통스럽습니다.
추신: 예를 들어 가장 간단한 질문부터 시작하겠습니다. 즉, m.d가 있는 통계 상수와 같은 계열에 대해 약한 의미의 정상성을 어떻게 설정할 수 있습니까? = 0 (나는 통계 전문가가 아니기 때문에 품질이 좋지 않은 용어에 대해 죄송합니다)?
(나에게) m.o. 약한 의미에서 고정성을 설정하기에 충분하지 않습니다. 당신은 또한 그의 s.k.o를 알아야합니다. 즉, s.c.o. 0.5와 같은 실수 급수, s.c.d. 0.03을 초과해서는 안 되며, 연구 중인 계열의 정상성을 거부할 가능성이 높죠? mql4-coding , 도와주세요, 응?
내 생각에 평균(SCO)의 감소 시퀀스는 시리즈의 예측 가능성을 추정하는 역할을 합니다(역할을 할 수 있음). 평균 분산의 감소 시퀀스. 즉, 감소해야 합니다. 예를 들어 선형 회귀 채널을 고려하면 빠르게 떨어집니다. Hurst 기준을 시리즈 평가에 적용하는 방법에 대해 여전히 생각할 수 있습니다(확실하지 않음). 저는 솔직히 시리즈의 정상성에 대한 정의에서 시작하지 않았지만 처음에는 고정성이 아닌 것으로 간주하고 :-) 올바르게 분석하는 방법을 찾았습니다. 하지만 아마도 당신이 옳을 것이고 우리는 시작해야 합니다
명확한 고정 기준이 있습니다. 내일은 공식으로 고정성 기준을 명확하게 생각하고 공식화할 것입니다.
실제 문제가 무엇인지 이해하지 못합니까? 고정 랜덤 프로세스에 대한 명확한 수학적 개념이 있습니다. 이것은 랜덤 프로세스이며 확률적 특성은 시간이 지남에 따라 변경되지 않습니다.
왜냐하면 이 경우 임의의 프로세스를 구현한 시계열 을 고려하면 정상적 임의 프로세스의 정의에서 정상 시계열의 개념이 매우 명확해집니다.
따라서 당신이 조금 길을 잃는다는 결론. 모 0과 같지 않을 수 있으며 r.s.d. 무엇이든 될 수 있습니다. 이 값이 일정한 한 임의 프로세스는 고정적입니다.
특정 계열에 대해 약한 의미의 고정성을 설정하고,
즉, m.d의 통계 상수입니다. = 0(죄송합니다
통계 전문가가 아니기 때문에 품질이 낮은 용어)?
실제 문제가 무엇인지 이해하지 못합니까? 고정 랜덤 프로세스에 대한 명확한 수학적 개념이 있습니다. 이것은 랜덤 프로세스이며 확률적 특성은 시간이 지남에 따라 변경되지 않습니다.
왜냐하면 이 경우 임의의 프로세스를 구현한 시계열을 고려하면 정상적 임의 프로세스의 정의에서 정상 시계열의 개념이 매우 명확해집니다.
따라서 당신이 조금 길을 잃는다는 결론. 모 0과 같지 않을 수 있으며 r.s.d. 무엇이든 될 수 있습니다. 이 값이 일정한 한 임의 프로세스는 고정적입니다.
예
유한 분산을 갖는 랜덤 프로세스(SP)는 MOF(m.p.)와 공분산 함수가 시간 이동에 대해 불변인 경우 넓은 의미에서 정상이라고 합니다. POI는 일정하고(시간에 의존하지 않음) 공분산 함수는 인수 t 2 - t 1 간의 차이에만 의존합니다.
어떤 경우에는(이것이 우리의 외환 사례인 것 같습니다) 고정되지 않은 프로세스가 고정된 프로세스로 변환될 수 있습니다.
당연히 정지된 상태로 축소됩니다. 아마도 우리는 소위 주기적 정지 또는 순환 정지 과정을 다루고 있습니다.
Mathemat , 나는 당신에게 Tikhonov를 던졌습니다. 모든 것이 거기에있는 것 같습니다.