결국, 1개의 막대를 앞으로 줄 수 있다면 재귀를 사용하여 2개를 줄 수 있고, 그 다음에는 유도를 통해 줄 수 있습니다. 그러나 예측 오차는 수평선의 성장과 함께 기하급수적으로 증가하므로 기본 예측의 정확도(막대당)와 예측 범위의 함수로서 신뢰 구간의 너비 사이의 관계를 연구하는 데 관심이 없습니다. 아마추어가 하도록 하세요. 당신과 나는 예측의 바로 그 기초의 질을 연구할 것입니다 - 1 BAR 앞으로 그리고 그것이 전부입니다! 사실, 통계를 수집하고 매번 1 bar씩 예측하고 한 걸음 앞으로 나아가는 식으로 10,000번을 해보자. 진정성을 위해.
예, 가능합니다.시작한다. 모델의 가시성 제한을 설정하는 데 관심이 없으십니까?
추신 : 게다가 최대 예측값이 1바인 경우 매우 잘못된 것입니다. 이것은 조사된 모델(당신과 Burg)만의 한계입니다. 그리고 여기 당신이 일반적으로 옳습니다. 지평선의 크기에 대한 통계적 확인이 있습니다.
- 그리 많지는 않지만 가끔 긴 예측이 있기는 하지만 반면에 오차 그래프를 보면 모든 것이 전혀 나쁘지 않고 오차가 1포인트씩 변동합니다.
그러나 철학적 대화로 돌아가서 자신을 제한해서는 안됩니다.이 경우 자연이 아닌 자신만을 제한하기 때문입니다. 그래서 남자는 절대공중으로 떠오르지 않고 해저에 가라앉지 않았다. 그건 그렇고, 예측에 관해서는 앞으로 충분히 예측할 수 있다는 설득력있는 증거를 조만간 제시 할 것이라고 생각하지만 서두르지 맙시다. 우리는 모든 것을 할 수 있습니다 :o)
그러나 철학적 대화로 돌아가서 자신을 제한해서는 안됩니다.이 경우 자연이 아닌 자신만을 제한하기 때문입니다. 그래서 남자는 절대 공중으로 떠오르지 않고 해저에 가라앉지 않았다. 그건 그렇고, 예측에 관해서는 앞으로 충분히 예측할 수 있다는 설득력있는 증거를 조만간 제시 할 것이라고 생각하지만 서두르지 맙시다. 우리는 모든 것을 할 수 있습니다 :o)
그러나 철학적 대화로 돌아가서 자신을 제한해서는 안됩니다.이 경우 자연이 아닌 자신만을 제한하기 때문입니다. 그래서 남자는 절대 공중으로 떠오르지 않고 해저에 가라앉지 않았다. 그건 그렇고, 예측에 관해서는 앞으로 충분히 예측할 수 있다는 설득력있는 증거를 조만간 제시 할 것이라고 생각하지만 서두르지 맙시다. 우리는 모든 것을 할 수 있습니다 :o)
진지한 사람, 다른 예측 방법을 발명했습니다. MathCAD 에서 알고리즘은 predict () 및 burg () 함수로 구현됩니다. 도움말에서 볼 수 있습니다. Berg로 쓰는 것이 맞을 수도 있지만 Burg가 더 일반적으로 쓰여집니다. 그는 이 방법으로 일종의 상을 받기도 했습니다.
보시다시피 꽤 잘 예측하지만 매개 변수를 결정해야 합니다. 그래서 여기 Seryoga가 있습니다, 내 동생과 첫 거래 :o)))))))) 물론 농담입니다 :o))))
추신 : 이 방법에 대한 설명을 찾을 수 있기를 바랍니다... 아마도 North Wind 는 어디를 봐야 하는지 알고 있을까요? :에 대한)))
내가 그동안 뭘 하고 있었던 것 같아? 바르게! NS의 기저에 있는 MA의 예측 특성을 연구했습니다. 귀머거리야 사실 Mashka를 구축하면 실제로 새로운 것을 도입하지 않고 원래 VR을 통합하는 것입니다. NS 또는 악마 자신의 도움으로 이 MA를 분석해도 원래 VR에 포함된 것에서 새로운 것을 얻을 수 없다는 것이 분명합니다. 따라서 예측 시리즈는 사건의 지평선이 가까워짐에 따라 확실히 무너질 것입니다. 이것은 의학적 사실입니다. MA와 n배 미분성을 요구함으로써 문제를 눈에 띄게 개선할 수 있다. 그러면 당신은 사건의 지평선을 돌파할 수 있습니다. 하지만 그것은 마치 가시를 뽑는 것과 같습니다. 더 간단한 방법으로 동일한 효과를 얻을 수 있습니다.
Burg의 알고리즘에 관해서는, 그것이 무엇이든, 정의에 의해 NN을 잃을 것입니다. 이는 d-차원 큐브에서 미분 가능한 함수의 최적 근사에 대한 Kolmogorov의 정리에 기반합니다. 그래서 다른 건 신경 안 써요.
내가 그동안 뭘 하고 있었던 것 같아? 바르게! NS의 기저에 있는 MA의 예측 특성을 연구했습니다. 귀머거리야 사실 Mashka를 구축하면 실제로 새로운 것을 도입하지 않고 원래 VR을 통합하는 것입니다. NS 또는 악마 자신의 도움으로 이 MA를 분석해도 원래 VR에 포함된 것에서 새로운 것을 얻을 수 없다는 것이 분명합니다. 따라서 예측 시리즈는 사건의 지평선이 가까워짐에 따라 확실히 무너질 것입니다. 이것은 의학적 사실입니다. MA와 n배 미분성을 요구함으로써 문제를 눈에 띄게 개선할 수 있다. 그러면 당신은 사건의 지평선을 돌파할 수 있습니다. 하지만 그것은 마치 가시를 뽑는 것과 같습니다. 더 간단한 방법으로 동일한 효과를 얻을 수 있습니다.
Burg의 알고리즘에 관해서는, 그것이 무엇이든, 정의에 의해 NN을 잃을 것입니다. 이는 d-차원 큐브에서 미분 가능한 함수의 최적 근사에 대한 Kolmogorov의 정리에 기반합니다. 그래서 다른 건 신경 안 써요.
잠깐, 차례대로 가자. 최대 예측 범위 MA 는 무엇이라고 생각하십니까?선택한 방법(NS, Burg 또는 기타)에 관계없이 판독값(또는 막대)은 몇 개입니까? 하나 또는 차이점이 있습니까?
Masha에는 하나 이상의 막대 예측 범위가 있습니다! 이 값은 구성된 LPF 시리즈의 부드러움에 따라 달라지며, 이는 차례로 평균화 창과 평균화 알고리즘 에 포함된 미분의 다중성에 따라 달라집니다. 일반 MA의 경우 단일 미분을 넣을 수 있습니다. EMA의 경우 이차 미분은 연속적이므로 더 먼 지평을 허용합니다.
또한, 내가 앞으로 한 막대에 대한 예측을 제공하도록 요청할 때, 이것은 1 막대 + MA의 그룹 지연에 대한 예측으로 귀결된다는 점을 알아야 합니다.
또한, 내가 앞으로 한 막대에 대한 예측을 제공하도록 요청할 때 1 막대에 대한 예측 + MA의 그룹 지연이 발생한다는 사실을 알아야 합니다.
그리고 지연은 어떻습니까? Burg의 방법도 NS도 귀하의 방법도 지연 MA 에 대해 알지 못합니다. 이러한 방법의 경우 VR일 뿐 그 이상은 아닙니다. 그런 다음 MA 의 미래 가치를 정확하게 계산했다면 가격의 미래 가치도 정확하게 계산할 것입니다. 지연이 뭐에요????
당연히!
결국, 1개의 막대를 앞으로 줄 수 있다면 재귀를 사용하여 2개를 줄 수 있고, 그 다음에는 유도를 통해 줄 수 있습니다. 그러나 예측 오차는 수평선의 성장과 함께 기하급수적으로 증가하므로 기본 예측의 정확도(막대당)와 예측 범위의 함수로서 신뢰 구간의 너비 사이의 관계를 연구하는 데 관심이 없습니다. 아마추어가 하도록 하세요. 당신과 나는 예측의 바로 그 기초의 질을 연구할 것입니다 - 1 BAR 앞으로 그리고 그것이 전부입니다! 사실, 통계를 수집하고 매번 1 bar씩 예측하고 한 걸음 앞으로 나아가는 식으로 10,000번을 해보자. 진정성을 위해.
예, 가능합니다. 시작한다. 모델의 가시성 제한을 설정하는 데 관심이 없으십니까?
추신 : 게다가 최대 예측값이 1바인 경우 매우 잘못된 것입니다. 이것은 조사된 모델(당신과 Burg)만의 한계입니다. 그리고 여기 당신이 일반적으로 옳습니다. 지평선의 크기에 대한 통계적 확인이 있습니다.
- 그리 많지는 않지만 가끔 긴 예측이 있기는 하지만 반면에 오차 그래프를 보면 모든 것이 전혀 나쁘지 않고 오차가 1포인트씩 변동합니다.
그러나 철학적 대화로 돌아가서 자신을 제한해서는 안됩니다.이 경우 자연이 아닌 자신만을 제한하기 때문입니다. 그래서 남자는 절대 공중으로 떠오르지 않고 해저에 가라앉지 않았다. 그건 그렇고, 예측에 관해서는 앞으로 충분히 예측할 수 있다는 설득력있는 증거를 조만간 제시 할 것이라고 생각하지만 서두르지 맙시다. 우리는 모든 것을 할 수 있습니다 :o)
그러나 철학적 대화로 돌아가서 자신을 제한해서는 안됩니다.이 경우 자연이 아닌 자신만을 제한하기 때문입니다. 그래서 남자는 절대 공중으로 떠오르지 않고 해저에 가라앉지 않았다. 그건 그렇고, 예측에 관해서는 앞으로 충분히 예측할 수 있다는 설득력있는 증거를 조만간 제시 할 것이라고 생각하지만 서두르지 맙시다. 우리는 모든 것을 할 수 있습니다 :o)
나는 이것을 믿지 않지만 내가 틀렸다는 것을 알게되어 기쁠 것입니다 :-)
그러나 철학적 대화로 돌아가서 자신을 제한해서는 안됩니다.이 경우 자연이 아닌 자신만을 제한하기 때문입니다. 그래서 남자는 절대 공중으로 떠오르지 않고 해저에 가라앉지 않았다. 그건 그렇고, 예측에 관해서는 앞으로 충분히 예측할 수 있다는 설득력있는 증거를 조만간 제시 할 것이라고 생각하지만 서두르지 맙시다. 우리는 모든 것을 할 수 있습니다 :o)
나는 이것을 믿지 않지만 내가 틀렸다는 것을 알게되어 기쁠 것입니다 :-)
이것은 믿음 이 아니라 지식 이다
Seryoga, 이 Burg는 누구인가?
진지한 사람, 다른 예측 방법을 발명했습니다. MathCAD 에서 알고리즘은 predict () 및 burg () 함수로 구현됩니다. 도움말에서 볼 수 있습니다. Berg로 쓰는 것이 맞을 수도 있지만 Burg가 더 일반적으로 쓰여집니다. 그는 이 방법으로 일종의 상을 받기도 했습니다.
보시다시피 꽤 잘 예측하지만 매개 변수를 결정해야 합니다. 그래서 여기 Seryoga가 있습니다, 내 동생과 첫 거래 :o)))))))) 물론 농담입니다 :o))))
추신 : 이 방법에 대한 설명을 찾을 수 있기를 바랍니다... 아마도 North Wind 는 어디를 봐야 하는지 알고 있을까요? :에 대한)))
중요한 것 같아서 따로 포스팅을 하게 되었습니다. Seryoga, 당신은 NN에 종사하고 있으며 MA 신경망 으로 예측을 가르치려고 시도하고(가능합니다) 예측 MA 를 사용하여 미래 가격 시리즈를 쉽게 복원할 수 있습니다. 같은 가산기 :o)
내가 그동안 뭘 하고 있었던 것 같아? 바르게! NS의 기저에 있는 MA의 예측 특성을 연구했습니다. 귀머거리야 사실 Mashka를 구축하면 실제로 새로운 것을 도입하지 않고 원래 VR을 통합하는 것입니다. NS 또는 악마 자신의 도움으로 이 MA를 분석해도 원래 VR에 포함된 것에서 새로운 것을 얻을 수 없다는 것이 분명합니다. 따라서 예측 시리즈는 사건의 지평선이 가까워짐에 따라 확실히 무너질 것입니다. 이것은 의학적 사실입니다. MA와 n배 미분성을 요구함으로써 문제를 눈에 띄게 개선할 수 있다. 그러면 당신은 사건의 지평선을 돌파할 수 있습니다. 하지만 그것은 마치 가시를 뽑는 것과 같습니다. 더 간단한 방법으로 동일한 효과를 얻을 수 있습니다.
Burg의 알고리즘에 관해서는, 그것이 무엇이든, 정의에 의해 NN을 잃을 것입니다. 이는 d-차원 큐브에서 미분 가능한 함수의 최적 근사에 대한 Kolmogorov의 정리에 기반합니다. 그래서 다른 건 신경 안 써요.
내가 그동안 뭘 하고 있었던 것 같아? 바르게! NS의 기저에 있는 MA의 예측 특성을 연구했습니다. 귀머거리야 사실 Mashka를 구축하면 실제로 새로운 것을 도입하지 않고 원래 VR을 통합하는 것입니다. NS 또는 악마 자신의 도움으로 이 MA를 분석해도 원래 VR에 포함된 것에서 새로운 것을 얻을 수 없다는 것이 분명합니다. 따라서 예측 시리즈는 사건의 지평선이 가까워짐에 따라 확실히 무너질 것입니다. 이것은 의학적 사실입니다. MA와 n배 미분성을 요구함으로써 문제를 눈에 띄게 개선할 수 있다. 그러면 당신은 사건의 지평선을 돌파할 수 있습니다. 하지만 그것은 마치 가시를 뽑는 것과 같습니다. 더 간단한 방법으로 동일한 효과를 얻을 수 있습니다.
Burg의 알고리즘에 관해서는, 그것이 무엇이든, 정의에 의해 NN을 잃을 것입니다. 이는 d-차원 큐브에서 미분 가능한 함수의 최적 근사에 대한 Kolmogorov의 정리에 기반합니다. 그래서 다른 건 신경 안 써요.
잠깐, 차례대로 가자. 최대 예측 범위 MA 는 무엇이라고 생각하십니까? 선택한 방법(NS, Burg 또는 기타)에 관계없이 판독값(또는 막대)은 몇 개입니까? 하나 또는 차이점이 있습니까?
Masha에는 하나 이상의 막대 예측 범위가 있습니다! 이 값은 구성된 LPF 시리즈의 부드러움에 따라 달라지며, 이는 차례로 평균화 창과 평균화 알고리즘 에 포함된 미분의 다중성에 따라 달라집니다. 일반 MA의 경우 단일 미분을 넣을 수 있습니다. EMA의 경우 이차 미분은 연속적이므로 더 먼 지평을 허용합니다.
또한, 내가 앞으로 한 막대에 대한 예측을 제공하도록 요청할 때, 이것은 1 막대 + MA의 그룹 지연에 대한 예측으로 귀결된다는 점을 알아야 합니다.
또한, 내가 앞으로 한 막대에 대한 예측을 제공하도록 요청할 때 1 막대에 대한 예측 + MA의 그룹 지연이 발생한다는 사실을 알아야 합니다.
그리고 지연은 어떻습니까? Burg의 방법도 NS도 귀하의 방법도 지연 MA 에 대해 알지 못합니다. 이러한 방법의 경우 VR일 뿐 그 이상은 아닙니다. 그런 다음 MA 의 미래 가치를 정확하게 계산했다면 가격의 미래 가치도 정확하게 계산할 것입니다. 지연이 뭐에요????