개인적으로, 무슨 일이 일어날지 "보게" 되면 저를 매료시킵니다. 지표를 작성하고 싶습니다.
통계에 대해 어떻게 생각하십니까?
내가 틀렸다면 이 모델이 포트폴리오 수익률의 정규 분포를 가정할 때 미래 포트폴리오 변동성을 예측하는 데 가장 적합하다고 정정해 주시겠습니까?
그렇다면 금리 자체의 변동성을 예측하기에도 부적합한 모델을 사용하여 미래 금리를 예측하는 것은 과학 전문가의 마케팅 조치로 취급되어야 합니다. 한때 레닌이 17세 이전에 총살당했다면 스탈린이 혁명을 일으켰을 것이라는 논문은 올바른 마케팅 조치의 한 예였습니다. 요즘은 진로예측논문도 마케팅의 수단이 된다. 실제로, 부적절하고 즉시 수익성이 없는 포트폴리오 변동성에서 중단해야 하는 이유는 무엇입니까? 당신이 필요로 하는 것은 용납할 수 없는 몇 가지 가정이며 우리는 목표에 도달했습니다. 우리는 미래를 내다봅니다.
y=b0+b1*t+b2*Close(USD 지수)와 같은 금에 대한 새로운 회귀를 구축했습니다. 보시다시피 공식에는 금 가격이 전혀 없습니다. 달러 지수는 금처럼 달러에 반응하는 다른 수단이 없기 때문에 취합니다. 지표를 썼다 파란색 선은 주어진 회귀입니다. 다음은 귀하를 위한 전략입니다. 육안으로 금 가격이 회귀에 대해 "도달"하는 방법을 볼 수 있습니다.
그러나 변동성 을 평가하기 위해 나는 아마도 증분 모듈을 합산하고 그 숫자로 나눌 것입니다(보통 함수에 비해 지수 함수 pdf가 반환할 가능성이 더 높음을 기반으로 함). 그러나 이것은 사소한 일, 이론적 과시입니다 ...
수익률 분포의 척도로서 분산의 적절성에 대해 오랫동안 논쟁이 있어 왔습니다. 이를 변동성과 동일시한 것 같습니다. 마코위츠.
모든 단어에 동의하십시오!
m_a_sim 작성>> y=b0+b1*t+b2*Close(USD 지수)와 같은 금에 대한 새로운 회귀를 구축했습니다. 보시다시피 공식에는 금 가격이 전혀 없습니다. 달러 지수는 금처럼 달러에 반응하는 다른 수단이 없기 때문에 취합니다. 지표 파란색 선 -이 회귀를 썼습니다. 다음은 귀하를 위한 전략입니다. 육안으로 금 가격이 회귀에 대해 "도달"하는 방법을 볼 수 있습니다.
나는 약간의 통계를 하기로 결정했다. 책을 사서 곱셈 모델을 만들었습니다 :) Excel을 사용하여. 회귀를 구축하고 계절적 구성요소(시즌 1 - 24시간, 따옴표의 시간별 아카이브 사용)를 선별하고 예측 기능을 구축했습니다.
회귀 방정식은 다음과 같습니다. Y=b0+b1*t+b2*t^2+b3*X1+b4*X2, 여기서
Yi=CLOSEi(금), t-시간, X1=CLOSEi-1(금)/CLOSEi-1(미국 달러), X2=CLOSEi-1(금), b0...b4- 회귀 계수. (나는 그것이 명확하기를 바랍니다)
일반적으로 나는 그런 사진을 받았다.
개인적으로, 무슨 일이 일어날지 "보게" 되면 저를 매료시킵니다. 지표를 작성하고 싶습니다.
통계에 대해 어떻게 생각하십니까?
내가 틀렸다면 이 모델이 포트폴리오 수익률의 정규 분포를 가정할 때 미래 포트폴리오 변동성을 예측하는 데 가장 적합하다고 정정해 주시겠습니까?
그렇다면 금리 자체의 변동성을 예측하기에도 부적합한 모델을 사용하여 미래 금리를 예측하는 것은 과학 전문가의 마케팅 조치로 취급되어야 합니다. 한때 레닌이 17세 이전에 총살당했다면 스탈린이 혁명을 일으켰을 것이라는 논문은 올바른 마케팅 조치의 한 예였습니다. 요즘은 진로예측논문도 마케팅의 수단이 된다. 실제로, 부적절하고 즉시 수익성이 없는 포트폴리오 변동성에서 중단해야 하는 이유는 무엇입니까? 당신이 필요로 하는 것은 용납할 수 없는 몇 가지 가정이며 우리는 목표에 도달했습니다. 우리는 미래를 내다봅니다.
Mm. 그리고 이상적으로는 45g 미만의 직선이 필요하다면 실제로 어디가 좋을까요?
PS 예를 들어, 원래 차트에서 훈련 기간에 거래에 대한 치명적인 실수를 이미 보았습니다. 그러면 예측은 어떻습니까?
45 gr에 줄이 있다면. 그러면 우리는 카나리아 제도에 살게 될 것입니다. 그래서 어느 쪽이 더 쉬운지를 선택해야 합니다!
진지하게, 경사각을 통해 알고리즘이 계측기의 기존 스프레드를 커버할 가능성에 대해 즉시 말할 수 있으며 클라우드의 너비는 최소 위험, 따라서 최적의 MM TS를 결정합니다.
tg=0.3945 각도 22도
기울기 탄젠트와 예측의 기반이 된 TF에 대한 도구의 변동성의 곱은 알고리즘의 평균 수익성을 제공합니다. 거래에 대한 DC의 수수료와 비교해야 합니다.
기울기 탄젠트와 예측의 기반이 된 TF에 대한 도구의 변동성의 곱은 알고리즘의 평균 수익성을 제공합니다. 거래에 대한 DC의 수수료와 비교해야 합니다.
상품의 변동성을 결정하는 방법은 무엇입니까?
상품의 변동성을 결정하는 방법은 무엇입니까?
일련의 첫 번째 차이에 대한 표준 편차를 계산합니다.
증분 수를 나타내는 증분 제곱의 합으로 이 모든 것이 루트 아래에 있습니다.
분산 을 추정하기 위해 나는 확실히 똑같이 할 것입니다(제곱 증분의 평균).
그러나 변동성 을 평가하기 위해 나는 아마도 증분 모듈을 합산하고 그 숫자로 나눌 것입니다(보통 함수에 비해 지수 함수 pdf가 반환할 가능성이 더 높음을 기반으로 함). 그러나 이것은 사소한 일, 이론적 과시입니다 ...
수익률 분산의 척도로서의 분산의 적절성은 오랫동안 논쟁의 대상이 되어 왔습니다. 이를 변동성과 동일시한 것 같습니다. 마코위츠.
분산 을 추정하기 위해 나는 확실히 똑같이 할 것입니다(제곱 증분의 평균).
그러나 변동성 을 평가하기 위해 나는 아마도 증분 모듈을 합산하고 그 숫자로 나눌 것입니다(보통 함수에 비해 지수 함수 pdf가 반환할 가능성이 더 높음을 기반으로 함). 그러나 이것은 사소한 일, 이론적 과시입니다 ...
수익률 분포의 척도로서 분산의 적절성에 대해 오랫동안 논쟁이 있어 왔습니다. 이를 변동성과 동일시한 것 같습니다. 마코위츠.
모든 단어에 동의하십시오!
y=b0+b1*t+b2*Close(USD 지수)와 같은 금에 대한 새로운 회귀를 구축했습니다. 보시다시피 공식에는 금 가격이 전혀 없습니다. 달러 지수는 금처럼 달러에 반응하는 다른 수단이 없기 때문에 취합니다. 지표 파란색 선 -이 회귀를 썼습니다. 다음은 귀하를 위한 전략입니다. 육안으로 금 가격이 회귀에 대해 "도달"하는 방법을 볼 수 있습니다.
이해가 되지 않습니다. 알고리즘의 수익성을 평가할 것입니까 아니면 사진을 볼 것입니까?
모든 단어에 동의하십시오!
증분을 Close[i]-Open[i]으로 간주할 수 있습니까?