나는 우리가 현재 증분과 미래 증분의 관계에 대해 이야기하고 있다는 것을 이해합니다. 그리고 나는 증거가 첫 번째 샘플의 ACF가 될 것이라고 강력히 의심하지만 0.4(또는 그 정도)와 같은 값은 가볍게 말하자면 의심스럽게도 그러한 이점을 보여줍니다. 그러나 아마도 Sergey에게는 새로운 것이 있을 것입니다. 그리고 공부도 많이 해서 바로 기억이 안나네요.
추신 : 그리고 한 가지 더 미묘한 것이 있는데, ACF를 추정하는 공식은 이러한 시리즈에 그다지 적합하지 않으며, 또한 ACF 자체의 신뢰성과 발견된 각 시차에 대한 오류 추정치를 평가할 필요가 있습니다. 모든 것이 그렇게 간단하지 않습니다.
나는 우리가 현재 증분과 미래 증분의 관계에 대해 이야기하고 있다는 것을 이해합니다. 그리고 나는 증거가 첫 번째 샘플의 ACF가 될 것이라고 강력히 의심하지만 0.4(또는 그 정도)와 같은 값은 가볍게 말하자면 의심스럽게도 그러한 이점을 보여줍니다. 그러나 아마도 Sergey에게는 새로운 것이 있을 것입니다. 그리고 공부도 많이 해서 바로 기억이 안나네요.
예를 들어 촛대 분석은 증분뿐만 아니라 잠금도 사용합니다. 극단과 볼륨. 한 달 전에 촛대 분석에 대한 고문에 대한 스레드가 있었던 것을 기억합니다. 제 생각에는 긍정적으로 시작했지만 ... 참여하지 않았습니다. 그리고 여기 흥미로운 것이 있습니다. 누군가가 종가뿐만 아니라 전체적으로 양초의 다른 특성에 대한 연구를 수행했습니까?
그건 그렇고, non-stationary 급수의 합은 정상적일 수 있고 HP를 가질 수 있습니다. 이러한 계열을 공적분이라고 합니다. Clive Granger 는 이 공로로 노벨 경제학상을 받았습니다. 내가 직접 확인하지는 않았지만, 예를 들어 엘리트들은 엔 환율이 소비자 물가 지수(CPI)와 통합되어 있다고 주장합니다. 보다 정확하게는 미국과 일본의 소비자물가 차이 http://monetarism.ru/cointegration.shtml
내가 다른 사람들의 분해에 들어갈 것이라는 것은 아니지만 Sergey는 분명히 다음과 같이 썼습니다. 귀하의 주장이 이 경우에 대한 증거로 인정될 가능성은 낮습니다. 왜냐하면 증가에 따라 직접 "진행 중인" 상황이 아직 명확하지 않기 때문입니다(동료는 아무 것도 입증하지 못했습니다). 그러나 "출처"(즉, 직접 연구 대상)에 대한 그러한 의존성이 없다고 가정하면 그 존재를 주장하는 것이 오히려 이상합니다. 음, 변동성 = RMS라고 가정하면 다소 긴 기간(약 500개 샘플)이 있는 일련의 증분에 대한 변동성의 첫 번째 시차의 상관 관계는 대략 0.114-0.2(약하게 말하면, "존재"를 약간 당기지 않습니다).
일리아에게
쓰지는 않았지만, 그냥 자연이 그렇구나 하는 생각이 든다. 예를 들어, 저는 항상 (H+L)/2에 관심이 있었습니다. "중간" 예측의 오류가 바로 이 중간 부근의 가격 "변동" 범위에 의해 약간 상쇄되기 때문입니다.
나는 우리가 현재 증분과 미래 증분의 관계에 대해 이야기하고 있다는 것을 이해합니다. 그리고 나는 증거가 첫 번째 샘플의 ACF가 될 것이라고 강력히 의심하지만 0.4(또는 그 정도)와 같은 값은 가볍게 말하자면 의심스럽게도 그러한 이점을 보여줍니다. 그러나 아마도 Sergey에게는 새로운 것이 있을 것입니다. 그리고 공부도 많이 해서 바로 기억이 안나네요.
추신: 그리고 또 하나의 미묘함이 있습니다. ACF를 추정하는 공식은 이러한 시리즈에 적합하지 않습니다. 또한 ACF 자체의 신뢰성과 발견된 각 지연에 대한 오류 추정치를 평가해야 합니다. 모든 것이 그렇게 간단하지 않습니다.
인접 증분 간의 관계를 고려하면 그 관계는 실제로 매우 낮습니다. 증분 "그룹"을 취하면 그림이 완전히 다르게 보이기 시작합니다. 엄격한 계산을 요구하지 마십시오. 결론은 순전히 내 것이고 순전히 경험적입니다.
내가 다른 사람들의 분해에 들어갈 것이라는 것은 아니지만 Sergey는 분명히 다음과 같이 썼습니다. 귀하의 주장이 이 경우에 대한 증거로 인정될 가능성은 낮습니다. 왜냐하면 증가에 따라 직접 "진행 중인" 상황이 아직 명확하지 않기 때문입니다(동료는 아무 것도 입증하지 못했습니다). 그러나 "출처"(즉, 직접 연구 대상)에 대한 그러한 의존성이 없다고 가정하면 그 존재를 주장하는 것이 오히려 이상합니다. 음, 변동성 = RMS라고 가정하면 다소 긴 기간(약 500개 샘플)이 있는 일련의 증분에 대한 변동성의 첫 번째 시차의 상관 관계는 대략 0.114-0.2(약하게 말하면, "존재"를 약간 당기지 않습니다).
이 말이 거짓말이라고 5,000달러를 걸었다고?
네, 이것은 증분에 대한 상당한 통계적 유의성에 대한 Sergey의 다소 대담한 진술입니다. 그녀는 객관적으로 말하고 있습니다 - 받침대 아래.
네, 이것은 증분에 대한 상당한 통계적 유의성에 대한 Sergey의 다소 대담한 진술입니다. 그녀는 객관적으로 말하고 있습니다 - 받침대 아래.
어떤 연구가 있었습니까? 다른 스레드에 대한 링크가 있을 수 있습니다. 어떤 패턴이 어떻게 테스트되었는지 정말 알고 싶습니다.일리아에게
나는 우리가 현재 증분과 미래 증분의 관계에 대해 이야기하고 있다는 것을 이해합니다. 그리고 나는 증거가 첫 번째 샘플의 ACF가 될 것이라고 강력히 의심하지만 0.4(또는 그 정도)와 같은 값은 가볍게 말하자면 의심스럽게도 그러한 이점을 보여줍니다. 그러나 아마도 Sergey에게는 새로운 것이 있을 것입니다. 그리고 공부도 많이 해서 바로 기억이 안나네요.
추신 : 그리고 한 가지 더 미묘한 것이 있는데, ACF를 추정하는 공식은 이러한 시리즈에 그다지 적합하지 않으며, 또한 ACF 자체의 신뢰성과 발견된 각 시차에 대한 오류 추정치를 평가할 필요가 있습니다. 모든 것이 그렇게 간단하지 않습니다.
이 말이 거짓말이라고 5,000달러를 걸었다고?
변동성의 자기상관을 의심하십니까? 그리고 이것은 모듈 방식이기는 하지만 가격 증분 간의 의존성입니다.
나는 우리가 현재 증분과 미래 증분의 관계에 대해 이야기하고 있다는 것을 이해합니다. 그리고 나는 증거가 첫 번째 샘플의 ACF가 될 것이라고 강력히 의심하지만 0.4(또는 그 정도)와 같은 값은 가볍게 말하자면 의심스럽게도 그러한 이점을 보여줍니다. 그러나 아마도 Sergey에게는 새로운 것이 있을 것입니다. 그리고 공부도 많이 해서 바로 기억이 안나네요.
예를 들어 촛대 분석은 증분뿐만 아니라 잠금도 사용합니다. 극단과 볼륨. 한 달 전에 촛대 분석에 대한 고문에 대한 스레드가 있었던 것을 기억합니다. 제 생각에는 긍정적으로 시작했지만 ... 참여하지 않았습니다. 그리고 여기 흥미로운 것이 있습니다. 누군가가 종가뿐만 아니라 전체적으로 양초의 다른 특성에 대한 연구를 수행했습니까?그건 그렇고, non-stationary 급수의 합은 정상적일 수 있고 HP를 가질 수 있습니다. 이러한 계열을 공적분이라고 합니다. Clive Granger 는 이 공로로 노벨 경제학상을 받았습니다. 내가 직접 확인하지는 않았지만, 예를 들어 엘리트들은 엔 환율이 소비자 물가 지수(CPI)와 통합되어 있다고 주장합니다. 보다 정확하게는 미국과 일본의 소비자물가 차이 http://monetarism.ru/cointegration.shtml
아발스에게
내가 다른 사람들의 분해에 들어갈 것이라는 것은 아니지만 Sergey는 분명히 다음과 같이 썼습니다. 귀하의 주장이 이 경우에 대한 증거로 인정될 가능성은 낮습니다. 왜냐하면 증가에 따라 직접 "진행 중인" 상황이 아직 명확하지 않기 때문입니다(동료는 아무 것도 입증하지 못했습니다). 그러나 "출처"(즉, 직접 연구 대상)에 대한 그러한 의존성이 없다고 가정하면 그 존재를 주장하는 것이 오히려 이상합니다. 음, 변동성 = RMS라고 가정하면 다소 긴 기간(약 500개 샘플)이 있는 일련의 증분에 대한 변동성의 첫 번째 시차의 상관 관계는 대략 0.114-0.2(약하게 말하면, "존재"를 약간 당기지 않습니다).
일리아에게
쓰지는 않았지만, 그냥 자연이 그렇구나 하는 생각이 든다. 예를 들어, 저는 항상 (H+L)/2에 관심이 있었습니다. "중간" 예측의 오류가 바로 이 중간 부근의 가격 "변동" 범위에 의해 약간 상쇄되기 때문입니다.
그리고 나는 그러한 압력을 좋아합니다. 가장 중요한 것은 위험 이 잃으면 그 대가로 시장을 이기는 방법에 대한 지식을 얻게 된다는 것입니다.
그러나 이 분쟁에서 Neutron 의 승리에 대한 기대는 손실과 같습니다.
그리고 그것은 모두 논쟁의 정직성에 달려 있습니다. 거래의 경우 Neutron 이 지불하지만 위험 은 무엇입니까?
그래서 내가 Neutron 이라면 이 공격에도 대응하지 않을 것이다.
당신은 보증인입니까?
그런 다음 우리는 은행에 가서 안전 금고에 $10,000를 넣습니다.
우리는 Neutron 성명서를 작성하고 내가 그것을 반박하면 돈을 가져갑니다.
일리아에게
나는 우리가 현재 증분과 미래 증분의 관계에 대해 이야기하고 있다는 것을 이해합니다. 그리고 나는 증거가 첫 번째 샘플의 ACF가 될 것이라고 강력히 의심하지만 0.4(또는 그 정도)와 같은 값은 가볍게 말하자면 의심스럽게도 그러한 이점을 보여줍니다. 그러나 아마도 Sergey에게는 새로운 것이 있을 것입니다. 그리고 공부도 많이 해서 바로 기억이 안나네요.
추신: 그리고 또 하나의 미묘함이 있습니다. ACF를 추정하는 공식은 이러한 시리즈에 적합하지 않습니다. 또한 ACF 자체의 신뢰성과 발견된 각 지연에 대한 오류 추정치를 평가해야 합니다. 모든 것이 그렇게 간단하지 않습니다.
인접 증분 간의 관계를 고려하면 그 관계는 실제로 매우 낮습니다. 증분 "그룹"을 취하면 그림이 완전히 다르게 보이기 시작합니다. 엄격한 계산을 요구하지 마십시오. 결론은 순전히 내 것이고 순전히 경험적입니다.
아발스에게
내가 다른 사람들의 분해에 들어갈 것이라는 것은 아니지만 Sergey는 분명히 다음과 같이 썼습니다. 귀하의 주장이 이 경우에 대한 증거로 인정될 가능성은 낮습니다. 왜냐하면 증가에 따라 직접 "진행 중인" 상황이 아직 명확하지 않기 때문입니다(동료는 아무 것도 입증하지 못했습니다). 그러나 "출처"(즉, 직접 연구 대상)에 대한 그러한 의존성이 없다고 가정하면 그 존재를 주장하는 것이 오히려 이상합니다. 음, 변동성 = RMS라고 가정하면 다소 긴 기간(약 500개 샘플)이 있는 일련의 증분에 대한 변동성의 첫 번째 시차의 상관 관계는 대략 0.114-0.2(약하게 말하면, "존재"를 약간 당기지 않습니다).
변동성이 자기상관된다는 사실은 그랜저 (2003)와 같은 해 노벨 경제학상을 수상한 로버트 엥글( Robert Engle)이 증명한 사실입니다. 분산의 자기 상관을 기반으로 구축된 ARCH 모델에 주로 사용됩니다. 위험 관리에 널리 사용되는 것. 간략한 http://www.dengi-info.com/archive/article.php?aid=312