그리고 여기 정수 그리기에 대해 논의할 때 이 모든 무작위 프로세스가 있습니다. 이는 영원히 y=a+bx입니다.
그리고 무작위 프로세스에 지식을 적용하려면 그림의 디지털 표현에서 표시된 선을 빼서 결과를 봐야 합니다. 그것이 순수한 0이면 한 가지, 0이 아니면 다른 것입니다. 하지만 항상 앤티앨리어싱(디트렌딩이라고도 함)을 수행해야 합니다. 데이터에 결정적 구성 요소가 있으면 데이터의 임의성을 논하는 것은 무의미하고, 눈으로 그림으로 판단하면 임의 구성 요소가 있으면 무시할 수 있습니다. 그리고 포럼의 회원들은 우연에 대해 오페라에서 무언가를 계산하려고합니다. 평활화를 수행하고 나머지를 검토할 필요가 있습니다.
НЕ совсем знают как применить рецикл в практической тоговле на валютном рынке , рецикл нужен для нахождения в частности наиболее устойчивых (менее подверженных изменениям) динамических систем ,которые являються не чем иным как валютными портфелями
그래서 오늘과 다음 2-3개월 동안 그러한 포트폴리오는 엔, 유로, 달러의 매도에 대해 뉴질랜드인, 파운드, 호주인의 동시 매수입니다.
이것은 시리즈가 고정되어 있음을 의미합니다 ... 그대로 사용할 수는 없지만 첫 번째 차이점 만 사용할 수 있음을 의미합니다. 정확히 동일한 다른 행과 선만 아래쪽으로 향하는 다른 행을 상상해 보십시오.
따라서 두 행이 같은 방향으로 향할 때 상관 관계가 완벽하게 계산됩니다. 서로 다른 방향일 때 -1을 얻습니다. 저것들. 결과가 의미 있고 상관 관계가 계산되며 값이 참입니다. 그러나 시리즈는 고정적이지 않기 때문에 이것을 할 수 없습니다. :) 첫 번째 차이에서 상관 관계를 고려해야 합니다. 따라서 행 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 및 -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1이 있습니다. , -1, -1, -1, -1 - 이러한 데이터에 대해 상관 관계를 전혀 계산할 수 없습니다.
그게 다야! 주님
* * *
인터넷에서 Granger에 대해 조금 뒤져서 Granger 방법은 첫 번째 차이점에만 적용해야한다는 진술을 만났습니다 ... 그러나 이것은 더 유능한 교과서에 있지 않고 반대로 다른 방법은 고정 데이터에 사용됩니다. 그러나 모든 사람이 자신의 사례를 증명하는 방법으로 ... 나는 누군가가 어떻게 될지 모르지만 첫 번째 차이가 필요하지 않다는 것이 분명합니다.
* * *
모든 것이 계량 경제학자들에게 명확합니다. ... 따라서 나는 휴가를 내고 더 이상 상관 관계 등의 주제에 대한 대화에 절대적으로 참여하지 않습니다.
인터넷에서 Granger에 대해 조금 뒤져서 Granger 방법은 첫 번째 차이점에만 적용해야한다는 진술을 만났습니다 ... 그러나 이것은 더 유능한 교과서에 있지 않고 반대로 다른 방법은 고정 데이터에 사용됩니다. 그러나 모든 사람이 자신의 사례를 증명하는 방법으로 ... 나는 누군가가 어떻게 될지 모르지만 첫 번째 차이가 필요하지 않다는 것이 분명합니다.
자, 습격하러 가자...
내가 전부는 아닙니다. 장담합니다.
죄송합니다. 물론 아닙니다.
Che 내가 대규모로 이해하지 못하는 것.
그리고 여기 정수 그리기에 대해 논의할 때 이 모든 무작위 프로세스가 있습니다. 이는 영원히 y=a+bx입니다.
그리고 무작위 프로세스에 지식을 적용하려면 그림의 디지털 표현에서 표시된 선을 빼서 결과를 봐야 합니다. 그것이 순수한 0이면 한 가지, 0이 아니면 다른 것입니다. 하지만 항상 앤티앨리어싱(디트렌딩이라고도 함)을 수행해야 합니다. 데이터에 결정적 구성 요소가 있으면 데이터의 임의성을 논하는 것은 무의미하고, 눈으로 그림으로 판단하면 임의 구성 요소가 있으면 무시할 수 있습니다. 그리고 포럼의 회원들은 우연에 대해 오페라에서 무언가를 계산하려고합니다. 평활화를 수행하고 나머지를 검토할 필요가 있습니다.
Che 내가 대규모로 이해하지 못하는 것.
데이터에 결정적 구성 요소가 있는 경우 데이터의 무작위성을 논의하는 것은 무의미합니다.
))))) 모든 랜덤 변수는 결정적 요소를 포함하며 이것이 불확실한 변수와 구별됩니다. 확률 변수에서 결정적 구성 요소를 선택하는 것은 통계 및 계량 경제학 의 작업입니다.
대규모 - QC는 외환 시장의 초기 데이터(가격)에 대해 계산할 수 있고 또 계산해야 합니다. QC는 고정되지 않은 계열에서도 계산할 수 있습니다. 고정식 및 인체공학적 시리즈에 대한 QC는 전혀 필요하지 않습니다. 어쨌든 모든 것이 명확하고 이해할 수 있습니다.
НЕ совсем знают как применить рецикл в практической тоговле на валютном рынке , рецикл нужен для нахождения в частности наиболее устойчивых (менее подверженных изменениям) динамических систем ,которые являються не чем иным как валютными портфелями
그래서 오늘과 다음 2-3개월 동안 그러한 포트폴리오는 엔, 유로, 달러의 매도에 대해 뉴질랜드인, 파운드, 호주인의 동시 매수입니다.
))))) 모든 랜덤 변수는 결정적 요소를 포함하며 이것이 불확실한 변수와 구별됩니다.
글쎄요, 당신이 생각하기에 백색 가우스 잡음에 포함된 결정론적 구성 요소는 무엇입니까?
대규모 - QC는 외환 시장의 초기 데이터(가격)에 대해 계산할 수 있고 또 계산해야 합니다.
지난 5년 동안 D1에 특정 상품의 가격(증가가 아님)의 ACF를 계산했는데 10일의 시차가 있는 양수임을 확인했다고 가정해 보겠습니다. 이를 기반으로 수익성 있는 전략을 세울 수 있습니까? :디
이것은 시리즈가 고정되어 있음을 의미합니다 ... 그대로 사용할 수는 없지만 첫 번째 차이점 만 사용할 수 있음을 의미합니다. 정확히 동일한 다른 행과 선만 아래쪽으로 향하는 다른 행을 상상해 보십시오.
따라서 두 행이 같은 방향으로 향할 때 상관 관계가 완벽하게 계산됩니다. 서로 다른 방향일 때 -1을 얻습니다. 저것들. 결과가 의미 있고 상관 관계가 계산되며 값이 참입니다.
그러나 시리즈는 고정적이지 않기 때문에 이것을 할 수 없습니다. :) 첫 번째 차이에서 상관 관계를 고려해야 합니다. 따라서 행 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 및 -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1이 있습니다. , -1, -1, -1, -1 - 이러한 데이터에 대해 상관 관계를 전혀 계산할 수 없습니다.
그게 다야! 주님
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인터넷에서 Granger에 대해 조금 뒤져서 Granger 방법은 첫 번째 차이점에만 적용해야한다는 진술을 만났습니다 ... 그러나 이것은 더 유능한 교과서에 있지 않고 반대로 다른 방법은 고정 데이터에 사용됩니다. 그러나 모든 사람이 자신의 사례를 증명하는 방법으로 ... 나는 누군가가 어떻게 될지 모르지만 첫 번째 차이가 필요하지 않다는 것이 분명합니다.
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모든 것이 계량 경제학자들에게 명확합니다. ... 따라서 나는 휴가를 내고 더 이상 상관 관계 등의 주제에 대한 대화에 절대적으로 참여하지 않습니다.
공식과 용어를 조작하는 것 외에도 본질과 의미를 이해해야 합니다.
인터넷에서 Granger에 대해 조금 뒤져서 Granger 방법은 첫 번째 차이점에만 적용해야한다는 진술을 만났습니다 ... 그러나 이것은 더 유능한 교과서에 있지 않고 반대로 다른 방법은 고정 데이터에 사용됩니다. 그러나 모든 사람이 자신의 사례를 증명하는 방법으로 ... 나는 누군가가 어떻게 될지 모르지만 첫 번째 차이가 필요하지 않다는 것이 분명합니다.
"연설"과 "실력 있는 교과서"가 아니라 원문에 있는 방법 설명을 읽어야 합니다.
http://webber.physik.uni-freiburg.de/~jeti/studenten_seminar/stud_sem_SS_09/grangercausality.pdf
파트 5, 단락 1. 즐기십시오.
그게 다야! 주님
공식과 용어를 조작하는 것 외에도 본질과 의미를 이해해야 합니다.
지난 5년 동안 D1에 특정 상품의 가격(증가가 아님)에 대한 ACF를 계산하고 10일의 시차가 있는 양수임을 확인했다고 가정해 보겠습니다. 이를 기반으로 수익성 있는 전략을 세울 수 있습니까? :디
아니요. 그래서 무엇?
그리고 AKF가 KK 이상이라는 것 외에 어디에도 붙을 수 있는 스킬이 부족하다고요? 그리고 악기 사이의 QC? 아니다? 생각이 안나요?
그리고 거기처럼, 시장간 분석? 또한 아니요? 안 돼요? 스프레드 거래는 어떻습니까? 우리도 삭제?
왜 이런 쓸데없는 글을?