이것은 "GARCH를 모델이라고 부르는 이유는 무엇입니까?"라는 질문과 어떤 관련이 있습니까?
연구 방법과 접근 방식의 근본적인 차이점을 이해하고 싶습니다. 그 의미를 이해하고 느끼고 싶습니다. 나는 (나 자신을 위해) 주도적인 질문을 한다. 그들에 대한 답변을 통해 자신을 위해 특정 그림을 만들 수 있습니다. 일반적인 용어는 흥미롭지 않습니다. 또한 연구의 방법과 접근 방식과 달리 부차적인 용어에 대한 큰 문제가 있습니다.
. 나는 두 번째 라운드에서 같은 것을 반복하고 싶지 않습니다. 따라서 나는 간략할 것입니다. 그것은 모두 TA의 개념에 투자되는 것에 달려 있습니다. (예: "심리학"에 대한 설명이 포함된 Elder의 인용문 참조. 이것은 단지 예일 뿐이며 TA에 대한 완전히 다른 견해이며 행동 촉구가 아닙니다)
판스워스 :
이것이 제가 만들려고 하는 시스템입니다. 점차적으로 도면에 따르면 7 개의 구성 요소가 있으며 지금까지 하나에 대해 이야기했습니다.
. 나는 인민운동의 지도자, "단순할 수록 좋다!" ;)
판스워스 :
추신: "예금의 마틴게일"은 통계적으로 입증된/확인된 추세를 가지고 있으며 나머지 섹션도 있습니다. 그것은 중요하다. 그리고 기억하십시오 - 마틴게일 가격은 가득 차 있지 않습니다.
. 알다시피, 나는 개인적으로 내가 사진에서 본 것을 좋아하지 않습니다. 그러나 동시에 나는 어떻게 그리고 무엇을 테스트했는지 전혀 모른다는 것을 인정합니다. 따라서 내 "좋아요"가 다른 사람을 귀찮게해서는 안됩니다. 내가 가장 좋아하는 규칙은 좋은 시스템에서 "예금의 역학이 가격의 역학을 따라가지 않아야 한다"는 것입니다. 이것이 바로 나의 규칙입니다. 네, 저는 이 반경험적 법칙이 마팅게일의 특성을 반영한다는 것을 충분히 정확하게 증명할 수 있었습니다. 그래서 무엇, -이 모든 것이 나에게만 중요합니다. 이 모든 것보다 먼저 다른 사람들은 신경 쓰지 않을 수 있습니다. 무엇을 원하세요!
GARCH를 모델이라고 부르는 이유는 무엇입니까?
왜냐하면 그것은 모두 용어에 관한 것이기 때문입니다. 당신이 원한다면 - 그를 무화과라고 부르십시오.
왜냐하면 그것은 모두 용어에 관한 것이기 때문입니다. 당신이 원한다면 - 그를 무화과라고 부르십시오.
Sergey, 이 스크립트가 필요한가요 아니면 그게 전부인가요?
나는 방법론에 대해 묻고, 나는 용어에 대해 신경 쓰지 않는다.
이것은 "GARCH를 모델이라고 부르는 이유는 무엇입니까?"라는 질문과 어떤 관련이 있습니까?
Sergey, 이 스크립트가 필요한가요 아니면 그게 전부인가요?
틀림없이! 나는 여기서 기다리고 있고 나는 기다리는 동안 이야기하고 있습니다. :에 대한)
교차 모델, 통신 채널 용량 모델, 중력 가속도 공식 , 단순 산술 등 결국 - 긴 다리를 가진 모델, 매우 적절한 모델.
모델은 실험 데이터 분석을 기반으로 합니다. 그런 다음 모델을 기반으로 예측이 이루어집니다. 그리고 후속 실험은 모델이 예측한 데이터를 확인하거나 반박합니다. 그러나 처음에는 공식에 대한 실험 데이터를 확장하여 모델을 구축합니다.
공식에 대한 기본적인 설명이 즉시 제공되지 않는 경우가 있습니다. 예를 들어 중력이 거리의 제곱에 반비례하는 이유는 즉시 설명할 수 없습니다. 그러나 수집된 데이터는 공식에 맞게 조정되었습니다.
이것은 "GARCH를 모델이라고 부르는 이유는 무엇입니까?"라는 질문과 어떤 관련이 있습니까?
TA - 현상의 본질을 전혀 반영하지 않습니다.
. 나는 두 번째 라운드에서 같은 것을 반복하고 싶지 않습니다. 따라서 나는 간략할 것입니다. 그것은 모두 TA의 개념에 투자되는 것에 달려 있습니다. (예: "심리학"에 대한 설명이 포함된 Elder의 인용문 참조. 이것은 단지 예일 뿐이며 TA에 대한 완전히 다른 견해이며 행동 촉구가 아닙니다)
이것이 제가 만들려고 하는 시스템입니다. 점차적으로 도면에 따르면 7 개의 구성 요소가 있으며 지금까지 하나에 대해 이야기했습니다.
. 나는 인민운동의 지도자, "단순할 수록 좋다!" ;)
추신: "예금의 마틴게일"은 통계적으로 입증된/확인된 추세를 가지고 있으며 나머지 섹션도 있습니다. 그것은 중요하다. 그리고 기억하십시오 - 마틴게일 가격은 가득 차 있지 않습니다.
. 알다시피, 나는 개인적으로 내가 사진에서 본 것을 좋아하지 않습니다. 그러나 동시에 나는 어떻게 그리고 무엇을 테스트했는지 전혀 모른다는 것을 인정합니다. 따라서 내 "좋아요"가 다른 사람을 귀찮게해서는 안됩니다. 내가 가장 좋아하는 규칙은 좋은 시스템에서 "예금의 역학이 가격의 역학을 따라가지 않아야 한다"는 것입니다. 이것이 바로 나의 규칙입니다. 네, 저는 이 반경험적 법칙이 마팅게일의 특성을 반영한다는 것을 충분히 정확하게 증명할 수 있었습니다. 그래서 무엇, -이 모든 것이 나에게만 중요합니다. 이 모든 것보다 먼저 다른 사람들은 신경 쓰지 않을 수 있습니다. 무엇을 원하세요!
. 마틴게일의 완성도가 아니라 너무 교활하고 일정하지 않습니다 ...
모델은 실험 데이터 분석을 기반으로 합니다. 그런 다음 모델을 기반으로 예측이 이루어집니다. 그리고 후속 실험은 모델이 예측한 데이터를 확인하거나 반박합니다. 그러나 처음에는 공식에 대한 실험 데이터를 확장하여 모델을 구축합니다.
공식에 대한 기본적인 설명이 즉시 제공되지 않는 경우가 있습니다. 예를 들어 중력이 거리의 제곱에 반비례하는 이유는 즉시 설명할 수 없습니다. 그러나 수집된 데이터는 공식에 맞게 조정되었습니다.
. 그것은 아주 옳지 않습니다. 그러나 나는 과학적 연구의 방법론을 논의하고 싶지 않으며, 그 역사적 발전의 맥락에서 더욱 그렇습니다.
시장 모델이 발견되면 이것이 VR을 확률적으로 예측할 수 있는 공식이 될 것이라는 것을 올바르게 이해하고 있습니까?
날씨 모델(공식)은 시장 모델보다 복잡하지 않은 것 같습니다. 일부 기존 기상 모델은 단기간에 높은 확률의 일기 예보를 할 수 있습니다.
분명히 모델에 정보가 많을수록 예측 가능성이 높아집니다. 물론 모든 정보를 얻을 수는 없습니다.