감사합니다 흥미롭습니다 .. 그러나 질문은 왜 정확히 Hedrick이고 예를 들어 MA가 아닌 것입니까? 또는 SSA..
HP가 MA보다 낫다고 말할 수 있지만 그게 요점이 아닙니다. 정성 평활화는 나머지가 고정되어 있는 평활화입니다. 원래의 고정되지 않은 코티르를 분해하는 요점은 고정된 나머지를 얻는 것입니다.
그리고 평가는 테스트 샘플의 수에 얼마나 강하게 의존합니까? 즉, 현재 137이고 예를 들어 2000을 취하면
시도했는데 예측 오류가 커집니다. 표본을 줄여야 한다고 생각합니다. 결국 우리는 한 발 앞서 예측이 필요합니다. 다음 캔들에 대한 예측을 위해 모델을 재평가할 때 과적합 문제가 보이지 않습니다. 코프. 변경될 가능성이 가장 높습니다. 구조적으로 모델이 변경되지 않는 것이 바람직할 것입니다.
나는 주제의 저자를 존중하면서 끝낼 것을 제안합니다. 관련 스레드를 열 계획입니다. 그곳으로 여러분을 초대합니다.
나는 명확히하는 것을 잊었다 ... 그리고 Hedrick은 어떤 매개 변수가 사용됩니까? 즉, 평가 모델에 들어가는 다시 그리기 막대의 수는 얼마입니까? 아니면 바로 끊어지는 건가요?
나는 람다 = 10이라고 썼습니다. 다시 그리는 문제는 없습니다. 예측이 한 단계 앞서 있기 때문에 다음 단계는 사실에 의해 취해지며 모델이 다시 계산되고 다시 예측이 됩니다. 패턴은 마지막 두 막대의 공식으로 정의됩니다. 나는 HP를 선전하는 것이 아니라 명성 때문에 그것을 가져 갔다.
감사합니다 흥미롭습니다 .. 그러나 질문은 왜 정확히 Hedrick이고 예를 들어 MA가 아닌 것입니까? 또는 SSA..
HP가 MA보다 낫다고 말할 수 있지만 그게 요점이 아닙니다. 정성 평활화는 나머지가 고정되어 있는 평활화입니다. 원래의 고정되지 않은 코티르를 분해하는 요점은 고정된 나머지를 얻는 것입니다.
그리고 평가는 테스트 샘플의 수에 얼마나 강하게 의존합니까? 즉, 현재 137이고 예를 들어 2000을 취하면
시도했는데 예측 오류가 커집니다. 표본을 줄여야 한다고 생각합니다. 결국 우리는 한 발 앞서 예측이 필요합니다. 다음 캔들에 대한 예측을 위해 모델을 재평가할 때 과적합 문제가 보이지 않습니다. 코프. 변경될 가능성이 가장 높습니다. 구조적으로 모델이 변경되지 않는 것이 바람직할 것입니다.
나는 주제의 저자를 존중하면서 끝낼 것을 제안합니다. 관련 스레드를 열 계획입니다. 그곳으로 여러분을 초대합니다.
반대로 계량 경제학에서 확장의 포인트는 정상 추세를 최대한 강조하여 비정상 잔차로 인한 오류를 줄이는 것입니다. 저것들. 나머지가 비정상적일수록 분해가 더 좋습니다. 일반적으로 그렇습니다.
따라서 비정상 잔차로 인해 발생하는 오류를 줄입니다.
저에게 이것은 뉴스입니다. 나머지는 비정상적이지만 비정상 계열에서는 변수가 mo 및 분산이기 때문에 예측이 불가능합니다. 이것이 잔차에서 여러 유형의 비정상성을 모델링하는 ARCH 모델을 사용하는 요점입니다.
캔들 클로징 계산이 진행 중인가요? 그렇다면 가을도 잡히지 않았습니다 .. 그러나 일반적으로 흥미 롭습니다 ... TS에서 롤업하고 이미 동등을 봐야합니다 ...
이렇게 하면 더 명확해질 것입니다.
.
그림에는 현재 순간과 관련된 신호가 포함되어 있으므로주의를 기울이지 않습니다.
고려중인 순간은 수직선으로 표시됩니다 . 이것이 우리가 관심을 갖는 것입니다.
따라서,
TF D 제공 -- OpenSell ....... TF H4 제공 -- CloseSell
여기에서 작업 옵션은 아래로만 있습니다 -- 판매
이젝션 업은 분명히 거짓입니다. 구매 옵션은 고려조차 되지 않습니다.
이에 반해 계량경제학에서 분해의 포인트는 고정된 추세를 최대한 강조하는 것이다.
나는 주제의 저자를 존중하면서 끝낼 것을 제안합니다. 관련 스레드를 열 계획입니다. 그곳으로 여러분을 초대합니다.
따라서 비정상 잔차로 인해 발생하는 오류를 줄입니다.
저에게 이것은 뉴스입니다. 나머지는 비정상적이지만 비정상 계열에서는 변수가 mo 및 분산이기 때문에 예측이 불가능합니다. 이것이 잔차에서 여러 유형의 비정상성을 모델링하는 ARCH 모델을 사용하는 요점입니다.
나는 명확히하는 것을 잊었다 ... 그리고 Hedrick은 어떤 매개 변수가 사용됩니까? 즉, 평가 모델에 들어가는 다시 그리기 막대의 수는 얼마입니까? 아니면 바로 끊어지는 건가요?
선택한 고정 구성요소에 대한 예측이 이루어집니다. 그것이 그들이 눈에 띄는 이유입니다. 그리고 나머지는 오류로 간주되지만 원하는 경우 예측할 수 있습니다.