어떻게 든 그들은 내 동료를 출장으로 보냈습니다. 그는 2년 동안 진동 망치를 개발했습니다. 진동기 - 편심 같은 것을 가진 장치는 더미를 땅에 떨어뜨리기 위해 고안되었습니다.
그래서 그는 출장으로 천둥 같은 기적을 안고 떠났다. 우리 고객이 그곳에서 전화를 겁니다. "당신의 전문가가 와서 더미 위에 설치물을 설치하고 말했어요 - 이 쓰레기는 소용이 없을 거예요! 그는 가슴에서 보드카 한 병을 꺼내 두 모금 마시고 나서 알 수 없는 방향으로 사라졌습니다. ." ....
이 사람은 자신의 작품이 곰노라는 것을 끝까지 인정하지 않았습니다. 그러나 어느 날 그는 그것을 인정했다.
처음에는 kotir = 추세 + 노이즈에 대한 구두 설명을 배치했습니다. 이 설명은 추세가 예측됨에 따라 예측 측면에서 의미가 있습니다.
이 주제에서 저는 매우 좁은 문제를 제기했습니다. 예측은 1단계 앞서 있습니다. 모델을 제안했는데 예측을 신뢰할 수 있는지 알아보려고 합니다. 가능하다면 왜, 그렇지 않다면 왜. 이 주제에 대해 의견과 제안을 듣고 싶습니다. 또한 그는 가설을 테스트하기 위해 더러운 코딩 작업을 할 준비가 되어 있습니다. 이것이 내가 특이성이라고 부르는 것이다.
주요 질문은 시장의 어떤 특성이 지속되는 경향이 있는지입니다. 예를 들어, 선형 회귀 - 추세는 선형이며 일정 시간 동안 지속됩니다. 다른 특성과 그에 따른 모델이 있습니다. 귀하의 HP는 또한 특정 특성의 보유 속성에 대해 몇 가지 가정을 하고 있습니다. 그러나 어떤 모델도 항상 시장을 객관적으로 반영할 수는 없으므로 필터링이 필요합니다. 하나 또는 다른 모델이 실제 시장에 적합한 경우.
나는 그 기능을 사용하지 않습니다. 전통적인 유형은 모델/TS의 매개변수 변경에 대한 대상 지표의 의존성입니다. 그리고 많은 것은 모델을 이해하는 데 달려 있습니다. 즉, 모델이 효과적으로 사용하는 프로세스와 모델을 사용하고 분석하는 것이 타당한 것, 모델에 모순되는 것입니다. 저것들. 굴착기로 모든 것을 파지 말고 필요한 경우 삽으로 파십시오))
그게 다가 아닙니다. 이것은 모델 설계의 정확성을 나타냅니다. 예를 들어, ARCH. 이 표는 ARCH가 없을 확률이 항상 10% 이상임을 보여줍니다. 그러나 이것은 이미 회귀에서 시차 수를 변경한 결과입니다. 저것들. 선택이 이루어졌으며 나머지에는 이분산성이 없다고 확신합니다. 이 모델은 이분산성보다 "정확"합니다. 이러한 올바른 모델 중에서 가능한 경우 수익성 있는 모델을 찾아야 합니다.
주요 질문은 시장의 어떤 특성이 지속되는 경향이 있는지입니다. 예를 들어, 선형 회귀 - 추세는 선형이며 일정 시간 동안 지속됩니다. 다른 특성과 그에 따른 모델이 있습니다. 귀하의 HP는 또한 특정 특성의 보유 속성에 대해 몇 가지 가정을 하고 있습니다. 그러나 어떤 모델도 항상 시장을 객관적으로 반영할 수는 없으므로 필터링이 필요합니다. 하나 또는 다른 모델이 실제 시장에 적합한 경우.
나는 이것을 이해하고 이러한 유사하지 않은 "직교" 모델 세트를 얻기를 희망합니다.
현재 회귀에서 선형 및 비선형 모델을 사용할 수 있습니다. 병목 현상을 생각하는 것이 추세를 강조하고 있습니다.
내 엔지니어링 실습에서.
어떻게 든 그들은 내 동료를 출장으로 보냈습니다. 그는 2년 동안 진동 망치를 개발했습니다. 진동기 - 편심 같은 것을 가진 장치는 더미를 땅에 떨어뜨리기 위해 고안되었습니다.
그래서 그는 출장으로 천둥 같은 기적을 안고 떠났다. 우리 고객이 그곳에서 전화를 겁니다. "당신의 전문가가 와서 더미 위에 설치물을 설치하고 말했어요 - 이 쓰레기는 소용이 없을 거예요! 그는 가슴에서 보드카 한 병을 꺼내 두 모금 마시고 나서 알 수 없는 방향으로 사라졌습니다. ." ....
이 사람은 자신의 작품이 곰노라는 것을 끝까지 인정하지 않았습니다. 그러나 어느 날 그는 그것을 인정했다.
많은 것을 생각할 수 있습니다.
처음에는 kotir = 추세 + 노이즈에 대한 구두 설명을 배치했습니다. 이 설명은 추세가 예측됨에 따라 예측 측면에서 의미가 있습니다.
이 주제에서 저는 매우 좁은 문제를 제기했습니다. 예측은 1단계 앞서 있습니다. 모델을 제안했는데 예측을 신뢰할 수 있는지 알아보려고 합니다. 가능하다면 왜, 그렇지 않다면 왜. 이 주제에 대해 의견과 제안을 듣고 싶습니다. 또한 그는 가설을 테스트하기 위해 더러운 코딩 작업을 할 준비가 되어 있습니다. 이것이 내가 특이성이라고 부르는 것이다.
주요 질문은 시장의 어떤 특성이 지속되는 경향이 있는지입니다. 예를 들어, 선형 회귀 - 추세는 선형이며 일정 시간 동안 지속됩니다. 다른 특성과 그에 따른 모델이 있습니다. 귀하의 HP는 또한 특정 특성의 보유 속성에 대해 몇 가지 가정을 하고 있습니다. 그러나 어떤 모델도 항상 시장을 객관적으로 반영할 수는 없으므로 필터링이 필요합니다. 하나 또는 다른 모델이 실제 시장에 적합한 경우.
다음은 최종 테이블의 일부입니다.
무엇을 변경할 것인가?
나는 그 기능을 사용하지 않습니다. 전통적인 유형은 모델/TS의 매개변수 변경에 대한 대상 지표의 의존성입니다. 그리고 많은 것은 모델을 이해하는 데 달려 있습니다. 즉, 모델이 효과적으로 사용하는 프로세스와 모델을 사용하고 분석하는 것이 타당한 것, 모델에 모순되는 것입니다. 저것들. 굴착기로 모든 것을 파지 말고 필요한 경우 삽으로 파십시오))
저것들. 굴착기로 모든 것을 파지 말고 필요한 경우 삽으로 파십시오))
주요 질문은 시장의 어떤 특성이 지속되는 경향이 있는지입니다. 예를 들어, 선형 회귀 - 추세는 선형이며 일정 시간 동안 지속됩니다. 다른 특성과 그에 따른 모델이 있습니다. 귀하의 HP는 또한 특정 특성의 보유 속성에 대해 몇 가지 가정을 하고 있습니다. 그러나 어떤 모델도 항상 시장을 객관적으로 반영할 수는 없으므로 필터링이 필요합니다. 하나 또는 다른 모델이 실제 시장에 적합한 경우.
나는 이것을 이해하고 이러한 유사하지 않은 "직교" 모델 세트를 얻기를 희망합니다.
현재 회귀에서 선형 및 비선형 모델을 사용할 수 있습니다. 병목 현상을 생각하는 것이 추세를 강조하고 있습니다.
나는 이것을 이해하고 이러한 유사하지 않은 "직교" 모델 세트를 얻기를 희망합니다.
현재 회귀에서 선형 및 비선형 모델을 사용할 수 있습니다. 병목 현상을 생각하는 것이 추세를 강조하고 있습니다.
설명.
결과는 핍 및 관찰 단위로 계산되며, 이는 하나의 거래 - 하나의 관찰을 의미합니다. 총 40개의 바. 매일 하나의 거래 - 롱 또는 리버스 또는 그 반대.
샘플 내 이익. 40개의 막대 샘플을 가져옵니다. 이 40개 막대에 대해 회귀가 평가되고 알고리즘은 이 샘플의 1개 막대에서 시작하여 예측을 시작합니다.
선택 에서 이익. 40개의 막대를 선택하고 회귀를 평가한 다음 샘플에서 다음 막대에 대한 예측을 합니다.
나는 관찰의 이익이 증분의 크기에 의존하지 않기 때문에 더 정확하다고 믿습니다.
여기에 또 다른 것이 있습니다 ... 이미이 단계에서도 :
오류의 이러한 "영속성"은 경고해야 합니다. 이것은 프로세스가 "생명이 없는" 것이라는 일종의 힌트입니다.
.
이것은 연구 중인 신호의 충분한 스펙트럼 다양성에 대한 요구 사항을 제시하는 식별 이론의 조항 중 하나와 일치합니다. 이중성이란 그런 것이다.
여기에 또 다른 것이 있습니다 ... 이미이 단계에서도 :
오류의 이러한 "영속성"은 경고해야 합니다. 이것은 프로세스가 "생명이 없는" 것이라는 일종의 힌트입니다.
.
이것은 연구 중인 신호의 충분한 스펙트럼 다양성에 대한 요구 사항을 제시하는 식별 이론의 가장 중요한 조항 중 하나와 일치합니다. 이중성이란 그런 것이다.
이것이 계량경제학에서 모델 구축의 목적입니다.