예측 범위에서 오차의 변화를 플로팅합니다. 이제 오늘의 1바를 예측하고 있습니다. 2개 이상의 막대에 대해 예측하는 경우 오류가 어떻게 변경됩니까? 예측 시간의 근보다 적게 성장하면 반복이 존재합니다. 결국, 그것은 실수, 그렇지 않습니까? 저것들. 1bar에 대한 예측 오차가 80포인트이고 2d.b에 대한 예측 오차가 있는 경우 80*SQRT(2)=113보다 작습니다. 재발이 없는 경우에 대한 실제 및 이론상의 오차 변화 그래프를 작성하십시오.
재발을 공식적으로 측정할 수 있습니다. Hurst 지수 또는 h-휘발성을 순수한 형태로 적용하는 것은 아마도 불가능하지만 다음과 같이 할 수 있습니다.
예측 범위에서 오차를 표시합니다. 이제 오늘의 1바를 예측하고 있습니다. 2개 이상의 막대에 대해 예측하는 경우 오류가 어떻게 변경됩니까? 예측 시간의 근보다 적게 성장하면 반복이 존재합니다. 결국, 그것은 실수, 그렇지 않습니까? 저것들. 1bar에 대한 예측 오차가 80포인트이고 2d.b에 대한 예측 오차가 있는 경우 80*SQRT(2)=113보다 작습니다. 재발이 없는 경우에 대한 실제 및 이론상의 오차 변화 그래프를 작성하십시오.
예측 범위에서 오차를 표시합니다. 이제 오늘의 1바를 예측하고 있습니다. 2개 이상의 막대에 대해 예측하면 오류가 어떻게 변경됩니까?
EViews에는 두 가지 예측 모드가 있습니다. 정적(한 단계 앞서) 및 동적 - 여러 단계 앞서서 이전 값이 첫 번째 값이 아닌 이전 예측으로 사용되며 이전 값이 마지막으로 측정된 값입니다. 오류는 예측을 둘러싼 두 개의 분기선입니다. 귀하의 크기와 어떤 관련이 있는지 - 잘 모르겠습니다.
나는 다단계 예측의 아이디어를 이해하지 못합니다. 한 걸음이면 충분합니다. 충분하지 않습니다. 기간을 늘리십시오.
예측 범위에서 오차를 표시합니다. 이제 오늘의 1바를 예측하고 있습니다. 2개 이상의 막대에 대해 예측하면 오류가 어떻게 변경됩니까?
EViews에는 두 가지 예측 모드가 있습니다. 정적(한 단계 앞서) 및 동적 - 여러 단계 앞서서 이전 값이 마지막으로 측정된 첫 번째 값을 제외하고 이전 값이 이전 예측으로 사용됩니다. 오류는 예측을 둘러싼 두 개의 분기선입니다. 귀하의 크기와 어떤 관련이 있는지 - 잘 모르겠습니다.
나는 다단계 예측의 아이디어를 이해하지 못합니다. 한 걸음이면 충분합니다. 충분하지 않습니다 - 기간을 늘리십시오.
중요한 것은 예측이 몇 개의 막대인지가 아니라 예측 기간에 따라 오차 값이 어떻게 변하는가입니다. 예측값으로의 복귀 여부를 파악할 수 있도록
중요한 것은 예측이 몇 개의 막대인지가 아니라 예측 기간에 따라 오차 값이 어떻게 변하는가입니다. 예측값으로의 복귀 여부를 파악할 수 있도록
+1 예측은 몫의 측정된 "참" 값을 사용하고 이 예측의 오류는 견적과 모델 간의 잔차의 정상성에 의해 결정됩니다. 고정 나머지를 사용하면 이것은 상수이며 제곱근이 없습니다. 정상적이지 않으면 예측할 수 없고 테스트 샘플의 측정값이 중요하지 않기 때문에 제곱근도 없습니다.
+1 예측은 몫의 측정된 "참" 값을 사용하고 이 예측의 오류는 견적과 모델 간의 잔차의 정상성에 의해 결정됩니다. 고정 나머지를 사용하면 이것은 상수이며 제곱근이 없습니다. 정상적이지 않으면 예측할 수 없고 테스트 샘플의 측정값이 중요하지 않기 때문에 제곱근도 없습니다.
이것은 분명하지만 그것에 대해 말하는 것이 아닙니다. 예측 오차를 평균 제곱근이라고 생각합니까?
이미 여러 번 인용했지만 이것은 예측의 일부일 뿐입니다. 이전 포스트에서 나는 이미 나머지에 대해 썼습니다.
변동성은 문제가 어둡습니다.
시뮬레이션의 목적은 안정적인 잔차입니다. mo 및 분산은 거의 일정합니다. 이것은 이미 위에서 논의되었습니다. 나머지에 GARCH를 적용한 결과입니다.
원래 견적의 변동성을 고려하면 두 개의 막대 형태로 고려합니다.
아니면 스토캐스틱 같은 것?
나는 그것이 당신을 위해 어떻게 작동하지 않았는지 이해하지 못합니다. 그리고 Google에서는 심지어 가능합니다: "martingale site:mql4.com". 일반적으로 포럼 내비게이터 스레드와 자주 묻는 질문에 대한 답변을 보았습니다. 적극 추천하는 독서! ?
오른쪽 상단의 "검색"(돋보기가 있는 필드)에 "martingale", "martin", "martini", "avalanche" 단어 중 하나를 입력하기만 하면 됩니다. 이것만으로도 충분하며 검색 페이지에 수십 개의 링크가 있습니다.
변동성은 문제가 어둡습니다.
시뮬레이션의 목적은 안정적인 잔차입니다. mo 및 분산은 거의 일정합니다. 이것은 이미 위에서 논의되었습니다. 나머지에 GARCH를 적용한 결과입니다.
원래 견적의 변동성을 고려하면 두 개의 막대 형태로 고려합니다.
아니면 스토캐스틱 같은 것?
재발을 공식적으로 측정할 수 있습니다. Hurst 지수 또는 h-휘발성을 순수한 형태로 적용하는 것은 아마도 불가능하지만 다음과 같이 할 수 있습니다.
예측 범위에서 오차의 변화를 플로팅합니다. 이제 오늘의 1바를 예측하고 있습니다. 2개 이상의 막대에 대해 예측하는 경우 오류가 어떻게 변경됩니까? 예측 시간의 근보다 적게 성장하면 반복이 존재합니다. 결국, 그것은 실수, 그렇지 않습니까? 저것들. 1bar에 대한 예측 오차가 80포인트이고 2d.b에 대한 예측 오차가 있는 경우 80*SQRT(2)=113보다 작습니다. 재발이 없는 경우에 대한 실제 및 이론상의 오차 변화 그래프를 작성하십시오.
재발을 공식적으로 측정할 수 있습니다. Hurst 지수 또는 h-휘발성을 순수한 형태로 적용하는 것은 아마도 불가능하지만 다음과 같이 할 수 있습니다.
예측 범위에서 오차를 표시합니다. 이제 오늘의 1바를 예측하고 있습니다. 2개 이상의 막대에 대해 예측하는 경우 오류가 어떻게 변경됩니까? 예측 시간의 근보다 적게 성장하면 반복이 존재합니다. 결국, 그것은 실수, 그렇지 않습니까? 저것들. 1bar에 대한 예측 오차가 80포인트이고 2d.b에 대한 예측 오차가 있는 경우 80*SQRT(2)=113보다 작습니다. 재발이 없는 경우에 대한 실제 및 이론상의 오차 변화 그래프를 작성하십시오.
허스트 지수 또는 h-변동성 적용
허스트는 암흑 물질 그 이상입니다.
예측 범위에서 오차를 표시합니다. 이제 오늘의 1바를 예측하고 있습니다. 2개 이상의 막대에 대해 예측하면 오류가 어떻게 변경됩니까?
EViews에는 두 가지 예측 모드가 있습니다. 정적(한 단계 앞서) 및 동적 - 여러 단계 앞서서 이전 값이 첫 번째 값이 아닌 이전 예측으로 사용되며 이전 값이 마지막으로 측정된 값입니다. 오류는 예측을 둘러싼 두 개의 분기선입니다. 귀하의 크기와 어떤 관련이 있는지 - 잘 모르겠습니다.
나는 다단계 예측의 아이디어를 이해하지 못합니다. 한 걸음이면 충분합니다. 충분하지 않습니다. 기간을 늘리십시오.
허스트 지수 또는 h-변동성 적용
허스트는 암흑 물질 그 이상입니다.
예측 범위에서 오차를 표시합니다. 이제 오늘의 1바를 예측하고 있습니다. 2개 이상의 막대에 대해 예측하면 오류가 어떻게 변경됩니까?
EViews에는 두 가지 예측 모드가 있습니다. 정적(한 단계 앞서) 및 동적 - 여러 단계 앞서서 이전 값이 마지막으로 측정된 첫 번째 값을 제외하고 이전 값이 이전 예측으로 사용됩니다. 오류는 예측을 둘러싼 두 개의 분기선입니다. 귀하의 크기와 어떤 관련이 있는지 - 잘 모르겠습니다.
나는 다단계 예측의 아이디어를 이해하지 못합니다. 한 걸음이면 충분합니다. 충분하지 않습니다 - 기간을 늘리십시오.
중요한 것은 예측이 몇 개의 막대인지가 아니라 예측 기간에 따라 오차 값이 어떻게 변하는가입니다. 예측값으로의 복귀 여부를 파악할 수 있도록
중요한 것은 예측이 몇 개의 막대인지가 아니라 예측 기간에 따라 오차 값이 어떻게 변하는가입니다. 예측값으로의 복귀 여부를 파악할 수 있도록
+1 예측은 몫의 측정된 "참" 값을 사용하고 이 예측의 오류는 견적과 모델 간의 잔차의 정상성에 의해 결정됩니다. 고정 나머지를 사용하면 이것은 상수이며 제곱근이 없습니다. 정상적이지 않으면 예측할 수 없고 테스트 샘플의 측정값이 중요하지 않기 때문에 제곱근도 없습니다.
+1 예측은 몫의 측정된 "참" 값을 사용하고 이 예측의 오류는 견적과 모델 간의 잔차의 정상성에 의해 결정됩니다. 고정 나머지를 사용하면 이것은 상수이며 제곱근이 없습니다. 정상적이지 않으면 예측할 수 없고 테스트 샘플의 측정값이 중요하지 않기 때문에 제곱근도 없습니다.
이것은 분명하지만 그것에 대해 말하는 것이 아닙니다. 예측 오차를 평균 제곱근이라고 생각합니까?
이것은 분명하지만 그것에 대해 말하는 것이 아닙니다. 예측 오차를 평균 제곱근이라고 생각합니까?
당신의 모델에 대한 제안을 했습니다. 아마도 간과했을 것입니다. 주제에서 위를 보십시오.
그가 오류를 가지고 있다면 - 상수, 적어도 그것을 고려하십시오. 그것은 상수로 끝나지 않을 것입니다.
모든 단일 거래에서 일정할 수 없습니다. 그리고 오차 분포가 정상인 경우 예측(오차)의 가격이 어떻게 일정하게 수렴할 수 있는지