faa1947 : 풍자는 당신을 잘 묘사하지 않습니다. 연대기를 제외한 전 세계의 R-square. 그래서 당신은 나를 당신의 지역 연대기로 데려가고 나는 당신을 세계로 데려갑니다. 당신은 나보다 더 유명할 것입니다.
죄송합니다. 죄송합니다. 적합도가 정상이라는 귀하의 진술에 응답하는 방법. 즉시 샘플 내부의 모델이 자체적으로 매우 잘 특성화되고 모든 테스트를 통과하지만 적어도 하나의 막대에 대해 미래를 예측하려고 하면 어떤 이유로 인해 고장난다고 작성합니다. 통계의 기초조차 모르는 제정신이 있는 사람은 그것이 피팅의 문제라는 것을 이해할 것입니다. 당신은 꼬리(귀하의 모델)의 도움으로 개(시장)를 흔들려고 하고 있으며 진심으로 거의 부드러움, 시장이 급락하는 이유에 순진하게 놀랐습니다.
당신은 계량 경제학과 통계학에 대한 훌륭한 지식을 가지고 있지만 맙소사... 왜 그것을 그런 생각 없는 아이디어에 적용합니까!
faa1947 : 포럼 나는 틀리지 않았다. TA와 NS의 도움으로 기적의 현장에 온 사람들을 속이는 것이 더 어려울 것이라는 점을 충분히 이해하지만, 나는 참여하고 금지를 기다릴 것입니다.
금지에 관해서는 - 이것은 나를 위한 것이 아니라 중재자를 위한 것입니다.
TA와 HC의 도움으로 적합성과 무관한 샘플에서 결과를 확인해야 한다는 사실을 모르는 경우에도 머리를 속일 수 있습니다.
다음은 가장 간단한 예입니다. TS를 샘플로 조정하고 바로 이 샘플(258개 트랜잭션)에서 고정 데이터를 수신했습니다. 거의 동일한 수학적 기대치(이익 성장 및 분산 - 감소)입니다. 그러나 브로커는 이것에 대해 우리에게 아무 것도 지불하지 않을 것입니다. 이것은 어제입니다. 우리는 TS가 미래에 어떻게 행동하는지 알아야 합니다.
이제 적합 모델이 샘플 외부에서 무엇을 제공하는지 봅시다. 앞으로는:
그리고 우리는 샘플 외부의 모델이 고정적이지 않다는 것을 알 수 있습니다. 거래 259부터 시작하여 최소한 분산 - 드로다운이 변경되었습니다. 최적화 샘플 외부의 모델의 이전 속성 중 일부가 일정 시간 동안 유지됨(회귀는 동일하게 유지됨) - 380번째 거래까지 여전히 이익이 증가하고 그 후에 기대치가 음수가 됨을 분명히 알 수 있습니다. 547번째 거래까지 그 부호가 양수로 바뀝니다.
이것으로부터 우리는 이미 121 거래만큼 최적화 샘플을 초과하는 영역에서 기대의 부호가 변하지 않는다는(양의 유지) 결론을 내릴 수 있습니다. 저것들. 이중 안전 마진을 고려하면 TS(모델 재계산)의 재최적화는 60번의 트랜잭션마다 수행되어야 합니다. (380 - 259) / 2 = 60.5 거래.
풍자는 당신을 잘 묘사하지 않습니다. 연대기를 제외한 전 세계의 R-square. 그래서 당신은 나를 당신의 지역 연대기로 데려가고 나는 당신을 세계로 데려갑니다. 당신은 나보다 더 유명할 것입니다.
죄송합니다. 죄송합니다. 적합도가 정상이라는 귀하의 진술에 응답하는 방법. 즉시 샘플 내부의 모델이 자체적으로 매우 잘 특성화되고 모든 테스트를 통과하지만 적어도 하나의 막대에 대해 미래를 예측하려고 하면 어떤 이유로 인해 고장난다고 작성합니다. 통계의 기초조차 모르는 제정신이 있는 사람은 그것이 피팅의 문제라는 것을 이해할 것입니다. 당신은 꼬리(귀하의 모델)의 도움으로 개(시장)를 흔들려고 하고 있으며 진심으로 거의 부드러움, 시장이 급락하는 이유에 순진하게 놀랐습니다.
당신은 계량 경제학과 통계학에 대한 훌륭한 지식을 가지고 있지만 맙소사... 왜 그것을 그런 생각 없는 아이디어에 적용합니까!
예술이 있고 과학이 있습니다.
포럼 나는 틀리지 않았다. TA와 NS의 도움으로 기적의 현장에 온 사람들을 속이는 것이 더 어려울 것이라는 점을 충분히 이해하지만, 나는 참여하고 금지를 기다릴 것입니다.
금지에 관해서는 - 이것은 나를 위한 것이 아니라 중재자를 위한 것입니다.
TA와 HC의 도움으로 적합성과 무관한 샘플에서 결과를 확인해야 한다는 사실을 모르는 경우에도 머리를 속일 수 있습니다.
다음은 가장 간단한 예입니다. TS를 샘플로 조정하고 바로 이 샘플(258개 트랜잭션)에서 고정 데이터를 수신했습니다. 거의 동일한 수학적 기대치(이익 성장 및 분산 - 감소)입니다. 그러나 브로커는 이것에 대해 우리에게 아무 것도 지불하지 않을 것입니다. 이것은 어제입니다. 우리는 TS가 미래에 어떻게 행동하는지 알아야 합니다.
이제 적합 모델이 샘플 외부에서 무엇을 제공하는지 봅시다. 앞으로는:
그리고 우리는 샘플 외부의 모델이 고정적이지 않다는 것을 알 수 있습니다. 거래 259부터 시작하여 최소한 분산 - 드로다운이 변경되었습니다. 최적화 샘플 외부의 모델의 이전 속성 중 일부가 일정 시간 동안 유지됨(회귀는 동일하게 유지됨) - 380번째 거래까지 여전히 이익이 증가하고 그 후에 기대치가 음수가 됨을 분명히 알 수 있습니다. 547번째 거래까지 그 부호가 양수로 바뀝니다.
이것으로부터 우리는 이미 121 거래만큼 최적화 샘플을 초과하는 영역에서 기대의 부호가 변하지 않는다는(양의 유지) 결론을 내릴 수 있습니다. 저것들. 이중 안전 마진을 고려하면 TS(모델 재계산)의 재최적화는 60번의 트랜잭션마다 수행되어야 합니다. (380 - 259) / 2 = 60.5 거래.
이것으로부터 우리는 이미 121 거래만큼 최적화 샘플을 초과하는 영역에서 기대의 부호가 변하지 않는다는(양의 유지) 결론을 내릴 수 있습니다.
내가 쓴 모든 것에서 당신은 아무것도 이해하지 못한 것 같습니다.
불행히도 당신은 원시 회귀가 동일하지 않다는 것을 이해하지 못합니다 ... 모든 알고리즘에서 학습시 오류를 사용할 수 있습니다 ... 그리고 가장 중요한 것은 - 일반적으로 어떤 알고리즘이 사용되는지는 중요하지 않습니다 .. .
금지되어 있습니다.
당신 외에는 누구도 막을 수 없습니다.
100건의 거래에 대한 단일 사례를 기반으로 이것을 말하는 것은 어리석은 일입니다. 이해가 안가세요?
얼마나 필요합니까?
100건의 거래에 대한 단일 사례를 기반으로 이것을 말하는 것은 어리석은 일입니다. 이해가 안가세요?
이해합니다. 그렇기 때문에 샘플의 이익 영역을 121개가 아닌 60개 거래로 제한하는 안전 마진을 사용합니다. 또한 3중 안전 마진, 즉 40번의 거래마다 재최적화를 실행합니다.