그들은 미래의 귀족들이 광대한 효율적인 시장을 무작위로 방황하는 시기에 책을 썼습니다. 이러한 조건에서 그들은 시장이 비정상적이며 인접한 막대 사이에 종속성이 있다고 말합니다. 지금까지 그들의 ARIMA 모델은 경제에서 사용되었으며, 미국 정부의 일부 경제국에서는 계산을 수행하는 모델을 공개 도메인에 게시했습니다.
40년 동안 많은 일이 일어났고, 이는 무작위로 떠도는 귀족들을 제한했습니다. 제 생각에는 가장 중요한 두 가지가 완료되었습니다.
1. 위에서 미분에 의해 정상 나머지를 얻을 수 있었다는 사실(이것은 ARMA를 적용할 수 있게 하였다)은 전혀 필요하지 않다. 나머지는 여전히 고정적이지 않을 수 있습니다. 이러한 경우를 위해 ARCH 모델이 개발되었습니다.
2. ARMA를 다중 화폐로 적용하는 방법이 명확하지 않습니다. 모델에 "시장 감정"과 같은 변수를 포함하는 방법이 명확하지 않습니다. 훨씬 더 강력하고 유연하며 시장의 비정상성을 퇴치하는 데 더 효과적인 "상태 공간" 모델이 사용됩니다.
나는 전체 기사와 댓글을 주의 깊게 읽었으며 사람들이 모든 것을 훨씬 더 간단하게 설명해야 한다는 점에서 Mathemat을 전적으로 지지합니다. 대학에서 가르친 수학을 시장에서 사용하지 않는 것이 좋습니다. 주머니가 있지만 이것이 수학이 나쁘다는 것을 의미하지는 않습니다. 이제 Box & Jenkins의 주제에 더 가깝습니다. 그들의 전체 책은 DS(차이 고정)로 분류되는 현대 문헌에서 시계열 분석에 전념하고 있습니다. 이 시계열은 차(차)를 취한 후 "약하게 고정적"이 될 수 있습니다. 그런 다음 금융 계열에 대해 지구가 화성에서 멀리 떨어져 있는 것처럼 간단한 통계 모델이 계열에 대해 구축됩니다. 경험적으로 증명하는 것은 쉽지만 불행히도 Statistica 및 Eviews와 같은 패키지에서 모델의 품질을 확인할 수 없으며 자신의 계정에서만 확인할 수 있으며 주머니에 여분의 돈이 있다면 모델이 아마도 거리처럼 가까워지다지구와 달. 전체 책에서 일련의 따옴표가 고정적이지 않고 따옴표가 과거 값에 약하게 의존한다는 매우 간단한 결론을 도출해야 합니다. 모델 ARMA(p, q), ARIMA(p, d, q), 매개변수 d는 정수 FARIMA(p, d,q)이며, 여기서 d는 분수이며, 더 깊이 파고들어 따옴표도 가격 제곱 로그의 시차 값에 의존한다는 것을 알게 되면 금융자산 의 가격변동 로그의 변동성은 ARCH나 GARCH와 같이 시간에 따른 확률적 과정이라는 결론을 뒷받침하는 실증적이고 이론적인 연구가 여전히 존재합니다.이 책을 다시 읽어야 한다.
그리고 벽에 기대어 자살하고 싶다면 이 책과 함께 다음을 읽어보라고 조언합니다.
1 TO. Granger, M. Hatanaka "경제학의 시계열 스펙트럼 분석"
2) 마. P. Churakov "경제적 시계열 예측"
3)제이. S. Bendat A. J. Perlson "무작위 프로세스의 측정 및 분석" Mir, 1967
4) J.S. Bendat A. J. Pirlson "무작위 데이터의 응용 분석" 세계, 1989
5) R.N. Mantegna, G.Yu. Stanley "경제 물리학 소개. 금융의 상관 관계와 복잡성"
추신: 만약 당신이 이 5권의 책을 철저히 공부하고 MM 없이 거래하지 않는다면, 당신의 계정은 이 기간 동안 거의 어려움을 겪지 않을 것이라고 확신합니다.
아마도 더 적절할 것입니다. 가격은 f1 + f2입니까? 왜냐하면 귀하의 경우 거래 신호는 두 mamas의 합계 수준에서 트리거되어야 합니다. 신호가 부호를 변경하려면 가격이 약 2 가격 높이에서 레벨을 교차해야 합니다.
가격 - 현재 가격, f1 및 f2 - 기간이 다른 두 이동 평균의 마지막 판독값 및 공식 : 잔액 = 가격 - f1 + f2, 그러면 스프레드가 0이라고 가정하고 잔액이 자기자본과 동일하다는 것을 알 수 있습니다.
그렇다면 귀하의 진술을 인용합니다.
나머지 = kotir - TS가 고정된 경우에만 테스트 및 순방향 테스트를 신뢰할 수 있습니다! 즉, 단위 루트 테스트를 통과합니다.
터무니없다. 터무니없는 이유:
1. TS에 대한 고정 주식이 있는지 여부는 고정 주식을 본 적이 없기 때문에 잘 모르겠습니다.
2. 고정성은 유행의 부재를 의미합니다. 이러한 VR은 이상적인 사이드바입니다. 주식이 고정되어 있고 고정 VR이 MO = Const이면 바로 이 MO가 초기 예금 영역에 있을 것입니다.
따라서 후성 표현에 관여하지 말고 수학을 배우십시오. 그녀는 운전대입니다. 그리고 Boxes 및 Jenkinsons와 같은 모든 종류의 사기꾼 숭배를 중단하십시오. 그러나 일부 설립자들도 좋지 않게 마무리되었습니다.
나는 TS의 정체를 논하는 것이 아니다. 바보같은 충고 대신에 앉아서 학사가 아닌 전문가 수준의 책으로 일주일을 더 보낸 다음 토론합니다. 상대방이 TS와 나머지를 혼동하지 않을 때 논의하는 것이 합리적입니다.
그리고 아마도 plz. 오히려 무엇을 정죄합니까? 일반 ktn이 명확하도록 /
뭔가 의미 없는 것 같습니다. 그렇지 않으면 술 취한 고슴도치에게도 진부한 이야기를 하는 것이 무슨 의미가 있겠습니까?
...
주제에서 더 나아가 이 모델에 대한 계산 결과를 제공할 것입니다. 나는 Faure에 대한 결과와 적용 가능성에 대해 논의할 것을 제안합니다.
...
faa1947 :
...
최소한 하나의 결론: 현재 견적에 대한 계수 적응이 없는 지표는 의미가 없습니다.
당신이 생각할 수있는 많은 것들.
우리는 수백만 명의 다른 사람들과 같은 방식으로 내가 이해하고 이해하는 매우 구체적인 것들에 대해 이야기하고 있습니다.
당신이 설명한 것은 여전히 숫자 게임입니다. 맞을 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 당신은 어떤 증거도 제공하지 않았습니다. 정상성과 비정상성에 대해 일반적으로 인정되는 계산을 했습니다. 나는 내 계산이 사람들이 40년 동안 사용해 온 계산과 일치한다고 답한다.
다시 한 번, 만일의 경우를 대비하여 - 당신만큼 잘 이해하는 성공한 트레이더 는 어디에 있습니까? 100만 명을 거론할 필요는 없어, 적어도 한 두 명
내가 설명한 것은 다음을 보여주는 추상적인 예입니다.
1. 전체 시리즈에 대한 모든 통계는 병원의 평균 온도입니다. 포함 비정상성 시험
2. 돈을 벌기 위해 전체 비고정 계열을 고정 계열로 줄일 필요는 없습니다. 고정 db. 거래의 분배 즉. 일련의 거래뿐만 아니라 진입점과 출구점 사이의 차트 섹션. 정상성 외에도 긍정적인 MO는 자명합니다. 그렇지 않으면 그러한 고정이 필요합니다.
고정 db. 거래의 분배 즉. 일련의 거래뿐만 아니라 진입점과 출구점 사이의 차트 섹션.
권면하는 것은 무의미하기 때문입니다. 계량 경제학자는 TS의 정체에 대해 논의하고 싶지 않습니다.
Box와 Jenkinson의 경전을 읽고 계량 경제학자들이 위축시킨 것을 왜곡하지 마십시오.
Box-Jenkins와 실제 굴절을 이해하는 방법을 요약하겠습니다.
1972년부터 언급된 책의 한계를 넘어선다면 그 계획은 다음과 같다.
1. 우리는 코티르를 먹는다
2. 단위근에 대한 테스트를 사용하여 이 인용문에서 정상성을 확인합니다.
위의 표는 Prob = 0.7350으로 kotir의 비정상성 가설을 기각할 수 없습니다. 비정상 확률 = 75%라고 가정하는 것이 편리합니다.
3. Box와 Jenkins에 따르면 우리는 kotir를 구별합니다. 우리는 이웃 막대의 차이를 사용합니다. 우리는 차별화 된 시리즈를 얻습니다. ARI(1)MA 모델의 시리즈 I(1)
4. 단위 루트 테스트로 이 새 행을 확인하십시오.
우리는 이 급수가 정상적이라는 것을 알 수 있습니다(약하게 또는 공분산이 정상적입니다. 즉, 급수의 평균과 자기공분산은 시간에 의존하지 않습니다). 약은 Prob = 0이라고 말합니다. 즉, 시리즈의 비정상성 가설을 엄격히 거부합니다.
5. 여러 증분에 대해 ARMA 방정식을 작성합니다.
d_eurusd ar(1) ma(1) c @trend
6. 평가하고 결과를 얻습니다.
C와 @TREND의 계수가 0과 같다는 가설을 기각할 수 없음을 알 수 있습니다. 따라서 우리는 이 두 개의 독립변수를 모델에서 제외합니다.
마침내 우리는 결과를 얻습니다.
위의 표에서 마지막 두 줄의 값이 가장 큽니다. 값이 1에서 상당히 멀기 때문에 결과 모델의 안정성을 나타냅니다.
7. 무엇을 받았습니까? 차량을 만들 수 있는 지표가 있습니다. 동시에 테스터가 MQL에서 테스트한 결과를 신뢰할 수 있습니다.
Box와 Jenkins의 장점은 무엇입니까?
그들은 미래의 귀족들이 광대한 효율적인 시장을 무작위로 방황하는 시기에 책을 썼습니다. 이러한 조건에서 그들은 시장이 비정상적이며 인접한 막대 사이에 종속성이 있다고 말합니다. 지금까지 그들의 ARIMA 모델은 경제에서 사용되었으며, 미국 정부의 일부 경제국에서는 계산을 수행하는 모델을 공개 도메인에 게시했습니다.
40년 동안 많은 일이 일어났고, 이는 무작위로 떠도는 귀족들을 제한했습니다. 제 생각에는 가장 중요한 두 가지가 완료되었습니다.
1. 위에서 미분에 의해 정상 나머지를 얻을 수 있었다는 사실(이것은 ARMA를 적용할 수 있게 하였다)은 전혀 필요하지 않다. 나머지는 여전히 고정적이지 않을 수 있습니다. 이러한 경우를 위해 ARCH 모델이 개발되었습니다.
2. ARMA를 다중 화폐로 적용하는 방법이 명확하지 않습니다. 모델에 "시장 감정"과 같은 변수를 포함하는 방법이 명확하지 않습니다. 훨씬 더 강력하고 유연하며 시장의 비정상성을 퇴치하는 데 더 효과적인 "상태 공간" 모델이 사용됩니다.
그게 다야. 인정된 부정확성은 누구나 자유롭게 수정하고 불완전성을 보완할 수 있습니다.
이 스레드에 시간을 할애해 주신 모든 분들께 감사드립니다.
나는 전체 기사와 댓글을 주의 깊게 읽었으며 사람들이 모든 것을 훨씬 더 간단하게 설명해야 한다는 점에서 Mathemat을 전적으로 지지합니다. 대학에서 가르친 수학을 시장에서 사용하지 않는 것이 좋습니다. 주머니가 있지만 이것이 수학이 나쁘다는 것을 의미하지는 않습니다. 이제 Box & Jenkins의 주제에 더 가깝습니다. 그들의 전체 책은 DS(차이 고정)로 분류되는 현대 문헌에서 시계열 분석에 전념하고 있습니다. 이 시계열은 차(차)를 취한 후 "약하게 고정적"이 될 수 있습니다. 그런 다음 금융 계열에 대해 지구가 화성에서 멀리 떨어져 있는 것처럼 간단한 통계 모델이 계열에 대해 구축됩니다. 경험적으로 증명하는 것은 쉽지만 불행히도 Statistica 및 Eviews와 같은 패키지에서 모델의 품질을 확인할 수 없으며 자신의 계정에서만 확인할 수 있으며 주머니에 여분의 돈이 있다면 모델이 아마도 거리처럼 가까워지다 지구와 달. 전체 책에서 일련의 따옴표가 고정적이지 않고 따옴표가 과거 값에 약하게 의존한다는 매우 간단한 결론을 도출해야 합니다. 모델 ARMA(p, q), ARIMA(p, d, q), 매개변수 d는 정수 FARIMA(p, d,q)이며, 여기서 d는 분수이며, 더 깊이 파고들어 따옴표도 가격 제곱 로그의 시차 값에 의존한다는 것을 알게 되면 금융자산 의 가격변동 로그의 변동성은 ARCH나 GARCH와 같이 시간에 따른 확률적 과정이라는 결론을 뒷받침하는 실증적이고 이론적인 연구가 여전히 존재합니다. 이 책을 다시 읽어야 한다.
그리고 벽에 기대어 자살하고 싶다면 이 책과 함께 다음을 읽어보라고 조언합니다.
1 TO. Granger, M. Hatanaka "경제학의 시계열 스펙트럼 분석"
2) 마. P. Churakov "경제적 시계열 예측"
3)제이. S. Bendat A. J. Perlson "무작위 프로세스의 측정 및 분석" Mir, 1967
4) J.S. Bendat A. J. Pirlson "무작위 데이터의 응용 분석" 세계, 1989
5) R.N. Mantegna, G.Yu. Stanley "경제 물리학 소개. 금융의 상관 관계와 복잡성"
추신: 만약 당신이 이 5권의 책을 철저히 공부하고 MM 없이 거래하지 않는다면, 당신의 계정은 이 기간 동안 거의 어려움을 겪지 않을 것이라고 확신합니다.
위의 예를 인용했습니다. EViews에서는 이러한 나머지를 계산하는 버튼입니다.
사진을 다시 드리겠습니다.
그래서 .... 그 사진입니까? :
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