이것은 통계의 사용을 허용하지 않으며 논리와 모순되지 않습니다. 통계적 방법으로만 패턴을 찾을 필요는 없습니다.
논리에 대한 모순은 일부 식물학자가 통계적 방법으로 고정되지 않은 데이터를 측정하려고 할 때만 발생합니다.
우리는 진단합니다. 사람이 아프므로 약으로 치료할 수 없으며 무당에게 가서 맹세합니다.
그러나 진단(비정상성)을 제외하고 다른 방법으로 문제가 무엇인지 명확히 하는 것이 가능하며 모든 모델링에서와 같이 VR 식별과 모델 식별의 두 부분으로 나뉩니다. 일단 이 두 가지를 구성하고 나면 VR 모델의 적합성에 대한 질문을 제기할 수 있습니다. 지금까지 VR을 다양하게 설명할 수는 없지만 그렇다고 해서 아무 것도 할 수 없다는 의미는 아닙니다. VR과 모델 간의 오류를 고려하여 모델 자체의 평가에 대해 이야기할 수 있습니다. 동시에 테스터를 통한 평가보다 훨씬 광범위한 평가 문제를 제기할 수 있습니다.
ask : 구두 줄타기를 하는 사람일 뿐 그 이상은 아닙니다. 고정되지 않거나 패턴이 있는 시리즈를 이미 결정했습니다. 그리고 나서 정신은 어떻게 든 "비 고정 시리즈의 패턴"이라는 문구를 마스터하지 못합니다. 내가 이해하는 것처럼 비 고정 시리즈의 패턴을 이미 찾았습니까?
좋은. 그런 다음 비정상성이 무엇인지 정의해야 합니다. 비정상/정상이 무엇인지에 대한 정의가 있습니까?
언어 균형 행동과 그 이상은 아닙니다. 고정되지 않거나 패턴이 있는 시리즈를 이미 결정했습니다. 그리고 나서 정신은 어떻게 든 "비 고정 시리즈의 패턴"이라는 문구를 마스터하지 못합니다. 내가 이해하는 것처럼 비 고정 시리즈의 패턴을 이미 찾았습니까?
이것은 패배주의적 입장이다.
비 고정 급수 = 여러 구성 요소의 합을 인정하지 않는 이유는 무엇입니까? 그리고 가장 흥미로운 결정론적 구성 요소입니다. 존재하지 않거나 우리가 인식한다면 이 랜덤 워크와 예측은 어떤 수단과 방법으로도 불가능합니다(효율적 시장 이론). 우리가 그것을 인식한다면 시장과 이 포럼에서 우리의 존재가 정당화됩니다.
사람들이 비정상성에 대해 이야기할 때 일반적으로 가격 증가분의 분포를 의미합니다. 시간이 지남에 따라 변하는 것은 mo(추세)와 분산(변동성)입니다. 이것은 사실이지만 고정되지 않은 계열에 고정된 섹션이 있을 수 있습니다. 그것들을 식별하는 방법을 알고 있다면 거래에서 적절한 mo와 분산이 있습니다. 저것들. 고정된 영역에서 거래하면 주식이 고정적으로(또는 "준-고정"에 가깝게) 성장한다는 사실로 이어집니다. 저것들. mo와 거래의 변동은 천천히 변합니다.
사람들이 비정상성에 대해 이야기할 때 일반적으로 가격 증가분의 분포를 의미합니다. 시간이 지남에 따라 변하는 것은 mo(추세)와 분산(변동성)입니다. 이것은 사실이지만 고정되지 않은 계열에 고정된 섹션이 있을 수 있습니다. 그것들을 식별하는 방법을 알고 있다면 거래에서 적절한 mo와 분산이 있습니다. 저것들. 고정된 영역에서 거래하면 주식이 고정적으로(또는 "준-고정"에 가깝게) 성장한다는 사실로 이어집니다. 저것들. mo와 거래의 변동은 천천히 변합니다.
저것들. 거래자의 임무는 가격 증분의 비정상 시리즈에서 고정 섹션을 찾는 것입니다.
일종의 조각 고정 시리즈. 못 봤다. 매우 강력한 가정과 거래 식별을 위해 실질적으로 실행 불가능 - 미래에 대한 예측, 왜냐하면 식별에는 특정 수의 관찰이 필요하며 고정되지 않은 세그먼트가 다음 관찰에서 시작되지 않는다는 보장은 없습니다.
시리즈가 결정론적 이탈 + 노이즈로 구성되어 있다고 가정하는 것이 훨씬 쉽고 실용적입니다.
일종의 조각 고정 시리즈. 못 봤다. 매우 강력한 가정과 거래 식별을 위해 실질적으로 실행 불가능 - 미래에 대한 예측, 왜냐하면 식별에는 특정 수의 관찰이 필요하며 고정되지 않은 세그먼트가 다음 관찰에서 시작되지 않는다는 보장은 없습니다.
시리즈가 결정론적 이탈 + 노이즈로 구성되어 있다고 가정하는 것이 훨씬 쉽고 실용적입니다.
예측 모델과 우리가 궁극적으로 얻어야 하는 것(예측의 목표)을 혼동하고 있습니다.
이 결정 요소의 예측이 양의 MO와 고정된 분산을 제공할 때 모든 거래를 입력해야 합니다. 저것들. 결정적 구성 요소의 예측은 이 섹션에서 가격 증가의 정상성을 가정합니다. 글쎄, 문제는 비슷합니다. 모델이 이전에 예측하고 그러한 영역을 강조 표시했다면 다음 트랜잭션에서 이 작업을 수행하지 않을 수 있습니다. 예보는 있지만 긍정적 인 것은 없습니다.
나는 몇 가지 스무딩 방법 으로 추출하는 결정론적 구성 요소가 있다고 믿습니다. 그런 다음 나머지 = kotir - 결정적 구성 요소를 봅니다. 나머지는 고정적이지 않고(비정상은 더 이상 갈 곳이 없음) 이제 전체 문제가 여기에 묻혀 있다는 것이 분명합니다.
예측할 때 mo의 증분을 비교하고 분산 측면에서 예측 오차를 고려합니다. 이 값이 거의 일정한 경우에만 예측할 수 있으며 그렇지 않은 경우에는? 그게 문제의 전부입니다. 우리 모델이 적어도 부분적으로 비정상성을 고려할 때까지 테스트를 신뢰할 수 없는 것은 나머지 때문에 정확하게입니다. 의도적으로 비 고정성을 처리하고 눈을 돌리지 않아야합니다.
나는 몇 가지 스무딩 방법으로 추출하는 결정론적 구성 요소가 있다고 믿습니다. 그런 다음 나머지 = kotir - 결정적 구성 요소를 봅니다. 나머지는 고정적이지 않고 이제 전체 문제가 여기에 묻혀 있다는 것이 분명합니다.
예측할 때 mo의 증분을 비교하고 분산 측면에서 예측 오차를 고려합니다. 이 값이 거의 일정한 경우에만 예측할 수 있으며 그렇지 않은 경우에는? 그게 문제의 전부입니다. 우리 모델이 적어도 부분적으로 비정상성을 고려할 때까지 테스트를 신뢰할 수 없는 것은 나머지 때문에 정확하게입니다. 의도적으로 비 고정성을 처리하고 눈을 돌리지 않아야합니다.
항상 나머지를 취하지 말고 선택적으로 부분적으로 취하십시오. 시리즈에서 그러한 조각의 시작과 끝을 결정하는 방법을 알고 있다면(물론 이후가 아님) 거래에 충분할 것입니다. 그렇지 않은 경우 모델을 변경하십시오.
동의하지 않는다. 그리고 저는 강력하게 반대합니다.
어떤 라인을 말씀하시는 건가요?
우리는 금융 시리즈, 특히 금융 시리즈에 대해 이야기하고 있습니다. 그리고 금융 시리즈에는 그 특성, 재무 특성으로 인해 패턴이 있습니다.
다른 고정되지 않은 시리즈에는 규칙성이 없을 수도 있지만 재정적인 시리즈에는 규칙성이 있습니다.
이것은 통계의 사용을 허용하지 않으며 논리와 모순되지 않습니다. 통계적 방법으로만 패턴을 찾을 필요는 없습니다.
논리에 대한 모순은 일부 식물학자가 통계적 방법으로 고정되지 않은 데이터를 측정하려고 할 때만 발생합니다.
우리는 진단합니다. 사람이 아프므로 약으로 치료할 수 없으며 무당에게 가서 맹세합니다.
그러나 진단(비정상성)을 제외하고 다른 방법으로 문제가 무엇인지 명확히 하는 것이 가능하며 모든 모델링에서와 같이 VR 식별과 모델 식별의 두 부분으로 나뉩니다. 일단 이 두 가지를 구성하고 나면 VR 모델의 적합성에 대한 질문을 제기할 수 있습니다. 지금까지 VR을 다양하게 설명할 수는 없지만 그렇다고 해서 아무 것도 할 수 없다는 의미는 아닙니다. VR과 모델 간의 오류를 고려하여 모델 자체의 평가에 대해 이야기할 수 있습니다. 동시에 테스터를 통한 평가보다 훨씬 광범위한 평가 문제를 제기할 수 있습니다.
다른 고정되지 않은 시리즈에는 규칙성이 없을 수도 있지만 재정적인 시리즈에는 규칙성이 있습니다.
언어 균형 행동과 그 이상은 아닙니다. 고정되지 않거나 패턴이 있는 시리즈를 이미 결정했습니다. 그리고 나서 정신은 어떻게 든 "비 고정 시리즈의 패턴"이라는 문구를 마스터하지 못합니다. 내가 이해하는 것처럼 비 고정 시리즈의 패턴을 이미 찾았습니까?
좋은. 그런 다음 비정상성이 무엇인지 정의해야 합니다. 비정상/정상이 무엇인지에 대한 정의가 있습니까?
언어 균형 행동과 그 이상은 아닙니다. 고정되지 않거나 패턴이 있는 시리즈를 이미 결정했습니다. 그리고 나서 정신은 어떻게 든 "비 고정 시리즈의 패턴"이라는 문구를 마스터하지 못합니다. 내가 이해하는 것처럼 비 고정 시리즈의 패턴을 이미 찾았습니까?
이것은 패배주의적 입장이다.
비 고정 급수 = 여러 구성 요소의 합을 인정하지 않는 이유는 무엇입니까? 그리고 가장 흥미로운 결정론적 구성 요소입니다. 존재하지 않거나 우리가 인식한다면 이 랜덤 워크와 예측은 어떤 수단과 방법으로도 불가능합니다(효율적 시장 이론). 우리가 그것을 인식한다면 시장과 이 포럼에서 우리의 존재가 정당화됩니다.
사람들이 비정상성에 대해 이야기할 때 일반적으로 가격 증가분의 분포를 의미합니다. 시간이 지남에 따라 변하는 것은 mo(추세)와 분산(변동성)입니다. 이것은 사실이지만 고정되지 않은 계열에 고정된 섹션이 있을 수 있습니다. 그것들을 식별하는 방법을 알고 있다면 거래에서 적절한 mo와 분산이 있습니다. 저것들. 고정된 영역에서 거래하면 주식이 고정적으로(또는 "준-고정"에 가깝게) 성장한다는 사실로 이어집니다. 저것들. mo와 거래의 변동은 천천히 변합니다.
저것들. 거래자의 임무는 가격 증분의 비정상 시리즈에서 고정 섹션을 찾는 것입니다.
사람들이 비정상성에 대해 이야기할 때 일반적으로 가격 증가분의 분포를 의미합니다. 시간이 지남에 따라 변하는 것은 mo(추세)와 분산(변동성)입니다. 이것은 사실이지만 고정되지 않은 계열에 고정된 섹션이 있을 수 있습니다. 그것들을 식별하는 방법을 알고 있다면 거래에서 적절한 mo와 분산이 있습니다. 저것들. 고정된 영역에서 거래하면 주식이 고정적으로(또는 "준-고정"에 가깝게) 성장한다는 사실로 이어집니다. 저것들. mo와 거래의 변동은 천천히 변합니다.
저것들. 거래자의 임무는 가격 증분의 비정상 시리즈에서 고정 섹션을 찾는 것입니다.
일종의 조각 고정 시리즈. 못 봤다. 매우 강력한 가정과 거래 식별을 위해 실질적으로 실행 불가능 - 미래에 대한 예측, 왜냐하면 식별에는 특정 수의 관찰이 필요하며 고정되지 않은 세그먼트가 다음 관찰에서 시작되지 않는다는 보장은 없습니다.
시리즈가 결정론적 이탈 + 노이즈로 구성되어 있다고 가정하는 것이 훨씬 쉽고 실용적입니다.
일종의 조각 고정 시리즈. 못 봤다. 매우 강력한 가정과 거래 식별을 위해 실질적으로 실행 불가능 - 미래에 대한 예측, 왜냐하면 식별에는 특정 수의 관찰이 필요하며 고정되지 않은 세그먼트가 다음 관찰에서 시작되지 않는다는 보장은 없습니다.
시리즈가 결정론적 이탈 + 노이즈로 구성되어 있다고 가정하는 것이 훨씬 쉽고 실용적입니다.
예측 모델과 우리가 궁극적으로 얻어야 하는 것(예측의 목표)을 혼동하고 있습니다.
이 결정 요소의 예측이 양의 MO와 고정된 분산을 제공할 때 모든 거래를 입력해야 합니다. 저것들. 결정적 구성 요소의 예측은 이 섹션에서 가격 증가의 정상성을 가정합니다. 글쎄, 문제는 비슷합니다. 모델이 이전에 예측하고 그러한 영역을 강조 표시했다면 다음 트랜잭션에서 이 작업을 수행하지 않을 수 있습니다. 예보는 있지만 긍정적 인 것은 없습니다.
예측 모델과 우리가 궁극적으로 얻어야 하는 것(예측의 목표)을 혼동하고 있습니다.
아무 것도 혼동하지 않는 것 같지만 항상 같은 말을 합니다.
나는 몇 가지 스무딩 방법 으로 추출하는 결정론적 구성 요소가 있다고 믿습니다. 그런 다음 나머지 = kotir - 결정적 구성 요소를 봅니다. 나머지는 고정적이지 않고(비정상은 더 이상 갈 곳이 없음) 이제 전체 문제가 여기에 묻혀 있다는 것이 분명합니다.
예측할 때 mo의 증분을 비교하고 분산 측면에서 예측 오차를 고려합니다. 이 값이 거의 일정한 경우에만 예측할 수 있으며 그렇지 않은 경우에는? 그게 문제의 전부입니다. 우리 모델이 적어도 부분적으로 비정상성을 고려할 때까지 테스트를 신뢰할 수 없는 것은 나머지 때문에 정확하게입니다. 의도적으로 비 고정성을 처리하고 눈을 돌리지 않아야합니다.
아무 것도 혼동하지 않는 것 같지만 항상 같은 말을 합니다.
나는 몇 가지 스무딩 방법으로 추출하는 결정론적 구성 요소가 있다고 믿습니다. 그런 다음 나머지 = kotir - 결정적 구성 요소를 봅니다. 나머지는 고정적이지 않고 이제 전체 문제가 여기에 묻혀 있다는 것이 분명합니다.
예측할 때 mo의 증분을 비교하고 분산 측면에서 예측 오차를 고려합니다. 이 값이 거의 일정한 경우에만 예측할 수 있으며 그렇지 않은 경우에는? 그게 문제의 전부입니다. 우리 모델이 적어도 부분적으로 비정상성을 고려할 때까지 테스트를 신뢰할 수 없는 것은 나머지 때문에 정확하게입니다. 의도적으로 비 고정성을 처리하고 눈을 돌리지 않아야합니다.