마스터-슬레이브를 결정하는 전투 알고리즘이 있습니다. 칼만 필터링을 기반으로 합니다. 이것은 미묘한 에코 분석 구조이지만 가능하고 작동합니다. 왜냐하면 마스터와 슬레이브의 움직임의 "캐릭터"는 약간 다릅니다(조금 다릅니다) 약간 다릅니다. 이 차이는 칼만 필터 에서 행동 모델의 형태로 입력됩니다.
Prival : 마스터-슬레이브를 결정하는 전투 알고리즘이 있습니다. 칼만 필터링을 기반으로 합니다. 이것은 미묘한 에코 분석 구조이지만 가능하고 작동합니다. 왜냐하면 마스터와 슬레이브의 움직임의 "캐릭터"는 약간 다릅니다(조금 다릅니다) 약간 다릅니다. 이 차이는 칼만 필터에서 행동 모델의 형태로 입력됩니다.
칼만 필터는 별개의 매우 흥미로운 주제입니다.
여기서 논의되고 있는 것은 Granger 인과관계 검정 입니다.
노벨상을 받은 것 같아요. 테스트는 통계 패키지에 매우 자주 포함됩니다. 저렴하고 사용하기 매우 쉽습니다.
상관 관계는 계열에 자리가 없습니다. 이것은 두 계열의 표본의 특성입니다.
선호하는 cointegration과 HP 필터를 위한 특정 위치가 없는 것처럼 일반적으로 샘플의 특성은 동일합니다.
제안한 것의 의미는 일반적으로 '상관관계의 장소'에 있는 것이 아니라 그 변화에 대한 평가에 있으며, 이는 이미 주어진 특정 시점에 묶인 값이다.
선호하는 cointegration과 HP 필터를 위한 특정 위치가 없는 것처럼 일반적으로 샘플의 특성은 동일합니다.
제안한 것의 의미는 일반적으로 '상관관계의 장소'에 있는 것이 아니라 그 변화에 대한 평가에 있으며, 이는 이미 주어진 특정 시점에 묶인 값이다.
마스터-슬레이브를 결정하는 전투 알고리즘이 있습니다. 칼만 필터링을 기반으로 합니다. 이것은 미묘한 에코 분석 구조이지만 가능하고 작동합니다. 왜냐하면 마스터와 슬레이브의 움직임의 "캐릭터"는 약간 다릅니다(조금 다릅니다) 약간 다릅니다. 이 차이는 칼만 필터에서 행동 모델의 형태로 입력됩니다.
칼만 필터는 별개의 매우 흥미로운 주제입니다.
여기서 논의되고 있는 것은 Granger 인과관계 검정 입니다.
노벨상을 받은 것 같아요. 테스트는 통계 패키지에 매우 자주 포함됩니다. 저렴하고 사용하기 매우 쉽습니다.
금융 시장의 어떤 상품도 여기에 설명된 형식으로 거래되기에 충분히 상관 관계가 없습니다. 그러나 수익을 낼 수 있는 다양한 도구에 패턴이 있기 위해 상관 관계가 있을 필요는 없습니다. 또한 상관 관계는 일반적으로 = 0일 수 있지만 패턴은 계속 발생합니다.
금말...
+100500
요점은 제자리에 있는 것이 아니라 핸디캡에 대한 상관 관계의 적용 불가능성에 있습니다. 소심하지 맙시다.
매우 예술적 으로 들리지만 의미가 없습니다. 사실이 아니기 때문입니다.
할 수 없다면 이것으로 사려 깊은 이론을 세울 필요가 없습니다.
조심스럽게 분리하면됩니다. 상관 관계는 별도로 / 인과 관계는 별도로 분리해야합니다.
레프 :
금융 시장의 어떤 상품 도 여기에 설명된 형식으로 거래 되기에 충분히 상관 관계가 없습니다 .
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상관관계가 있습니다. 하지만 왜 우리는 그것에 부딪쳤을까
집단 운동에 대해 이야기해 봅시다.
매우 예술적 으로 들리지만 의미가 없습니다. 사실이 아니기 때문입니다.
할 수 없다면 이것으로 사려 깊은 이론을 세울 필요가 없습니다.
조심스럽게 분리하기만 하면 됩니다: 상관은 별도로 / 인과성은 별도로.