EconModel : 사실이 아니다. ARIMA 외에도 FARIMA가 있습니다. 감소가 없는 상태 공간 모델에서. GARCH 모델... 지난 10년 동안 많은 것이 변경되었습니다. R 패키지 목록을 참조하십시오. 비정상성과 함께 작동할 뿐만 아니라 기성품 코드도 있습니다.
여기 당신이 나를 다시 혼란스럽게하는 것이 있습니다! 계속 날 헷갈리게 하는구나!
FARIMA는 기억나지 않지만 여기서 GARCH는 고정 계열로 매우 정확하게 작동합니다. 고정성에 대한 필요 조건이 거기에 도입되고 프로세스의 무조건적인 분산이 일정하다는 것을 이해합니다.
패턴으로 분류합니다. 우리는 그러한 패턴이 미래에 반드시 발생할 것이며 이 지식을 예측에 사용할 수 있을 것이라고 믿습니다. 그렇습니까?
무슨 근거로? 누가 그런 패턴이 있다는 것을 증명했습니까? 또는 약간 또는 강하게 수정되었습니까?
IMHO, 우리가 네트워크에 손으로 쓴 문자 "a"를 인식하도록 가르친다면 이 문자가 미래에 있을 것이라는 절대적인 확신이 있습니다. 왜냐하면 그것이 언어로 존재하고 미래에 대다수가 발로 쓰기 시작하기 때문입니다. 문자 ""는 여전히 있고 윤곽선만 변경되고 그리드를 훈련해야 할 수 있습니다. 이것은 정지 상태를 말합니다.
따옴표는 원칙적으로 고정되지 않은 프로세스입니다. 항상 고정 부분과 비교할 수있는 (초과) 다른 시간에 다른 약간의 편차가 있습니다. 이것이 문제입니다. 원본의 비정상성: 오늘은 러시아 문자, 내일은 중국어입니다. 글자가 반영하는 객관적 현실을 찾아야 한다. 그러나 이것은 신경망이 하는 것이 아닙니다.
당신이 이해하지 못하는 것 같아요. 나는 당신이 모든 것을 섞었다고 생각합니다. 패턴은 과거에도 그랬고 앞으로도 그럴 것입니다. 내가 처음 읽은 책은 TA에 관한 것이었다. 그리고 이 도크는 90년부터 있었습니다. 거기에 설명된 모든 수치는 오늘날까지 존재합니다. 그리고 대부분의 기술적 분석 수치는 현대적인 방식으로 패턴이라고 할 수 있습니다. 게다가 '1초' 파동(시장 충동)은 패턴이 아니다? 세 번째 개발과 함께. 아니면 개발이 아닙니다. 또는 예를 들어 "momentum-rollback-pulse-rollback" - Gartley의 나비. 자, 바로 지금, 차트를 보면 이 나비들은 지친다. Gartley는 1935년에 이 모델을 설명했습니다. 일반적으로 오랫동안 패턴의 존재에 대해 걱정할 필요는 없습니다.
하지만 패턴을 분류해야 하는지 잘 모르겠습니다. 간단한 패턴을 인식하기 위해 단일 레이어 퍼셉트론으로 실험을 했습니다. Pepper는 빠르게 배우고 나중에 예외 없이 모두 인식합니다. 또한 패턴 패턴은 물론 떠 있습니다. 퍼셉트론은 귀찮게하지 않습니다. 저것. 패턴을 분류할 필요가 없다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 패턴의 "환경"을 분류해야 할 수도 있습니다. 그러면 아마도 다른 장소에서 동일한 패턴의 "환경" 클래스가 다르고, 이 차이에 따라 무언가가 달라진다는 것이 드러날 것입니다. 그러나 이것은 추측입니다. 확인해야지...
당신이 이해하지 못하는 것 같아요. 나는 당신이 모든 것을 섞었다고 생각합니다. 패턴은 과거에도 그랬고 앞으로도 그럴 것입니다. 내가 처음 읽은 책은 TA에 관한 것이었다. 그리고 이 도크는 90년부터 있었습니다. 거기에 설명된 모든 수치는 오늘날까지 존재합니다. 그리고 대부분의 기술적 분석 수치는 현대적인 방식으로 패턴이라고 할 수 있습니다. 게다가 '1초' 파동(시장 충동)은 패턴이 아니다? 세 번째 개발과 함께. 아니면 개발이 아닙니다. 또는 예를 들어 "momentum-rollback-pulse-rollback" - Gartley의 나비. 자, 바로 지금, 차트를 보면 이 나비들은 지친다. Gartley는 1935년에 이 모델을 설명했습니다. 일반적으로 오랫동안 패턴의 존재에 대해 걱정할 필요는 없습니다.
하지만 패턴을 분류해야 하는지 잘 모르겠습니다. 간단한 패턴을 인식하기 위해 단일 레이어 퍼셉트론으로 실험을 했습니다. Pepper는 빠르게 배우고 나중에 예외 없이 모두 인식합니다. 또한 패턴 패턴은 물론 떠 있습니다. 퍼셉트론은 귀찮게하지 않습니다. 저것. 패턴을 분류할 필요가 없다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 패턴의 "환경"을 분류해야 할 수도 있습니다. 그러면 아마도 다른 장소에서 동일한 패턴의 "환경" 클래스가 다르고, 이 차이에 따라 무언가가 달라진다는 것이 드러날 것입니다. 그러나 이것은 추측입니다. 확인해야지...
"Head and Shoulders"는 예전에도 그랬고 앞으로도 그럴 것입니다. TA에 알려져 있지만 NN의 도움으로(또는 도움 없이) 아직 발견되지 않은 다른 수천 가지 패턴뿐만 아니라. 그러나 "머리와 어깨"의 오른쪽 어깨가 고장 나면 가격이 하락할 확률은 얼마입니까? 더 정확하게는 하락 방향 의 신뢰 구간은 얼마입니까?
계량 경제학에서 예측의 신뢰 구간은 중요한 문제입니다. 그리고 이 물음에 답하려고 하면 비정상성이 나오며, 분류와 관련이 없어 국회에서 풀지 못하는 문제가 많다.
패턴은 18시간 동안 가르치고 받아들여지며 주요 질문은 패턴을 거래에 사용할 수 없다는 것을 이해합니까?
나는 당신에게 가혹한 진실을 숨기지 않고 예술가로서 예술가로서 말할 것입니다. 현대 계량 경제학에는 비 고정 시리즈를 예측하는 방법이 없습니다. 고정된 형태로 축소될 수 있는 고정식 및 비고정식
우리가 작업하는 개체를 정의해야 합니다. 신경망에 대한 이 정의는 어디에 있습니까? 그들은 무엇을 사용합니까? 레이어와 퍼셉트론?
전제: 우리는 고정되지 않은 프로세스의 구현을 관찰하고 있으며 일반적으로 마지막 최대 30-50개의 관찰이 관심 대상입니다.
그런 다음 우리는 무엇을 거래할지 결정합니다. 대부분은 추세를 거래합니다. 우리는 추세를보고보고 추세가 미래에있을 것이며 과거는 관련이 없다고 믿습니다 . 우리는 그저 믿고 과거는 모델을 구축하기 위한 것일 뿐입니다.
이것은 원본 게시물입니다.
그리고 뉘앙스가 시작됩니다.
글쎄, 쉽다!
NN은 들어오는 데이터, 나가는 데이터 및 실제로 네트워크와 함께 작동합니다.
20-30 관찰은 NN은 말할 것도 없고 일반적인 자기회귀에도 충분하지 않습니다.
NN을 사용하는 경우 "추세"가 없습니다.
국회 얘기가 아니라
글쎄, 쉽다!
NN은 들어오는 데이터, 나가는 데이터 및 실제로 네트워크와 함께 작동합니다.
20-30 관찰은 NN은 말할 것도 없고 일반적인 자기회귀에도 충분하지 않습니다.
NN을 사용하는 경우 "추세"가 없습니다.
국회 얘기가 아니라
사실이 아니다. ARIMA 외에도 FARIMA가 있습니다. 감소가 없는 상태 공간 모델에서. GARCH 모델... 지난 10년 동안 많은 것이 변경되었습니다. R 패키지 목록을 참조하십시오. 비정상성과 함께 작동할 뿐만 아니라 기성품 코드도 있습니다.
여기 당신이 나를 다시 혼란스럽게하는 것이 있습니다! 계속 날 헷갈리게 하는구나!
FARIMA는 기억나지 않지만 여기서 GARCH는 고정 계열로 매우 정확하게 작동합니다. 고정성에 대한 필요 조건이 거기에 도입되고 프로세스의 무조건적인 분산이 일정하다는 것을 이해합니다.
IGARCH 말씀하신건가요?
여기 당신이 나를 다시 혼란스럽게하는 것이 있습니다! 계속 날 헷갈리게 하는구나!
파리마는 기억하지 못한다
FARIMA는 부분 적분을 사용하는 ARIMA입니다. 동의어 - 허스트, 긴 꼬리.
GARCH - 그들 중 한 무리. 변수가 여러 의미에서 분산을 갖는 잔차가 모델링됩니다. GARCH 모델링의 잔차 범위는 일반적으로 스프레드보다 작습니다. 무시합니다.
이해가 안 될 수도 있습니다.
패턴으로 분류합니다. 우리는 그러한 패턴이 미래에 반드시 발생할 것이며 이 지식을 예측에 사용할 수 있을 것이라고 믿습니다. 그렇습니까?
무슨 근거로? 누가 그런 패턴이 있다는 것을 증명했습니까? 또는 약간 또는 강하게 수정되었습니까?
IMHO, 우리가 네트워크에 손으로 쓴 문자 "a"를 인식하도록 가르친다면 이 문자가 미래에 있을 것이라는 절대적인 확신이 있습니다. 왜냐하면 그것이 언어로 존재하고 미래에 대다수가 발로 쓰기 시작하기 때문입니다. 문자 ""는 여전히 있고 윤곽선만 변경되고 그리드를 훈련해야 할 수 있습니다. 이것은 정지 상태를 말합니다.
따옴표는 원칙적으로 고정되지 않은 프로세스입니다. 항상 고정 부분과 비교할 수있는 (초과) 다른 시간에 다른 약간의 편차가 있습니다. 이것이 문제입니다. 원본의 비정상성: 오늘은 러시아 문자, 내일은 중국어입니다. 글자가 반영하는 객관적 현실을 찾아야 한다. 그러나 이것은 신경망이 하는 것이 아닙니다.
당신이 이해하지 못하는 것 같아요. 나는 당신이 모든 것을 섞었다고 생각합니다. 패턴은 과거에도 그랬고 앞으로도 그럴 것입니다. 내가 처음 읽은 책은 TA에 관한 것이었다. 그리고 이 도크는 90년부터 있었습니다. 거기에 설명된 모든 수치는 오늘날까지 존재합니다. 그리고 대부분의 기술적 분석 수치는 현대적인 방식으로 패턴이라고 할 수 있습니다. 게다가 '1초' 파동(시장 충동)은 패턴이 아니다? 세 번째 개발과 함께. 아니면 개발이 아닙니다. 또는 예를 들어 "momentum-rollback-pulse-rollback" - Gartley의 나비. 자, 바로 지금, 차트를 보면 이 나비들은 지친다. Gartley는 1935년에 이 모델을 설명했습니다. 일반적으로 오랫동안 패턴의 존재에 대해 걱정할 필요는 없습니다.
하지만 패턴을 분류해야 하는지 잘 모르겠습니다. 간단한 패턴을 인식하기 위해 단일 레이어 퍼셉트론으로 실험을 했습니다. Pepper는 빠르게 배우고 나중에 예외 없이 모두 인식합니다. 또한 패턴 패턴은 물론 떠 있습니다. 퍼셉트론은 귀찮게하지 않습니다. 저것. 패턴을 분류할 필요가 없다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 패턴의 "환경"을 분류해야 할 수도 있습니다. 그러면 아마도 다른 장소에서 동일한 패턴의 "환경" 클래스가 다르고, 이 차이에 따라 무언가가 달라진다는 것이 드러날 것입니다. 그러나 이것은 추측입니다. 확인해야지...
우리가 작업하는 개체를 정의해야 합니다. 신경망에 대한 이 정의는 어디에 있습니까? 그들은 무엇을 사용합니까? 레이어와 퍼셉트론?
전제: 우리는 고정되지 않은 프로세스의 구현을 관찰하고 있으며 일반적으로 마지막 최대 30-50개의 관찰이 관심 대상입니다.
그런 다음 우리는 무엇을 거래할지 결정합니다. 대부분은 추세를 거래합니다. 우리는 추세를보고보고 추세가 미래에있을 것이며 과거는 관련이 없다고 믿습니다 . 우리는 그저 믿고 과거는 모델을 구축하기 위한 것일 뿐입니다.
이것은 원래 게시물입니다.
그리고 뉘앙스가 시작됩니다.
문구를 봤습니다. 오랫동안. 나는 그것을 좋아. 출처가 기억이 안나네요. "미래에는 모든 것이 똑같고 다를 뿐입니다."
당신이 이해하지 못하는 것 같아요. 나는 당신이 모든 것을 섞었다고 생각합니다. 패턴은 과거에도 그랬고 앞으로도 그럴 것입니다. 내가 처음 읽은 책은 TA에 관한 것이었다. 그리고 이 도크는 90년부터 있었습니다. 거기에 설명된 모든 수치는 오늘날까지 존재합니다. 그리고 대부분의 기술적 분석 수치는 현대적인 방식으로 패턴이라고 할 수 있습니다. 게다가 '1초' 파동(시장 충동)은 패턴이 아니다? 세 번째 개발과 함께. 아니면 개발이 아닙니다. 또는 예를 들어 "momentum-rollback-pulse-rollback" - Gartley의 나비. 자, 바로 지금, 차트를 보면 이 나비들은 지친다. Gartley는 1935년에 이 모델을 설명했습니다. 일반적으로 오랫동안 패턴의 존재에 대해 걱정할 필요는 없습니다.
하지만 패턴을 분류해야 하는지 잘 모르겠습니다. 간단한 패턴을 인식하기 위해 단일 레이어 퍼셉트론으로 실험을 했습니다. Pepper는 빠르게 배우고 나중에 예외 없이 모두 인식합니다. 또한 패턴 패턴은 물론 떠 있습니다. 퍼셉트론은 귀찮게하지 않습니다. 저것. 패턴을 분류할 필요가 없다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 패턴의 "환경"을 분류해야 할 수도 있습니다. 그러면 아마도 다른 장소에서 동일한 패턴의 "환경" 클래스가 다르고, 이 차이에 따라 무언가가 달라진다는 것이 드러날 것입니다. 그러나 이것은 추측입니다. 확인해야지...
"Head and Shoulders"는 예전에도 그랬고 앞으로도 그럴 것입니다. TA에 알려져 있지만 NN의 도움으로(또는 도움 없이) 아직 발견되지 않은 다른 수천 가지 패턴뿐만 아니라. 그러나 "머리와 어깨"의 오른쪽 어깨가 고장 나면 가격이 하락할 확률은 얼마입니까? 더 정확하게는 하락 방향 의 신뢰 구간은 얼마입니까?
계량 경제학에서 예측의 신뢰 구간은 중요한 문제입니다. 그리고 이 물음에 답하려고 하면 비정상성이 나오며, 분류와 관련이 없어 국회에서 풀지 못하는 문제가 많다.
패턴은 18시간 동안 가르치고 받아들여지며 주요 질문은 패턴을 거래에 사용할 수 없다는 것을 이해합니까?
그래서 나는 아무 것도 섞지 않았지만 적어도 이것은 선반에 있습니다.