즉, SSA는 예측의 정확성에 대해 아무 말도 하지 않고 SSA의 차이는 오류의 차이에 대해서만 말합니다. 그리고 SSA 시장이 어디로 갈지는 말부터 전혀 개의치 않습니다.
각 SSA의 오류를 평가하지 않으면 차이가 공중에 떠 있는 것처럼 보이며 의존할 수 없습니다.
예, 오랫동안 알고 있지만 희망이 있으므로 다른 곳에서 볼 수 있는지 생각하고 있습니다)) , 역사에 대한 공분산 행렬의 고유 값 행렬을 실행하고 그 차이가 얼마나 큰지 분석하고 싶습니다 거기에 있습니다-그리고 갑자기 이론에서와 같이 가격이 모든 것을 고려한다고 말합니다. 지혜)))
막심 드미트리예프스키 :
아, 몰라요. 알렉산더가 끝까지 실패하면 그런 접근 방식을 구할 수 없을 것 같습니다. 랜덤 워크를 예측하는 것은 어렵고 가상 상태를 추정하는 것입니다. :)
여기, 위의 내 게시물 외에도 특히 농담의 관점에서 ... 솔직히 말해서 가격 차트의 패턴이 이전 상태를 반복하지 않는 것이므로 SSA에 시간이있을 것이라는 환상이 있습니다. 가능한 모든 공분산 행렬 세트를 만들고 인근 상태, 즉 행렬은 반복되지 않는 순서로 인터리브되어야 합니다.
아마도 저녁에 SSA 코드를 정리하여 게시할 것입니다. 코드는 Matlab의 포트일 뿐이며 예상하지 못했지만 Alglib은 그러한 것들을 신속하게 포팅하는 데 많은 도움이 됩니다.
문제를 분리하겠습니다. 마지막 점이 가격 채널의 중앙에 오도록 하려면 어떤 함수로 회귀해야 합니까?
지그재그와 반원 모두에 대처할 수 있는 다항식과 같은 함수가 필요합니다(예제에서 볼 수 있듯이 다항식은 이러한 주제를 처리할 수 없습니다). (Maxim Dmitrievsky의 수치는 현재 고려될 수 없으며, 가격이 특정 궤적을 따르는 거래 채널이라는 이론에 맞지 않습니다. 이 수치는 마지막에 급증하는 거래 채널이며, 고려될 수 있습니다 나중에.)
작업 은 동일하게 유지되며 마지막 지점이 가격 채널의 중앙에 놓일 기능을 선택해야 합니다(지그재그 그림과 반원 그림 모두).
관심 있는. 첫째, 부정확성, 우리는 "제곱"이 아니라 "제곱의 합"을 최소화합니다. 둘째, 마지막 포인트에 더 많은 중요성을 부여해야 하는 경우 최소화할 합계에서 간단하게 수행됩니다. 제곱뿐만 아니라 가중치가 있는 제곱, 즉 일부 양의 가중치 계수를 곱해야 합니다. 배열의 끝에서 값을 더 크게 만들고 시작에서 더 작게 만듭니다. 예를 들어, 1에서 n까지의 포인트 번호 i에 대해 q < 1에 대해 q^(ni)와 동일한 가중치는 지수 이동 평균의 비율 가중치와 유사한 편차 승수의 제곱을 제공합니다. 편차 제곱의 최소 가중 합계 값으로 다른 근사값을 비교할 필요가 있는 경우에도 종종 합계를 1로 만듭니다.
그리고 다양한 유형의 공식으로 경계가 설명되는 곡선 채널의 "중심"은 무엇입니까? 아니면 최소한 첫 번째 옵션의 경우 지수 함수입니까?
이것이 시리즈의 끝에서 두 번째 값에서 마지막 값까지 세그먼트의 중간이면 시리즈의 마지막 두 지점에서 편차 가중치를 매우 크게 만드는 것으로 충분합니다. 또는 더 쉽게 이 중간 지점을 찾으면 됩니다.
편차에 대한 몇 가지 요구 사항이 더 필요합니다. 그렇지 않으면 작업이 전달되지 않습니다.
아니요, 애벌레의 도움으로 시장 상태가 얼마나 변했는지 평가하는 것은 불가능합니다.
새로운 예측 오류가 이전 오류에 대한 예측을 얼마나 변경했는지 추정할 수 있을 뿐입니다.
즉, SSA는 예측의 정확성에 대해 아무 말도 하지 않고 SSA의 차이는 오류의 차이에 대해서만 말합니다. 그리고 SSA 시장이 어디로 갈지는 말부터 전혀 개의치 않습니다.
각 SSA의 오류를 평가하지 않으면 차이가 공중에 떠 있는 것처럼 보이며 의존할 수 없습니다.
예, 오랫동안 알고 있지만 희망이 있으므로 다른 곳에서 볼 수 있는지 생각하고 있습니다)) , 역사에 대한 공분산 행렬의 고유 값 행렬을 실행하고 그 차이가 얼마나 큰지 분석하고 싶습니다 거기에 있습니다-그리고 갑자기 이론에서와 같이 가격이 모든 것을 고려한다고 말합니다. 지혜)))
아, 몰라요. 알렉산더가 끝까지 실패하면 그런 접근 방식을 구할 수 없을 것 같습니다. 랜덤 워크를 예측하는 것은 어렵고 가상 상태를 추정하는 것입니다. :)
여기, 위의 내 게시물 외에도 특히 농담의 관점에서 ... 솔직히 말해서 가격 차트의 패턴이 이전 상태를 반복하지 않는 것이므로 SSA에 시간이있을 것이라는 환상이 있습니다. 가능한 모든 공분산 행렬 세트를 만들고 인근 상태, 즉 행렬은 반복되지 않는 순서로 인터리브되어야 합니다.
아마도 저녁에 SSA 코드를 정리하여 게시할 것입니다. 코드는 Matlab의 포트일 뿐이며 예상하지 못했지만 Alglib은 그러한 것들을 신속하게 포팅하는 데 많은 도움이 됩니다.
문제를 분리하겠습니다.
마지막 점이 가격 채널의 중앙에 오도록 하려면 어떤 함수로 회귀해야 합니까?
지그재그와 반원 모두에 대처할 수 있는 다항식과 같은 함수가 필요합니다(예제에서 볼 수 있듯이 다항식은 이러한 주제를 처리할 수 없습니다).
(Maxim Dmitrievsky의 수치는 현재 고려될 수 없으며, 가격이 특정 궤적을 따르는 거래 채널이라는 이론에 맞지 않습니다. 이 수치는 마지막에 급증하는 거래 채널이며, 고려될 수 있습니다 나중에.)
비선형 함수의 다른 예로는 지수 함수 , 로그 함수 , 삼각 함수 , 거듭제곱 함수 , 가우스 함수 및 로렌츠 곡선 이 있습니다.
글쎄, Smokchi는 그의 사진으로 모두를 흥분 시켰습니다! ))
음, 성배 검색이 얼마나 성공적인지 평가하기 위한 약간의 심리학, 나는 비디오를 좋아했습니다. 분명히 소녀는 자연스럽고 설득력이 있어 보입니다
음, 성배 검색이 얼마나 성공적인지 평가하기 위한 약간의 심리학, 나는 비디오를 좋아했습니다. 분명히 소녀는 자연스럽고 설득력이 있어 보입니다
밤에 그런 눈을 보면 애벌레를 낳을 수 있습니다.
음, 성배 검색이 얼마나 성공적인지 평가하기 위한 약간의 심리학, 나는 비디오를 좋아했습니다. 분명히 소녀는 자연스럽고 설득력이 있어 보입니다
영리한 소녀-청소년은 많은 사람들에게 보이지 않는 것을 봅니다.
글쎄, 심리학이 흥미롭다면 말하자면 케이크 위의 체리 ...
글쎄, 심리학이 흥미롭다면 말하자면 케이크 위의 체리 ...
영화의 가장 흥미로운 30분), 그러나 그것을 이해하려면 전체를 봐야 합니다.
당신은 이미 이것이 쓸모없는 오락이라고 썼습니다
시간을 보내기 전까지는 이해하지 못할 것입니다.
Excel에서 회귀를 수행하는 방법.
솔루션에 대한 데이터/검색 기능을 사용합니다.
중첩 테이블에서:
첫 번째 열은 p/p 번호입니다.
두 번째 열은 시계열입니다.
세 번째는 함수(이 경우 다항식)입니다.
네 번째 - MNK. 시계열 값에서 함수 값을 뺀 값을 제곱합니다.
빨간색 셀에서 - 파란색 열의 합, 즉 제곱 편차의 합입니다.
보라색 셀 - 선택해야 하는 계수.
다항식 함수는 y=ax 2 +bx+c입니다.
여기서 x - x 축을 따른 좌표 값. 주황색 기둥. 0에서 201까지.
y는 맞는 다항식이 가질 y 좌표 값입니다.
,b,c - 우리가 선택할 계수.
Excel에서 수식은 다음과 같습니다. =a*A1 ^2 +b*A1+c . 즉, x 대신 열 A의 값을 대체합니다. (녹색 열 참조)
함수의 계수를 선택하려면 "데이터"를 클릭한 다음 "솔루션 검색"을 클릭합니다.
열리는 메뉴에서 다음을 선택합니다.
타겟 셀(표의 빨간색 셀)을 설정하고,
최소값
셀 변경(우리 테이블의 보라색 셀)
그리고 "실행"을 클릭합니다.
즉, 함수에서 시계열의 제곱 편차를 최소화합니다.
녹색 열에 있는 기능을 대체해 보십시오.
지수 함수 , 대수 함수 , 삼각 함수 , 거듭제곱 함수 , 가우스 함수 , 로렌츠 곡선 , 기타...
작업 은 동일하게 유지되며 마지막 지점이 가격 채널의 중앙에 놓일 기능을 선택해야 합니다(지그재그 그림과 반원 그림 모두).
...
즉, 함수에서 시계열의 제곱 편차를 최소화합니다.
녹색 열에 있는 기능을 대체해 보십시오.
지수 함수 , 대수 함수 , 삼각 함수 , 거듭제곱 함수 , 가우스 함수 , 로렌츠 곡선 , 기타...
작업 은 동일하게 유지되며 마지막 지점이 가격 채널의 중앙에 놓일 기능을 선택해야 합니다(지그재그 그림과 반원 그림 모두).
관심 있는. 첫째, 부정확성, 우리는 "제곱"이 아니라 "제곱의 합"을 최소화합니다. 둘째, 마지막 포인트에 더 많은 중요성을 부여해야 하는 경우 최소화할 합계에서 간단하게 수행됩니다. 제곱뿐만 아니라 가중치가 있는 제곱, 즉 일부 양의 가중치 계수를 곱해야 합니다. 배열의 끝에서 값을 더 크게 만들고 시작에서 더 작게 만듭니다. 예를 들어, 1에서 n까지의 포인트 번호 i에 대해 q < 1에 대해 q^(ni)와 동일한 가중치는 지수 이동 평균의 비율 가중치와 유사한 편차 승수의 제곱을 제공합니다. 편차 제곱의 최소 가중 합계 값으로 다른 근사값을 비교할 필요가 있는 경우에도 종종 합계를 1로 만듭니다.
그리고 다양한 유형의 공식으로 경계가 설명되는 곡선 채널의 "중심"은 무엇입니까? 아니면 최소한 첫 번째 옵션의 경우 지수 함수입니까?
이것이 시리즈의 끝에서 두 번째 값에서 마지막 값까지 세그먼트의 중간이면 시리즈의 마지막 두 지점에서 편차 가중치를 매우 크게 만드는 것으로 충분합니다. 또는 더 쉽게 이 중간 지점을 찾으면 됩니다.
편차에 대한 몇 가지 요구 사항이 더 필요합니다. 그렇지 않으면 작업이 전달되지 않습니다.
그리고 마지막 지점에서 "중심"을 계산하는 것이 무슨 소용입니까?