저것들. 모델 매개변수 변경의 이완 시간을 최소화한다는 의미입니다. + 창고는 이 시간 동안 고통을 겪지 않아야 합니다. ( Maxim Dmitrievsky ) 전략의 스위치(다양화기).
이런 식으로 이해할 수 없습니다. 모델이 안정적인 경우 거부될 때 확실히 반환됩니다. 또한 이것은 모델의 속성이며 시장에 의존하지 않습니다. 마치 롤리-폴리 인형처럼 말이죠. 정량적 특성이 있으며 모델을 설계할 때 알려지게 됩니다. 모델 계수의 합으로 표현됩니다. 1보다 크면 안정적이지 않고, 1보다 작을수록 충격(뉴스)편차 이후 복귀가 빨라진다.
СанСаныч Фоменко : 이런 식으로 이해할 수 없습니다. 모델이 안정적인 경우 거부될 때 확실히 반환됩니다. 또한 이것은 모델의 속성이며 시장에 의존하지 않습니다. 마치 롤리-폴리 인형처럼 말이죠. 정량적 특성이 있으며 모델을 설계할 때 알려지게 됩니다. 모델 계수의 합으로 표현됩니다. 1보다 크면 안정적이지 않고, 1보다 작을수록 충격(뉴스)편차 이후 복귀가 빨라진다.
이것은 전략이 모델의 이완 시간을 포함해야 함을 의미합니다. 드로다운은 모델 매개변수가 변동하는 동안 지정된 MM 제한을 초과해서는 안 됩니다.
이동 확률 밀도를 계산하고 확률 수준을 설정합니다. 예를 들어 0.9라고 가정하고 이 확률로 가격이 하락하는 밴드, 즉 채널을 플로팅합니다.
예, 이러한 이동 확률 분포를 지연되지 않는 분포( 이동 평균 , 2n + 1 이상, 점은 n점 뒤처짐, 물론 분포의 경우에도 마찬가지)로 구축했다는 점을 명확히 하는 것을 잊었습니다. , 모델에 따라
GARCH는 그들이 제공하는 추가 통계를 이미 고려하여 역사의 마지막 섹션(중요함)에서 지연되지 않는 분포의 모델을 생성하여 많은 포인트를 예측했습니다. SanSanych( SanSanych Fomenko )에 대한 질문: "이 접근 방식이 레이스 중에 더 정확할까요? 아니면 엉망이 될까요?"
예, 나는 이러한 이동 확률 분포를 지연되지 않는 분포로 구축했다는 점을 명확히 하는 것을 잊었습니다( 이동 평균 은 2n + 1로 구축되고 포인트는 n포인트 지연됨, 물론 분포에 대해서도 마찬가지임). GARCH 모델을 사용하여 여러 포인트를 예측했으며, 제공하는 추가 통계를 이미 고려하여 역사의 마지막 섹션에서 지연되지 않는 분포 모델을 생성했습니다(중요함). SanSanych에 대한 질문: "경주 중에 이 접근 방식이 더 정확할까요? 아니면 엉망이 될까요?"
나는 당신의 방법을 평가하고 답을 줄 수 없습니다.
시장에 무수히 많은 아이디어가 있는 몇 가지 아이디어를 고려하려고 합니다. 그러나 압도적인 수의 아이디어 작성자와 마찬가지로 스스로에게 질문하지 마십시오. 과거 데이터에서 보는 모든 것이 반복되는 근거는 무엇입니까? 미래에? 더 구체적으로, 당신의 아이디어는 적어도 어느 정도 예측력을 가지고 있습니까?
GARCH의 저자들은 즉시가 아니라 효율적 시장의 이데올로기자들과의 치열한 투쟁을 통해 이 모델에 도달했습니다.
고정 프로세스는 예측할 수 있는 반면 고정 프로세스가 아님은 매우 잘 예측되지 않는 것으로 통계를 통해 알려져 있습니다. 그게 문제 야. NOT 고정은 수학의 산을 쓸모없게 만들었습니다. 다른 영역에서 매우 효과적입니다.
시장에 무수히 많은 아이디어가 있는 몇 가지 아이디어를 고려하려고 합니다. 그러나 압도적인 수의 아이디어 작성자와 마찬가지로 스스로에게 질문하지 마십시오. 과거 데이터에서 보는 모든 것이 반복되는 근거는 무엇입니까? 미래에? 더 구체적으로, 당신의 아이디어는 적어도 어느 정도 예측력을 가지고 있습니까?
GARCH의 저자들은 즉시가 아니라 효율적 시장의 이데올로기자들과의 치열한 투쟁을 통해 이 모델에 도달했습니다.
고정 프로세스는 예측할 수 있는 반면 고정 프로세스가 아님은 매우 잘 예측되지 않는 것으로 통계를 통해 알려져 있습니다. 그게 바로 문제 야. NOT 고정은 수학의 산을 쓸모없게 만들었습니다. 다른 영역에서 매우 효과적입니다.
Alexander_K2 : 정확히. 나는 그것을하는 방법에 대한 내 스레드에서 2 개월 동안 이것에 대해 이야기했습니다. 그리고 가장 존경받는 사람들 중 일부는 이러한 문제에 대해 절대적으로 멍청합니다. 간단히 말해서 뒤지지 마십시오. 아이들이 도미노 게임을 할 시간입니다 :))))
저것들. 모델 매개변수 변경의 이완 시간을 최소화한다는 의미입니다. + 창고는 이 시간 동안 고통을 겪지 않아야 합니다. ( Maxim Dmitrievsky ) 전략의 스위치(다양화기).
이런 식으로 이해할 수 없습니다. 모델이 안정적인 경우 거부될 때 확실히 반환됩니다. 또한 이것은 모델의 속성이며 시장에 의존하지 않습니다. 마치 롤리-폴리 인형처럼 말이죠. 정량적 특성이 있으며 모델을 설계할 때 알려지게 됩니다. 모델 계수의 합으로 표현됩니다. 1보다 크면 안정적이지 않고, 1보다 작을수록 충격(뉴스)편차 이후 복귀가 빨라진다.
이것은 전략이 모델의 이완 시간을 포함해야 함을 의미합니다. 드로다운은 모델 매개변수가 변동하는 동안 지정된 MM 제한을 초과해서는 안 됩니다.
당신은 제로 분산 또는 상수와 혼동
일반적으로 삼각형의 예는 동일한 시계열 을 자신과 비교하는 예입니다.이동 확률 밀도를 계산하고 확률 수준을 설정합니다. 예를 들어 0.9라고 가정하고 이 확률로 가격이 하락하는 밴드, 즉 채널을 플로팅합니다.
예, 이러한 이동 확률 분포를 지연되지 않는 분포( 이동 평균 , 2n + 1 이상, 점은 n점 뒤처짐, 물론 분포의 경우에도 마찬가지)로 구축했다는 점을 명확히 하는 것을 잊었습니다. , 모델에 따라
GARCH는 그들이 제공하는 추가 통계를 이미 고려하여 역사의 마지막 섹션(중요함)에서 지연되지 않는 분포의 모델을 생성하여 많은 포인트를 예측했습니다. SanSanych( SanSanych Fomenko )에 대한 질문: "이 접근 방식이 레이스 중에 더 정확할까요? 아니면 엉망이 될까요?"
예, 나는 이러한 이동 확률 분포를 지연되지 않는 분포로 구축했다는 점을 명확히 하는 것을 잊었습니다( 이동 평균 은 2n + 1로 구축되고 포인트는 n포인트 지연됨, 물론 분포에 대해서도 마찬가지임). GARCH 모델을 사용하여 여러 포인트를 예측했으며, 제공하는 추가 통계를 이미 고려하여 역사의 마지막 섹션에서 지연되지 않는 분포 모델을 생성했습니다(중요함). SanSanych에 대한 질문: "경주 중에 이 접근 방식이 더 정확할까요? 아니면 엉망이 될까요?"
나는 당신의 방법을 평가하고 답을 줄 수 없습니다.
시장에 무수히 많은 아이디어가 있는 몇 가지 아이디어를 고려하려고 합니다. 그러나 압도적인 수의 아이디어 작성자와 마찬가지로 스스로에게 질문하지 마십시오. 과거 데이터에서 보는 모든 것이 반복되는 근거는 무엇입니까? 미래에? 더 구체적으로, 당신의 아이디어는 적어도 어느 정도 예측력을 가지고 있습니까?
GARCH의 저자들은 즉시가 아니라 효율적 시장의 이데올로기자들과의 치열한 투쟁을 통해 이 모델에 도달했습니다.
고정 프로세스는 예측할 수 있는 반면 고정 프로세스가 아님은 매우 잘 예측되지 않는 것으로 통계를 통해 알려져 있습니다. 그게 문제 야. NOT 고정은 수학의 산을 쓸모없게 만들었습니다. 다른 영역에서 매우 효과적입니다.
이념 GARCH:
당신의 아이디어가 이렇게 가나요?
나는 당신의 방법을 평가하고 답을 줄 수 없습니다.
시장에 무수히 많은 아이디어가 있는 몇 가지 아이디어를 고려하려고 합니다. 그러나 압도적인 수의 아이디어 작성자와 마찬가지로 스스로에게 질문하지 마십시오. 과거 데이터에서 보는 모든 것이 반복되는 근거는 무엇입니까? 미래에? 더 구체적으로, 당신의 아이디어는 적어도 어느 정도 예측력을 가지고 있습니까?
GARCH의 저자들은 즉시가 아니라 효율적 시장의 이데올로기자들과의 치열한 투쟁을 통해 이 모델에 도달했습니다.
고정 프로세스는 예측할 수 있는 반면 고정 프로세스가 아님은 매우 잘 예측되지 않는 것으로 통계를 통해 알려져 있습니다. 그게 바로 문제 야. NOT 고정은 수학의 산을 쓸모없게 만들었습니다. 다른 영역에서 매우 효과적입니다.
이념 GARCH:
당신의 아이디어가 이렇게 가나요?
내 그래프는 접는 미터 형식으로 표시되며 각 무릎은 개별적으로 전체 미터의 분석을 단순화합니다. 모든 것이 단순함 속에서 복잡합니다.
고맙습니다! 생각해 볼 것이 있습니다. 조언을 들을 수 있어 영광이었습니다. 와!
정확히. 나는 그것을하는 방법에 대한 내 스레드에서 2 개월 동안 이것에 대해 이야기했습니다. 그리고 가장 존경받는 사람들 중 일부는 이러한 문제에 대해 절대적으로 멍청합니다. 간단히 말해서 뒤지지 마십시오. 아이들이 도미노 게임을 할 시간입니다 :))))
와우 - 올빼미 사진에 대해 이야기하고 있습니다!