Lets generate some data with known slope and intercept and fit a simple linear GLM. The function can be used to generate the output variable y_est and coefficients of the specified linear model. Since there are a couple of general linear models that are being used over and over again (Normally distributed noise, logistic regression etc), the...
뭐라고 할까요.. 그럼에도 불구하고 유리 두베야는 "이론에서 실천으로-2"라는 주제에 걸맞는 중요한 연구를 하고 있습니다.
그래서 그는 채널에서 거래하는 거래자들이 중앙 추세의 척도를 어리석게 선택하고(이미 모든 MA에 지쳤고) 말 그대로 그들의 전략을 무너뜨리는 분포의 무거운 꼬리에 빠진다고 주장합니다. 이 측정값이 올바르게 계산되면 슬라이딩 창에서 우리는 항상 정규 분포 내부에 있고 원하는 Grail이 있음이 밝혀졌습니다.
2018년 EURUSD에서 CLOSE M1 시청
상단 차트는 이동 중앙값에 상대적인 채널입니다(시간 창=24시간). 거기에는 실제로 무거운 꼬리가 있습니다.
아래쪽 그래프는 창 = 24시간의 증가분의 누적 합계입니다. 실제로 슬라이딩 시간 창의 가격입니다.
많은 독립 또는 약하게 종속된 CV의 합계인 가격이 정규 분포에 속하는지 여부에 관심이 있습니다.
해당 연도의 증분 금액 분포를 살펴봅니다.
통계:
예, 실제로 한도 내에서 슬라이딩 윈도우 = 24시간의 가격은 거의 가우스 분포를 형성합니다.
현재 가격 분포에 대해 주어진 시점에서 가장 효과적인 추정은 이동 기대치에 대한 정규 분포이기도 하고 우리가 두꺼운 꼬리로 간주하는 것은 꼬리가 아니라 꼬리가 아니라 정규 분포라고 가정하는 것이 논리적입니다. 신흥 분포 가우스에 속하는 6시그마 이하의 값.
내 생각에 그렇습니다 - 유리가 옳습니다.
결론: 중심 경향의 지연되지 않은 측정과 관련하여 우리는 항상 정규 분포 내에 있을 것입니다. 사실 - 성배 내부. 그리고 이 측정값이 반복해서 확인해야 하는 다항식 회귀선이라면 그게 전부입니다. 문제가 해결되었습니다.
뭐라고 할까요.. 그럼에도 불구하고 유리 두베야는 "이론에서 실천으로-2"라는 주제에 걸맞는 중요한 연구를 하고 있습니다.
그래서 그는 채널에서 거래하는 거래자들이 중앙 추세의 척도를 어리석게 선택하고(이미 모든 MA에 지쳤고) 말 그대로 그들의 전략을 무너뜨리는 분포의 무거운 꼬리에 빠진다고 주장합니다. 이 측정값이 올바르게 계산되면 슬라이딩 창에서 우리는 항상 정규 분포 내부에 있고 원하는 Grail이 있음이 밝혀졌습니다.
2018년 EURUSD에서 CLOSE M1 시청
위쪽 그래프는 이동 중앙값에 대한 채널입니다(시간 창=24시간). 거기에는 실제로 무거운 꼬리가 있습니다.
아래쪽 그래프는 창 = 24시간의 증가분의 누적 합계입니다. 실제로 슬라이딩 시간 창의 가격입니다.
많은 독립 또는 약하게 종속된 CV의 합계인 가격이 정규 분포에 속하는지 여부에 관심이 있습니다.
해당 연도의 증분 금액 분포를 살펴봅니다.
통계:
예, 실제로 한도 내에서 슬라이딩 윈도우 = 24시간의 가격은 거의 가우스 분포를 형성합니다.
현재 가격 분포에 대해 주어진 시점에서 가장 효과적인 추정은 이동 기대치에 대한 정규 분포이기도 하고 우리가 두꺼운 꼬리로 간주하는 것은 꼬리가 아니라 꼬리가 아니라 정규 분포라고 가정하는 것이 논리적입니다. 신흥 분포 가우스에 속하는 6시그마 이하의 값.
내 생각에 그렇습니다 - 유리가 옳습니다.
결론: 중심 경향의 지연되지 않은 측정과 관련하여 우리는 항상 정규 분포 내에 있을 것입니다. 사실 - 성배 내부. 그리고 이 측정값이 반복해서 확인해야 하는 다항식 회귀선이라면 그게 전부입니다. 문제가 해결되었습니다.
결론: 중심 경향의 지연되지 않은 측정과 관련하여 우리는 항상 정규 분포 내에 있을 것입니다. 사실 - 성배 내부. 그리고 이 측정값이 다항식 회귀선이라면 반복해서 확인해야 하는 것이므로 문제가 해결된 것입니다.
일반적으로 성별. 회귀(PR)는 그러한 측정이 아니며 이에 대한 귀하의 희망은 헛된 것입니다. PR의 도움으로 우리는 실제로 규범을 얻을 수 있습니다. 그러나 작은 샘플과 PR 라인 길이에 대한 많은 VR 구현의 집합으로만 배포됩니다. 긴 샘플에서 PR은 더 이상 VR 제어 라인을 복원할 수 없습니다(3-4차 곡선에서 무엇을 원하십니까?).
일부 근사값에 대해서만 희망합니다. 일종의 필터에 의한 라인 - 칼만, 추적 또는 예측. 내가 이것을 할 것인지 모르기 때문이다. 정규성 검사는 다른 목적을 위한 프로그램의 일부를 테스트하는 것처럼 플레이 과정에서 나왔습니다. 또한, 꼬리는 VR의 속성이 아니라 IMHO, 일반적인 고려 사항에서 이미 명백한 데이터 처리 기술의 결과라고 TIP에서 여러 번 썼습니다. 당신 자신 외에는 아무것도 들리지 않습니다.
일반적으로 정규성에 대해 이미 선험적으로 알고 있고 이를 고려하면 TS에서 정확한 reg 없이 시도할 수 있다고 생각합니다. 윤곽.)
글쎄, 나는 그 중 아무 것도 사용하지 않으므로 무슨 일이 일어나고 있는지 관찰합니다.
막연한 생각이 있다
어디로 갈지, 아니면 전혀 갈지 모릅니다. 그것은 단지 그 과정을 이해하기 위한 것일 뿐, 그 이상은 아닙니다.
어디로 갈지, 아니면 전혀 갈지 모릅니다. 그것은 단지 그 과정을 이해하기 위한 것일 뿐, 그 이상은 아닙니다.
동일한 데이터에 대해 일반화된 모델을 구축하면 더 좋을 것입니다.
물론 반드시 선형은 아니다.
https://docs.pymc.io/notebooks/GLM.html
동일한 데이터에 대해 일반화된 모델을 구축하면 더 좋을 것입니다.
물론 반드시 선형은 아니다.
https://docs.pymc.io/notebooks/GLM.html
내일의 모든 것.
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뭐라고 할까요.. 그럼에도 불구하고 유리 두베야는 "이론에서 실천으로-2"라는 주제에 걸맞는 중요한 연구를 하고 있습니다.
그래서 그는 채널에서 거래하는 거래자들이 중앙 추세의 척도를 어리석게 선택하고(이미 모든 MA에 지쳤고) 말 그대로 그들의 전략을 무너뜨리는 분포의 무거운 꼬리에 빠진다고 주장합니다. 이 측정값이 올바르게 계산되면 슬라이딩 창에서 우리는 항상 정규 분포 내부에 있고 원하는 Grail이 있음이 밝혀졌습니다.
2018년 EURUSD에서 CLOSE M1 시청
상단 차트는 이동 중앙값에 상대적인 채널입니다(시간 창=24시간). 거기에는 실제로 무거운 꼬리가 있습니다.
아래쪽 그래프는 창 = 24시간의 증가분의 누적 합계입니다. 실제로 슬라이딩 시간 창의 가격입니다.
많은 독립 또는 약하게 종속된 CV의 합계인 가격이 정규 분포에 속하는지 여부에 관심이 있습니다.
해당 연도의 증분 금액 분포를 살펴봅니다.
통계:
예, 실제로 한도 내에서 슬라이딩 윈도우 = 24시간의 가격은 거의 가우스 분포를 형성합니다.
현재 가격 분포에 대해 주어진 시점에서 가장 효과적인 추정은 이동 기대치에 대한 정규 분포이기도 하고 우리가 두꺼운 꼬리로 간주하는 것은 꼬리가 아니라 꼬리가 아니라 정규 분포라고 가정하는 것이 논리적입니다. 신흥 분포 가우스에 속하는 6시그마 이하의 값.
내 생각에 그렇습니다 - 유리가 옳습니다.
결론: 중심 경향의 지연되지 않은 측정과 관련하여 우리는 항상 정규 분포 내에 있을 것입니다. 사실 - 성배 내부. 그리고 이 측정값이 반복해서 확인해야 하는 다항식 회귀선이라면 그게 전부입니다. 문제가 해결되었습니다.
관심을 가져주셔서 감사합니다.
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뭐라고 할까요.. 그럼에도 불구하고 유리 두베야는 "이론에서 실천으로-2"라는 주제에 걸맞는 중요한 연구를 하고 있습니다.
그래서 그는 채널에서 거래하는 거래자들이 중앙 추세의 척도를 어리석게 선택하고(이미 모든 MA에 지쳤고) 말 그대로 그들의 전략을 무너뜨리는 분포의 무거운 꼬리에 빠진다고 주장합니다. 이 측정값이 올바르게 계산되면 슬라이딩 창에서 우리는 항상 정규 분포 내부에 있고 원하는 Grail이 있음이 밝혀졌습니다.
2018년 EURUSD에서 CLOSE M1 시청
위쪽 그래프는 이동 중앙값에 대한 채널입니다(시간 창=24시간). 거기에는 실제로 무거운 꼬리가 있습니다.
아래쪽 그래프는 창 = 24시간의 증가분의 누적 합계입니다. 실제로 슬라이딩 시간 창의 가격입니다.
많은 독립 또는 약하게 종속된 CV의 합계인 가격이 정규 분포에 속하는지 여부에 관심이 있습니다.
해당 연도의 증분 금액 분포를 살펴봅니다.
통계:
예, 실제로 한도 내에서 슬라이딩 윈도우 = 24시간의 가격은 거의 가우스 분포를 형성합니다.
현재 가격 분포에 대해 주어진 시점에서 가장 효과적인 추정은 이동 기대치에 대한 정규 분포이기도 하고 우리가 두꺼운 꼬리로 간주하는 것은 꼬리가 아니라 꼬리가 아니라 정규 분포라고 가정하는 것이 논리적입니다. 신흥 분포 가우스에 속하는 6시그마 이하의 값.
내 생각에 그렇습니다 - 유리가 옳습니다.
결론: 중심 경향의 지연되지 않은 측정과 관련하여 우리는 항상 정규 분포 내에 있을 것입니다. 사실 - 성배 내부. 그리고 이 측정값이 반복해서 확인해야 하는 다항식 회귀선이라면 그게 전부입니다. 문제가 해결되었습니다.
관심을 가져주셔서 감사합니다.
차트에서 멋지게 보입니다!
평균에 대해.
통화 쌍의 각 기호에 대한 평균을 계산할 수 있습니다. 평균(eur + usd)을 더하고 2로 나누면 = 평균 가격입니다.
어째서 내가? .... 그리고 FIG는 알고 있습니다.
추신 유리야, 주제에 끼어들어 미안하다.
방법 것입니다? 평균 USD는 어떻게 측정됩니까?
이론적으로 평균 EUR와 같은 방식으로 차트에 하나의 세로좌표를 표시하면 무엇으로 측정됩니까?
방법 것입니다? 평균 USD는 어떻게 측정됩니까?
이론적으로 평균 EUR와 같은 방식으로 차트에 하나의 세로좌표를 표시 하면 무엇으로 측정됩니까?
질문을 이해하지 못했습니다.
질문을 이해하지 못했습니다.
EUR/USD에서 "평균 EUR", 평균 "USD"를 어떻게 가져갔고 이 세 가지 모두에 하나의 측정 단위가 있었습니까?
--
ps/ 위의 그래프는 거듭제곱 급수의 확장에서 더 높은 항 쌍처럼 보이지만 오해의 소지가 있는 자체 제작 항이 있습니다.
결론: 중심 경향의 지연되지 않은 측정과 관련하여 우리는 항상 정규 분포 내에 있을 것입니다. 사실 - 성배 내부. 그리고 이 측정값이 다항식 회귀선이라면 반복해서 확인해야 하는 것이므로 문제가 해결된 것입니다.
일반적으로 성별. 회귀(PR)는 그러한 측정이 아니며 이에 대한 귀하의 희망은 헛된 것입니다. PR의 도움으로 우리는 실제로 규범을 얻을 수 있습니다. 그러나 작은 샘플과 PR 라인 길이에 대한 많은 VR 구현의 집합으로만 배포됩니다. 긴 샘플에서 PR은 더 이상 VR 제어 라인을 복원할 수 없습니다(3-4차 곡선에서 무엇을 원하십니까?).
일부 근사값에 대해서만 희망합니다. 일종의 필터에 의한 라인 - 칼만, 추적 또는 예측. 내가 이것을 할 것인지 모르기 때문이다. 정규성 검사는 다른 목적을 위한 프로그램의 일부를 테스트하는 것처럼 플레이 과정에서 나왔습니다. 또한, 꼬리는 VR의 속성이 아니라 IMHO, 일반적인 고려 사항에서 이미 명백한 데이터 처리 기술의 결과라고 TIP에서 여러 번 썼습니다. 당신 자신 외에는 아무것도 들리지 않습니다.
일반적으로 정규성에 대해 이미 선험적으로 알고 있고 이를 고려하면 TS에서 정확한 reg 없이 시도할 수 있다고 생각합니다. 윤곽.)
2번 유형에서 행운을 빕니다.)
Type #2는 없지만 2월 1일부터 "Battle of the Traders" 토너먼트가 있습니다. 나와 오토매틱이 있을 것입니다. 참여하시겠습니까?
사실 내 차에는 물론 약점도 있다. 그 중 하나는 프로세스의 DH 측정값에 대한 평가입니다. 지금 저는 교활한 WMA를 사용하고 있지만 완벽에는 제한이 없습니다. 그래서 저는 당신의 연구에 주목했습니다. 흥미롭습니다.
그래서 ... 또 무엇을 논의할 것인가? 우리는 1년 전에 필요한 모든 것을 논의했습니다. :)