Matstat Econometria Matan - página 20

 
Aleksey Nikolayev:

A abordagem padrão na optimização é multiplicar o alvo por menos e a maximização transforma-se numa minimização (e vice versa).

Já tentei explicar-vos que se os erros são distribuídos em gaussiano, então ISC==MLE. Se os erros forem distribuídos por Laplace, entãoMNC===MLE===MLE método de menos moduli. Pode descobrir por si próprio o tipo de distribuição de erros quandoMLE==MLE por Huber.

Em experiências, o tipo de distribuição de erros é conhecido por alguma consideração adicional, ou é escolhido experimentalmente (geralmente sob a forma de uma função de perda adequada).

Aparentemente não o recebi da primeira vez, agora sim)
Obrigado.

 
Aleksey Nikolayev:

Impressionado pelos seus conhecimentos. Está a ganhar dinheiro em divisas? Tem um website pessoal? Leva dinheiro para a gestão?

 
pribludilsa:

Impressionado pelos seus conhecimentos. Está a ganhar dinheiro em divisas? Tem um website pessoal? Aceita dinheiro para a gestão?

Obrigado, mas o conhecimento é mais ou menos assim - apenas o básico, mas mais ou menos sólido.

Não sei como ganhar. Por vezes até mesmo forex)

Não tenho mamíferos e sinais, pois trabalho sozinho (gosto mais desta forma). Tenho a certeza de que é quase impossível criar um sistema que se dimensione bem em termos de capital por mim próprio.

 
Os incrementos persistentes ou antipersistentes também podem ser randoms, por isso Hurst também não diz nada sobre previsibilidade. Não faz diferença se é diferente de SB. SB é apenas um caso especial de aleatoriedade, aleatoriedade "normal". Em geral, a forma da distribuição não diz nada sobre a previsibilidade, não vejo o que se pode procurar ali.
 
Roman:

Para continuar o tema.
Muitas pessoas aqui mencionam o desbaste de dados.
Existe um método chamado PCA (Análise de Componentes Principais), que éuma das principais formas de reduzir a dimensionalidade dosdados ao mesmo tempo que se perde a menor quantidade de informação.
Alguém estudou este método? Alguma conclusão sobre a sua aplicabilidade?
Eu sei
que a selecção de bens é afinada por este método. Mas não sei se um conjunto de dados pode ser afinado por ele sem perder a dimensionalidade.

A meu ver, o principal problema com o desbaste é a redução da dimensionalidade. Ou seja, a amostra torna-se num tamanho diferente.
Num caso simples, existem recomendações dos mesmos professores das universidades, para não deitar fora um elemento de um conjunto, e substituí-lo por um valor médio de elementos vizinhos, por exemplo.
Pelo menos é assim que os outliers são removidos, na abordagem simples. Mas com uma advertência de que existem outras abordagens, que não são explicadas.
Portanto, a PCA como uma ideia de desbaste, pode ser bem investigada.

P.S. Clever site links, até encontra artigos sobre um tópico semelhante
Oh como ))

Um exercício inútil, sobre novos dados os componentes "saltarão" se não for um sinusoidal

ou seja, o PSA é uma forma de encaixar numa subamostra, e uma linear, por assim dizer.

não é uma forma de encontrar um padrão.

 
Maxim Dmitrievsky:

Exercício inútil, com novos dados os componentes irão "saltar" se não for uma onda sinusoidal

Assim, o PSA é uma forma de encaixar numa subamostra, e uma forma linear.

não é uma forma de encontrar um padrão.

Maxim, ainda não me aprofundei no método até agora, não posso dizer nada.
Acabei de assistir a um seminário gravado organizado pela Bolsa de Valores de Moscovo,
onde corretores e todo o tipo de investigadores como geeks, etc. partilharam as suas experiências, apresentações, etc.
Aí ouvi falar deste método, que é utilizado para seleccionar bens para outros modelos.
Ele mostrou que este método funciona e dá algum tipo de crescimento.

Li o seu artigo como uma ideia, pode ser que não esteja a funcionar.
Mas qualquer pessoa pode estar interessada e encontrar o lucro.



Continuar no youtube.

 
Roman:

Maxim, eu ainda não entrei neste método, por isso não posso dizer nada.
Acabei de assistir a um seminário gravado organizado pela Bolsa de Valores de Moscovo,
onde corretores e todo o tipo de investigadores, como geeks, etc., partilharam as suas experiências, apresentações, etc.
Aí ouvi falar deste método, que é utilizado para seleccionar bens para outros modelos.
Ele mostrou que este método funciona e dá algum tipo de crescimento.

Também ouvi este método como uma ideia, talvez não esteja a funcionar.
Mas quem estiver interessado, poderá encontrar o sentido de aplicação.


Drimmer tem aqui um artigo, aplicando PSA para construir carteiras. Mas mais tarde recomendou a todos que fossem para a fábrica :)
 
Maxim Dmitrievsky:
Drimmer tem aqui um artigo, aplicando PSA para construir carteiras. Mas mais tarde recomendou a todos que fossem para a fábrica :)

Talvez a recomendação tenha sido porque ninguém percebeu nada ?
;))

 
Roman:

Talvez a recomendação tenha sido porque ninguém percebeu nada ?
;))

Por razões bastante objectivas. Uma carteira estacionária só funciona no momento, em novos dados as coisas se decompõem sem a habilidade certa
 
Roman:

Maxim, eu ainda não entrei neste método, por isso não posso dizer nada.
Acabei de assistir a um seminário gravado organizado pela Bolsa de Valores de Moscovo,
, onde corretores e todo o tipo de investigadores como os geeks, etc. estavam a partilhar as suas experiências, apresentações, etc.
Aí ouvi falar deste método, que é utilizado para seleccionar bens para outros modelos.
Ele mostrou que este método funciona e dá algum tipo de crescimento.

Li o seu artigo como uma ideia, pode ser que não esteja a funcionar.
Mas qualquer pessoa pode estar interessada e encontrar o lucro.



Continuar no youtube.

Não fales assim, mano.