Econometria: um passo à frente na previsão - página 68
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Meu critério não tem nada a ver com pés.
Claramente não, mas você formulou os critérios para um bom modelo. Para um modelo que implica a presença de uma parada, esses critérios são inúteis. Ou estes critérios são apenas para modelos que implicam em predição por um tempo fixo. Isto é, limitado apenas pelo tempo e não pelo preço?
Mas para comprar o muv de volta, você também deve dividir a recompra em 13 iterações. E somente o mercado sabe em que nível seu muve de resgate final estará após 13 barras:
Os derivados arruinarão o mundo. (com, eu e W. Buffett)
Não uso redes neurais e não acredito nelas de forma alguma.
E você usa uma rede de propagação linear de uma camada para frente com Hodrick-Prescott como entrada e previsão como saída
EURUSD = C(1)*EURUSD_HP(1) + C(2)*D(EURUSD_HP(1)) + C(3)*D(EURUSD_HP(2))
https://en.wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network
Portanto, sua declaração deve ser lida como segue: "Não acredito em redes multicamadas não lineares".
claramente não, mas você formulou critérios para a bondade do modelo. Para um modelo que implica a presença de uma parada, estes critérios são inúteis. Ou estes critérios são apenas para modelos que implicam em predição por um tempo fixo. Isto é, limitado apenas pelo tempo, não pelo preço?
A linearidade do modelo foi originalmente formulada.
... bem - então ... no sentido da linearidade dos coeficientes sob as funções padrão do pacote PP.
Quase-linearidade ...
E você usa uma rede de propagação linear de uma camada para frente com Hodrick-Prescott como entrada e previsão como saída
EURUSD = C(1)*EURUSD_HP(1) + C(2)*D(EURUSD_HP(1)) + C(3)*D(EURUSD_HP(2))
https://en.wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network
Portanto, sua declaração deve ser lida como segue: "Não acredito em redes multicamadas não lineares".
Não, é algo parecido com isto: "Não acredito em redes não lineares e multicamadas". Já é difícil para a Grécia, ao menos apreciar os clássicos :)
Não, é algo parecido com isto: "Não acredito em redes não lineares e multicamadas". Já é difícil para a Grécia, ao menos apreciar os clássicos :)
Talvez você esteja certo.
É o mesmo que dizer que o vermelho é melhor que o azul.
E é mais uma questão de adequação/apropriação da aplicação de um ou outro.
Os conjuntos Fuzzy resolvem parte do problema e você tem que comparar a porca com o automóvel, não o vermelho e o azul.
Leia o fio desde o início e os artigos em que o fio está baseado.
Não, é algo parecido com isto: "Eu não acredito em redes não lineares e multicamadas".
As redes lineares multicamadas não existem porque são matematicamente redutíveis a redes de camada única. Portanto, a declaração da faa1947 deve ser lida assim: "Eu não acredito em redes não lineares". Bastante mesquinho.
Claramente não, mas você formulou critérios para a bondade do modelo. Para um modelo que implica a presença de uma parada, estes critérios são inúteis. Ou estes critérios são apenas para modelos que implicam em predição por um tempo fixo. Isto é, limitado apenas pelo tempo e não pelo preço?
Exatamente de acordo com o tema: prever um passo à frente.
Estou tentando encontrar tais características de um modelo sobre a história que possam dizer algo sobre a previsibilidade do modelo. Até agora eu dei minha lista. Não tenho provas de que estas propriedades dos modelos tenham algo a ver com sua previsibilidade, mas também não tenho provas do contrário. Uma coisa que está clara até agora é que é bom se o modelo tiver as propriedades listadas.
Não, é mais ou menos assim: "Não acredito em redes não lineares e multicamadas". A Grécia já é bastante dura, pelo menos aprecie seus clássicos :)
A desconfiança das redes neurais, devemos supor, deve-se à dificuldade de fazer este prato forex.
As redes acabam sendo pouco estudadas.
Mas, se você não pretende criar uma EA altamente inteligente, eles podem se sair muito bem.
As células únicas não são altamente inteligentes, mas podem devorar algumas, e seu senso de autopreservação as ajuda a escapar de outras.
Talvez seja disso que se trata: ser capaz de devorar/capturar seu próprio no tempo e fugir sem ser devorado no tempo.
Simples para sempre...