Ekonometri: bir adım ileriyi tahmin edin - sayfa 71
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
NS'de R^2 ile yayın görmedim. ben bu konuda. Peki ya regresyon analizi?
RA'nın bununla hiçbir ilgisi yoktur, ölçü değişir (küçük bir şey). Düz çizgiler, eğriler ve oblikler kaydırılır.
Dedikleri gibi - bir sabite kadar.
Al ve satın almaya başladıktan sonra 13. çubukta öz sermayenin ne olacağını kendin hesapla. Netleştirme yok, DC'de ticaret yapıyoruz!
Hareketi gerçekten satıyorum ve 'takip' yaparken açık kısa pozların satılan harekete eklendiğinden (elbette 13 faktörle) gerçekten emin oluyorum.
Süreyi artırmaya gelince - bu arada, bir sonraki düşünce bu, çok mantıklı. Ama şimdilik, temelleri anlamanız gerekiyor.
Bununla tartışmıyorum ve tamamen katılıyorum. 13. çubukta, ortalama toplam pozisyonunuzun fiyatı, ortalama periyodu 13 olan hareketli ortalamanın değeriyle tam olarak eşleşecektir. Netleştirme bu gerçeği daha da net bir şekilde gösterecektir. Sorun şu ki, 14. çubukta konumunuzu 13 periyot ile mevcut ortalamaya eşitleyemeyeceksiniz , hareket ortadan kalkacak ve ortalama giriş fiyatınız aynı kalacak. Yapabileceğiniz tek şey, tekrar ortalama almak ve MA'yı 14 periyotla zaten kullanmaktır ve 15. çubukta MA 15, 16 - 16, vb. kullanmanız gerekecektir. sonsuzluğa. Limitte, hareket o kadar büyük olacak ki, fiyat öngörülebilir gelecekte asla geri dönmeyecek. Onlar. "eşlik" mümkün değildir.
Yarın net olması için fikrimi tabloya yazacağım.
Eski mikropları kapatmak imkansız çünkü. "Y" işleminin genel sonucu, gerçekleşen kar/zarar tarafından çarpıtılacaktır.
Her şey daha basit, sadece eski mikro pozisyonlar sıfır barın mevcut fiyatından kapatılacak ve süreyi korumak için eski mikro pozisyonları 13 bar önceki açılış fiyatlarından kapatmanız gerekiyor ki bu mümkün değil. Ama hareketli ortalama deyim yerindeyse eski değerleri eski fiyatlarla kapatıyor, bunu yapabiliyor, çünkü bu bir gösterge.
için:faa
Biz burada tartışıp tartışırken, ucubeler alaya geldi, tanıştılar:
Üstel Düzeltmeyi Kullanarak Zaman Serisi Tahmini
Üstel Düzeltmeyi Kullanarak Zaman Serisi Tahmini (devamı)
Adaylar sadece yönteminiz için mükemmeldir.
için:faa
Biz burada tartışıp tartışırken, ucubeler alaya geldi, tanıştılar:
Üstel Düzeltmeyi Kullanarak Zaman Serisi Tahmini
Üstel Düzeltmeyi Kullanarak Zaman Serisi Tahmini (devamı)
Adaylar sadece yönteminiz için mükemmeldir.
davet edildi. Reddetti. Tahmin hatasına dayalı olarak yumuşatma parametrelerinin nasıl sığacağını merak ediyordum. Benim için bu, sorunun bir parçası.
Sorun farklı. Daha önce bir model için simülasyon sonuçları yayınlamıştım. Şimdi başka biri için gönderiyorum:
kotir hp1(-1 ila -2) hp1_d(-1 ila -1) eq1_hp2(-1 ila -3) eq1_hp2_d(-1 ila -4)
HP'nin 1/DX bölümünü yumuşattığı, yani dolar endeksinin karşılığı.
İşte sonuç:
Çok iyi bir model. LM ACF ve max Prob C için optimize edilebilir
Ve işte iç karartıcı sonuçlar:
Bir örneklem içinde tahmin yaparken harika bir kâr faktörüm var, özellikle gözlemlerde kâr faktörüne dikkat etmenizi rica ediyorum. Ama örneklem dışı..... Bu kadar pembe sonuçlar neden bir adım öteye uzatılmıyor? anlayamıyorum.
Vladimir: SanSanych'in dar bir bakış açısı değil, bana göre belirli bir görevi var. tabii ki.
Ve bir bulldogun tutuşu...
Genellikle bu tür modellerin yaratıcıları bunları test cihazında hızlı bir şekilde çalıştırır, sızdırdıklarından emin olur ve yeni modellere geçer. Ve burada marş, gerçek zamanlı olarak günlük tahminleri gösterir, bir mucize bekler - bir tür mazoşizm.
Bir örneklem içinde tahmin yaparken harika bir kâr faktörüm var, özellikle gözlemlerde kâr faktörüne dikkat etmenizi rica ediyorum. Ama örneklem dışı..... Bu kadar pembe sonuçlar neden bir adım öteye uzatılmıyor? anlayamıyorum.
Sonunda bir tarikat mensubu, dini odağın ana sırrını ortaya çıkardı!
İlköğretim Watson! Çünkü durağan değillerdir. Durağanlık, varyans ve ortalamanın sabit olduğu ve ölçüldüğü örneğe bağlı olmadığı durumdur. Onlar. başka herhangi bir bağımsız örnekte, yaklaşık olarak aynı sabitleri almalıyız. Aksi takdirde durağanlık hipotezi reddedilir.
Durağanlık hipotezi, örneklem boyutu artırılarak başka bir şekilde test edilebilir. Durağanlık durumunda hem varyans hem de ortalama sabit kalmalıdır.
NS'de R^2 ile yayın görmedim.
herhangi bir algoritmada, dahil olmak üzere NS'de herhangi bir hatayı ... ve r-kv'yi kullanabilirsiniz ...
Sonunda bir tarikat mensubu, dini odağın ana sırrını ortaya çıkardı!
İlköğretim Watson! Çünkü durağan değillerdir. Durağanlık, varyans ve ortalamanın sabit olduğu ve ölçüldüğü örneğe bağlı olmadığı durumdur. Onlar. başka herhangi bir bağımsız örnekte, yaklaşık olarak aynı sabitleri almalıyız. Aksi takdirde durağanlık hipotezi reddedilir.
Durağanlık hipotezi , örneklem boyutu artırılarak başka bir şekilde test edilebilir. Durağanlık durumunda hem varyans hem de ortalama sabit kalmalıdır.
cehennemin ne olması gerekiyordu ... ama pratikte olmayacak ... ve sadece numunenin boyutuna değil, aynı zamanda içinde ne olduğuna da bağlı olacak ...