link paylaşmak istiyorum - sayfa 5
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
hm
Kırmızı bir sıranız var gibi görünüyor - bu mavinin bir türevi
düşünüldüğünde, formül gösterilmeyecek mi? Sonra hemen netleşir.
hpf(lambda = 13) dx hp1 @hp13_d Farklı lambdalar ile Hodrick Prescott filtresi
hpf(lambda = 200) dx hp2 @hpn_d
hp1_d = hpn_d - hp13_d ' İki ses arasındaki fark
hp1_d_D = d(hp1_d) Gürültü kazancı
hm
Kırmızı bir sıranız var gibi görünüyor - bu mavinin bir türevi
Ve orada. Bunun nasıl olduğunu anlamıyorum:
Ve orada. Bunun nasıl olduğunu anlamıyorum:
Neden ekonometri üzerine üretilecek bu kadar çok dal var anlamıyorum...
sonuçta ortaya çıkan dizi hakkında - en azından bir şekilde sapık ... durağanlık her yerde ortaya çıkacak ... sadece farklı görünecek ...
Konu buysa, son dönemin yüksek frekanslı verilerinin düşük frekanslı veriler üzerine kurulu regresyon modelinin doğruluğunu nasıl etkileyebileceği konusunda bu yöne bakmayı tercih ederim. Diğer bir seçenek, regresyon için tek tip olmayan bir zaman ızgarası kullanmaya çalışmaktır: Elder uygulamasında ve daha düşük zaman çerçevesi verilerinin varlığında, bu sadece mantıklıdır ve böyle bir modelin en azından bir mertebesi olacağına dair şüpheler vardır. büyüklük daha doğru. Ve belki de karlı)))
(Tekdüze olmayan ızgaralara gelince, sayısal entegrasyon yöntemleriyle uzak bir analoji çizilebilir; aşina olanlar, bir Gauss ızgarası seçmenin, yaklaşıklık sırasını enterpolasyon yöntemlerine kıyasla n'den 2 * n-1'e artırmanıza izin verdiğini bilirler . aynı sayıda düğüm.)
Buna ek olarak - regresyon hatası işleviyle çalışmak çok ilginç olurdu. Bir türlü elime geçmiyor...
Kısacası, fikir, küçülttüğümüz geleneksel işlevsellik yerine karelerin ağırlıklı toplamını almaktır - kare hataların toplamı ve ağırlık, zamanın kareköküyle ters orantılıdır. Fark otoregresyon denkleminin daha küçük hatayı vereceğinden, serinin tahmin edilen değerine zamanında ne kadar yakın olursak, ortalama hatayı azaltma yasasının serinin davranışıyla tutarlı olmasını sağlayacağız (unutmayın ki, sqrt(t) ) olarak tarihin derinliklerine veri dağılımı artar.
Sonuç, yalnızca bir fareden daha pürüzsüz ve daha doğru olmalıdır. Bunların hepsi şu ana kadar, sezgi düzeyinde, ancak bu tür konularda nadiren başarısız oluyor))
Belki biri kontrol eder? Her şeyi yapmamın yarım saat veya bir saat süreceğini kendim anlıyorum, ama Cumartesi ...
Buna ek olarak - regresyon hatası işleviyle çalışmak çok ilginç olurdu. Bir türlü elime geçmiyor...
Kısacası, fikir, küçülttüğümüz geleneksel işlevsellik yerine karelerin ağırlıklı toplamını almaktır - kare hataların toplamı ve ağırlık, zamanın kareköküyle ters orantılıdır. Fark otoregresyon denkleminin daha küçük hatayı vereceğinden, serinin tahmin edilen değerine zamanında ne kadar yakın olursak, ortalama hatayı azaltma yasasının serinin davranışıyla tutarlı olmasını sağlayacağız (unutmayın ki, sqrt(t) ) olarak tarihin derinliklerine veri dağılımı artar.
Sonuç, yalnızca bir fareden daha pürüzsüz ve daha doğru olmalıdır. Bunların hepsi şu ana kadar, sezgi düzeyinde, ancak bu tür konularda nadiren başarısız oluyor))
Belki biri kontrol eder? Her şeyi yapmamın yarım saat veya bir saat süreceğini kendim anlıyorum, ama Cumartesi ...
Herhangi bir formül var mı?
çıkarmak mümkün olsa da
Neden ekonometri üzerine üretilecek bu kadar çok dal var anlamıyorum...
sonuçta ortaya çıkan dizi hakkında - en azından bir şekilde sapık ... durağanlık her yerde ortaya çıkacak ... sadece farklı görünecek ...
Sorun şu ki verilen örneklerde durağanlık ortadan kalktı ve nereye gittiği belli değil.
örnekler arasında kayboldu (görünüşe göre bu bir Hodrick meselesi veya başka bir yer) ... aksi halde seri görünüşte durağan değil ...
yoksa (aynıysa) daha önce görüneni alıp öncü olarak kullanmak mı demek istediniz... bu 1 kere olamaz .. bir yerde hata var...
Sorun şu ki verilen örneklerde durağanlık ortadan kalktı ve nereye gittiği belli değil.
ss (ss - kloz) kırmızı 50, mavi 10)) örneğine baktım ... bir benzerlik var ... yürüteçte bir pervaz ... fırına ...
Durağan olmamanın ortadan kalktığına neden karar verdiniz?