贝叶斯回归 - 有没有人用这种算法做了一个EA? - 页 20 1...131415161718192021222324252627...55 新评论 [删除] 2016.02.19 14:24 #191 MikeZv: 你有其他的教科书吗?:) 你似乎忽略了这一点。 Mikhail Tkachev 2016.02.19 14:29 #192 Олег avtomat: 你似乎忽略了这一点。 显然我是这样做的,因为我从你不认识的教科书中学习。:) СанСаныч Фоменко 2016.02.19 14:30 #193 MikeZv: SanSanych没有回答在测试TC时什么残差应该是静止的问题。 显然,这是个大谜团...:) 这并不神秘...我只是忘了它的要点。 Mikhail Tkachev 2016.02.19 14:37 #194 СанСаныч Фоменко: 这并不神秘...只是忘了它的要点。 在MQL4论坛上有你的一句话:"对不是静止的TS进行正向测试是自欺欺人..."。 你不应该忘记它--这些真理的颗粒应该被保留下来。 我对TC的稳定性问题感兴趣已经很久了,我只遇到过TC与测试样本 "适合 "的标准。 在标准的某一数值上,TC被认为是合适的,不适合工作。 [删除] 2016.02.19 14:39 #195 MikeZv: 显然是的,我从你不认识的教科书上学习。:) 为有关的实体写一些公式(最简单的,不要太复杂)--并尝试了解问题是什么。然后你就会明白,你的讽刺应该朝哪个方向发展。 СанСаныч Фоменко 2016.02.19 14:42 #196 为什么你对ARIMA模型情有独钟?如果你用偏差进行交易,它可能是ARIMA,但你仍然需要证明你应用这个ARIMA的系列的静止性。还有这样一个棘手的问题,....而一些熟练的交易员试图交易趋势,他们应用ARIMA,即他们预测偏差并将其转换回趋势....。然后他们开始责骂计量经济学。对于那些喜欢交易趋势的人来说,更准确地说:不是趋势,而是交易kotir的绝对值(可能是水平分解或什么?)有一个叫预测的包。它非常有名,而且被广泛使用。我自己一直在用它来预测我自己产品的销售情况。 因此,这个软件包将初始报价(我想强调的是--初始报价)分解成三个部分:趋势、对趋势的偏离和周期性成分。然后,它预测这三个部分的未来N步,并给出结果。我也准备在这个问题上进行合作。如果我发现任何发展,我将尽快进行。 TheXpert 2016.02.19 14:46 #197 Олег avtomat: 这直接源于原始序列的非平稳性。 坐下来,两个。 [删除] 2016.02.19 14:47 #198 Комбинатор: 坐下来,两个。 鉴赏家 "出现了... Mikhail Tkachev 2016.02.19 14:48 #199 Олег avtomat: 为有关实体写几个公式(最简单的公式,不要太复杂)--并尝试找出困境所在。然后你就会知道该把你的讽刺放在哪里。 我不是在讽刺,我只是在阅读现有的书籍。如果你写你的,我也会读你的。:) СанСаныч Фоменко 2016.02.19 14:49 #200 MikeZv: 在MQL4论坛上,你的说法是"对一个TS进行正向测试,其残留物不是静止的,是自欺欺人......"。 这一点不应该被遗忘--这些真理的颗粒应该被保留下来。 我对TC的稳定性问题感兴趣已经很久了,我只遇到过TC与测试样本 "适合 "的标准。 在标准的某一数值上,TC被认为是合适的,不适合工作。是的,我做到了...我不记得了...如果我们谈论测试员,在我看来,这就是问题所在。我们取一些样品,用测试器来计算,比如说,利润系数。然后我们再取一个样本,得到一个新的利润系数值。我们总共得到两个数字。两个数字是统计结论的基础吗?这些数字根本不意味着什么。必须解决这个问题,而且解决的方式也不同。采取了一个样本。从这个样本中随机选择一些子集,并将其作为利润因素来计算。然后再次进行随机抽样,以此类推,例如1000次。你将得到1000个利润系数。这组数据已经可以作为统计结论的基础。顺便说一下,这种方法并不排除有测试人员。 1...131415161718192021222324252627...55 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
你有其他的教科书吗?:)
你似乎忽略了这一点。
SanSanych没有回答在测试TC时什么残差应该是静止的问题。
显然,这是个大谜团...:)
这并不神秘...只是忘了它的要点。
你不应该忘记它--这些真理的颗粒应该被保留下来。
我对TC的稳定性问题感兴趣已经很久了,我只遇到过TC与测试样本 "适合 "的标准。
在标准的某一数值上,TC被认为是合适的,不适合工作。
显然是的,我从你不认识的教科书上学习。:)
为什么你对ARIMA模型情有独钟?
如果你用偏差进行交易,它可能是ARIMA,但你仍然需要证明你应用这个ARIMA的系列的静止性。还有这样一个棘手的问题,....
而一些熟练的交易员试图交易趋势,他们应用ARIMA,即他们预测偏差并将其转换回趋势....。然后他们开始责骂计量经济学。
对于那些喜欢交易趋势的人来说,更准确地说:不是趋势,而是交易kotir的绝对值(可能是水平分解或什么?)
有一个叫预测的包。它非常有名,而且被广泛使用。我自己一直在用它来预测我自己产品的销售情况。
因此,这个软件包将初始报价(我想强调的是--初始报价)分解成三个部分:趋势、对趋势的偏离和周期性成分。然后,它预测这三个部分的未来N步,并给出结果。
我也准备在这个问题上进行合作。如果我发现任何发展,我将尽快进行。
这直接源于原始序列的非平稳性。
坐下来,两个。
为有关实体写几个公式(最简单的公式,不要太复杂)--并尝试找出困境所在。然后你就会知道该把你的讽刺放在哪里。
在MQL4论坛上,你的说法是"对一个TS进行正向测试,其残留物不是静止的,是自欺欺人......"。
这一点不应该被遗忘--这些真理的颗粒应该被保留下来。
我对TC的稳定性问题感兴趣已经很久了,我只遇到过TC与测试样本 "适合 "的标准。
在标准的某一数值上,TC被认为是合适的,不适合工作。
是的,我做到了...我不记得了...
如果我们谈论测试员,在我看来,这就是问题所在。
我们取一些样品,用测试器来计算,比如说,利润系数。然后我们再取一个样本,得到一个新的利润系数值。我们总共得到两个数字。两个数字是统计结论的基础吗?这些数字根本不意味着什么。
必须解决这个问题,而且解决的方式也不同。
采取了一个样本。从这个样本中随机选择一些子集,并将其作为利润因素来计算。然后再次进行随机抽样,以此类推,例如1000次。你将得到1000个利润系数。这组数据已经可以作为统计结论的基础。
顺便说一下,这种方法并不排除有测试人员。