计量经济学：领先一步的预测 - 页 114

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faa1947:
没有你******。具体来说就是。比较matlab和shiryaev。

比较matlab和Shiryaev？通过分配套件的重量进行比较？

到目前为止，我只看到Shiryaev的套利

我告诉你，你不怎么读书，你主要是写，而且大多是同样的东西 :o)

 
faa1947:

我不是一个老师。我一生都在参与投资，与此同时，我有时也做过讲座。


亲爱的faa1947，你多大了，如果这不是一个秘密的话？我还想用你的名字而不是1947年的序列号来称呼你。铭文 "SunSunich "显然是指Alexander Alexandrovich?
 
C-4:

亲爱的faa1947，如果不是一个秘密，你有多大？而且我还想用你的名字而不是1947年的序列号来称呼你。铭文 "SunSunich "显然是指Alexander Alexandrovich?
是的。
 
Farnsworth:

比较matlab和Shiryaev？通过分配套件的重量进行比较？

我告诉过你，你不怎么读书，你大多写的是同样的东西 :o)

让我们回到我们的公羊上来。我们有一个，而且非常简单和普遍。

我们有一个原始的回归模型。事实表明，在样本内部，它的利润系数远远大于10。在样本之外，它比1多一点，甚至这也是值得怀疑的。这个模型的构造是 "正确的"。

问题：为什么这个 "正确的 "模型不具有稳定性或可预测性的属性？

 
faa1947:
是的。

你是1947年出生的？
 
faa1947:

回到我们的公羊身上。一、非常简单，但很普遍。

我们有一个原始的回归模型。事实表明，在样本里面，它的利润系数远远大于10。在样本之外，它刚刚超过1，甚至这也是值得怀疑的。这个模型的构造是 "正确的"。

问题：为什么这种 "正确的 "模式不具有稳定性或可预测性的属性？

(1)你没有展示任何东西，这就是问题所在。

(2）你确定了模型（不是你，而是Envil）的事实并不意味着什么，见第3项。

(3）该系列不是静止的，其分布和ACF都是非静止的（如果你记得狭义和广义的静止性）。 根据定义，你将得到的模型参数将不是稳定的，它们将强烈漂移。此外，对于这样的系列，没有统计抽样的概念，矩阵平均，样本的大小并不能决定什么。

(4) 你的模型 "生成 "的过程的参数与原始过程的参数不相符合。很简单，你会产生一个完全不同的过程，这与现实无关。

(5) 进一步...下一步见第6点

(6)"我记得你去找过你的课题几次。"就这样吧，我要走了。 别担心，我对你几乎没有兴趣了。但这是我的错，这是我天生的好奇心，我看了看，确定到目前为止这里没有任何变化，"我是一个计量经济学家，其他人都是**** :o)"。

 
Vizard:

桑尼奇你是在1947年出生的吗？
在这里，我们要看的是问题的性质，而不是出生的年份。
 
Farnsworth:(3）该系列不是静止的，其分布和ACF都是非静止的（如果你记得狭义和广义的静止性的话）。你将得到的模型参数从定义上讲不是稳定的，它们会有强烈的漂移。此外，对于这样的系列，没有统计抽样的概念，平均而言，样本量并不能决定什么。

如果在点上，很高兴看到如第3点的情况

原有的生活方式是不稳定的，这是一个事实。

我们咬着大块的东西不放。最明显的趋势。平滑、平稳、绝对静止，因为它是决定性的

我们有剩余部分--非平稳性不能去任何地方，它就在那里--它被显示出来。

ACF显示，该趋势在第一步并没有被完全消除。我们再次标志着这一趋势。

又是残差。同样，它是非稳态的。我们检查是否有ARCH，如果有，我们就建立模型。即模拟我们知道的那种非平稳性。还是聊胜于无。

我们将看一下残留物。它几乎是非稳态的。我们很幸运。但最重要的是，它少于一个点。让我们来吐槽一下。误差太小了。

重复你的结论，但与特定的算法挂钩。它在上面实现了所有的计算和图表。

 
faa1947:
在这里，我们要看的是问题的本质，而不是出生年份。


好吧......那我们就不要折磨人了......惠普的趋势很突出......用一个简单的例子来一步一步地看（逐条看）......。你所采取的趋势不应该重绘！"。(右边的第一条），否则所有的测量都是没有意义和错误的......

Farnsworth 在P3中的取样是正确的......这是没办法的事......但它不一定要和软件帮助中的一样......如果你玩了它，你可以改善切割......。虽然大体上这都是无稽之谈......没有什么好事是可以预测的......

 

Повторите свой вывод но в привязке к конкретному алгоритму

听着，你固执到自我厌恶的地步....再来一次。

选择增量模型作为你的系列模型：B(n)=B(n-1)+epsilon(n)（所有开发的东西，为它开发），而不是B(n)=trend1()+trend2()+...trendp()+e。你对其中的趋势模式一无所知，而且永远无法正确识别它们，尤其是它们不时地变化。价格是一个多分形，一个非常复杂的过程

为了使你的模型能够适用，你需要得到（否则模型更容易被丢弃）。

  • 静态分布
  • 一个固定的ACF（或接近它）。
  • 模型和源系列的统计相似性（你将预测什么）。你 又一次产生了一个与现实毫无关系的系列 。

这是最低限度的必要条件（但不是充分条件）与价格这种东西不起作用，试着去转变。

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