忘记随机引语 - 页 52 1...454647484950515253545556575859...66 新评论 Andrei01 2012.07.25 02:42 #511 faa1947: 在去趋势方面没有问题。很多质地不同的方法。最精心制作的工具。 像什么？"最小二乘法"？ СанСаныч Фоменко 2012.07.25 03:31 #512 Andrei01: 如最小二乘法？ ISC是一种估计方法，而不是一种去趋势工具。 正是估算方法的使用，其中有许多方法，从质量上区分了统计学和TA。 СанСаныч Фоменко 2012.07.25 03:38 #513 Mathemat: 这不是他们的箴言。曾经需要系统理论，研究过它。 那里几乎是一个公理："系统理论中的模型充分性问题是不正确的，因为模型的结构本身是由系统的主观划分决定的，即影响对象和环境。 一个模型对其对象是否足够的问题已经解决得相当好了，但我在市场上还没有遇到过。在我看来，使用的是一个标准方案：对市场做出一些口头假设，然后将这个假设分解成各个组成部分，并将这些组成部分以分析方式写下来。但总有一个尾巴推动整个模型。但我想不起这样的作品，所得到的模型是否足以满足市场本身的需要。 尽管建模总是计算出模型的误差。会是这样吗？ 我还没有考虑过这个问题。虽然这个问题很明显。 Avals 2012.07.25 03:58 #514 faa1947: 模型对其对象是否足够的问题已经解决得相当好了，但我还没有在市场上看到。在我看来，使用的是一个标准方案：对市场做出一些口头假设，然后将这个假设分解成各个组成部分，并将这些组成部分以分析方式写下来。但总有一个尾巴推动整个模型。但我想不起这样的作品，所得到的模型是否足以满足市场本身的需要。 尽管建模总是计算出模型的误差。会是这样吗？ 我还没有考虑过这个问题。虽然这个问题很明显。 该模型是TS。尾数是以损失形式出现的预测错误。缩水是一系列交易中的错误积累。交易者通过MAKSDD、PF、FS、夏普比率等指标对其进行分析。大多数人纯粹从视觉上评估模型/TS的适当性--通过曲线的平滑度和最大的缩减量。有的按帝国规则--如PF>2等。 只是不同的TS在分析结果上有很多细微的差别，把一切都归结为单一的数学公式。 СанСаныч Фоменко 2012.07.25 04:17 #515 Avals: 该模型是一个TC。尾部是以损失形式出现的预测误差。缩水是一系列交易中的错误积累。交易者通过MAKSDD、PF、FS、夏普系数等指标对其进行分析。大多数人纯粹从视觉上评估模型/TS的适当性--通过曲线的平滑度和最大的缩减量。有些按帝国规则--如PF>2等。 只是在分析不同TC的结果时，有很多细微的差别，无法将一切归结为单一的数学公式。 这都是可以理解的。如果我们把你对残差（误差）的统计特征的想法加入到你的清单中，我们会得到一个相当完整的清单。 但我对Mathematician的理解是，他说的是系统理论中的模型评估。 以TAP为例。这些都是非常先进的。他们的模型可以飞到火星上，针对美国城市本身，等等。这是关于那些在市场上不适用的东西。 Andrei01 2012.07.25 04:28 #516 faa1947: ISC是一种估计方法，而不是一种去趋势工具。 正是估算方法的使用，其中有许多方法，从质量上区分了统计学和TA。 如果有趋势估计，怎么会不是去趋势工具呢？而TA是这个的结果，不是吗？ СанСаныч Фоменко 2012.07.25 04:32 #517 Andrei01: 如果有趋势评估，怎么就不是去趋势工具呢？而TA就是这样的一个结果，不是吗？ 有一个对数（趋势），然后有一些方法来测量它的曲率、粗糙度等。 Avals 2012.07.25 04:41 #518 faa1947: 这都是可以理解的。如果你在清单上加上对残差（误差）的统计特征的思考，你会得到一个相当完整的清单。 但我对Mathematician的理解是，他说的是系统理论中的模型评估。 以TAP为例。这些都是非常先进的。他们的模型可以飞到火星上，针对美国城市本身，等等。这是关于那些在市场上不适用的东西。 那里处理的是具有静止误差的模型--它们不会随着时间的推移而失去其相关性。物理定律总是适用的，虽然也有一些无法计算的因素，但它们是微不足道的。在市场上，一切都在变化，参与者根据不断变化的规则和相互之间的关系进行调整。所以事先不知道这个模型/TC会有多长时间的相关性/健壮性。因此，需要不断地监测相关性，而不是像其他一些领域那样在一个世纪内只监测一次。在确定TS的相关性方面的滞后是至关重要的。 СанСаныч Фоменко 2012.07.25 04:51 #519 Avals: 那里处理的是具有静止误差的模型--它们不会随着时间的推移而失去其相关性。物理定律总是适用的，虽然也有一些无法计算的因素，但它们是微不足道的。在市场上，一切都在变化，参与者根据不断变化的规则和相互之间的关系进行调整。所以事先不知道这个模型/TS会有多长时间的相关性/健壮性。因此，需要不断地监测相关性，而不是像其他一些领域那样在一个世纪内只监测一次。在确定TS的相关性方面的滞后是至关重要的。 是的，我错过了，只是我忘了。 我们试图模拟的对象的一部分是人，这导致对象的行为是非稳定的，一切都有质的跳跃。我只是忘了。我曾经被教导说，物体有确定的、随机的（两者的混合）和不确定的，也就是说，一个物体的行为在一个区间内可以是确定的，然后是随机的，而且，经常有从一个区间跳到另一个区间。这是人类所处的系统的一个特点。 该死的，一切都让我忘了。他们在大学时就教过我这一点。 Sergey Kovalyov 2012.07.25 05:44 #520 faa1947: 索罗斯搞垮英镑的故事是众所周知的。 他没有垮掉，而是逆势而上。这就是所谓的内幕交易。 1...454647484950515253545556575859...66 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
在去趋势方面没有问题。很多质地不同的方法。最精心制作的工具。
如最小二乘法？
ISC是一种估计方法，而不是一种去趋势工具。
正是估算方法的使用，其中有许多方法，从质量上区分了统计学和TA。
这不是他们的箴言。曾经需要系统理论，研究过它。
那里几乎是一个公理："系统理论中的模型充分性问题是不正确的，因为模型的结构本身是由系统的主观划分决定的，即影响对象和环境。
一个模型对其对象是否足够的问题已经解决得相当好了，但我在市场上还没有遇到过。在我看来，使用的是一个标准方案：对市场做出一些口头假设，然后将这个假设分解成各个组成部分，并将这些组成部分以分析方式写下来。但总有一个尾巴推动整个模型。但我想不起这样的作品，所得到的模型是否足以满足市场本身的需要。
尽管建模总是计算出模型的误差。会是这样吗？
我还没有考虑过这个问题。虽然这个问题很明显。
模型对其对象是否足够的问题已经解决得相当好了，但我还没有在市场上看到。在我看来，使用的是一个标准方案：对市场做出一些口头假设，然后将这个假设分解成各个组成部分，并将这些组成部分以分析方式写下来。但总有一个尾巴推动整个模型。但我想不起这样的作品，所得到的模型是否足以满足市场本身的需要。
尽管建模总是计算出模型的误差。会是这样吗？
我还没有考虑过这个问题。虽然这个问题很明显。
该模型是TS。尾数是以损失形式出现的预测错误。缩水是一系列交易中的错误积累。交易者通过MAKSDD、PF、FS、夏普比率等指标对其进行分析。大多数人纯粹从视觉上评估模型/TS的适当性--通过曲线的平滑度和最大的缩减量。有的按帝国规则--如PF>2等。
只是不同的TS在分析结果上有很多细微的差别，把一切都归结为单一的数学公式。
该模型是一个TC。尾部是以损失形式出现的预测误差。缩水是一系列交易中的错误积累。交易者通过MAKSDD、PF、FS、夏普系数等指标对其进行分析。大多数人纯粹从视觉上评估模型/TS的适当性--通过曲线的平滑度和最大的缩减量。有些按帝国规则--如PF>2等。
只是在分析不同TC的结果时，有很多细微的差别，无法将一切归结为单一的数学公式。
这都是可以理解的。如果我们把你对残差（误差）的统计特征的想法加入到你的清单中，我们会得到一个相当完整的清单。
但我对Mathematician的理解是，他说的是系统理论中的模型评估。 以TAP为例。这些都是非常先进的。他们的模型可以飞到火星上，针对美国城市本身，等等。这是关于那些在市场上不适用的东西。
ISC是一种估计方法，而不是一种去趋势工具。
正是估算方法的使用，其中有许多方法，从质量上区分了统计学和TA。
如果有趋势评估，怎么就不是去趋势工具呢？而TA就是这样的一个结果，不是吗？
这都是可以理解的。如果你在清单上加上对残差（误差）的统计特征的思考，你会得到一个相当完整的清单。
但我对Mathematician的理解是，他说的是系统理论中的模型评估。 以TAP为例。这些都是非常先进的。他们的模型可以飞到火星上，针对美国城市本身，等等。这是关于那些在市场上不适用的东西。
那里处理的是具有静止误差的模型--它们不会随着时间的推移而失去其相关性。物理定律总是适用的，虽然也有一些无法计算的因素，但它们是微不足道的。在市场上，一切都在变化，参与者根据不断变化的规则和相互之间的关系进行调整。所以事先不知道这个模型/TC会有多长时间的相关性/健壮性。因此，需要不断地监测相关性，而不是像其他一些领域那样在一个世纪内只监测一次。在确定TS的相关性方面的滞后是至关重要的。
那里处理的是具有静止误差的模型--它们不会随着时间的推移而失去其相关性。物理定律总是适用的，虽然也有一些无法计算的因素，但它们是微不足道的。在市场上，一切都在变化，参与者根据不断变化的规则和相互之间的关系进行调整。所以事先不知道这个模型/TS会有多长时间的相关性/健壮性。因此，需要不断地监测相关性，而不是像其他一些领域那样在一个世纪内只监测一次。在确定TS的相关性方面的滞后是至关重要的。
是的，我错过了，只是我忘了。
我们试图模拟的对象的一部分是人，这导致对象的行为是非稳定的，一切都有质的跳跃。我只是忘了。我曾经被教导说，物体有确定的、随机的（两者的混合）和不确定的，也就是说，一个物体的行为在一个区间内可以是确定的，然后是随机的，而且，经常有从一个区间跳到另一个区间。这是人类所处的系统的一个特点。
该死的，一切都让我忘了。他们在大学时就教过我这一点。
索罗斯搞垮英镑的故事是众所周知的。