우리의 경우 어떤 식으로든 고정으로 축소되는 비정상으로만 의미 있게 작업할 수 있습니다. 조각별 정상성, 자기회귀 모델, 흠 등
주된 이유는 프로세스의 한 구현만 항상 알려져 있기 때문입니다. 예를 들어 음성 인식을 사용하면 원하는 만큼 단어를 발음할 수 있습니다. 단일 버전의 특정 기간 동안 특정 상품에 대한 견적. 그건 그렇고, 이것은 분명히 여기의 많은 임의 프로세스와 그 구현 사이의 모호한 차이의 이유입니다.
아니요, 교과서를 열고 기억을 새로 고침하십시오. 고정성은 시간의 일정한 분포입니다. 즉, MO, 분산 및 기타 순간이 일정하게 유지되면 변경되지 않습니다.
다른 신경망, 나무 조각 등
그리고 시장이 변할 것이라고 판단하면 거래를 중단하고 손실을 입지 않을 것입니다.
아니요, 이것은 다른 y = const와 동일한 종속성입니다.
상수는 상수, 즉 상수 값입니다. 그리고 의존성은 변수입니다. 지속적인 의존은 쓰레기입니다.
시장 변화는 확률적 특성의 변화이며 가장 자주 분산됩니다. 고정 시장에서의 모든 거래는 채널 경계에서 거래를 시작하고 특정 수준 또는 반대 경계에 도달하면 거래를 종료합니다. 시장 변화는 트레이더가 채널 가장자리에서 거래를 시작하고 빨간색으로 이동하여 채널을 비정상적인 크기로 확장하는 것입니다.
엄격함이 필요한 경우, 우리는 예를 들어 수익률의 로그의 넓은 의미에서 정상성의 부재에 대해 이야기하고 있다고 가정할 수 있습니다.
나는 약 5 년 전에이 기사를 읽었습니다. 흥미롭지 만 추가 정보가 거의 없습니다. 저자는 더 "편리한"변동성 측정을 배우기 위해 OHLC로 무언가를 저어줍니다. 이것은 기본적으로 새로운 것이 아닙니다. 고전 Dacorogna "소개 지난 세기에 "고빈도 금융으로 돌아가기"에서 변동성의 척도로 제곱 평균 제곱보다 평균 절대 수익률을 취하는 것이 좋습니다. 글쎄, 황소의 예측 가능성도 잘 알려진 사실이며, 계절성과 관성이라는 두 가지 요인에 95% 의존합니다. 그러나 (로그)수익률이 변동성에 따라 정렬되더라도 이것은 아무 것도 제공하지 않으며 거래에 기호가 필요하며 어떤 식으로든 분포에 영향을 미치지 않습니다.
예를 들어, 가우스 잡음을 취하면 정상 상태에도 불구하고 이전 샘플에서 다음 샘플을 예측하는 것은 분명히 불가능하지만, 예를 들어 이 계열이 정렬되면 분포는 변경되지 않지만 완전히 예측할 수 있으면 매우 넓은 범위 내에서 동적 변동성을 가지고 놀 수 있으며 고정적이지 않지만 그럼에도 불구하고 쉽게 예측할 수 있습니다.
아니요, 동일한 종속성, 더욱이 지속적인 종속성))
MO를 사용하여 감지할 수 있습니다.
이것은 올바른 질문입니다. 아무 것도 할 필요가 없습니다 . 통계적으로 유의미한 샘플이 나타날 때까지 기다리십시오. 내부자가 없는 경우 이러한 상황에서 모든 조치는 행운을 빕니다.
정상성은 MO의 독립, 시간에 따른 분산 및 분포 함수입니다.
그리고 MO의 어떤 방법이 "시장 변화"를 결정합니까?
샘플이 나타남 - 모델이 구축됨 - TS가 구축됨 - 각 거래에서 작은 이익 - "시장 변화" - 모든 이익을 덮는 큰 손실. 무엇 향후 계획?
추신 지속적인 의존 - 문헌학에서 나온 것입니까?
동료 여러분, 안녕하세요.
어리석은 질문에 대해 죄송하지만 MT5 테스터에서 OnBookEvent 이벤트가 작동합니까? 나는 그것을 테스트하려고 노력하고 있지만, 어떤 이유로 루프는 그것이 무시되고 있다는 느낌을 받지 못합니다. 이론상 시세는 시장 리뷰에서 변경됩니다. 흠...
아니요
우리의 경우 어떤 식으로든 고정으로 축소되는 비정상으로만 의미 있게 작업할 수 있습니다. 조각별 정상성, 자기회귀 모델, 흠 등
주된 이유는 프로세스의 한 구현만 항상 알려져 있기 때문입니다. 예를 들어 음성 인식을 사용하면 원하는 만큼 단어를 발음할 수 있습니다. 단일 버전의 특정 기간 동안 특정 상품에 대한 견적. 그건 그렇고, 이것은 분명히 여기의 많은 임의 프로세스와 그 구현 사이의 모호한 차이의 이유입니다.
분포의 혼합을 알면 생성 모델을 통해 여러 구현을 만들 수 있습니다.
도움이 되실지 모르겠지만 차를 추가로 확인하시면 됩니다
사람들이 오래된 통계적(비) 정상성을 조롱하는 방법을 보는 것은 재미있습니다. 즉, 모든 것을 의미하지만 시간에 따른 분포의 상대적인 보존은 아닙니다.
엄격함이 필요한 경우, 우리는 예를 들어 수익률의 로그의 넓은 의미에서 정상성의 부재에 대해 이야기하고 있다고 가정할 수 있습니다.
정상성은 MO의 독립, 시간에 따른 분산 및 분포 함수입니다.
아니요, 교과서를 열고 기억을 새로 고침하십시오. 고정성은 시간의 일정한 분포입니다. 즉, MO, 분산 및 기타 순간이 일정하게 유지되면 변경되지 않습니다.
그리고 MO의 어떤 방법이 "시장 변화"를 결정합니까?
다른 신경망, 나무 조각 등
샘플이 나타남 - 모델이 구축됨 - TS가 구축됨 - 각 거래에서 작은 이익 - "시장 변화" - 모든 이익을 덮는 큰 손실. 무엇 향후 계획?
그리고 시장이 변할 것이라고 판단하면 거래를 중단하고 손실을 입지 않을 것입니다.
추신 지속적인 의존 - 문헌학에서 나온 것입니까?
아니요, 이것은 다른 y = const와 동일한 종속성입니다.
그리고 시장이 변할 것이라고 판단하면 거래를 중단하고 손실을 입지 않을 것입니다.
그러나 당신은 이미 거래에 있을 수 있고, 단지 거래뿐만 아니라 시장이 동일하다면 이익으로 대체될 드로다운에도 있을 수 있지만, 더 이상 그렇지 않기 때문에 드로다운을 종료하는 것은 0일 수 있습니다.
아니요, 교과서를 열고 기억을 새로 고침하십시오. 고정성은 시간의 일정한 분포입니다. 즉, MO, 분산 및 기타 순간이 일정하게 유지되면 변경되지 않습니다.
다른 신경망, 나무 조각 등
그리고 시장이 변할 것이라고 판단하면 거래를 중단하고 손실을 입지 않을 것입니다.
아니요, 이것은 다른 y = const와 동일한 종속성입니다.
상수는 상수, 즉 상수 값입니다. 그리고 의존성은 변수입니다. 지속적인 의존은 쓰레기입니다.
시장 변화는 확률적 특성의 변화이며 가장 자주 분산됩니다. 고정 시장에서의 모든 거래는 채널 경계에서 거래를 시작하고 특정 수준 또는 반대 경계에 도달하면 거래를 종료합니다. 시장 변화는 트레이더가 채널 가장자리에서 거래를 시작하고 빨간색으로 이동하여 채널을 비정상적인 크기로 확장하는 것입니다.
손실은 모든 이익을 포함합니다
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엄격함이 필요한 경우, 우리는 예를 들어 수익률의 로그의 넓은 의미에서 정상성의 부재에 대해 이야기하고 있다고 가정할 수 있습니다.
나는 약 5 년 전에이 기사를 읽었습니다. 흥미롭지 만 추가 정보가 거의 없습니다. 저자는 더 "편리한"변동성 측정을 배우기 위해 OHLC로 무언가를 저어줍니다. 이것은 기본적으로 새로운 것이 아닙니다. 고전 Dacorogna "소개 지난 세기에 "고빈도 금융으로 돌아가기"에서 변동성의 척도로 제곱 평균 제곱보다 평균 절대 수익률을 취하는 것이 좋습니다. 글쎄, 황소의 예측 가능성도 잘 알려진 사실이며, 계절성과 관성이라는 두 가지 요인에 95% 의존합니다. 그러나 (로그)수익률이 변동성에 따라 정렬되더라도 이것은 아무 것도 제공하지 않으며 거래에 기호가 필요하며 어떤 식으로든 분포에 영향을 미치지 않습니다.
예를 들어, 가우스 잡음을 취하면 정상 상태에도 불구하고 이전 샘플에서 다음 샘플을 예측하는 것은 분명히 불가능하지만, 예를 들어 이 계열이 정렬되면 분포는 변경되지 않지만 완전히 예측할 수 있으면 매우 넓은 범위 내에서 동적 변동성을 가지고 놀 수 있으며 고정적이지 않지만 그럼에도 불구하고 쉽게 예측할 수 있습니다.
상수는 상수, 즉 상수 값입니다. 그리고 의존성은 변수입니다. 지속적인 의존은 쓰레기입니다.
수학자에게 말하지 마십시오.