로르샤흐 # : 프리콜류하. 나는 Hurst에서 눈금을 선택하고 0.5와 매우 다른 스프레드 규모의 값을 얻었습니다. 시간 규모가 클수록 Hurst는 0.5에 더 가깝습니다. 나는 기계 에 원시 시스템을 만들고 10, 100, 1000, 10000의 기간을 대체하기 시작했습니다. 모두가 거의 같은 기대를 합니다. 이것이 바로 효율적인 시장입니다.
각 예측 변수에 대해 0.5<X<7.3 유형의 규칙이 사용된 다음 가능한 조합의 수를 작성하고 이러한 각 규칙이 포함되거나 포함되지 않는 것으로 나타났습니다. 2^N 가능한 옵션이 있습니다. 여기서 N은 예측 변수의 수입니다. 부스팅으로 얻은 모든 나무의 잎을 초기 규칙으로 취하면 N은 이 잎의 수입니다. 어쨌든 적은 수의 예측 변수를 사용하더라도 많은 수의 옵션이 얻어지므로 두 가지 문제가 발생합니다.
1) 검색할 때 매우 긴 검색이 나온다.
2) 방법이 너무 유연하고 편향과 분산 간의 균형이 분산 증가 쪽으로 크게 이동합니다.
일반적으로 N이 작으면(샘플 크기에 따라 다름) 작동할 수 있고 N이 크면 과적합이 발생합니다.
프리콜류하. 나는 Hurst에서 눈금을 선택하고 0.5와 매우 다른 스프레드 규모의 값을 얻었습니다. 시간 규모가 클수록 Hurst는 0.5에 더 가깝습니다. 나는 기계 에 원시 시스템을 만들고 10, 100, 1000, 10000의 기간을 대체하기 시작했습니다. 모두가 거의 같은 기대를 합니다. 이것이 바로 효율적인 시장입니다.
이 계수가 의미하는 바를 읽으면 MO가 적용될 수 있다고 거의 확신합니다.
계수 값에 따라 패턴 시스템을 훈련하는 것이 나쁘지 않을 것입니다.
이 계수가 의미하는 바를 읽으면 MO가 적용될 수 있다고 거의 확신합니다.
계수 값에 따라 패턴 시스템을 훈련하는 것이 나쁘지 않을 것입니다.
처음에는 버리고 결합합니다.
각 예측 변수에 대해 0.5<X<7.3 유형의 규칙이 사용된 다음 가능한 조합의 수를 작성하고 이러한 각 규칙이 포함되거나 포함되지 않는 것으로 나타났습니다. 2^N 가능한 옵션이 있습니다. 여기서 N은 예측 변수의 수입니다. 부스팅으로 얻은 모든 나무의 잎을 초기 규칙으로 취하면 N은 이 잎의 수입니다. 어쨌든 적은 수의 예측 변수를 사용하더라도 많은 수의 옵션이 얻어지므로 두 가지 문제가 발생합니다.
1) 검색할 때 매우 긴 검색이 나온다.
2) 방법이 너무 유연하고 편향과 분산 간의 균형이 분산 증가 쪽으로 크게 이동합니다.
일반적으로 N이 작으면(샘플 크기에 따라 다름) 작동할 수 있고 N이 크면 과적합이 발생합니다.
확실할 때 오세요
허락을 구하는 것이 아니라 글의 의미를 잘못 이해하셨네요
허락을 구하는 것이 아니라 글의 의미를 잘못 이해하셨네요
당신은 그것의 역학을 예측해야 하고, 또한 뒤떨어져 있습니다.
어떤 의미에서
그냥 비율이다
그것을 발견하고 결론을 도출하고 Hirst에 대해 잊었습니다.
Forex에서 인용문은 프랙탈 구조를 가지고 있고 플러스는 위 또는 아래라고 말합니다.
말 그대로 틱 업, 틱 다운
여기에서 프랙탈은 로그 정규 분포의 그래프와 모양이 거의 유사한 삼각형이며 유일한 패턴이며 다른 것은 제공되지 않습니다.
그건 그렇고, Samuelson에 의해 입증되었고 그는 그것에 대해 노벨상을 받았습니다.
그래서 그들은 뉴런을 높이 치솟게 만들었습니다.
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그건 그렇고, Samuelson에 의해 입증되었고 그는 그것에 대해 노벨상을 받았습니다.
그래서 그들은 뉴런을 높이 치솟게 만들었습니다.
Samuelson은 불명예가 아니지만 그는 그런 것을 증명하지 않았습니다.
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여기에서 프랙탈은 로그 정규 분포의 그래프와 모양이 거의 유사한 삼각형이며 유일한 패턴이며 다른 것은 제공되지 않습니다.
그건 그렇고, Samuelson에 의해 입증되었고 그는 그것에 대해 노벨상을 받았습니다.
그래서 그들은 뉴런을 높이 치솟게 만들었습니다.
Samuelson은 불명예가 아니지만 그는 그런 것을 증명하지 않았습니다.
깨달음은 당신을 해치지 않을 것입니다
어떤 결론을 내렸습니까?
https://www.mql5.com/ru/forum/375928/page2
0 ≤ H < 0.5 - 가격이 프랙탈이면 FMH의 유효성이 확인되며 변수 분포에 "헤비 테일"이 있습니다. 가격 변화의 음의 상관 관계, 가격 움직임 방향의 빈번한 변화와 함께 핑크 노이즈;