단정적으로 판단하는 것은 주제에 대한 소통에 좋지 않다고 생각합니다. 깊이 들어가 보면, 달걀이 원인인지 닭이 결과인지 무엇이 주된지 알 수 없는 경우가 많습니다. 이벤트는 대상을 설명하지 않으며, 대상의 속성은 종종 어떤 원인-행동-사건의 결과입니다.
그러나 객체의 이름에는 일반적으로 그 속성이 포함되지 않습니다. 이름이 속성에 따라 순위가 매겨지지 않는 한 말이죠. 결국 객체는 그 속성으로 설명됩니다. 가격 계열은 틱의 형태로 일차적으로 설명되고 고정될 수 있는 유일한 객체입니다. 예측자, 클러스터, 퀀타 등은 이 데이터를 처리하는 일부 알고리즘 내부의 용어입니다.
일반적으로 데이터는 틱 가격, 시간 또는 틱 시퀀스 번호뿐이며 추가 필터나 평균은 데이터입니다. 이러한 데이터를 처리한 결과는 동일한 가격, 시간 또는 틱 또는 바의 일련 번호 또는 그 시퀀스입니다.
중요한 시퀀스라면 이벤트라고 부를 수 있습니다))))
마체테의 이야기가 떠오르긴 하지만요. 내가 그것을 보았을 때 나는 그것이 도끼라는 것을 몰랐고 나는 그것을 긴 도끼라고 불렀고 몇 년 동안 나는 그것이 다른 나라에서 도끼라는 것을 배울 때까지 긴 도끼라고 확신했습니다)))).
Valeriy Yastremskiy 대상의 속성은 종종 어떤 원인-행동-사건의 결과입니다.
그러나 객체의 이름에는 일반적으로 그 속성이 포함되지 않습니다. 이름이 속성에 따라 순위가 매겨지지 않는 한 말이죠. 결국 객체는 그 속성으로 설명됩니다. 가격 계열은 틱의 형태로 일차적으로 설명되고 고정될 수 있는 유일한 객체입니다. 예측자, 클러스터, 퀀타 등은 이 데이터를 처리하는 일부 알고리즘 내부의 용어입니다.
일반적으로 데이터는 틱 가격, 시간 또는 틱 시퀀스 번호뿐이며 추가 필터나 평균은 데이터입니다. 이 데이터를 처리한 결과는 동일한 가격, 시간 또는 틱 또는 바의 일련 번호 또는 그 시퀀스입니다.
중요한 시퀀스인 경우 이벤트라고 부를 수 있습니다.)
마체테의 이야기가 생각나긴 하지만요. 나는 그것을 보았을 때 그것이 마체테인지 몰랐고, 나는 그것을 긴 도끼라고 불렀고 몇 년 동안 나는 그것이 긴 도끼라고 확신했습니다)))) 다른 나라에서 그것이 마체테라는 것을 알기 전까지는)))).
의미있는 시퀀스는 이벤트가 아니라 다른 개념입니다. 전자는 정의가 없기 때문에 개념조차도 아닙니다.
따라서 의미있는 시퀀스를 생각하는 것은 불가능합니다.
정원에 장로 나무가 있고 키예프에 삼촌이 있습니다.
일상 생활에서는 괜찮지 만 무언가를 조사 할 때는 그렇지 않습니다.
"나는 사건을 수집하고 나뭇잎으로 감싼다고 생각합니다, 친애하는 전문가 여러분, 어떻게 생각하십니까?", 정의를 제공하거나 논리적 오류를 발견하거나 논리적 연결이 있는지 확인하라는 요청을 받았을 것입니다.
Maxim Dmitrievsky #: 의미 있는 시퀀스는 이벤트가 아니며 서로 다른 개념입니다. 첫 번째는 정의가 없기 때문에 개념조차도 아닐 가능성이 높습니다.
따라서 의미 있는 시퀀스를 생각하는 것은 불가능합니다.
정원에 장로 나무가 있고 키예프에 삼촌이 있습니다.
"나는 이벤트를 수집하고 나뭇잎으로 포장한다고 가정합니다. 감정가 여러분, 이것에 대해 어떻게 생각하십니까?" 정의를 요청하거나 논리적 오류를 찾거나 논리적 연결이 있는지 확인했을 것입니다.
의심 할 여지없이 정의의 엄격함은 연구에서 논리적 및 기타 오류의 수를 줄입니다)))))). 그러나 나는 다른 정의로 고통받는 사람들에게 범주화 될 필요가 없다고 생각합니다)))))) 일반적으로 Alexei는 동일한 데이터와 동일한 도구를 가지고 있으며 출력은 동일한 유형의 데이터입니다)))))
의심 할 여지없이, 정의의 엄격함은 연구에서 논리적 오류와 기타 오류의 수를 줄입니다))))). 하지만 다른 정의로 고통받는 사람들에게 범주화 할 필요는 없다고 생각합니다))))) 일반적으로 Alexey는 동일한 데이터와 동일한 도구를 가지고 있으며 출력은 동일한 유형의 데이터입니다)))))
잘 내면 그는 종교가 다를 수도 있지만 아무것도 바꾸지 않습니다)))))
순전히 논리적으로 실제 이벤트와 그의 지표 규칙의 연결조차 보지 못했기 때문에 이론의이 부분은 버릴 수 있습니다. 더 이상 무엇이 명확하지 않은지, 그 다음 연구는 무엇을 기반으로하는지 명확하지 않습니다.
좋아, 이것은 논리에 기반한 IMHO입니다. 더 이상 파고들고 싶지 않아요.
두 사람이 이벤트 기반 모델을 밀어붙이고 시계열 분류의 논리적 접근 방식을 폄하하고 있다는 사실에 압박감을 느낍니다. 저는 알아내려고 노력했고 문제가 머릿속에 있다는 것을 깨달았습니다.
Maxim Dmitrievsky #: 순전히 논리적으로 실제 이벤트와 그의 지표 규칙 사이에 어떤 연관성도 보지 못했기 때문에 이론의이 부분은 버릴 수 있습니다. 그 이상 무엇이 있는지, 연구가 무엇을 기반으로하는지 명확하지 않습니다.
좋아, 이것은 논리에 기반한 IMHO입니다. 더 이상 파헤치는 것은 더 이상 흥미롭지 않습니다.
두 사람이 이 이벤트 기반 모델을 밀어붙이고 시계열 분류의 논리적 접근 방식을 폄하하고 있다는 사실에 압박감을 느낍니다. 저는 알아내려고 노력했고 문제가 머릿속에 있다는 것을 깨달았습니다.
물론 추세 전 가격 행동은 이벤트가 아니지만 사람이 너무 지정하고 싶어서 그냥 평범한 계열이 아니라 계열의 이벤트입니다)))) 물론 추세 전 가격 행동은 이벤트가 아닙니다.) 물론 이것은 연구의 경계를 탐구하거나 적어도 용어에 익숙해지기 전에 자신의 세계를 만드는 가장 빠른 연구 방법은 아닙니다).
글쎄, 제 시간에 이벤트 공식화 시리즈 없이는있을 수 없습니다)))) 물론 추세 전 가격 행동은 이벤트가 아니지만 사람이 그것을 너무 많이 지정하고 싶어서 평범한 시리즈가 아니라 시리즈의 이벤트입니다))))) 물론 이것은 연구의 경계를 탐구하거나 적어도 용어에 익숙해지기 전에 자신의 세계를 만들기 위해 가장 빠른 연구 방법은 아닙니다).
단정적으로 판단하는 것은 주제에 대한 소통에 좋지 않다고 생각합니다. 깊이 들어가 보면, 달걀이 원인인지 닭이 결과인지 무엇이 주된지 알 수 없는 경우가 많습니다. 이벤트는 대상을 설명하지 않으며, 대상의 속성은 종종 어떤 원인-행동-사건의 결과입니다.
그러나 객체의 이름에는 일반적으로 그 속성이 포함되지 않습니다. 이름이 속성에 따라 순위가 매겨지지 않는 한 말이죠. 결국 객체는 그 속성으로 설명됩니다. 가격 계열은 틱의 형태로 일차적으로 설명되고 고정될 수 있는 유일한 객체입니다. 예측자, 클러스터, 퀀타 등은 이 데이터를 처리하는 일부 알고리즘 내부의 용어입니다.
일반적으로 데이터는 틱 가격, 시간 또는 틱 시퀀스 번호뿐이며 추가 필터나 평균은 데이터입니다. 이러한 데이터를 처리한 결과는 동일한 가격, 시간 또는 틱 또는 바의 일련 번호 또는 그 시퀀스입니다.
중요한 시퀀스라면 이벤트라고 부를 수 있습니다))))
마체테의 이야기가 떠오르긴 하지만요. 내가 그것을 보았을 때 나는 그것이 도끼라는 것을 몰랐고 나는 그것을 긴 도끼라고 불렀고 몇 년 동안 나는 그것이 다른 나라에서 도끼라는 것을 배울 때까지 긴 도끼라고 확신했습니다)))).
그러나 객체의 이름에는 일반적으로 그 속성이 포함되지 않습니다. 이름이 속성에 따라 순위가 매겨지지 않는 한 말이죠. 결국 객체는 그 속성으로 설명됩니다. 가격 계열은 틱의 형태로 일차적으로 설명되고 고정될 수 있는 유일한 객체입니다. 예측자, 클러스터, 퀀타 등은 이 데이터를 처리하는 일부 알고리즘 내부의 용어입니다.
일반적으로 데이터는 틱 가격, 시간 또는 틱 시퀀스 번호뿐이며 추가 필터나 평균은 데이터입니다. 이 데이터를 처리한 결과는 동일한 가격, 시간 또는 틱 또는 바의 일련 번호 또는 그 시퀀스입니다.
중요한 시퀀스인 경우 이벤트라고 부를 수 있습니다.)
마체테의 이야기가 생각나긴 하지만요. 나는 그것을 보았을 때 그것이 마체테인지 몰랐고, 나는 그것을 긴 도끼라고 불렀고 몇 년 동안 나는 그것이 긴 도끼라고 확신했습니다)))) 다른 나라에서 그것이 마체테라는 것을 알기 전까지는)))).
의미 있는 시퀀스는 이벤트가 아니며 서로 다른 개념입니다. 첫 번째는 정의가 없기 때문에 개념조차도 아닐 가능성이 높습니다.
의심 할 여지없이 정의의 엄격함은 연구에서 논리적 및 기타 오류의 수를 줄입니다)))))). 그러나 나는 다른 정의로 고통받는 사람들에게 범주화 될 필요가 없다고 생각합니다)))))) 일반적으로 Alexei는 동일한 데이터와 동일한 도구를 가지고 있으며 출력은 동일한 유형의 데이터입니다)))))
잘 내면 그는 종교가 다를 수도 있지만 아무것도 바꾸지 않습니다)))))
의심 할 여지없이, 정의의 엄격함은 연구에서 논리적 오류와 기타 오류의 수를 줄입니다))))). 하지만 다른 정의로 고통받는 사람들에게 범주화 할 필요는 없다고 생각합니다))))) 일반적으로 Alexey는 동일한 데이터와 동일한 도구를 가지고 있으며 출력은 동일한 유형의 데이터입니다)))))
잘 내면 그는 종교가 다를 수도 있지만 아무것도 바꾸지 않습니다)))))
순전히 논리적으로 실제 이벤트와 그의 지표 규칙 사이에 어떤 연관성도 보지 못했기 때문에 이론의이 부분은 버릴 수 있습니다. 그 이상 무엇이 있는지, 연구가 무엇을 기반으로하는지 명확하지 않습니다.
물론 추세 전 가격 행동은 이벤트가 아니지만 사람이 너무 지정하고 싶어서 그냥 평범한 계열이 아니라 계열의 이벤트입니다)))) 물론 추세 전 가격 행동은 이벤트가 아닙니다.) 물론 이것은 연구의 경계를 탐구하거나 적어도 용어에 익숙해지기 전에 자신의 세계를 만드는 가장 빠른 연구 방법은 아닙니다).
글쎄, 제 시간에 이벤트 공식화 시리즈 없이는있을 수 없습니다)))) 물론 추세 전 가격 행동은 이벤트가 아니지만 사람이 그것을 너무 많이 지정하고 싶어서 평범한 시리즈가 아니라 시리즈의 이벤트입니다))))) 물론 이것은 연구의 경계를 탐구하거나 적어도 용어에 익숙해지기 전에 자신의 세계를 만들기 위해 가장 빠른 연구 방법은 아닙니다).
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어느 정도 작동하는 시장 이론이나 시장 모델 또는 현지 시장 상황에 대한 모델을 구축하지 않고도 성공적인 알고리즘을 만들 수 있을까요?