De la teoría a la práctica - página 317

 
Alexander_K2:

Exactamente. Sinceramente, estoy sollozando ante la incondicional constatación de lo cerca que estamos del Grial.

Prepárate para que a los corredores no les guste el Grial. Es posible que quieras mantenerlo simple.

 
Alexander_K2:

Exactamente. Sinceramente, estoy sollozando ante la incondicional constatación de lo cerca que estamos del Grial.

Pensé que me estabas ignorando. ¿Incorrecto?)

Así se puede aislar un proceso (de un grupo de procesos) de interés del flujo de datos con cierta precisión.

Sólo que no es el hecho de que los procesos excluidos no afecten negativamente a los resultados en un gran intervalo de negociación.

Esto sólo puede averiguarse empíricamente, al menos mediante una prueba de historia.

 
Alexander_K2:

Exactamente. Sinceramente, estoy sollozando ante la incondicional constatación de lo cerca que estamos del Grial.

Siento que el vaso está rebosando.

No hagas ruido.

)

 

Es simplemente obvio que a medida que aumenta el orden del flujo Erlang, la distribución de los incrementos tiende a la distribución gaussiana.

Por ejemplo, con k=300, tenemos las siguientes estadísticas para los incrementos:

La serie temporal de incrementos tiene este aspecto:

Para predecir tales series, tomamos el trabajo del gran matemático ruso Kolmogorov (ver archivo adjunto) y obtenemos el Grial.

¡Eso es todo, señoras y señores!

 
Alexander_K2:

Es simplemente obvio que a medida que aumenta el orden del flujo Erlang, la distribución de los incrementos tiende a la distribución gaussiana.

Por ejemplo, con k=300, tenemos las siguientes estadísticas para los incrementos:

La serie temporal de incrementos tiene este aspecto:

Para predecir tales series, tomamos el trabajo del gran matemático ruso Kolmogorov (ver archivo adjunto) y obtenemos el Grial.

¡Eso es todo, señoras y señores!

¿Y en qué se basa para decidir que el movimiento de los precios es accidental?

Se equivoca.

 
Alexander_K2:

Es simplemente obvio que a medida que aumenta el orden del flujo Erlang, la distribución de los incrementos tiende a una distribución gaussiana.

Para predecir dichas series, tomamos el trabajo del gran matemático ruso Kolmogorov (ver archivo adjunto) y obtenemos el "Grial".

Si se elimina la información sobre la amplitud (precio) de la serie de BP y se equipara condicionalmente a 1 para todos los ticks, entonces se puede obtener algo gaussiano, que no se corresponde mucho con el BP original.

Sobre todo si se tiene en cuenta que la intensidad de los ticks es una función de los servidores que funcionan bajo carga.

La cuestión es si la intensidad del servidor del corredor indica que hay un cierto estado del mercado para que se pueda construir el"Grial" en él.

 
Renat Akhtyamov:

¿Y en qué te basas para decidir que el movimiento de los precios es aleatorio?

Se equivoca.

Eso es lo que hace que la mayoría (o la mayor parte) de los datos sean descartados. Definitivamente, un premio Schnobel))
 
Renat Akhtyamov:

¿Y en qué se basó para decidir que el movimiento de precios era accidental?

El precio no entra en consideración en absoluto))

 

Así es como resultó según Alexander, Erlang 30, Bid. Qué ecos: también en el lado derecho la desviación hacia el segundo pico, el histograma de Alexander es particularmente pronunciado. El exponente, si se toma desde el valor más alto, disminuye mucho más rápido. La serie está alineada con el tiempo de funcionamiento.

 
Alexander_K2:

Y es el contenido de estos flujos lo que sugiero que todos miren. En las devoluciones, para ser precisos.

¿Es posible explicar en términos humanos lo que se quiere decir aquí con la palabra "vuelve"?

Las citas se leen en intervalos de tiempo exponenciales - lo recuerdo.

¿Cómo se obtienen las devoluciones?

¿Cuál es su significado físico?

Razón de la queja: