De la teoría a la práctica - página 1509
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en el mejor de los casos, sólo puede referirse a una fuente desconocida con sus propias palabras
No pude resistirme... Él perdonará... Hace tiempo que no entra en el foro, probablemente esté tirado en un cubo de basura. Está sufriendo hambre y frío... Deberíamos ayudarle. ¿Cómo podemos hacerlo? Estoy tan desnudo como un halcón, apenas puedo caminar hasta la fábrica...
Cuando miro tus filas perfectamente simétricas (no sé cómo lo haces, pero quizá ya no importe) me acuerdo de las palabras de Doc en una correspondencia personal:
Porque la distribución de las ganancias de los precios es simétrica, y esta distribución simétrica se conserva en la ventana deslizante.
Algo así es lo que necesito conseguir en el M15.
2018.04.17 00:57
La línea amarilla es una media móvil con una ventana de 100. Casi perfectamente plana.
Recuerdo (que me perdone por publicar estas capturas de pantalla) y lloro amargamente: cuánta gente sufrida, inteligente y con talento ha dispersado el mercado en diferentes direcciones... Ni siquiera puedo contar...
¿O tal vez Doc, por el contrario, encontró lo que buscaba y simplemente ya no quiere comunicarse con nosotros, los pigmeos? Es mejor así.
Disminuye el tamaño del punto del movimiento del precio con el aumento de la volatilidad, ¿no? La filtración hace lo mismo que la tuya, sólo que cuando aumenta la volatilidad no se añaden las garrapatas en absoluto (o muy raramente)?
Reducir el tamaño del punto del movimiento del precio a medida que aumenta la volatilidad, ¿no? El filtrado hace lo mismo que el tuyo, sólo que cuando la volatilidad aumenta los ticks no se añaden en absoluto (o muy raramente)?
Todo este tema trata de esto.
Cuando hablamos de la densidad de probabilidad incremental, lo primero a lo que prestamos atención es a las colas pesadas, los valores atípicos. Pero, en términos de MO, eso no es lo principal: lo importante es que no haya asimetría. La distribución debe ser estrictamente simétrica en cualquier tamaño de muestra significativo.
Doc tomó mis datos sobre el AUDCHF (me temo que es sólo una muestra afortunada), donde los retornos en cualquier momento forman una distribución simétrica, entrenó la red en ella y empezó a producir pronósticos 100% precisos (o casi). Pero los datos eran garrapatas, aunque adelgazadas... Se vio obstaculizado por la difusión y la comisión... Decidió conseguir la misma simetría en la M15 abierta/cerrada.
Por desgracia, aquí termina la historia: sus huellas se perdieron. No sabemos si ha resuelto el problema: la transformación de la serie asimétrica inicial de incrementos a la forma simétrica. Pero Koldun, en cambio, parece haber resuelto este problema.
Todo este tema trata de esto.
Cuando hablamos de la densidad de probabilidad incremental, lo primero a lo que prestamos atención es a las colas pesadas, los valores atípicos. Pero, en términos de MO, esto no es lo principal: lo importante es que no haya asimetría. La distribución debe ser estrictamente simétrica en cualquier tamaño de muestra significativo.
Doc tomó mis datos sobre el AUDCHF (me temo que es sólo una muestra afortunada), donde los retornos en cualquier momento forman una distribución simétrica, entrenó la red en ella y empezó a producir pronósticos 100% precisos (o casi). Pero los datos eran garrapatas, aunque adelgazadas... Se vio obstaculizado por la difusión y la comisión... Decidió conseguir la misma simetría en la M15 abierta/cerrada.
Por desgracia, aquí termina la historia: sus huellas se perdieron. No sabemos si ha resuelto el problema: la transformación de la serie asimétrica inicial de incrementos a la forma simétrica. Pero Koldun, en cambio, parece haber resuelto este problema.
Para MO no es un problema hacer simplemente el balance de las clases. El problema es muy diferente: la falta de regularidad en los incrementos (léase - ciclos). Esto se podría haber puesto un punto gordo como hace un año o más. Pero ellos, en lugar de admitirlo, se fusionan en silencio o lanzan imágenes sin sentido.
El punto 2 garantiza especialmente la inutilidad, los participantes en el mercado destruyen patrones repetitivos que podrían ser explotados
Desde un punto de vista global - todo es inutilidad, vanidad y languidez) Desde un punto de vista más realista - estudiar a través del matstat exactamente cómo se destruye cualquier patrón (cómo se dispone la no estacionalidad) puede ser bastante útil.
Esto no es un problema para el MdD - solo hay que hacer el balance de clases. El problema es muy diferente: la falta de regularidad en los incrementos (léase: ciclos). Esto se podría haber parado de golpe como hace un año o más. Pero ellos, en lugar de admitirlo, se fusionan en silencio o lanzan imágenes sin sentido.
Tal vez sea así... No sé... Por supuesto, sólo se puede creer al Estado. Por otro lado, una persona con un problema resuelto nunca mostrará el estado. Contradicción. No sabes en quién confiar.
Tal vez sea así... No sé... Por supuesto, sólo se puede confiar en el Estado. Por otro lado, una persona con un problema resuelto nunca mostrará el estado. Contradicción. Uno no sabe a quién creer.
Esta abrumadora creencia en las teorías de la conspiración...
Esta abrumadora creencia en la teoría de la conspiración...
Sólo puedo decir por mí mismo que en caso de simetría constante de la densidad de probabilidad, sin valores atípicos, los incrementos forman una secuencia aleatoria completamente estacionaria. Y tales series, según Kolmogorov, pueden predecirse.
Sólo puedo decir por mí mismo que en caso de simetría constante de la densidad de probabilidad, sin valores atípicos, los incrementos forman una secuencia aleatoria completamente estacionaria. Y tales series, según Kolmogorov, pueden predecirse.
Estas series se denominan residuales (cuando no contienen ninguna información útil). Por supuesto, son predecibles, pero no predicen la serie original.