Modèle de marché : débit constant - page 24
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Vous pouvez également compresser les doublons, mais ce n'est pas la question. Pour l'expérience en question, cela n'avait pas d'importance, le résultat de la compression de la différence sous forme d'entier serait à peu près le même. (En forme relative, pas absolue.)
D'ici:
Над этим пришлось поэкспериментировать. Сначала брал относительные изменения цен. Архиватор сжимал на 30%.
Puis j'ai essayé les changements de prix absolus (en pips) - l'archiveur a commencé à compresser de 60%.
De plus, il s'est avéré que si je localise les données sur les instruments financiers non pas par lignes, mais séquentiellement (la première, puis la deuxième, etc.), la compression augmente encore de 5%. Je n'ai pas fait d'autres expériences.
Il était important d'obtenir non seulement une représentation minimale des données, mais aussi une compression maximale.
D'où:
Il était important d'obtenir non seulement la représentation minimale des données, mais aussi la compression maximale.
C'est comme cette blague : "Je peux faire cent vingt expériences par heure, mais c'est nul...".
Qu'est-ce que la connaissance du taux de compression maximum vous a apporté ?
Tu réarranges les chiffres et la compression s'améliore, tu sais, comme moins d'informations...
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Les croisements seraient moins bien compressés parce qu'ils ont un plus grand écart et ne sont pas aussi filtrés que les majors. On pourrait penser qu'il y a plus d'informations dans les croix que dans les majors.
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Vous êtes des putains de pilotes pondéreux...
Je l'ai lu.
Lisez-le debout.
Maintenant, je cherche le Pinocchio intérieur.
Qu'est-ce que la connaissance du taux de compression maximal vous a apporté ?
J'ai réarrangé les chiffres et la compression s'est améliorée, comme s'il y avait moins d'informations...
L'"information" n'est pas réduite ou augmentée par la compression. Plus la compression est bonne, plus vous pouvez estimer avec précision la quantité d'"informations" contenues dans les données. Mais il s'agit toujours d'une estimation très approximative.
Les croisements seront moins bien compressés parce qu'ils ont un plus grand écart et ne sont pas aussi filtrés que les majors. Selon vos idées, il s'avérerait qu'il y a plus d'informations dans les croix que dans les majors.
Je n'ai pas compressé les croix, car cela n'aurait pas de sens, puisque toutes les "informations" sur les croix sont déjà contenues dans les "majors". Seuls les "majors" ont été compressés.
L'"information" n'est pas réduite ou augmentée par la compression. Plus la compression est bonne, plus la quantité d'informations contenues dans les données peut être estimée avec précision. Mais il s'agit toujours d'une estimation très approximative.
Si le brassage change l'estimation, qu'est-ce que vous estimez ? Il est évident que vous évaluez l'arrangement lui-même.
La meilleure conclusion pratique de vos expériences est de savoir dans quel ordre vous devez compresser les paires avec l'archiveur.
Si le brassage change l'évaluation, qu'est-ce que vous évaluez ? Il est évident que vous évaluez la formation elle-même. Peu importe ce que vous évaluez et ce que vous en tirez, mais pourquoi insistez-vous sur le fait que vous évaluez la quantité d'informations ? Où, dans vos expériences, y a-t-il la moindre allusion à cela ?
Plus les données compressées sont petites, plus elles sont proches de l'ensemble minimal. Y a-t-il quelque chose qui n'est pas clair ici ? Il est impossible de dépasser l'ensemble minimal. Il ne peut être approché que par une estimation plus précise.
Plus les données compressées sont petites, plus elles se rapprochent d'un ensemble minimal.
C'est assez clair ici, c'est tout simplement stupide.
C'est assez clair, c'est tout simplement stupide.
Qu'est-ce que c'est ?
Если от перестановки меняется оценка, то что ты оцениваешь? Очевидно ты оцениваешь саму расстановку.
? ??
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P.S. Comme il est difficile de l'assimiler, j'écris directement : c'est la clarification( !) Vous évaluez tout sauf l'information.