Le marché est un système dynamique contrôlé. - page 116
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Non. Je vous ai donné la formule.
La façon dont vous envisagez cela n'est pas claire.
Le superexposant s(-t;n=1) est exactement le même que l'ordinaire exp(-t) :
Le superexposant s(-t;n=1) est exactement le même que l'ordinaire exp(-t) :
Je ne l'ai pas trouvé. De toute façon, c'est faux. Vrai 25% d'efficacité :) pas 130
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S'applique à chaque tracteur individuellement, et à l'équipe de tracteurs dans son ensemble.
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Je parlais de bien/mal - je parlais de ça aussi :
L'efficacité peut être définie de nombreuses façons différentes, en fonction des objectifs. Mais le principal est le "but". Comme objectif, une fonction cible, on peut considérer la croissance de l'équilibre, ou la croissance de l'équité, ou la croissance du cache, ou on peut considérer le taux de croissance de l'équilibre \equity \ cache .... etc. etc. --- c'est-à-dire définir une fonction maximisable. Au contraire, il est possible de considérer le temps nécessaire pour atteindre un niveau donné d'équilibre \ eviti \ cache comme une fonction cible, ou de se concentrer sur le drawdown ...... etc. etc. --- c'est-à-dire définir une fonction minimisable. En fonction de ce choix de cible fonctionnelle, l'efficacité sera déterminée. ( # )
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Quelle est la bonne façon de procéder ?
Si je comprends bien, il s'agit d'une sorte de fonction d'Excel. Lequel est-ce ? Je m'intéresse à la formule elle-même.
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S'applique à chaque tracteur individuellement, et à l'équipe de tracteurs dans son ensemble.
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Je parlais de bien/mal - je parlais de ça aussi :
L'efficacité peut être définie de nombreuses manières différentes, en fonction des objectifs. Mais le principal est le "but". Comme objectif, une fonction cible, on peut considérer la croissance de l'équilibre, ou la croissance de l'équité, ou la croissance du cache, ou on peut considérer le taux de croissance de l'équilibre \equity \ cache .... etc. etc. --- c'est-à-dire définir une fonction maximisable. Au contraire, il est possible de considérer le temps nécessaire pour atteindre un niveau donné d'équilibre \ eviti \ cache comme une fonction cible, ou de se concentrer sur le drawdown ...... etc. etc. --- c'est-à-dire définir une fonction minimisable. En fonction de ce choix de cible fonctionnelle, l'efficacité sera déterminée. ( # )
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Selon vous, quelle est la bonne façon de procéder ?
Au sens le plus général, l'efficacité est le rapport entre le résultat et les intrants ou ressources qui ont causé ce résultat. Comme le résultat principal est le bénéfice généré, il peut être considéré comme une option :
Efficacité = profit / (dépôt initial + réapprovisionnements)*100% = [fonds / (dépôt initial + réapprovisionnements) - 1]*100%.
J'ouvre une référence Excel et je vois :
s (t;n) = AND (t;n) = 1-HAMMARASP(t;n;1;1)
Je n'arrive pas à comprendre comment tu es arrivé à ça.
Je m'en souviens, cependant.
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Expliquer.
Au sens le plus général, l'efficacité est le rapport entre le résultat et les intrants ou ressources qui ont causé ce résultat. Comme le résultat principal est le bénéfice réalisé, il peut être considéré comme une option :
Efficacité = bénéfice / (dépôt initial + réapprovisionnement)*100%.
C'est ce qui ressort de la formule ci-dessus
1 - Et - Superexponent, le progéniteur de l'ensemble des exposants, se transformant en "notre" exposant e = 2.7181..... seulement à n = 1 ;
Par conséquent, je suis obligé d'admettre la possibilité de l'existence de l'ensemble des exposants, ce qui rencontrera un refus catégorique de la part des mathématiciens élevés à l'immuabilité du nombre e = 2.7181...
Donc, à partir de la distribution gamma, vous déduisez une multiplicité d'exposants ???
Rappelons que
J'ouvre une référence Excel et je vois :
Je n'arrive pas à comprendre comment tu es arrivé à ça.
Mais je me souviens que...
Expliquer.
H (t,t,n) = GAMMARASP(t/t;n;1;0) est la fonction de densité de la distribution Gamma ou la fonction de densité de la distribution Erlang ;
P (t,t,n) = GAMMARASP(t/t;n+1;1;1) est la fonction intégrale de la distribution Gamma ou la fonction intégrale de la distribution Erlang ;
ET (t,t,n) = GAMMARASP(t/t;n;1;1) est une fonction intégrale de la distribution Gamma ou une fonction intégrale de la distribution Erlang ;
B (t,t,n) =1 - GAMMARASP(t/t;n;1;1) est ce que j'appelle "fonction superexponentielle intégrale" ou "fonction de distribution exponentielle intégrale à deux paramètres .........", qui n'a pas été en circulation jusqu'à présent ; Elle se transforme en la distribution exponentielle bien connue lorsque n = 1.
Dans l'exemple superexponentiel ci-dessus, pour des raisons de simplicité, le cas t = 1 est donné.