De la théorie à la pratique - page 1509
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Il est inacceptable de publier explicitement de la correspondance personnelle sans l'autorisation du correspondant.
au mieux, vous ne pouvez que faire référence à une source inconnue dans vos propres mots
Je n'ai pas pu résister... Il pardonnera... Il n'a pas été sur le forum depuis longtemps - il est probablement couché dans une poubelle. Il souffre de la faim et du froid... Nous devrions l'aider. Comment pouvons-nous ? Je suis nu comme un faucon, je peux à peine marcher jusqu'à l'usine...
Lorsque je regarde vos rangs parfaitement symétriques (je ne sais pas comment vous faites, mais peut-être que cela n'a plus d'importance), je me souviens des mots de Doc tirés d'une correspondance personnelle :
Parce que la distribution des gains de prix est symétrique, et cette distribution symétrique est préservée dans la fenêtre glissante.
C'est ce que j'ai besoin de réaliser sur le M15.
2018.04.17 00:57
La ligne jaune est une moyenne mobile avec une fenêtre de 100. Presque parfaitement plat.
Je repense (qu'il me pardonne de publier ces captures d'écran) et pleure amèrement - combien de personnes souffrantes, intelligentes et talentueuses le marché a dispersé dans différentes directions... Je ne peux même pas compter...
Et peut-être que le doc, au contraire, a trouvé ce qu'il cherchait et ne veut tout simplement plus communiquer avec nous, les pygmées ? C'est mieux comme ça.
Diminuer la taille du point du mouvement du prix avec une volatilité croissante, non ? La filtration fait la même chose que la vôtre, seulement lorsque la volatilité augmente, les ticks ne sont pas ajoutés du tout (ou très rarement) ?
Réduire la taille du point de variation du prix lorsque la volatilité augmente, non ? Le filtrage fait la même chose que le vôtre, seulement lorsque la volatilité augmente, les ticks ne sont pas ajoutés du tout (ou très rarement) ?
Tout ce sujet est à propos de ça.
Lorsque nous parlons de densité de probabilité incrémentielle, la première chose à laquelle nous prêtons attention, ce sont les queues lourdes, les valeurs aberrantes. Mais, en termes de mode opératoire, ce n'est pas l'essentiel - ce qui est important, c'est qu'il n'y ait pas d'asymétrie. La distribution doit être strictement symétrique pour toute taille d'échantillon significative.
Doc a pris mes données sur AUDCHF (je crains que ce ne soit qu'un échantillon chanceux), où les retours à tout moment forment une distribution symétrique, a entraîné le réseau dessus et il a commencé à produire des prévisions 100% précises (ou presque). Mais les données étaient des tics, bien qu'amincies... Il a été gêné par la propagation et la commission... Il a décidé de réaliser la même symétrie sur OPEN/CLOSE M15.
Hélas, l'histoire s'arrête là - ses traces ont été perdues. Nous ne savons pas s'il a résolu le problème - la transformation de la série initiale asymétrique d'incréments en une forme symétrique. Mais Koldun, en revanche, semble avoir résolu ce problème.
Tout ce sujet est à propos de ça.
Lorsque nous parlons de densité de probabilité incrémentielle, la première chose à laquelle nous prêtons attention, ce sont les queues lourdes, les valeurs aberrantes. Mais, en termes de MO, ce n'est pas l'essentiel - ce qui est important, c'est qu'il n'y ait pas d'asymétrie. La distribution doit être strictement symétrique pour toute taille d'échantillon significative.
Doc a pris mes données sur AUDCHF (je crains que ce ne soit qu'un échantillon chanceux), où les retours à tout moment forment une distribution symétrique, a entraîné le réseau dessus et il a commencé à produire des prévisions 100% précises (ou presque). Mais les données étaient des tics, bien qu'amincies... Il a été gêné par la propagation et la commission... Il a décidé de réaliser la même symétrie sur OPEN/CLOSE M15.
Hélas, l'histoire s'arrête là - ses traces ont été perdues. Nous ne savons pas s'il a résolu le problème - la transformation de la série initiale asymétrique d'incréments en une forme symétrique. Mais Koldun, en revanche, semble avoir résolu ce problème.
Il n'y a pas de problème pour le MO à faire simplement l'équilibrage des classes. Le problème est tout autre - le manque de régularité dans les incréments (lire - les cycles). On aurait pu mettre un terme à tout ça il y a un an ou plus. Mais au lieu de l'admettre, ils fusionnent en silence ou lancent des images sans signification.
Le point 2 garantit surtout la futilité, les participants au marché détruisent les schémas répétitifs qui pourraient être exploités.
D'un point de vue global - tout n'est que futilité, vanité et langueur). D'un point de vue plus terre à terre - étudier à travers le matstat exactement comment tout modèle est détruit (comment la non-stationnarité est organisée) peut être très utile.
Ce n'est pas un problème pour le ministère de la Défense - il suffit de procéder à l'équilibrage des classes. Le problème est tout autre : le manque de régularité dans les incréments (lire : les cycles). On aurait pu mettre un terme à tout ça il y a un an ou plus. Mais au lieu de l'admettre, ils fusionnent en silence ou lancent des images sans signification.
Peut-être bien... Je ne sais pas... Bien sûr, on ne peut que croire l'État. D'autre part, une personne dont le problème est résolu ne montrera jamais son état. Contradiction. Vous ne savez pas à qui faire confiance.
Peut-être bien... Je ne sais pas... Bien sûr, on ne peut faire confiance qu'à l'État. D'autre part, une personne dont le problème est résolu ne montrera jamais son état. Contradiction. On ne sait pas qui croire.
Cette croyance écrasante dans les théories du complot...
Cette croyance écrasante dans la théorie du complot...
Je peux seulement dire pour moi-même qu'en cas de symétrie constante de la densité de probabilité, sans valeurs aberrantes, les incréments forment une séquence aléatoire complètement stationnaire. Et de telles séries, selon Kolmogorov, peuvent être prédites.
Je peux seulement dire pour moi-même qu'en cas de symétrie constante de la densité de probabilité, sans valeurs aberrantes, les incréments forment une séquence aléatoire complètement stationnaire. Et de telles séries, selon Kolmogorov, peuvent être prédites.
De telles séries sont appelées résidus (lorsqu'elles ne contiennent pas d'informations utiles). Ils sont eux-mêmes bien sûr prévisibles, mais ils ne prédisent pas la série originale.