Dalla teoria alla pratica - pagina 1509
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È inaccettabile pubblicare esplicitamente la corrispondenza personale senza il permesso del corrispondente
nel migliore dei casi, si può solo fare riferimento a una fonte sconosciuta con le proprie parole
Non ho potuto resistere... Egli perdonerà... Non è stato sul forum per molto tempo - probabilmente giace in un bidone della spazzatura. Soffre la fame e il freddo... Dovremmo aiutarlo, come possiamo? Sono nudo come un falco, posso a malapena camminare fino alla fabbrica...
Quando guardo le tue file perfettamente simmetriche (non so come fai, ma forse non ha più importanza) mi vengono in mente le parole di Doc da una corrispondenza personale:
Perché la distribuzione dei guadagni di prezzo è simmetrica, e questa distribuzione simmetrica è conservata nella finestra scorrevole.
Qualcosa del genere è quello che devo ottenere su M15.
2018.04.17 00:57
La linea gialla è una media mobile con una finestra di 100. Quasi perfettamente piatto.
Ci ripenso (che mi perdoni per aver postato questi screenshot) e piango amaramente - quante persone sofferenti, intelligenti e di talento il mercato ha disperso in diverse direzioni... Non si può nemmeno contare...
O forse Doc, al contrario, ha trovato quello che cercava e semplicemente non vuole più comunicare con noi pigmei? È meglio così.
Diminuisce la dimensione in punti del movimento di prezzo con l'aumentare della volatilità, no? La filtrazione fa la stessa cosa della tua, solo che quando la volatilità aumenta le zecche non vengono aggiunte affatto (o molto raramente)?
Ridurre la dimensione del punto di movimento del prezzo quando la volatilità aumenta, no? Il filtraggio fa la stessa cosa del tuo, solo che quando la volatilità aumenta i tick non vengono aggiunti affatto (o molto raramente)?
Tutto questo argomento riguarda questo.
Quando parliamo di densità di probabilità incrementale, la prima cosa a cui prestiamo attenzione sono le code pesanti, gli outlier. Ma, in termini di MO, questa non è la cosa principale - ciò che è importante è che non ci sia asimmetria. La distribuzione deve essere strettamente simmetrica a qualsiasi dimensione significativa del campione.
Doc ha preso i miei dati su AUDCHF (temo che sia solo un campione fortunato), dove i ritorni in qualsiasi momento formano una distribuzione simmetrica, ha addestrato la rete su di essa e ha iniziato a produrre previsioni accurate al 100% (o quasi). Ma i dati erano zecche, anche se diradati... Era ostacolato dalla diffusione e dalla commissione... Ha deciso di realizzare la stessa simmetria su OPEN/CLOSE M15.
Ahimè, qui finisce la storia - le sue tracce si sono perse. Non sappiamo se ha risolto questo problema - la trasformazione della serie asimmetrica iniziale di incrementi in forma simmetrica. Ma Koldun, d'altra parte, sembra aver risolto questo problema.
Tutto questo argomento riguarda questo.
Quando parliamo di densità di probabilità incrementale, la prima cosa a cui prestiamo attenzione sono le code pesanti, gli outlier. Ma, in termini di MO, questa non è la cosa principale - ciò che è importante è che non ci sia asimmetria. La distribuzione deve essere strettamente simmetrica a qualsiasi dimensione significativa del campione.
Doc ha preso i miei dati su AUDCHF (temo che sia solo un campione fortunato), dove i ritorni in qualsiasi momento formano una distribuzione simmetrica, ha addestrato la rete su di essa e ha iniziato a produrre previsioni accurate al 100% (o quasi). Tuttavia, i dati erano zecche, anche se diradati... Era ostacolato dalla diffusione e dalla commissione... Ha deciso di realizzare la stessa simmetria su OPEN/CLOSE M15.
Ahimè, qui finisce la storia - le sue tracce si sono perse. Non sappiamo se ha risolto il problema - la trasformazione della serie asimmetrica iniziale di incrementi in forma simmetrica. Ma Koldun, d'altra parte, sembra aver risolto questo problema.
Non è un problema per MO fare semplicemente il bilanciamento delle classi. Il problema è ben diverso - la mancanza di regolarità negli incrementi (leggi - cicli). Questo avrebbe potuto essere messo un punto grasso come un anno o più fa. Ma loro, invece di ammetterlo - o si fondono in silenzio, o gettano in giro immagini senza senso.
Il punto 2 garantisce soprattutto l'inutilità, i partecipanti al mercato distruggono i modelli ripetitivi che potrebbero essere sfruttati
Da un punto di vista globale - tutto è futilità, vanità e languore) Da un punto di vista più terra-terra - studiare attraverso il matstat esattamente come qualsiasi modello viene distrutto (come la non stazionarietà è organizzata) può essere abbastanza utile.
Questo non è un problema per MoD - basta fare il bilanciamento delle classi. Il problema è ben diverso - la mancanza di regolarità negli incrementi (leggi: cicli). Questo avrebbe potuto essere messo a freno come un anno o più fa. Ma loro, invece di ammetterlo - o si fondono in silenzio o gettano in giro immagini senza senso.
Forse è così... Non so... Naturalmente, si può solo credere allo stato. D'altra parte, una persona con un problema risolto non mostrerà mai lo stato. Contraddizione. Non sai di chi fidarti.
Forse è così... Non so... Naturalmente, ci si può fidare solo dello Stato. D'altra parte, una persona con un problema risolto non mostrerà mai lo stato. Contraddizione. Non si sa a chi credere.
Questa schiacciante credenza nelle teorie del complotto...
Questa schiacciante credenza nella teoria della cospirazione...
Posso solo dire che in caso di simmetria costante della densità di probabilità, senza outlier, gli incrementi formano una sequenza casuale completamente stazionaria. E tali serie, secondo Kolmogorov, possono essere previste.
Posso solo dire che in caso di simmetria costante della densità di probabilità, senza outlier, gli incrementi formano una sequenza casuale completamente stazionaria. E tali serie, secondo Kolmogorov, possono essere previste.
Tali serie sono chiamate residui (quando non contengono alcuna informazione utile). Essi stessi sono ovviamente prevedibili, ma non predicono la serie originale.