ビッド、アスク、フリッパー、レベル、OI、季節性、セッションの時間や他の多くのボリュームとデリバティブ...ニュースリリース時間、ニュースの重要性、金利、同時刻の並行ペアの挙動など、基本的なパラメータを含めることができます。せっかくMOを使うのであれば、フルに使ってほしい。父と母が教えてくれた...」という歌のように。to explore, so explore!"))
レタグ・コノウ ビッド、アスク、フリッパー、レベルでの需給量、OI、季節性、セッション時間、その他多数とデリバティブ...ニュースリリース時間、ニュースの重要性、金利、同時刻の並行ペアの挙動など、基本的なパラメータを含めることができます。せっかくMOを使うのであれば、フルに使ってほしい。父と母が教えてくれた...」という歌のように。to explore, so explore!"))
自分を科学者かなんかだと思ってるのか？
紳士淑女の皆さんは、お金を稼ぐためのシステムを探しているだけなのです。
が、誰も、絶対に、作ることができない
科学者がある複雑なプロセスを理解しようとするとき......。
楽しい、掘り下げます...。
科学者が複雑なプロセスを理解しようとするとき、それをより単純な構成要素に分解して分析しようとする、それがスペクトル分析が生まれた理由です。科学者ごっこをしてみよう）、あまり成功したとは言えないが。価格をよりシンプルな構成要素に分解する方法を考えました。私の分解には加法性がなく、それは悪いことですが、それでも価格を別の角度から見るのは面白いことです．
そこで、終値と ボラティリティ（高値-安値）が必要になります。
価格の上昇幅が前回より高ければ「1」、低ければ「-1」というように、価格を条件付きバイナリに変えてみましょう。
Rコード
バイナリープライスを取得します
を累積して、価格と比較することができます。
あまり見えませんが）それでは、シリーズにボラティリティを追加してみましょう。
すでに良くなっている...
アイデア...
IDEA 1
このように、ほとんどすべての「天気」は、「二値」の価格方向ではなく、「スケジュール内」のボラティリティによって決定されるのである。要は、ボラティリティは季節性が顕著で、比較的予測しやすいので、通常の価格よりも構造的に簡単なバイナリー価格を予測すればよく、あとは単純に予測を組み合わせて完全な予測を得ることができる......ということです。
IDEA 2
もし、価格をバイナリーとボラティリティーに分解し、ボラティリティーを正規化し、それらを足し合わせれば、あるいは正規化せずにMOに与えれば、理論的には、再現性が高まるので、より良い汎化能力を得られるはずです。
IDEA 3
分解することで、遅延を失うことなく、価格を滑らかにすることができます。価格を分解し、ボラティリティと価格を別々に補間（ストレッチ）して、足し算することができる
IDEA 4
価格とクラスタのボラティリティを分解し、クラスタの自由度を10クラスタ（州）に減らし、つまり標準化し、標準化したボラティリティを足し戻すことができる。
複雑なプロセスを構成要素に分解するという提案は、非常に合理的です。そういうことなんです。でも、構成員が少ないんですね。デリバティブを含む多くの市場パラメーターがあり、研究に加えることができる。あなたは、MOという強力なツールを手に入れましたMOの力を借りて、統計的なパターンを探す、一貫した論理的なパラメトリックシステムを構築してみてはいかがでしょうか。
初期状態では、tick series、bid asc、tick timeの3つのパラメータがあります。その他のパラメータは、この3つから導き出される。間引き、平均化。そして、多くの人の
初期状態では、tick series、bid asc、tick timeの3つのパラメータがあります。その他のパラメータは、この3つから導き出される。間引き、平均化。そして、多くの人の
ビッド、アスク、フリッパー、レベルでの需給量、OI、季節性、セッション時間、その他多数とデリバティブ...ニュースリリース時間、ニュースの重要性、金利、同時刻の並行ペアの挙動など、基本的なパラメータを含めることができます。せっかくMOを使うのであれば、フルに使ってほしい。父と母が教えてくれた...」という歌のように。to explore, so explore!"))
基本的な外部パラメータは、デジタル化という課題がまだ解決されていないため、ここでは考えていない。超小型であるニュースの重要性は別として、その他の市場の特性やパラメータの提示は今のところ見られない、どこかで開発中のものがあるらしいが、使われてはいないようである。話題のニュースから。AIは、敵国の状態に関する情報を考慮し、行動の戦術を練る。社会、市場、国の状態に関するデータをデジタル化する作業は、別の仕事です。
私たちは、特に面白い問題が解決され始めたら、それに興味を持つだけです。
基本的な外部パラメータは、デジタル化という課題がまだ解決されていないため、ここでは考えていない。超小型であるニュースの重要性は別として、その他の市場の特性やパラメータの提示は今のところ見られない、どこかで開発中のものがあるらしいが、使われてはいないようである。話題のニュースから。AIは、敵国の状態に関する情報を考慮し、行動の戦術を練る。社会、市場、国の状態に関するデータをデジタル化するという課題は、また別のものです。
問題が解決し始めるタイミングは、どのように判断するのですか？