Статья знакомит читателя с моделями экспоненциального сглаживания, использующимися при краткосрочном прогнозировании временных рядов. Помимо этого затрагиваются вопросы, связанные с оптимизацией и оценкой результатов прогнозирования, приведены несколько примеров в виде скриптов и индикаторов. Статья будет полезной при первом знакомстве с принципами прогнозирования на базе моделей экспоненциального сглаживания.
This paper discusses some aspects of selecting and testing random and pseudorandom number generators. The outputs of such generators may be used in many cryptographic applications, such as the generation of key material. Generators suitable for use in cryptographic applications may need to meet stronger requirements than for other applications. In particular, their outputs must be unpredictable in the absence of knowledge of the inputs. Some criteria for characterizing and selecting appropriate generators are discussed in this document. The subject of statistical testing and its relation to cryptanalysis is also discussed, and some recommended statistical tests are provided. These tests may be useful as a first step in determining whether or not a generator is suitable for a particular cryptographic application. However, no set of statistical tests can absolutely certify a generator as appropriate for usage in a particular application, i.e., statistical testing cannot serve as a...
遊んでいて楽しいので、そのうちやります。
判で押したよう）ところで、ここでは、グリッドは（マーチンゲールに比べて）もう少し意味があるように思われる。例えば、小さな動きが継続しやすく、大きな動きが反転しやすい場合の効果を把握しようとすることができる。
なぜかみんなマーティンをポジションの平均化と呼ぶのに慣れていて、大抵は意味がなかったり、過剰に最適化されたりしている
ロットを固定したまま、グリッドを使用することができます。取引セット（エントリーポイントとエグジットポイント）が変われば、MOのための特徴空間での表現も変わる。ただ、この点は興味深い。
新しいデータで安定性の効果が現れるかどうかはわからない。そんな数式はないんですけどね。経験的に確認する。グリッドとマーティンは、「戦略の 数学」という点で根本的に違うのです。)のゲーム理論がお好きな方はどうぞ。
グリッドが必要なのは、「理想的」なタイミングより早く／遅く参入するリスクを分散するため、あるいは参入の「確実性」を割り引くためだけである。つまり、プラスのピラミッドのグリッドは、マイナスのピラミッドのアベレージと同じくらいに改善されるのです。
そして、マーチンは正確にすべてが数学に縛られている増加、と平均化の数学的に分離したタイプである（そこにエントリを考えると探す必要はありません、貧困はフィルターを作成します）、唯一の問題は、それが逆の動きに耐えることができますどのくらい、預金の厚さです。
メッシュについてですが、あなたのアイデアはとても気に入っています。私はIRを扱っている場合は、他の日、それは私に発生していない - なぜターゲット機能は、取引自体がそのような入力し、ピラミッドや平均化のために行くために最小リスクとして、トリッキーなMMといくつかのグリッドで作成することができるときに、別々の取引に依存する必要があります？エントリー戦略によってターゲットが異なることが、急に明らかになったのです。
グリッドとマーチンは、「戦略の 数学」という点で根本的に違うのです。)のゲーム理論がお好きな方はどうぞ。
グリッドが必要なのは、「理想的」なタイミングより早く／遅く参入するリスクを分散するため、あるいは参入の「確実性」を割り引くためだけである。つまり、プラスのピラミッドのグリッドは、マイナスのピラミッドのアベレージと同じくらいに改善されるのです。
そしてマーチンはまさに数学的に分離されたタイプで、その中ですべてが数学と結びついています（考えてエントリーを探す必要はありません、それは彼らがフィルターを考え出す貧困のためです）、そして唯一の問題は預金の厚さです、どのくらいそれが逆の動きに耐えることができますか？
メッシュについてですが、あなたのアイデアはとても気に入っています。私はIRを扱っている場合は、他の日、それは私に発生していない - なぜターゲット機能は、取引自体がそのような入力し、ピラミッドや平均化のために行くために最小リスクとして、トリッキーなMMといくつかのグリッドで作成することができる場合、別の取引に依存する必要があります？突然ですが、エントリー戦略によってターゲットが異なることが明らかになりました。
そう、ただのグリッドです。おそらくライトマーチンで)
ところで、ここでは、グリッドは（マーチンゲールに比べて）もう少し意味があるように思われる。例えば、小さな動きは継続しやすく、大きな動きは反転しやすいという効果を一緒に捉えてみてはいかがでしょうか。
MOが新しいデータに対してどのように一般化するかは、興味深いところです。理論的には、ノイズの影響を受けにくくなるはずです。
記事は人の心を豊かにする
まだ熱心な人はいない。仮説 - MOに精通する人ほど、フリーランスへの関心が低い ))
まだ誰も興味を持っていない。仮説 - MOに精通する人ほど、フリーランスへの関心が低い ))
上記を全部できる人は、ここに1.5人しかいないんです )
正直なところ、私は、人々が単純な手段、ラスケッチされた指標、最適化、および動作によって収益性の高いボット（例えば、市場のために）を作ることができるのか理解できません！私は、そのようなボット（例えば、市場）を作ることができます。
おそらく、サンプル数が多く、たまたま運が良かった人がいるのでしょう。
リンク先を見つけるまで、ビットレートを下げたラップのようなものです。
https://www.mql5.com/ru/forum/143224/page30#comment_3620287
https://www.mql5.com/ru/forum/143224/page30#comment_3620287
マルサグリアが自分の テストでダイオードラップノイズをテストしたのは1995年（そのノイズが入ったCD-ROMの発売日）で、NISTのテストスイートは2010年までさかのぼれる のです。でも、私はラッパーを信頼している。AESコンテストでも 優勝するだろう。）
もちろん、テストが認識できないような非ランダムなシーケンスをいつでも作ることができます。πの2進法のようなものを取るのが最も簡単です。とはいえ、私はツォスニコフに、これらのテストを研究することを勧めたいのです。）
マルサグリアがダイオードラップノイズをテストしたのは 1995年（そのノイズを収録したCD-ROMの発売日）で、NISTのテストセットは2010年にさかのぼります。でも、私はラッパーを信頼している。AESコンテストでも 優勝するだろう。）
もちろん、テストが認識できないような非ランダムなシーケンスをいつでも作ることができます。πの2進法のようなものを利用するのが最も簡単です。とはいえ、私はツォスニコフに、これらのテストを勉強することを勧めたい。どうすれば正弦波の束を市場に適合させることができるか、何年もアイデアを出し合うのではなく）。
ところで、シールズや残りの1000クラスを認識するために畳み込みネットが誇大広告を始めたとき、私はクールな実験について 読んだのを覚えています。
誰かが研究して、ほとんどどんな画像でも変えてしまう簡単なアルゴリズムを書き、このニューロンク（AlexNetか何か）をだましたのです。
しかも、その変化は目には全く見えないのですが、グリッドが崩れて、何か半ピクセルずれるなどしていたのです。