スルトノフ回帰モデル（SRM） - 市場の数学的モデルであると主張する。 - ページ 4

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yosuf:
フーリエも出るから待っててね。
googleはテレビとrsmの振動板について知っているから、それではないと思うんだ。
 
ivandurak:
価格系列を取り上げ、多項式、ニューラルネットワーク、またはフーリエで記述します。この系列をほぼすべての精度で記述するモデルが得られます。しかし、このモデルは次のバー、同じヘッドとテールを予測することはできません。おそらく、トレンドとフラットをその出現の初期段階で決定する市場状態モデルを構築する方が良いでしょう。市場状態もたくさんありますが、利益の観点からアプローチするとこのセットはおそらく5～10状態に限定されます。
何手も先の接線の挙動を完璧に予測したモデルの予測能力に、まだ納得がいかないのでしょうか。信じてください、タンジェントそのもの以外にそんなことができる関数はありませんし、RMSはそれを計算したのです。あなたがおっしゃる「多項式、ニューラルネットワーク、フーリエ」でも同じようなことをやってみてください。 タンジェントの挙動は、ニュースリリースに対する 価格反応と似ていませんか？
 
yosuf: フーリエも出るから待っててね。
以上、カプトフーリエ：ヨスフが 登場しました。
 
ivandurak:
magic model、google tvs、rsm vibratory plateについて読むためのリンクを投げてくれ、それではないと思う。
https://www.mql5.com/ru/articles/250
 

Yusufさん、あなたのモデルを使って、次の行に少なくとも10歩は続けてみてください。

101101100011101100011101100010010011100010011100010011101101100010010011100010011101101100

p.s. このシリーズはランダムではありません。アルゴリズムとシリーズの更なる数値は、皆さんの予想をいただいてから公開します。

 
anonymous:

Yusufさん、あなたのモデルを使って、次の行に少なくとも10歩は続けてみてください。

101101100011101100011101100010010011100010011100010011101101100010010011100010011101101100

p.s. このシリーズはランダムではありません。アルゴリズムやシリーズの更なる数値は、皆さんから予想をいただいてから公開します。

では、やってみましょう。

とりあえず最初の30ポイントについて。

 
Mathemat:
以上、カプトフーリエ：ヨスフが 登場しました。

フーリエパンツが エレガントなショートパンツに変身
 
Demi:

相関・回帰理論の基本的な前提はすべて、調査対象のデータが正規分布していることを前提としている。入力（価格）は正規分布をしているか？


分布の正規性・非正規性、また分布一般とどのような関係があるのでしょうか。
 
Integer:

正規性とか非正規性とか、分布にはどんな関係があるんだろう？

しがみつくな。男は正しい言葉を覚えた。達成感？達成すること。あとは、正しい組み合わせで、正しい場所に使うことです。大丈夫です。このままではいけない。
 
yosuf:
RMSは、転位ではなく、最も適切な依存関係を見つけることができます。
事実は昨日までのことを決定する...そして今でさえもない...。
明日がどうなるかなんて、わからないんだから )))...
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