理論から実践へ - ページ 707

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Novaja:

))

冗談じゃない。本当に、リテールFXに単一のコースがない場合、リアルFXにも単一のコースがないというのは、意味が分かりませんね。 何を聞いているのでしょうか？
 
Vladimir:
冗談じゃない。本当に、リテールFXに単一のコースがない場合、リアルFXにも単一のコースがないというのは、意味が分かりませんね。 何を聞いているのでしょうか？
そして、私はそれを得ることはありません......
 
Maxim Dmitrievsky:

解体は差異によって殺される、増分への移行、加法モデル。いくつかの成分が区別され、条件付きで安定している（トレンド、季節性、サイクル）。次に、ガーケムです。パターンがあれば見つかるので、テリバーに入る必要性はあまりないのです。

既製のモデルを使用する場合 - あなたは確かにに行く必要はありません、それはおそらく有害でさえある。でも、どうにかして少しモデルを変えたいと思うと、これがないと難しいんです。不均一分散性と持続性を調和させたモデルが欲しい）。

ところで、経済学者としてお聞きしたいのですが、中央銀行の政策（クリーピング・ペッグなど）について、一般論として何を読めばいいのでしょうか？

 
Novaja:

女の勘は関係ない。 BPがSBと「似ている」という兆候-病院の平均がある。ローソク足は、情報を失った状態で時間的に系列を量子化したもので、これ以上はない、他の方法で量子化できる。 ローソク足の分布は？- TFによって特性は変化しますし、情報が多少歪んでいることも忘れてはいけません。しかし、主な変化の傾向は追跡可能である。また、Erlangのフローによる系列整列は、部分的に情報の喪失を伴うが、この方法で得られた系列は、より大きな期間のTFとその特性において区別がつかないため、この方法に行き着いた。TFとティックは1つのコンポーネントの異なる面です。 断片性はランダムウォークに固有であり、BPにも固有です。この原理が変更されただけで、失われたわけではありません。例えば、風船は最初は圧縮されていますが、膨らませ始めると膨張する、これは具象的なことです。

女性の直感とはまさにこのこと......。女性は、まず人の話を聞いてから判断することができます。まず自分が正しいことを証明して、それからどうなるかを見る大人しい男性とは違います ))))

時系列の「研究」についての類似の話題はすべて、「動くものはすべて、動かないものは脇に追いやって、とにかく調べる」という、学校や大学の数学の装置を応用した1億 分の1の試みであることが問題なのです。))))

ZS: Google検索でr/φ-features ;)

 
Igor Makanu:

時系列の「研究」に関する類似のスレッドの問題は、これがまた学校や大学の数学的装置を「動くものすべてに適用し、動かないものは脇に追いやってとにかく調査する」という1 億分の1の試みであるということです。))))

月の下には新しいものはない。ちなみに、どちらもあなたの発言ではありません）。

しかし、私には非常に明確に思える のです。
 それだけでは、ちょっとした歴史の繰り返しに過ぎないのです。

 
Novaja:

女の勘は関係ない。 BPがSBと「似ている」という兆候-病院の平均がある。ローソク足は情報を失って時間経過とともに系列を量子化したもので、これ以上はない、他の方法で量子化すればよい。 ローソク足の分布は？- TFによって特性は変化しますし、情報が多少歪んでいることも忘れてはいけません。しかし、主な変化の傾向は追跡可能である。また、Erlangのフローによる系列整列は、情報の部分的な喪失を伴うが、この方法で得られた系列は、より大きな期間のTFとその特性から区別がつかないため、この方法に行き着いた。TFとティックは1つのコンポーネントの異なる面です。 断片性はランダムウォークに固有であり、BPにも固有です。この原理が変更されただけで、失われたわけではありません。風船を例にとると、最初は圧縮されていて、膨らませ始めると膨張する、これは比喩的なものです。


この「量子化」がポイントで、キャンドルはBPとSBを比較したくなるほどに量子化（この場合の「量子化」はティックフローに対しての汚い言葉です）しています...。例えば、ユークリッド自身がプロセスグラフを認識できないような方法で、正弦波を数値化することができるんだ。
 
Aleksey Nikolayev:

既製品のモデルを使うなら、もちろん突っ込む必要はなく、有害ですらあるでしょう。しかし、何らかの形でモデルを変えたい場合、これがないと難しい。不均一分散性と持続性を調和させたモデルが欲しい）。

ところで、経済学者としてお聞きしたいのですが、中央銀行の政策（クリーピング・ペッグなど）について、一般論として何を読めばいいのでしょうか？

金融と信用、ソビエト経済の例など、私はどんな経済学者なんだろう？

 
Martin Cheguevara:

このスレッドには優秀な人が多いので、いよいよ実践に移ってみませんか？) そして、集合知を活用するチャンスにしませんか？

なぜなら、次の100ページでこのアルゴリズムより劇的に優れたものが見つかるとは、99％思えないからです。

マルチタイムフレームにして、すべてのTFで最後のチャンネルの最新レベルを表示するようにすることもできますね。

でも、もうやってしまった...ロボットにはほとんど役に立たなかった。そのため、私はこのアイデアをあっさりと捨て、二度と使いませんでした。

私の予言「で」まで、残り79メッセージ（687ページより）。
 
Aleksey Nikolayev:

上に書いたように、すべては理論家、この場合はナッシュ均衡とその周辺のランダムな変動に帰結する。問題は、純粋に投機的な市場と、中央銀行のような主要なプレーヤーがいる市場は、全く異なるゲームであるということです。前者から後者へ、あるいは後者から前者へ移行する仕組みは不明である。

探す場所を間違えている、テレビの回廊が外に出してくれない...。

微分追跡ゲームでは、Theorverは（データ準備の）補助的な価値を持つかもしれないが、なくても大丈夫だ。

問題提起:

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そのようなタスクに遭遇したことはありますか？
 
Aleksey Nikolayev:

既製品のモデルを使うなら、もちろん突っ込む必要はなく、有害ですらあるでしょう。しかし、何らかの形でモデルを変えたい場合、これがないと難しい。不均一分散性と持続性を調和させたモデルが欲しい）。


うっ汗が出ます。

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