수익률이 정상적인 법칙에 따라 분배된다고 순진하게 믿었던 단계는 로쉬 덕분에 이미 지나간 지 오래다. 네, 그리고 최근 Prival 은 한두 페이지 전에 여기에서 정규 분포가 지배하지 않는다는 것을 보여주는 사진을 게시했습니다. 여기서 수학은 분포의 중앙에 뚱뚱한 꼬리와 가장 날카로운 피크가 있는 더 복잡합니다.
수학, 문자의 차이를 무시하기에 충분합니다. 정규 분포를 사용하여 간단한 예를 보여 주었습니다. 당신이 정상에 만족하지 못한다면 그것을 가지고 당신이 필요로 하는 것으로, 당신의 건강을 위해 변형시키십시오. 적절한 방법이 있습니다. 다행스럽게도 데이터의 양을 통해 충분히 정확하게 이 작업을 수행할 수 있습니다.
비스톤 : 이제 다음 분기에서 "Elliotts"라고 부르고 확실히 입에서 거품으로 우리가 고전적인 5파동을 가지고 있다는 것을 증명할 것이며 진화하는 XYZ 복합 보정이 뒤따를 것입니다.
그럼 뭐야?
그러나 이것은 아주 좋은 질문입니다. 엘리엇 파동 법칙에 대한 아이디어가 있다면 엘리엇이 시장 심리학(즉, 확신, 의심, 투자자에 대한 두려움의 단계)을 기반으로 한다는 것을 알아야 합니다. 그러나 여기에 흥미로운 질문이 있습니다. 모든 미묘함을 지닌 인간 심리학은 무작위 숫자의 어리석은 정규 분포에서 어디에서 왔습니까? :)
당신 세대의 시그마는 무엇입니까? 이제 시리즈의 값이 중심(0)과 5개(!!!) 시그마 모듈로 차이가 나는지 확인하십시오. 많은가요? 가우스 법칙에 따르면 약 10000 * 0.0000006 < 0.01입니다. 저것들. 이러한 편차가 하나 이상 발생할 확률은 매우 낮습니다(얇은 꼬리임). 동시에 실제 데이터에는 10,000 중 약 20 개의 판독 값이 있습니다 (이미 확인 됨).
Mathemat, 당신은 또 나를 오해했다. 내 입장은 내가 단순 정규 분포(끔찍하고 꼬리가 가늘고 변칙적인 표본 구성원이 없음 등)를 취하고 시각적으로 실제 가격 계열과 매우 유사하다면 다음을 따르는 10,000개 항목의 표본을 취하면 실제 분포에 대한 정확도가 주어지면 결과는 훨씬 더 신뢰할 수 있습니다(필요한 만큼만). 비록 우리는 시각적인 차이를 보지 못할 것입니다.
필요한 정확도의 실제 분포에 대한 히스토그램을 만들고 이를 사용하여 교과서에서 정규 분포와 같이 균일 분포에서 동일한 분포를 인위적으로(수치적으로) 생성합니다. 그런 다음 필요한 합성 물질을 얻으려면 내 예를 반복하십시오.
1) [-1;1] 범위에서 정규 분포 법칙을 따르는 10,000개 값의 샘플을 생성합니다.
2) 이 선택을 일련의 수익으로 간주합니다.
3) 반품 시리즈를 통합하여 가격 시리즈 복원
4) 그래프를 작성합니다.
이제 다음 분기에서 "Elliotts"라고 부르고 확실히 입에서 거품으로 우리가 고전적인 5파동을 가지고 있다는 것을 증명할 것이며 진화하는 XYZ 복합 보정이 뒤따를 것입니다.
이제 문제는 결과가 완전히 엘리엇 파동 법칙 내에 있다면(통화 차트에서 관찰한 것과 결함을 찾거나 근본적인 차이점을 찾으려고 시도), TS 테스트를 위한 합성으로 적합하지 않은 이유는 무엇입니까?
너무 복잡하지만 동시에 매우 간단합니다 :)
수익률이 정상적인 법칙에 따라 분배된다고 순진하게 믿었던 단계는 로쉬 덕분에 이미 지나간 지 오래다. 네, 그리고 최근 Prival 은 한두 페이지 전에 여기에서 정규 분포가 지배하지 않는다는 것을 보여주는 사진을 게시했습니다. 여기서 수학은 분포의 중앙에 뚱뚱한 꼬리와 가장 날카로운 피크가 있는 더 복잡합니다.
이제 다음 분기에서 "Elliotts"라고 부르고 확실히 입에서 거품으로 우리가 고전적인 5파동을 가지고 있다는 것을 증명할 것이며 진화하는 XYZ 복합 보정이 뒤따를 것입니다.
수익률이 정상적인 법칙에 따라 분배된다고 순진하게 믿었던 단계는 로쉬 덕분에 이미 지나간 지 오래다. 네, 그리고 최근 Prival 은 한두 페이지 전에 여기에서 정규 분포가 지배하지 않는다는 것을 보여주는 사진을 게시했습니다. 여기서 수학이 더 어렵습니다.
그림뿐만 아니라 엄격한 수학적 증거가 있습니다.
이제 다음 분기에서 "Elliotts"라고 부르고 확실히 입에서 거품으로 우리가 고전적인 5파동을 가지고 있다는 것을 증명할 것이며 진화하는 XYZ 복합 보정이 뒤따를 것입니다.
로만 , 알겠습니다. 이것이 단지 변명이 아니라 진정한 차이임을 보여드리겠습니다.
당신 세대의 시그마는 무엇입니까? 이제 시리즈의 값이 중심(0)과 5개(!!!) 시그마 모듈로 차이가 나는지 확인하십시오. 많은가요? 가우스 법칙에 따르면 약 10000 * 0.0000006 < 0.01입니다. 저것들. 이러한 편차가 하나 이상 발생할 확률은 매우 낮습니다(얇은 꼬리임). 동시에 실제 데이터에는 10,000 중 약 20 개의 판독 값이 있습니다 (이미 확인 됨).
필요한 정확도의 실제 분포에 대한 히스토그램을 만들고 이를 사용하여 교과서에서 정규 분포와 같이 균일 분포에서 동일한 분포를 인위적으로(수치적으로) 생성합니다. 그런 다음 필요한 합성 물질을 얻으려면 내 예를 반복하십시오.
이제 그것은 분명해야합니다.
비스톤
당신이 생성 한 행에서 돈을 버는 것이 이론적으로 불가능하다는 사실에 개가 묻혀있는 것 같습니다.
비스톤
당신이 생성 한 행에서 돈을 버는 것이 이론적으로 불가능하다는 사실에 개가 묻혀있는 것 같습니다.