분포의 두꺼운 꼬리에 대해 여러 번 들었지만 여전히 문제의 본질이 무엇인지 이해하지 못하고 막대 크기의 분포를 표시하는 표시기를 만들었습니다(차이 Close[i]- Close[i+1])를 별도의 것으로, 누군가가 클로즈 분포가 정상보다 좁은 이유를 설명할 것입니다.
표준 빨간색 선 분포 노란색 히스토그램.
글쎄, 실제로 만들어진 지표입니다. 원본 제목(Distribution_RNG_&_norm_test)
측정된 분포가 정규 분포에 가까워야 하는 이유는 무엇입니까? 여기 많은 사람들이 "반품"(차이) 분포를 사용하는 이유는 무엇입니까? 그러면 사용이 거의 불가능합니다. 정상적이고 정지된 모습을 하고 있다는 점은 무엇인가. 가격 분포를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 결국 이것은 흥미로운 주요 사항입니다.
측정된 분포가 정규 분포에 가까워야 하는 이유는 무엇입니까? 여기 많은 사람들이 "반품"(차이) 분포를 사용하는 이유는 무엇입니까? 그러면 사용이 거의 불가능합니다. 정상적이고 정지된 모습을 하고 있다는 점은 무엇인가. 가격 분포를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 결국 이것은 흥미로운 주요 사항입니다.
가격 시리즈는 고정적이지 않습니다.
저것들. 그 기대는 소치에서만 알려져 있습니다. 거기에서 그들은 단지 가격 분포를 사용합니다. 결과에 대해서는 여기에서만 쓰지 않습니다, 파충류.
측정된 분포가 정규 분포에 가까워야 하는 이유는 무엇입니까? 여기 많은 사람들이 "반품"(차이) 분포를 사용하는 이유는 무엇입니까? 그러면 사용이 거의 불가능합니다. 정상적이고 정지된 모습을 하고 있다는 점은 무엇인가. 가격 분포를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 결국 이것은 흥미로운 주요 사항입니다.
제 생각에는 가격이 1차 차액과 동일하고 완전 회수가 가능하므로 조사에 편리한 것을 사용하고,
그리고 vapche, 엄격하게 결함을 찾으려면 일련의 첫 번째 차이가 아니라 일련의 첫 번째 로그 차이(MO=0) 또는 차이 대신 비율(MO=1)을 입력으로 가져와야 합니다.
Bo kotir는 С1/С2 관계입니다. 즉, 원점에서 곱셈입니다(С1 * 1/С2).
다음과 같이 나타납니다.
영형! 내가 가진 모든 천재적인 아이디어는 때때로 발견됩니다. 훨씬 더 포로볼라처럼 보입니다. 노벨 위원회의 구독을 취소할 수도 있습니다. 음 .. 세르게이는 공동 저자로 적어야합니다 ....
그리고 vapche, 엄격하게 결함을 찾으려면 일련의 첫 번째 차이가 아니라 일련의 첫 번째 로그 차이(MO=0) 또는 차이 대신 비율(MO=1)을 입력으로 가져와야 합니다.
Bo kotir는 С1/С2 관계입니다. 즉, 원점에서 곱셈입니다(С1 * 1/С2).
연구 중인 BP 사이트에서 가격이 10% 이상 변경되면 이는 정확합니다. 환율 견적의 경우 항상 이러한 경우가 있으며 차액을 사용할 수 있습니다.
Urain 은 다음과 같아야 합니다(Peters의 것입니다).
엔, 20년 이상 일일 수익률
그럼에도 불구하고 우리 할머니는 Forex에서 울었습니다. 2009년 12월 1일에 mql 포럼에서 가격 시리즈의 랜덤 워크가 입증되었습니다. 아멘...
:) :)
연구 중인 BP 사이트에서 가격이 10% 이상 변경되면 이는 정확합니다. 환율 견적의 경우 항상 이러한 경우가 있으며 차액을 사용할 수 있습니다.
예, 거의 동의하지만 제안된 방식으로 포물선을 얻는 방법을 설명하십시오.
??
분포의 두꺼운 꼬리에 대해 여러 번 들었지만 여전히 문제의 본질이 무엇인지 이해하지 못하고 막대 크기의 분포를 표시하는 표시기를 만들었습니다(차이 Close[i]- Close[i+1])를 별도의 것으로, 누군가가 클로즈 분포가 정상보다 좁은 이유를 설명할 것입니다.
표준 빨간색 선 분포 노란색 히스토그램.
글쎄, 실제로 만들어진 지표입니다. 원본 제목(Distribution_RNG_&_norm_test)
측정된 분포가 정규 분포에 가까워야 하는 이유는 무엇입니까?
여기 많은 사람들이 "반품"(차이) 분포를 사용하는 이유는 무엇입니까? 그러면 사용이 거의 불가능합니다. 정상적이고 정지된 모습을 하고 있다는 점은 무엇인가.
가격 분포를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 결국 이것은 흥미로운 주요 사항입니다.
측정된 분포가 정규 분포에 가까워야 하는 이유는 무엇입니까?
여기 많은 사람들이 "반품"(차이) 분포를 사용하는 이유는 무엇입니까? 그러면 사용이 거의 불가능합니다. 정상적이고 정지된 모습을 하고 있다는 점은 무엇인가.
가격 분포를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 결국 이것은 흥미로운 주요 사항입니다.
가격 시리즈는 고정적이지 않습니다.
저것들. 그 기대는 소치에서만 알려져 있습니다. 거기에서 그들은 단지 가격 분포를 사용합니다. 결과에 대해서는 여기에서만 쓰지 않습니다, 파충류.
// 출장을 예약합니다. 그런 다음 알려주십시오.
다른 도시와 시골에서는 비용에 만족합니다. 첫 번째 차이점입니다.
측정된 분포가 정규 분포에 가까워야 하는 이유는 무엇입니까?
여기 많은 사람들이 "반품"(차이) 분포를 사용하는 이유는 무엇입니까? 그러면 사용이 거의 불가능합니다. 정상적이고 정지된 모습을 하고 있다는 점은 무엇인가.
가격 분포를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 결국 이것은 흥미로운 주요 사항입니다.
제 생각에는 가격이 1차 차액과 동일하고 완전 회수가 가능하므로 조사에 편리한 것을 사용하고,
IMHO에서 누적금액(가격)의 분포는 전혀 유용한 정보가 없습니다.