참가자의 첫 번째 질문은 첫 번째 가격 차이가 왜 고정되어 있습니까?입니다. 그러한 과정의 순간을 계산한 사람이 있습니까?
두 번째이자 더 중요한 질문은 여기 일부 사람들이 정지된 과정을 예측할 수 있다고 생각하는 이유입니다. 백색 잡음도 고정되어 있지만 예측할 수 없습니다. 믿지 않는 사람들을 위해 나는 과학적으로 증명할 수 있습니다. 그리고 이런 식으로 가능합니다. 백색 잡음이 예측 가능하다고 상상해보십시오. 그러면 수신기의 잡음은 문제가 되지 않습니다. 신호를 수신하기 전에 외부 및 내부 잡음에 대해 수신기를 보정한 다음 신호를 수신하는 순간 잡음 신호에서 외삽 잡음을 빼기 시작하여 깨끗한 신호를 얻습니다. 함께 특허출원서를 작성해 볼까요? :-)
나는 첫 번째 가격 차이에 대한 ACF를 계산하기 위해이 지표를 작성했습니다. 코드를 첨부합니다. 시간당 EURUSD 가격으로 실행했습니다. 결과는 우울합니다. 현재 차이와 이전 차이 간의 상관 관계는 0.01 미만입니다.
참가자의 첫 번째 질문은 첫 번째 가격 차이가 왜 고정되어 있습니까?입니다. 그러한 과정의 순간을 계산한 사람이 있습니까?
첫 번째 가격 차이는 고정적이지 않습니다. 그러나 일부 단순화된 모델의 프레임워크 내에서 고정된 것으로 간주할 수 있습니다. 많은 사람들이 첫 번째 가격 차이를 정규 분포로 간주한다고 제안합니다. 이는 완전히 정확하지 않지만 허용된 모델의 프레임워크 내에서 다시 허용될 수 있습니다. 예, 뚱뚱한 꼬리. 가격 증가분을 자유도가 4 또는 5인 t-분포로 모델링하는 작업이 있습니다. 비슷하게 보입니다. 특별한 감정가의 경우 - 안정적인 배포이지만 이미 비실용적입니다. 어쨌든 첫 번째와 세 번째 순간은 0이고 두 번째와 네 번째는 뭔가...
두 번째이자 더 중요한 질문은 여기 일부 사람들이 정지된 과정을 예측할 수 있다고 생각하는 이유입니다. 백색 잡음도 고정되어 있지만 예측할 수 없습니다. 믿지 않는 사람들을 위해 나는 과학적으로 증명할 수 있습니다.
문제는 "예측 가능한"이 무엇을 의미하는지입니다. 포럼의 맥락에서, 나는 우리가 이익을 내고 싶다고 생각합니다. 화이트 노이즈라는 거래 가능한 과정을 보여주면 나는 매우 빨리 부자가 될 것입니다. 내 생각에 거래 전략은 분명합니다. 우리는 가장자리에서 중심으로 거래합니다.
나는 누군지 모르겠어, 나는 오랫동안 처음으로 여기에 왔지만 모든 것이 절대적으로 옳다. 정지 상태는 프로세스를 예측 가능하게 만들지 않습니다.
나는 이미 임의의 프로세스로 돈을 버는 방법을 알아 냈습니다. :o) 균형이 고정된 프로세스가 되도록 예측 매개변수를 선택하면(임의의 경우임) 수익을 얻을 수 있습니다(원래 프로세스의 매개변수를 알고 있음). 우리는 극단적인 손실의 경우에 대비하여 전리품을 비축하고 최대한의 이익을 얻는 즉시(잔액의 RMS를 결정할 수 있음) - 시장을 떠나 다시 나타나지 않습니다.:o)
이곳에서 만나뵙게 되어 영광이기도 합니다. 여전히 스파이크와 시간을 사용하여 두뇌에 가까운 "사고 네트워크"를 만들려고 노력하고 있습니다. 그러나 지금까지는 단순한 대상 인식 외에는 아무 것도 작동하지 않습니다. 많은 사람들은 스파이크 네트워크가 기존 신경망에 비해 이점이 있는지 의심합니다. 그러나 이것은 별도의 토론 주제입니다.
gpwr>> : Первая разница случайного блуждания это белый шум. Если можете получить прибыль на белом шуме, то с таким же успехом можете получить такую же прибыль на случайно блуждающей цене, ЧТД
나는 화이트 노이즈가 될 거래 가능한 프로세스를 요청했습니다. 랜덤 워크의 첫 번째 차이점은 거래가 불가능한 프로세스이고 거래 가능한 프로세스는 워크 자체입니다. 그렇기 때문에 첫 번째 차이가 고정적이라는 것을 아는 것은 거래에 어떤 식으로든 도움이 되지 않습니다. 그리고 이것은 이론이 가득한 지역 축산업자가 어떤 식으로든 이해할 수 없지만 이해하지 못한 것입니다.
기간의 선택은 스펙트럼에 영향을 미치지 않아야 합니다. 특정 주파수 이상의 스펙트럼은 단순히 분석할 수 없습니다.
16페이지에서 같은 시간 간격인 480시간 동안 M1과 H1에 대한 스펙트럼을 제공했습니다. 스펙트럼은 근본적으로 다릅니다. 스펙트럼의 형태는 프로세스의 물리학과 잘 일치합니다. 1시간 동안 M1의 많은 추세가 시작되고 종료되었으며, 이는 서로 다른 시간대를 가진 투자자에 해당합니다. 이것은 아마도 VR의 비정상성의 주된 이유일 것입니다. 고정 푸리에 급수에 대해서는 귀하의 주장이 절대적으로 사실이어야 합니다.
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이 주파수 아래에서 스펙트럼은 동일합니다. 이 RF 부품이 필요합니까? 버려지는 것의 에너지가 상당히 크다면?
PSD를 평균화하는 방법이 있습니다. 동시에 기존 봉우리가 평균과 거의 다르지 않으면 평평한 곳입니다. 추세에서 주 전력은 피크에 집중되어야 합니다.
첫 번째 가격 차이는 고정적이지 않습니다. 그러나 일부 단순화된 모델의 프레임워크 내에서 고정된 것으로 간주할 수 있습니다.
상자 모델에서 매개변수 중 하나는 차수일 뿐입니다. 이 값은 모델 식별 중에 결정되며 0에서 n까지 다양합니다. Boxing은 대부분의 모델에서 이 매개변수가 2개를 넘지 않는다고 주장합니다. 그러나 차분 방정식의 계수에는 제한이 있습니다. Box에서 차이를 취하는 것과 관련된 모델의 계수는 과학이 아닌 경험에 의해 결정되며 결과 차이의 정상성을 달성할 필요가 없습니다.
나는 여기에 잠시 동안 오지 않았다. 방금 이 스레드를 발견했습니다. 흥미로운 토론.
참가자의 첫 번째 질문은 첫 번째 가격 차이가 왜 고정되어 있습니까?입니다. 그러한 과정의 순간을 계산한 사람이 있습니까?
두 번째이자 더 중요한 질문은 여기 일부 사람들이 정지된 과정을 예측할 수 있다고 생각하는 이유입니다. 백색 잡음도 고정되어 있지만 예측할 수 없습니다. 믿지 않는 사람들을 위해 나는 과학적으로 증명할 수 있습니다. 그리고 이런 식으로 가능합니다. 백색 잡음이 예측 가능하다고 상상해보십시오. 그러면 수신기의 잡음은 문제가 되지 않습니다. 신호를 수신하기 전에 외부 및 내부 잡음에 대해 수신기를 보정한 다음 신호를 수신하는 순간 잡음 신호에서 외삽 잡음을 빼기 시작하여 깨끗한 신호를 얻습니다. 함께 특허출원서를 작성해 볼까요? :-)
나는 첫 번째 가격 차이에 대한 ACF를 계산하기 위해이 지표를 작성했습니다. 코드를 첨부합니다. 시간당 EURUSD 가격으로 실행했습니다. 결과는 우울합니다. 현재 차이와 이전 차이 간의 상관 관계는 0.01 미만입니다.
참가자의 첫 번째 질문은 첫 번째 가격 차이가 왜 고정되어 있습니까?입니다. 그러한 과정의 순간을 계산한 사람이 있습니까?
첫 번째 가격 차이는 고정적이지 않습니다. 그러나 일부 단순화된 모델의 프레임워크 내에서 고정된 것으로 간주할 수 있습니다. 많은 사람들이 첫 번째 가격 차이를 정규 분포로 간주한다고 제안합니다. 이는 완전히 정확하지 않지만 허용된 모델의 프레임워크 내에서 다시 허용될 수 있습니다. 예, 뚱뚱한 꼬리. 가격 증가분을 자유도가 4 또는 5인 t-분포로 모델링하는 작업이 있습니다. 비슷하게 보입니다. 특별한 감정가의 경우 - 안정적인 배포이지만 이미 비실용적입니다. 어쨌든 첫 번째와 세 번째 순간은 0이고 두 번째와 네 번째는 뭔가...
두 번째이자 더 중요한 질문은 여기 일부 사람들이 정지된 과정을 예측할 수 있다고 생각하는 이유입니다. 백색 잡음도 고정되어 있지만 예측할 수 없습니다. 믿지 않는 사람들을 위해 나는 과학적으로 증명할 수 있습니다.
문제는 "예측 가능한"이 무엇을 의미하는지입니다. 포럼의 맥락에서, 나는 우리가 이익을 내고 싶다고 생각합니다. 화이트 노이즈라는 거래 가능한 과정을 보여주면 나는 매우 빨리 부자가 될 것입니다. 내 생각에 거래 전략은 분명합니다. 우리는 가장자리에서 중심으로 거래합니다.
나는 첫 번째 가격 차이에 대한 ACF를 계산하기 위해이 지표를 작성했습니다. 코드를 첨부합니다. 시간당 EURUSD 가격으로 실행했습니다. 결과는 우울합니다. 현재 차이와 이전 차이 간의 상관 관계는 0.01 미만입니다.
인사말! 만나서 반가워.
오래전에 일부 정상성 테스트를 통과했습니다.
나는 누군지 모르겠어, 나는 오랫동안 처음으로 여기에 왔지만 모든 것이 절대적으로 옳다. 정지 상태는 프로세스를 예측 가능하게 만들지 않습니다.
나는 이미 임의의 프로세스로 돈을 버는 방법을 알아 냈습니다. :o) 균형이 고정된 프로세스가 되도록 예측 매개변수를 선택하면(임의의 경우임) 수익을 얻을 수 있습니다(원래 프로세스의 매개변수를 알고 있음). 우리는 극단적인 손실의 경우에 대비하여 전리품을 비축하고 최대한의 이익을 얻는 즉시(잔액의 RMS를 결정할 수 있음) - 시장을 떠나 다시 나타나지 않습니다.:o)
이곳에서 만나뵙게 되어 영광이기도 합니다. 여전히 스파이크와 시간을 사용하여 두뇌에 가까운 "사고 네트워크"를 만들려고 노력하고 있습니다. 그러나 지금까지는 단순한 대상 인식 외에는 아무 것도 작동하지 않습니다. 많은 사람들은 스파이크 네트워크가 기존 신경망에 비해 이점이 있는지 의심합니다. 그러나 이것은 별도의 토론 주제입니다.
화이트 노이즈라는 거래 가능한 과정을 보여주면 나는 매우 빨리 부자가 될 것입니다. 내 생각에 거래 전략은 분명합니다. 우리는 가장자리에서 중심으로 거래합니다.
Первая разница случайного блуждания это белый шум. Если можете получить прибыль на белом шуме, то с таким же успехом можете получить такую же прибыль на случайно блуждающей цене, ЧТД
관측된 시계열(시간 프레임)의 샘플링 빈도와 관련하여
시간 프레임(시간 창) 선택 och. 시계열 스펙트럼에 큰 영향을 미치며,
그러나 바로 이 시간 프레임의 선택은 ... 취향의 문제입니다! :))) Shamansta 또는 예술을 원한다면! :)
시간 프레임을 선택하는 문제는 공식화할 수 없고 정의할 수 없기 때문입니다. 상인의 개인 취향.
그러나 스케일을 줄이면 주파수 범위가 통계를 복잡하게 만듭니다. 그림, 때문에 복잡하다
자세한 모습.
기간의 선택은 스펙트럼에 영향을 미치지 않아야 합니다. 특정 주파수 이상의 스펙트럼은 단순히 분석할 수 없습니다.
이 주파수 아래에서 스펙트럼은 동일합니다. 이러한 RF 부품이 필요합니까? 버려지는 것의 에너지가 상당히 크다면?
따라서, 예를 들어 일반 선형 회귀를 사용하여 많은 수의 n개 샘플에 대해 랜덤 워크의 RT를 외삽하면 높은 확률로 n개 샘플을 초과하는 외삽 결과는 직선 n *(p - 큐)
0 mo로 증분을 모델링하는 p=q를 사용하면 이 선은 x축(y=0)이 됩니다.
물론 p <> q이면 그림이 다릅니다. 직선은 x축에 대해 0이 아닌 경사각을 갖습니다.
그림에서 바로 그런 경우(p <> q) - "비대칭 보행"
제한 라인 n(pqe) 및 n(p-q+e) - 판독 수(n)의 증가에 따라 분산 증가
기간의 선택은 스펙트럼에 영향을 미치지 않아야 합니다. 특정 주파수 이상의 스펙트럼은 단순히 분석할 수 없습니다.
16페이지에서 같은 시간 간격인 480시간 동안 M1과 H1에 대한 스펙트럼을 제공했습니다. 스펙트럼은 근본적으로 다릅니다. 스펙트럼의 형태는 프로세스의 물리학과 잘 일치합니다. 1시간 동안 M1의 많은 추세가 시작되고 종료되었으며, 이는 서로 다른 시간대를 가진 투자자에 해당합니다. 이것은 아마도 VR의 비정상성의 주된 이유일 것입니다. 고정 푸리에 급수에 대해서는 귀하의 주장이 절대적으로 사실이어야 합니다.
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이 주파수 아래에서 스펙트럼은 동일합니다. 이 RF 부품이 필요합니까? 버려지는 것의 에너지가 상당히 크다면?
PSD를 평균화하는 방법이 있습니다. 동시에 기존 봉우리가 평균과 거의 다르지 않으면 평평한 곳입니다. 추세에서 주 전력은 피크에 집중되어야 합니다.
첫 번째 가격 차이는 고정적이지 않습니다. 그러나 일부 단순화된 모델의 프레임워크 내에서 고정된 것으로 간주할 수 있습니다.
상자 모델에서 매개변수 중 하나는 차수일 뿐입니다. 이 값은 모델 식별 중에 결정되며 0에서 n까지 다양합니다. Boxing은 대부분의 모델에서 이 매개변수가 2개를 넘지 않는다고 주장합니다. 그러나 차분 방정식의 계수에는 제한이 있습니다. Box에서 차이를 취하는 것과 관련된 모델의 계수는 과학이 아닌 경험에 의해 결정되며 결과 차이의 정상성을 달성할 필요가 없습니다.