적어도 "분"에는 "일"과 다르게 거래해야 한다는 사실에서 진행합니다. 완전히 다른 것들. 또한 Pastekhov의 통계를 고려하면 H가 증가함에 따라 Nvolatility도 변하는 것을 볼 수 있습니다. 이것은 눈에 띄지 않지만 추세는 볼 수 있습니다. 효로 돌아가서 인터넷에 대한 다양한 연구에서 로그-로그 플롯이 자기 유사성과 마찬가지로 엄격하게 직선을 형성하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 프랙털 이론에 찬성하지 않는 동일한 결과입니다. 이 모든 것을 근본적인 위치에서 보면 시장에서 발생하는 프로세스는 글로벌 및 "고빈도" 프로세스입니다. 서로 다르고 다른 자본 그룹이 참여합니다. 따라서 자기 유사성에 대한 유일한 주장, 즉 서로 다른 시간대에 있는 차트의 유사성은 겉보기와 달리 지지할 수 없다는 것입니다. 간단히 말해서 여기 있습니다.
동시에 저는 개인적으로 효의 무익함을 이야기하는 것이 아니라 전혀 아닙니다. 나는 이론이 일관성이 없거나 제한된 통로에서 일관성이 있다는 것을 말하고 혜 자신은 이것에 대한 책임이 없습니다.
적어도 "분"에는 "일"과 다르게 거래해야 한다는 사실에서 진행합니다. 완전히 다른 것들. 또한 Pastekhov의 통계를 고려하면 H가 증가함에 따라 Nvolatility도 변하는 것을 볼 수 있습니다. 이것은 눈에 띄지 않지만 추세는 볼 수 있습니다. 효로 돌아가서 인터넷에 대한 다양한 연구에서 로그-로그 플롯이 자기 유사성과 마찬가지로 엄격하게 직선을 형성하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 프랙털 이론에 찬성하지 않는 동일한 결과입니다. 이 모든 것을 근본적인 위치에서 보면 시장에서 발생하는 프로세스는 글로벌 및 "고빈도" 프로세스입니다. 서로 다르고 다른 자본 그룹이 참여합니다. 따라서 자기 유사성에 대한 유일한 주장, 즉 서로 다른 시간대에 있는 차트의 유사성은 겉보기와 달리 지지할 수 없다는 것입니다. 간단히 말해서 여기 있습니다.
지원하고 싶습니다. 이전 글에서 다른 스레드에서 공진 주파수 측면에서 한 시간대의 인용은 하나이고 다른 시간대의 인용은 완전히 다르다는 것을 증명하려고 했습니다.
프랙탈을 기억하면 알고리즘적으로 서로를 얻습니다. Cotyrs는 서로에게서 얻어지지만 이러한 변형은 자기 유사성을 목표로하지 않습니다. 더 높은 시간대를 선택하고 그 중에서 수치를 선택하면 더 낮은 기간에서 동일한 수치를 찾을 수 있습니까? 반드시 그런 것은 아니며 이 특정 시간 간격에는 없을 가능성이 높습니다. 다른 세그먼트에서 - 아마도 우리가 할 수 있을 것입니다.
다른 시간대에 작업하는 TS는 동일한 수치를 찾습니다. 하지만 어디에서? 어딘가에. 다른 시간대의 인용문에 동일한 수치가 있지만 관련 항목이 아닙니다. TS에서 찾은 이 수치들 사이에는 자기 유사성과 관련이 없는 구간이 존재한다. 그러한 "자기 유사성"이 인용의 확률을 정당화할 수 있습니까? 그건 그렇고, 나는 Maldenbrot 등의 아이디어를 사용하는 TS를 보지 못했습니다.
예, 의심이 있습니다. 최소한 "분"에는 "일"과 다르게 거래해야 한다는 사실에 따라 진행합니다. 완전히 다른 것들. 또한 Pastekhov의 통계를 고려하면 H가 증가함에 따라 Nvolatility도 변하는 것을 볼 수 있습니다. 이것은 눈에 띄지 않지만 추세는 볼 수 있습니다. 효로 돌아가서 인터넷에 대한 다양한 연구에서 로그-로그 플롯이 자기 유사성과 마찬가지로 엄격하게 직선을 형성하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 프랙털 이론에 찬성하지 않는 동일한 결과입니다. 이 모든 것을 근본적인 위치에서 보면 시장에서 발생하는 프로세스는 글로벌 및 "고빈도" 프로세스입니다. 서로 다르고 다른 자본 그룹이 참여합니다. 따라서 자기 유사성에 대한 유일한 주장, 즉 서로 다른 시간대에 있는 차트의 유사성은 겉보기와 달리 지지할 수 없다는 것입니다. 간단히 말해서 여기 있습니다. 동시에 저는 개인적으로 효의 무익함을 말하는 것이 아니라 전혀 아닙니다. 나는 이론이 일관성이 없거나 제한된 통로에서 일관성이 있다는 것을 말하고 혜 자신은 이것에 대해 책임이 없습니다.
faa1947 에
지원하고 싶습니다. ...
동료 여러분, 조금 더 조심하십시오. 나는 이미 이 스레드에서 이것에 대해 썼습니다. 인용 프로세스는 자체 유사하지 않습니다. 실제로는 전혀 발생하지 않으며 문자 그대로 우연히 발생하는 지역은 규모가 매우 좁습니다. 실제 사용 = 0. 그리고 VA 형태의 넌센스는 훨씬 덜하고 TA도 작동하지 않았으며 작동하지 않을 것입니다.
그러나 FA를 자세히 살펴보면 모든 종류의 상관 적분, 정보 차원, 엔트로피, 특이점 등을 선택한 후 (알다시피 나입니다 - 나는 지성을 "누릅니다" :o)))) + 약간의 낙관론, 그러면 하나의 매우 중요한 결론에 도달할 수 있습니다. 견적은 매우 복잡한 과정이지만 무작위가 아닙니다(!!!!). 이 과정은 시끄럽지 않고 우리가 보는 바와 같습니다. 그러나 매우 복잡합니다(!!!)
그러나 너무 복잡해서 인용문으로 직접 작업하는 것은 의미가 없습니다. 그러한 수학적 장치는 없습니다. 따라서 단순화하고 일부 변환을 도입하고 이미 작업을 수행해야 합니다(내가 하고 싶은 것). 그것은 일종의 명백하지만 그다지 명확하지 않습니다. 변환 방법입니다. 그리고 필터링 자체가 여기에 적합하지 않을 것입니다.
"패턴"이라는 용어는 더 넓은 의미로 고려되어야 한다고 생각합니다. 나는 패턴에 대한 내 자신의 정의를 제공하려고 노력할 것이다.
패턴 - 형성 후 "수사 패턴"을 따르는 "인과적 패턴"으로 나뉩니다. VR 세그먼트는 동일한 패턴을 형성하면서 다른 수의 기본(분할할 수 없는) 시간 세그먼트(막대/틱)를 포함할 수 있습니다. 동일한 패턴의 경우 모양이 크게 다를 수 있습니다. 가장 가까운 비유는 기하학적 모양인 다각형입니다. 따라서 삼각형의 변을 변경하지 않으면 퇴화되는 경우를 제외하고 삼각형으로 유지됩니다.
다른 TF는 고유한 패턴을 형성합니다. 이것은 자기 유사성이 아니며 프랙탈도 아닙니다. 패턴은 지속적으로 형성되며 BP의 분할할 수 없는 모든 부분에 존재합니다.
다소 혼란스럽지만 다른 정의는 없지만 내가 고수하는 원칙이 있습니다. 내 생각에 내가 제시한 정의에서 패턴은 상관관계 및 기타 통계 방법으로 조사할 수 없으며 일반적으로 특성 패턴의 공식을 분석적으로 도출하는 것은 불가능할 것입니다. 다른 한편, 내가 말했듯이 각 TF에는 서로 의존하지 않는 고유한 패턴이 있습니다. 다른 TF에 있는 패턴의 다른 조합은 다르지만 현재로서는 조사 패턴을 제공합니다. 만화경이나 눈송이 그림과 같지만 패턴의 수는 무한하지만 "불가능한" 패턴의 출현을 배제합니다. 즉, 패턴 집합과 다른 집합이 있습니다.
이 모든 것으로부터 서로 다른 TF에서 패턴을 동시에 분석해야 합니다. 이것은 이산 신호만 제공하는 Three Screen Method와 다릅니다. Flowing Patterns의 방법 (마지막으로 내 방법의 이름이 나타남)은 시간에 따라 연속적인(조사된 VR에서 가능한 가장 작은 이산화로) 신호를 제공합니다.
아마도 이 분야의 주요 전문가들이 내 고려 사항을 유용하게 생각하고 합리적인 방향으로 안내할 것입니다. 나는 이 스레드에서 사회적 사고의 발전을 흥미롭게 지켜보고 있지만, 내 생각에는 Hirst와 유사한 평가 방법이 막다른 골목에 있지만 이것은 나의 IMHO입니다.
몇 가지 비슷한 생각:
faa1947 :
다른 시간대의 인용문에는 동일한 수치가 있지만 이는 관련이 없습니다. TS에서 찾은 이 수치들 사이에는 자기 유사성과 관련이 없는 구간이 존재한다. 그러한 "자기 유사성"이 인용의 확률을 정당화할 수 있습니까? 그건 그렇고, 나는 Maldenbrot 등의 아이디어를 사용하여 TS를 보지 못했습니다.
여러분, 여기서 자기 유사성에 대한 믿음이 어디에서 오는지 명확하지 않습니까? 그녀는 무엇을 기반으로합니까?
뭐가 문제 야 ? 당신은 의심합니까? 그리고 무엇에 근거한 의심입니까?
여기서 자기 유사성은 아마도 다른 샘플링 비율의 차트에서 악명 높은 패턴의 유사성으로 간주되어야 합니다(대략적으로 말하면, 월간 TF에서 일종의 트랙터를 찾을 수 있지만 다른 가격 증분 - 분, 5분, 등.)
그러나 두 번째 것(분 등)이 더 오래된 것으로 판명되면(월간 포함) 환상은 매우 설득력이 있어야 합니다 ...
;)
뭐가 문제 야 ? 당신은 의심합니까? 그리고 무엇에 근거한 의심입니까?
예, 의심이 있습니다.
적어도 "분"에는 "일"과 다르게 거래해야 한다는 사실에서 진행합니다. 완전히 다른 것들. 또한 Pastekhov의 통계를 고려하면 H가 증가함에 따라 Nvolatility도 변하는 것을 볼 수 있습니다. 이것은 눈에 띄지 않지만 추세는 볼 수 있습니다. 효로 돌아가서 인터넷에 대한 다양한 연구에서 로그-로그 플롯이 자기 유사성과 마찬가지로 엄격하게 직선을 형성하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 프랙털 이론에 찬성하지 않는 동일한 결과입니다. 이 모든 것을 근본적인 위치에서 보면 시장에서 발생하는 프로세스는 글로벌 및 "고빈도" 프로세스입니다. 서로 다르고 다른 자본 그룹이 참여합니다. 따라서 자기 유사성에 대한 유일한 주장, 즉 서로 다른 시간대에 있는 차트의 유사성은 겉보기와 달리 지지할 수 없다는 것입니다. 간단히 말해서 여기 있습니다.
동시에 저는 개인적으로 효의 무익함을 이야기하는 것이 아니라 전혀 아닙니다. 나는 이론이 일관성이 없거나 제한된 통로에서 일관성이 있다는 것을 말하고 혜 자신은 이것에 대한 책임이 없습니다.
아마도 환상에 있거나 무언가를 찾을 수 있습니다 ...
1분 동안의 거래는 저처럼 정말 "중요한" 움직임의 할당을 요구할 뿐만 아니라, 다른 모든 추정치는 비교 가능한(또는 더 큰) 척도로 평준화될 것입니다. ) 확산...
;)
Cantor의 먼지 는 원칙적으로 모든 확장 가능한 세그먼트에 적용될 수 있습니다.
다른 정확도로 Galton 카네이션을 운전하는 것뿐만 아니라 2 자, 3, 4 및 현재 5 ...
임호.
;)
예, 의심이 있습니다.
적어도 "분"에는 "일"과 다르게 거래해야 한다는 사실에서 진행합니다. 완전히 다른 것들. 또한 Pastekhov의 통계를 고려하면 H가 증가함에 따라 Nvolatility도 변하는 것을 볼 수 있습니다. 이것은 눈에 띄지 않지만 추세는 볼 수 있습니다. 효로 돌아가서 인터넷에 대한 다양한 연구에서 로그-로그 플롯이 자기 유사성과 마찬가지로 엄격하게 직선을 형성하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 프랙털 이론에 찬성하지 않는 동일한 결과입니다. 이 모든 것을 근본적인 위치에서 보면 시장에서 발생하는 프로세스는 글로벌 및 "고빈도" 프로세스입니다. 서로 다르고 다른 자본 그룹이 참여합니다. 따라서 자기 유사성에 대한 유일한 주장, 즉 서로 다른 시간대에 있는 차트의 유사성은 겉보기와 달리 지지할 수 없다는 것입니다. 간단히 말해서 여기 있습니다.
지원하고 싶습니다. 이전 글에서 다른 스레드에서 공진 주파수 측면에서 한 시간대의 인용은 하나이고 다른 시간대의 인용은 완전히 다르다는 것을 증명하려고 했습니다.
프랙탈을 기억하면 알고리즘적으로 서로를 얻습니다. Cotyrs는 서로에게서 얻어지지만 이러한 변형은 자기 유사성을 목표로하지 않습니다. 더 높은 시간대를 선택하고 그 중에서 수치를 선택하면 더 낮은 기간에서 동일한 수치를 찾을 수 있습니까? 반드시 그런 것은 아니며 이 특정 시간 간격에는 없을 가능성이 높습니다. 다른 세그먼트에서 - 아마도 우리가 할 수 있을 것입니다.
다른 시간대에 작업하는 TS는 동일한 수치를 찾습니다. 하지만 어디에서? 어딘가에. 다른 시간대의 인용문에 동일한 수치가 있지만 관련 항목이 아닙니다. TS에서 찾은 이 수치들 사이에는 자기 유사성과 관련이 없는 구간이 존재한다. 그러한 "자기 유사성"이 인용의 확률을 정당화할 수 있습니까? 그건 그렇고, 나는 Maldenbrot 등의 아이디어를 사용하는 TS를 보지 못했습니다.
예, 의심이 있습니다.
최소한 "분"에는 "일"과 다르게 거래해야 한다는 사실에 따라 진행합니다. 완전히 다른 것들. 또한 Pastekhov의 통계를 고려하면 H가 증가함에 따라 Nvolatility도 변하는 것을 볼 수 있습니다. 이것은 눈에 띄지 않지만 추세는 볼 수 있습니다. 효로 돌아가서 인터넷에 대한 다양한 연구에서 로그-로그 플롯이 자기 유사성과 마찬가지로 엄격하게 직선을 형성하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 프랙털 이론에 찬성하지 않는 동일한 결과입니다. 이 모든 것을 근본적인 위치에서 보면 시장에서 발생하는 프로세스는 글로벌 및 "고빈도" 프로세스입니다. 서로 다르고 다른 자본 그룹이 참여합니다. 따라서 자기 유사성에 대한 유일한 주장, 즉 서로 다른 시간대에 있는 차트의 유사성은 겉보기와 달리 지지할 수 없다는 것입니다. 간단히 말해서 여기 있습니다.
동시에 저는 개인적으로 효의 무익함을 말하는 것이 아니라 전혀 아닙니다. 나는 이론이 일관성이 없거나 제한된 통로에서 일관성이 있다는 것을 말하고 혜 자신은 이것에 대해 책임이 없습니다.
동료 여러분, 조금 더 조심하십시오. 나는 이미 이 스레드에서 이것에 대해 썼습니다. 인용 프로세스는 자체 유사하지 않습니다. 실제로는 전혀 발생하지 않으며 문자 그대로 우연히 발생하는 지역은 규모가 매우 좁습니다. 실제 사용 = 0. 그리고 VA 형태의 넌센스는 훨씬 덜하고 TA도 작동하지 않았으며 작동하지 않을 것입니다.
그러나 FA를 자세히 살펴보면 모든 종류의 상관 적분, 정보 차원, 엔트로피, 특이점 등을 선택한 후 (알다시피 나입니다 - 나는 지성을 "누릅니다" :o)))) + 약간의 낙관론, 그러면 하나의 매우 중요한 결론에 도달할 수 있습니다. 견적은 매우 복잡한 과정이지만 무작위가 아닙니다(!!!!). 이 과정은 시끄럽지 않고 우리가 보는 바와 같습니다. 그러나 매우 복잡합니다(!!!)
그러나 너무 복잡해서 인용문으로 직접 작업하는 것은 의미가 없습니다. 그러한 수학적 장치는 없습니다. 따라서 단순화하고 일부 변환을 도입하고 이미 작업을 수행해야 합니다(내가 하고 싶은 것). 그것은 일종의 명백하지만 그다지 명확하지 않습니다. 변환 방법입니다. 그리고 필터링 자체가 여기에 적합하지 않을 것입니다.
"패턴"이라는 용어는 더 넓은 의미로 고려되어야 한다고 생각합니다. 나는 패턴에 대한 내 자신의 정의를 제공하려고 노력할 것이다.
패턴 - 형성 후 "수사 패턴"을 따르는 "인과적 패턴"으로 나뉩니다. VR 세그먼트는 동일한 패턴을 형성하면서 다른 수의 기본(분할할 수 없는) 시간 세그먼트(막대/틱)를 포함할 수 있습니다. 동일한 패턴의 경우 모양이 크게 다를 수 있습니다. 가장 가까운 비유는 기하학적 모양인 다각형입니다. 따라서 삼각형의 변을 변경하지 않으면 퇴화되는 경우를 제외하고 삼각형으로 유지됩니다.
다른 TF는 고유한 패턴을 형성합니다. 이것은 자기 유사성이 아니며 프랙탈도 아닙니다. 패턴은 지속적으로 형성되며 BP의 분할할 수 없는 모든 부분에 존재합니다.
다소 혼란스럽지만 다른 정의는 없지만 내가 고수하는 원칙이 있습니다. 내 생각에 내가 제시한 정의에서 패턴은 상관관계 및 기타 통계 방법으로 조사할 수 없으며 일반적으로 특성 패턴의 공식을 분석적으로 도출하는 것은 불가능할 것입니다. 다른 한편, 내가 말했듯이 각 TF에는 서로 의존하지 않는 고유한 패턴이 있습니다. 다른 TF에 있는 패턴의 다른 조합은 다르지만 현재로서는 조사 패턴을 제공합니다. 만화경이나 눈송이 그림과 같지만 패턴의 수는 무한하지만 "불가능한" 패턴의 출현을 배제합니다. 즉, 패턴 집합과 다른 집합이 있습니다.
이 모든 것으로부터 서로 다른 TF에서 패턴을 동시에 분석해야 합니다. 이것은 이산 신호만 제공하는 Three Screen Method와 다릅니다. Flowing Patterns의 방법 (마지막으로 내 방법의 이름이 나타남)은 시간에 따라 연속적인(조사된 VR에서 가능한 가장 작은 이산화로) 신호를 제공합니다.
아마도 이 분야의 주요 전문가들이 내 고려 사항을 유용하게 생각하고 합리적인 방향으로 안내할 것입니다. 나는 이 스레드에서 사회적 사고의 발전을 흥미롭게 지켜보고 있지만, 내 생각에는 Hirst와 유사한 평가 방법이 막다른 골목에 있지만 이것은 나의 IMHO입니다.
몇 가지 비슷한 생각:
다른 시간대의 인용문에는 동일한 수치가 있지만 이는 관련이 없습니다. TS에서 찾은 이 수치들 사이에는 자기 유사성과 관련이 없는 구간이 존재한다. 그러한 "자기 유사성"이 인용의 확률을 정당화할 수 있습니까? 그건 그렇고, 나는 Maldenbrot 등의 아이디어를 사용하여 TS를 보지 못했습니다.