hrenfx : "우리는 그것을 좋게 만들어야 한다" - Boltologiya. 제안하신 내용과 거의 동일합니다. 구체적인 내용도 없고 전혀 없습니다. 다시 일반적인 단어, 더 이상.
글쎄, 당신이 그것을 이해하지 못한다고 그것은 수다를 의미하지는 않습니다 ;) 탱크에있는 사람들을 위해))), 통계를 높이는 방법 중 하나의 간단한 예입니다. 우리는 지난 9개월뿐만 아니라 각 9개월의 연속 10개 섹션(다행히도 8년 동안 모든 사람이 이력을 볼 수 있음))을 취합니다. 우리는 각 사이트에서 "Reshetov 절차"를 수행합니다. 우리는 모든 OOS에 대한 트랜잭션을 추가하고 수십 개의 트랜잭션이 아닌 수백 개의 트랜잭션을 가지고 있으므로 관점에서 훨씬 더 안정적입니다. 방법 자체와 특정 응용 프로그램을 모두 테스트합니다. 통계에 따르면. 상당한 수의 트랜잭션이 있는 결과 곡선의 특성은 SB를 실제 통계적 이점과 구별할 수 있습니다(허용 가능한 정도의 확률로). 특히 확산이 상당한 영향을 미치는 구현(시간 프레임 및 시스템)의 경우.
다른 방법을 구현하는 방법도 이해하기 쉽습니다 :) 그리고 물론 OOS가 피팅 영역의 왼쪽이 아닌 오른쪽에 있는 것이 좋습니다.
그리고 그것이 누구를 위한 것인지 다시 한 번. 필요: 실제로 거래하고 이러한 방법을 거래에 실제로 적용하는 데 관심이 있는 사람들을 위한 것입니다. 구현의 아름다움과 테스터의 무심코 움츠러드는 것만 신경쓰는 이론가들에게는 당연히 불필요합니다.)
"우리는 그것을 좋게 만들어야 한다" - Boltologiya. 제안하신 내용과 거의 동일합니다. 구체적인 내용도 없고 전혀 없습니다. 다시 일반적인 단어, 더 이상.
글쎄, 당신이 그것을 이해하지 못한다고 그것은 수다를 의미하지는 않습니다 ;) 탱크에있는 사람들을 위해))), 통계를 높이는 방법 중 하나의 간단한 예입니다. 우리는 지난 9개월뿐만 아니라 각 9개월의 연속 10개 섹션(다행히도 8년 동안 모든 사람이 이력을 볼 수 있음))을 취합니다. 우리는 각 사이트에서 "Reshetov 절차"를 수행합니다. 우리는 모든 OOS에 대한 트랜잭션을 추가하고 수십 개의 트랜잭션이 아닌 수백 개의 트랜잭션을 가지고 있으므로 관점에서 훨씬 더 안정적입니다. 방법 자체와 특정 응용 프로그램을 모두 테스트합니다. 통계에 따르면. 상당한 수의 트랜잭션이 있는 결과 곡선의 특성은 SB를 실제 통계적 이점과 구별할 수 있습니다(허용 가능한 정도의 확률로). 특히 확산이 상당한 영향을 미치는 구현(시간 프레임 및 시스템)의 경우.
다른 방법을 구현하는 방법도 이해하기 쉽습니다 :) 그리고 물론 OOS가 피팅 영역의 왼쪽이 아닌 오른쪽에 있는 것이 좋습니다.
그리고 그것이 누구를 위한 것인지 다시 한 번. 필요: 실제로 거래하고 이러한 방법을 거래에 실제로 적용하는 데 관심이 있는 사람들을 위한 것입니다. 구현의 아름다움과 테스터의 무심코 움츠러드는 것만 신경쓰는 이론가들에게는 당연히 불필요합니다.)
휴일을 기념하는 유조선:
OOS의 위치는 어떤 식으로든 선호도를 나타내지 않습니다. OOS의 모든 위치는 동일합니다. 왼쪽에서 오른쪽으로 또는 오른쪽에서 왼쪽으로 거래하는지 여부는 중요하지 않습니다.
슬라이딩 창을 가져 와서 (같은 9 개월로 설정) "모래"를 뿌립니다. 모든 OOS가 추가됩니다. 결과적으로 - 훌륭하지만 그렇지 않으면 - 아니요.
SB에서 결과는 수평 채널(스프레드 제외)에 있음이 분명합니다.
휴일을 기념하는 유조선:
OOS의 위치는 어떤 식으로든 선호도를 나타내지 않습니다. OOS의 모든 위치는 동일합니다. 왼쪽에서 오른쪽으로 또는 오른쪽에서 왼쪽으로 거래하는지 여부는 중요하지 않습니다.
슬라이딩 창을 가져 와서 (같은 9 개월로 설정) "모래"를 뿌립니다. 모든 OOS가 추가됩니다. 결과적으로 - 훌륭하지만 그렇지 않으면 - 아니요.
SB에서 결과가 수평 채널에 있음이 분명합니다.
죄송하지만 매트를 배우십시오. 부분. SB는 수평 채널에 있지 않습니다. 형식적 경계를 정의할 수 있다면 이는 발산하는 직선이 될 것입니다. 범위 확장은 시간의 제곱근에 비례합니다.
그리고 OOS 위치에도 차이가 있지만 이론가에게는 차이가 없습니다 ;)
이 방법이 입력 품질을 향상시킨다는 것을 올바르게 이해했습니까? 그리고 출력 품질은 개선되지 않고 조정 전과 같이 유지됩니다.
간격 세그먼트 1 + 세그먼트 2에서 최적화 중에 위치한 매개변수 sl에 의해 결정됩니다.
"Practitioners"는 이 실험을 수행하고 SB의 OOS 양이 수평 채널이 되도록 할 수 있습니다(스프레드는 고려하지 않음).
이 "교차로" 방법에서 OOS 위치의 차이점은 무엇입니까?
"Practitioners"는 이 실험을 수행하고 SB의 OOS 양이 수평 채널이 되도록 할 수 있습니다(스프레드는 고려하지 않음).
이 "교차로" 방법에서 OOS 위치의 차이점은 무엇입니까?
예를 들어, 동일한 분포를 가진 많은 nagenerino SB
수평 채널은 어디에 두나요? :)
여기에 다른 것을 삽입해야 합니다. " SB의 OOS 양 "을 주의 깊게 다시 읽습니다.
임의의 값이 아닌 임의의 증분을 사용했습니다. 그러나 이것에도 불구하고 모든 가랑이를 추가 할 수도 있습니다. 그러면 채널도 얻을 수 있습니다.
여기에 다른 것을 삽입해야 합니다. " SB의 OOS 양 "을 주의 깊게 다시 읽습니다.
임의의 값이 아닌 임의의 증분을 사용했습니다. 그러나 이것에도 불구하고 모든 가랑이를 추가 할 수도 있습니다. 그러면 채널이 생깁니다.