모두는 아니다. 정상성은 stat.characteristics의 자기 유사성입니다. 저것들. 이 추세를 별도의 조각으로 나누면 전체 추세와 거의 동일한 stat.characteristics를 가져야 합니다. 물론 여기에서 이러한 조각의 크기에 대한 질문은 다음과 같아야 합니다. 통계적으로 유의미한 크기.
저것들. 플로팅된 분산이 있는 균일한 추세입니다. 이상적인 옵션은 주위에 약간의 변동이 있는 비스듬한 직선입니다. :)
PS 또는 수평선(평면)
P.S2 우리는 이 시리즈 자체가 아니라 추세 섹션의 가격 증분 분포에 대해 이야기하고 있습니다.
모두는 아니다. 정상성은 stat.characteristics의 자기 유사성입니다. 저것들. 이 추세를 별도의 조각으로 나누면 전체 추세와 거의 동일한 stat.characteristics를 가져야 합니다. 물론 여기에서 이러한 조각의 크기에 대한 질문은 다음과 같아야 합니다. 통계적으로 유의미한 크기.
저것들. 플로팅된 분산이 있는 균일한 추세입니다. 이상적인 옵션은 주위에 약간의 변동이 있는 비스듬한 직선입니다. :)
추세는 가격 증분의 특정 MO입니다(추세 상승 - 양수, 하락 - 음수). 그러나 정상성은 이 MO의 가치를 시간적으로 보존하는 것입니다. 저것들. 매시간 평균 30포인트 + - 조금 더 안정적으로 추가하면 MO가 작은 한계 내에서 변경되면 준정상성이라고 할 수 있습니다. +30, +28, +32, +29.... 시리즈는 사실 이후에 준정상이라고 볼 수 있음)) 그러나 +30, +50, +100, +150...은 사라졌습니다. 왜냐하면 첫 번째 경우와 같이 평균값으로 수렴하지 않음 +30
이것은 거래와 거의 관련이 없으며 거래 결과 또는 테스트의 분석과 더 관련이 있습니다. 임하
비 고정 급수 = 여러 구성 요소의 합을 인정하지 않는 이유는 무엇입니까? 그리고 가장 흥미로운 결정론적 구성 요소입니다. 존재하지 않거나 우리가 인식한다면 이 랜덤 워크와 예측은 어떤 수단과 방법으로도 불가능합니다(효율적 시장 이론). 우리가 그것을 인식한다면 시장과 이 포럼에서 우리의 존재가 정당화됩니다.
나는 당신에게 완전히 동의하고 완전히 동의하지 않습니다. 이 경우 우리의 임무는 결정론적 구성 요소를 찾고 이를 기반으로 요구 사항의 틀 내에서 우리에게 모멘텀을 줄 특정 모델을 구축하는 것입니다. 우리는 그것을 찾습니다(우리는 Ito 및 비적용적으로 Stratonovich를 외삽하고 사용합니다. 여기서 우리는 분명히 적용 불가능하게 사용하고, 신경망을 작성하거나 두 평균의 차이를 통해 표현된 패턴을 찾습니다. - IMHO는 Stratonovich 및 기타 확률론적 춤보다 훨씬 편리합니다. 의미는 여전히 동일) - 누구에게 충분한 상상력이 있고 누구에게 더 가깝습니다. 이제 우리는 우리가 결정한 바와 같이 결정론을 가진 특정 기능을 가지고 있습니다. 선험적 모델이 받아들여지면, 사후적 기능이 기반으로 구축되어 결정론적 사후적 규칙성을 추출합니다. 요점은 우리가 추출한 패턴이 사후적이라는 것뿐입니다. 그리고 우리는 그것에 대해 아무것도 하지 않을 것입니다. 우리의 임무는 ( 비정상성을 가진 결정론도 비정상이기 때문에 ) 실시간으로 수신하는 데이터에 따라 동적으로 변하는 알고리즘을 찾는 것입니다.
오프토픽: 약 반년 전에 포럼에서 키위(뉴질랜드인)와 다른 모든 키위의 차이점이 무엇인지 물었습니다. 키위. 어울리지 않고, Ito-Stratonovich도 없고, 자기기만도 없습니다. 개시 가격 만, 최적화는 없습니다. 모델은 놀라울 정도로 단순하고 복잡하지 않습니다. 가장 단순한 촛대 통계( 원칙적으로 시장에서 작동할 수 없음 - 이로 인해 놀라움이 발생함)를 기반으로 하며, 생성된 임의 모델도 수익을 가져왔습니다. 그러나 상품 통화와 소규모 경제의 통화(추세의 영향을 받는 통화)는 예상되는 패턴에서 완전히 벗어났습니다. 내가 당신에게 동의하는 유일한 이유는 약간의 결정론이 있다는 것을 인정하는 것입니다. 비록 이것이 상식에 어긋나지만(말장난 죄송합니다), 때때로 방해가 되는 것은 이 결정론입니다... 지금까지 말한 것은 순전히 진실에 대한 주장이 없는 IMHO.
추세는 가격 증분의 특정 MO입니다(추세 상승 - 양수, 하락 - 음수). 그러나 정상성은 이 MO의 가치를 시간적으로 보존하는 것입니다. 저것들. 매시간 평균 30포인트 + - 조금 더 안정적으로 추가하면 MO가 작은 한계 내에서 변경되면 준정상성이라고 할 수 있습니다. +30, +28, +32, +29.... 시리즈는 사실 이후에 준정상이라고 볼 수 있음)) 그러나 +30, +50, +100, +150...은 사라졌습니다. 왜냐하면 첫 번째 경우와 같이 평균값으로 수렴하지 않음 +30
이것은 거래와 거의 관련이 없으며 거래 결과 또는 테스트의 분석과 더 관련이 있습니다. 임하
평활화 함수는 모든 분석 형식을 가질 수 있습니다. 왜 우리는 스스로를 제한해야 합니까? 그리고 도함수에 대해 들어본 적이 있고 어느 지점에서든 부드러운 곡선을 다룰 수 있기 때문에 그것이 곡선이라는 사실에서 달라지는 것은 없습니다.
예, 저는 평활화 함수, 추세 모델, 급수 근사 등에 대해 아무 것도 쓰지 않았습니다. 정체에 관한 것이었습니다. 특히, 분포의 첫 번째 순간(mo)의 시간 불변성에 대해. 사용하는 단위 루트 테스트에 "모든 종류의 평활화 기능", " 지수 추세"가 포함되어 있습니까? :)
정반대, IMHO. 추세가 강할수록 시장이 더 비효율적입니다. 다시 IMHO입니다.
고정과 무슨 관련이 있지만 :)
그런데도 트렌드는 고정피스인지 아닌지 궁금하다.
모두는 아니다. 정상성은 stat.characteristics의 자기 유사성입니다. 저것들. 이 추세를 별도의 조각으로 나누면 전체 추세와 거의 동일한 stat.characteristics를 가져야 합니다. 물론 여기에서 이러한 조각의 크기에 대한 질문은 다음과 같아야 합니다. 통계적으로 유의미한 크기.
저것들. 플로팅된 분산이 있는 균일한 추세입니다. 이상적인 옵션은 주위에 약간의 변동이 있는 비스듬한 직선입니다. :)
PS 또는 수평선(평면)
P.S2 우리는 이 시리즈 자체가 아니라 추세 섹션의 가격 증분 분포에 대해 이야기하고 있습니다.
적응성 자체는 비정상성 문제를 해결하지 못합니다. 비정상성을 모델링하기 위한 많은 기술과 방법이 있습니다. 결과적으로 적어도 비정상 잔차의 범위를 줄이는 것이 가능합니다.
이러한 모든 방법은 예를 들어 온도가 아닌 여러 가격에서 작동해야 하는 이유를 이해하지 못한 TA와 같은 샤머니즘입니다))
모두는 아니다. 정상성은 stat.characteristics의 자기 유사성입니다. 저것들. 이 추세를 별도의 조각으로 나누면 전체 추세와 거의 동일한 stat.characteristics를 가져야 합니다. 물론 여기에서 이러한 조각의 크기에 대한 질문은 다음과 같아야 합니다. 통계적으로 유의미한 크기.
저것들. 플로팅된 분산이 있는 균일한 추세입니다. 이상적인 옵션은 주위에 약간의 변동이 있는 비스듬한 직선입니다. :)
PS 또는 수평선(평면)
그러나 여전히 추세 동안 비정상성이 감소한다는 것이 밝혀졌습니다.
그러나 여전히 추세 동안 비정상성이 감소한다는 것이 밝혀졌습니다.
추세는 가격 증분의 특정 MO입니다(추세 상승 - 양수, 하락 - 음수). 그러나 정상성은 이 MO의 가치를 시간적으로 보존하는 것입니다. 저것들. 매시간 평균 30포인트 + - 조금 더 안정적으로 추가하면 MO가 작은 한계 내에서 변경되면 준정상성이라고 할 수 있습니다. +30, +28, +32, +29.... 시리즈는 사실 이후에 준정상이라고 볼 수 있음)) 그러나 +30, +50, +100, +150...은 사라졌습니다. 왜냐하면 첫 번째 경우와 같이 평균값으로 수렴하지 않음 +30
이것은 거래와 거의 관련이 없으며 거래 결과 또는 테스트의 분석과 더 관련이 있습니다. 임하
이것은 패배주의적 입장이다.
비 고정 급수 = 여러 구성 요소의 합을 인정하지 않는 이유는 무엇입니까? 그리고 가장 흥미로운 결정론적 구성 요소입니다. 존재하지 않거나 우리가 인식한다면 이 랜덤 워크와 예측은 어떤 수단과 방법으로도 불가능합니다(효율적 시장 이론). 우리가 그것을 인식한다면 시장과 이 포럼에서 우리의 존재가 정당화됩니다.
나는 당신에게 완전히 동의하고 완전히 동의하지 않습니다. 이 경우 우리의 임무는 결정론적 구성 요소를 찾고 이를 기반으로 요구 사항의 틀 내에서 우리에게 모멘텀을 줄 특정 모델을 구축하는 것입니다. 우리는 그것을 찾습니다(우리는 Ito 및 비적용적으로 Stratonovich를 외삽하고 사용합니다. 여기서 우리는 분명히 적용 불가능하게 사용하고, 신경망을 작성하거나 두 평균의 차이를 통해 표현된 패턴을 찾습니다. - IMHO는 Stratonovich 및 기타 확률론적 춤보다 훨씬 편리합니다. 의미는 여전히 동일) - 누구에게 충분한 상상력이 있고 누구에게 더 가깝습니다. 이제 우리는 우리가 결정한 바와 같이 결정론을 가진 특정 기능을 가지고 있습니다. 선험적 모델이 받아들여지면, 사후적 기능이 기반으로 구축되어 결정론적 사후적 규칙성을 추출합니다. 요점은 우리가 추출한 패턴이 사후적이라는 것뿐입니다. 그리고 우리는 그것에 대해 아무것도 하지 않을 것입니다. 우리의 임무는 ( 비정상성을 가진 결정론도 비정상이기 때문에 ) 실시간으로 수신하는 데이터에 따라 동적으로 변하는 알고리즘을 찾는 것입니다.
오프토픽: 약 반년 전에 포럼에서 키위(뉴질랜드인)와 다른 모든 키위의 차이점이 무엇인지 물었습니다. 키위. 어울리지 않고, Ito-Stratonovich도 없고, 자기기만도 없습니다. 개시 가격 만, 최적화는 없습니다. 모델은 놀라울 정도로 단순하고 복잡하지 않습니다. 가장 단순한 촛대 통계( 원칙적으로 시장에서 작동할 수 없음 - 이로 인해 놀라움이 발생함)를 기반으로 하며, 생성된 임의 모델도 수익을 가져왔습니다. 그러나 상품 통화와 소규모 경제의 통화(추세의 영향을 받는 통화)는 예상되는 패턴에서 완전히 벗어났습니다. 내가 당신에게 동의하는 유일한 이유는 약간의 결정론이 있다는 것을 인정하는 것입니다. 비록 이것이 상식에 어긋나지만(말장난 죄송합니다), 때때로 방해가 되는 것은 이 결정론입니다... 지금까지 말한 것은 순전히 진실에 대한 주장이 없는 IMHO.
정반대, IMHO. 추세가 강할수록 시장이 더 비효율적입니다. 다시 IMHO.
어떤 이유에서인지 나는 당신의 IMHO를 전적으로 지지합니다.
추세는 가격 증분의 특정 MO입니다(추세 상승 - 양수, 하락 - 음수). 그러나 정상성은 이 MO의 가치를 시간적으로 보존하는 것입니다. 저것들. 매시간 평균 30포인트 + - 조금 더 안정적으로 추가하면 MO가 작은 한계 내에서 변경되면 준정상성이라고 할 수 있습니다. +30, +28, +32, +29.... 시리즈는 사실 이후에 준정상이라고 볼 수 있음)) 그러나 +30, +50, +100, +150...은 사라졌습니다. 왜냐하면 첫 번째 경우와 같이 평균값으로 수렴하지 않음 +30
이것은 거래와 거의 관련이 없으며 거래 결과 또는 테스트의 분석과 더 관련이 있습니다. 임하
글쎄요. 기하급수적 추세라고 들어보셨나요?
평활화 함수는 모든 분석 형식을 가질 수 있습니다. 왜 우리는 스스로를 제한해야 합니까? 그리고 도함수에 대해 들어본 적이 있고 어느 지점에서든 부드러운 곡선을 다룰 수 있기 때문에 그것이 곡선이라는 사실에서 달라지는 것은 없습니다.
글쎄요. 기하급수적 추세라고 들어보셨나요?
평활화 함수는 모든 분석 형식을 가질 수 있습니다. 왜 우리는 스스로를 제한해야 합니까? 그리고 도함수에 대해 들어본 적이 있고 어느 지점에서든 부드러운 곡선을 다룰 수 있기 때문에 그것이 곡선이라는 사실에서 달라지는 것은 없습니다.
예, 저는 평활화 함수, 추세 모델, 급수 근사 등에 대해 아무 것도 쓰지 않았습니다. 정체에 관한 것이었습니다. 특히, 분포의 첫 번째 순간(mo)의 시간 불변성에 대해. 사용하는 단위 루트 테스트에 "모든 종류의 평활화 기능", " 지수 추세"가 포함되어 있습니까? :)
그런데도 트렌드는 고정피스인지 아닌지 궁금하다.