여기에 진동하는 움직임이 있습니다. 각 개별 사례에서 지배적인 고조파를 강조 표시하고 결합해야 합니다.
어떻게 하실 건가요? 일반적으로 지배적 인 고조파를 결정하는 원칙은 흥미 롭습니다.
예, 일반적으로 초자연적인 것은 없으며 가장 간단한 방법입니다. 간단히 말해서: 표준 설정으로 지그재그를 취하고(이것은 중요하지 않지만) 특정 기간 동안 m15당 일주일을 가정해 보겠습니다. 각 무릎의 길이를 포인트 단위로 측정하고 막대 수를 측정하고 배열을 얻습니다. 포인트 단위 데이터 길이 - 막대 수.
그런 다음 얻은 모든 값을 +-20% 범위(매개변수는 목표에 따라 변경됨)로 나누고 진폭 배열에서 각 범위에 속하는 단일 진폭을 계산합니다.
그런 다음 각 범위에 대해 전체 진폭 수의 백분율을 계산하고 각 범위의 평균 막대 수를 계산합니다.
khorosh : 프로그래밍을 논리와 연관시키는 것이 이상하다고 생각한다면 이 단어가 무엇을 의미하는지 전혀 모른다는 결론을 내릴 수 있습니다. 논리적으로 생각하는 능력은 집이나 전자 회로를 프로그래밍하고 설계하는 능력을 위한 필요조건이지만 충분조건은 아닙니다. 당신은 Mitrofanushka처럼 주장합니다. - 내가 지리를 알아야 하는 이유, 코치에게 어디로 가야 하는지 알려줄 것입니다. - 그가 당신을 데려갈 것입니다. 나는 레오나르도 다빈치의 시대가 끝나고 많은 직업이 있다는 것을 이해합니다. 그러나 우리 시대에 프로그래밍은 모든 자부심 있는 전문가가 과학, 기술, 산업, 심지어 의학의 모든 분야에서 일하는 데 필요한 도구가 되었습니다.
예시
나는 화학 공장에서 일합니다. 우리는 작업장에서 화학 물질을 생산합니다. 이 모든 것은 사람에 의해 제어되며 그를 돕는 자동화(프로그램이 있는 컴퓨터)가 있습니다. 기술진은 그런 프로그램이 있다는 것을 알고 사용하지만 프로그래밍에 대해 전혀 이해하지 못합니다. 기술자는 프로그래머에게 작업을 제공하고 그는 프로그램 변경의 도움으로 이것을 할 수 있다고 말합니다. 이것이 기술과 프로그램 사이의 절충안을 찾는 방법입니다. 화학에 대한 빈번한 Proger. 프로세스는 방법을 잘 알고 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이 화학. 프로세스는 이전에 컴퓨터 없이 제어되었습니다. 따라서 프로그래밍에 대한 지식 없이 이론을 구축할 수 있습니다.
예, 일반적으로 초자연적인 것은 없으며 가장 간단한 방법입니다. 간단히 말해서: 표준 설정으로 지그재그를 취하고(이것은 중요하지 않지만) 특정 기간 동안 m15당 일주일을 가정해 보겠습니다. 각 무릎의 길이를 포인트 단위로 측정하고 막대 수를 측정하고 배열을 얻습니다. 포인트 단위 데이터 길이 - 막대 수.
그런 다음 얻은 모든 값을 +-20% 범위(매개변수는 목표에 따라 다름)로 분할하고 진폭 배열에서 각 범위에 속하는 단일 진폭을 계산합니다.
그런 다음 각 범위에 대해 전체 진폭 수의 백분율을 계산하고 각 범위의 평균 막대 수를 계산합니다.
나는 화학 공장에서 일합니다. 우리는 작업장에서 화학 물질을 생산합니다. 이 모든 것은 사람에 의해 제어되며 그를 돕는 자동화(프로그램이 있는 컴퓨터)가 있습니다. 기술진은 그런 프로그램이 있다는 것을 알고 사용하지만 프로그래밍에 대해 전혀 이해하지 못합니다. 기술자는 프로그래머에게 작업을 제공하고 그는 프로그램 변경의 도움으로 이것을 할 수 있다고 말합니다. 이것이 기술과 프로그램 사이의 절충안을 찾는 방법입니다. 화학에 대한 빈번한 Proger. 프로세스는 방법을 잘 알고 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이 화학. 프로세스는 이전에 컴퓨터 없이 제어되었습니다. 따라서 프로그래밍에 대한 지식 없이 이론을 구축할 수 있습니다.
P.S 실수해서 죄송합니다. 시작하기가 어렵습니다.
완전 자동화가 가능합니다. 위의 가능성일 뿐입니다. 그리고 생산은 이익에 초점을 맞춥니다. 거기에 슈퍼 메가 기술과 장비를 놓는 것만으로는 경제적으로 이익이되지 않기 때문에 사람과 기계가 타협하는 것입니다. 당신은 원칙적으로 완전한 avtomptizatsiya가 가능하다는 것을 부정하지 않을 것입니다. 그러나 물론 아무도 캔디 리암 생산에 지출하지 않고 5 루블에 판매합니다.
저는 화학 공장에서 일합니다. 우리는 작업장에서 화학 물질을 생산합니다. 이 모든 것은 사람에 의해 제어되며 그를 돕는 자동화(프로그램이 있는 컴퓨터)가 있습니다. 기술자들은 그런 프로그램이 있다는 것을 알고 사용하지만, 프로그래밍에 대해 전혀 이해하지 못합니다. 기술자는 프로그래머에게 작업을 제공하고 그는 프로그램 변경의 도움으로 이것을 할 수 있다고 말합니다. 이것이 기술과 프로그램 사이의 절충안을 찾는 방법입니다. 화학에 대한 빈번한 Proger. 프로세스는 방법을 잘 알고 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이 화학. 프로세스는 이전에 컴퓨터 없이 제어되었습니다. 따라서 프로그래밍에 대한 지식 없이 이론을 구축할 수 있습니다.
P.S 실수해서 죄송합니다. 시작하기가 어렵습니다.
컴퓨터 기술이 만들어지기 전에는 프로그래밍도 프로그래머도 없었지만 진보의 발전은 멈추지 않았습니다. 그것에 관한 것이 아닙니다. 요점은 우리 시대의 모든 지식 분야의 전문가가 자신의 작업에서 어느 정도 프로그래밍을 사용하면 더 많은 성공을 달성할 수 있다는 것입니다. 그리고 더욱이 시장 변동 이론을 개발한다면 프로그래밍 능력이 그에게 큰 도움이 될 것입니다. 그리고 사람이 프로그래밍을 전혀 이해하지 못한다면 프로그래머를 위한 기술적 과제 를 작성하는 것조차 어렵습니다. 프로그래머가 화학에 약하고 화학자가 프로그래밍에 익숙하지 않으면 서로를 이해하기 어려울 때가 있습니다. 화학자가 자신의 작업을 프로그래밍할 때 최적입니다. 시간이 지남에 따라 모든 전문 분야의 전문가가 프로그래밍에 대한 지식을 얻는 것이 자연스러워 질 것이라고 생각합니다. 예를 들어 드리겠습니다. 나는 복잡한 무선 전자 단지의 개발에 종사했습니다. 이러한 단지를 생산하는 동안 조정자가 새로운 복잡한 장비를 신속하게 마스터하기가 상당히 어렵고 설치 결함 및 결함 요소를 검색하는 데 많은 시간이 걸렸기 때문에 이러한 장치를 디버깅 및 구성하는 데 어려움이 있었습니다. 프로세스 속도를 높이는 방법에 문제가 있었습니다. 결함을 찾기 위한 전문가 시스템인 프로그램을 만들어 달라는 요청을 받았습니다. 나는 회로 엔지니어였지만, 비록 전문적이지는 않았지만 프로그래밍하는 방법을 알고 있었습니다. 나는 전문가 시스템에 관한 책을 읽고 그러한 프로그램을 개발했습니다. 나는 회로와 장치의 작동을 철저히 알고 있었기 때문에 이 프로그램에 대한 지식 기반을 만들고 채우는 것이 어렵지 않았습니다. 조정자를 위한 제품 설정 작업이 크게 수월해졌습니다. 대화식 모드에서 프로그램은 오작동의 징후의 특성에 대해 질문하고 운영자는 답변을 입력했습니다. 프로그램은 오작동을 현지화하기 위해 어디에서 무엇을 확인해야 하는지에 대한 조언을 제공했습니다. 그래서 다단계의 디테일링을 통해 특정 요소나 설치 결함을 찾아냈습니다. 그리고 만약 내가 프로그래머의 지식에 의존해야 했다면, 전자공학을 이해하지 못하는 프로그래머 소녀에게 기술적인 작업을 작성하는 것은 상당히 어려운 과정이기 때문에 개발 과정이 상당히 지연되었을 것이라고 상상해보십시오. 프로그램을 직접 만드는 것이 훨씬 쉽습니다.
아래에서 Y부터 범위가 연기됩니다. 예를 들어 첫 번째 범위는 10-13 포인트이며 10 + 30%이므로 30% 편차가 있는 범위라고 합니다. 차트에서 최대 백분율 비율은 42-54.6 포인트 범위에 있습니다. 이는 모든 단일 변동(100개가 있다고 가정해 봅시다) 중에서 26개 또는 26%가 42개 범위에 속함을 의미합니다. -54.6점. 즉, 42~54.6포인트를 지난 가격이 한바퀴 돌고 같은 양으로 반대 방향으로 갈 확률이 26%입니다. 당연히 범위가 넓을수록 단일 진동이 포함될 가능성이 커집니다.
짧은 히스토리(월)에는 저점과 고점이 보이고, 3년의 이력을 보면 거의 균등해지며 초반에는 하락합니다. 따라서 히스토리가 클수록 분포가 균일해집니다. 이는 시장이 어떻게 변화하고 있는지, 각각의 별도 기간에 진폭의 분포가 다르기 때문에 한 인터벌에 최적화된 TS가 포워드에 병합된다는 것을 보여줍니다. 따라서 진폭의 분포를 알면 TS의 매개 변수를 조정할 수 있습니다. 마치 실시간 최적화 .
오프토픽도 거부할 수 없다. 논리 및 프로그래밍 정보.
프로그래밍과 추상적 사고는 분리할 수 없는 것입니다.
그리고 과학으로서의 논리도 이러한 사고를 필요로 합니다.
그러나 사람들은 또한 직관적인 논리를 가지고 있으며, 이는 때때로 그들에게 이점을 제공합니다. 분명히 머리에는 슈퍼컴퓨터가 있습니다.
따라서 수학, Excel 및 프로그래밍에 대한 경향이 없습니다.
그리고 Fora의 업무에서는 초록보다 더 성공적인 경우가 더 많습니다. (
여기에서 분석 및 합성에 대해 추측할 수도 있습니다.
;)
여기에 진동하는 움직임이 있습니다. 각 개별 사례에서 지배적인 고조파를 강조 표시하고 결합해야 합니다.
어떻게 하실 건가요? 일반적으로 지배적 인 고조파를 결정하는 원칙은 흥미 롭습니다.
예, 일반적으로 초자연적인 것은 없으며 가장 간단한 방법입니다. 간단히 말해서: 표준 설정으로 지그재그를 취하고(이것은 중요하지 않지만) 특정 기간 동안 m15당 일주일을 가정해 보겠습니다. 각 무릎의 길이를 포인트 단위로 측정하고 막대 수를 측정하고 배열을 얻습니다. 포인트 단위 데이터 길이 - 막대 수.
그런 다음 얻은 모든 값을 +-20% 범위(매개변수는 목표에 따라 변경됨)로 나누고 진폭 배열에서 각 범위에 속하는 단일 진폭을 계산합니다.
그런 다음 각 범위에 대해 전체 진폭 수의 백분율을 계산하고 각 범위의 평균 막대 수를 계산합니다.
다음과 같은 큰 표시가 나타납니다.
진폭 범위 ---- 백분율 비율 ---- 진폭의 평균 막대 수
프로그래밍을 논리와 연관시키는 것이 이상하다고 생각한다면 이 단어가 무엇을 의미하는지 전혀 모른다는 결론을 내릴 수 있습니다. 논리적으로 생각하는 능력은 집이나 전자 회로를 프로그래밍하고 설계하는 능력을 위한 필요조건이지만 충분조건은 아닙니다. 당신은 Mitrofanushka처럼 주장합니다. - 내가 지리를 알아야 하는 이유, 코치에게 어디로 가야 하는지 알려줄 것입니다. - 그가 당신을 데려갈 것입니다. 나는 레오나르도 다빈치의 시대가 끝나고 많은 직업이 있다는 것을 이해합니다. 그러나 우리 시대에 프로그래밍은 모든 자부심 있는 전문가가 과학, 기술, 산업, 심지어 의학의 모든 분야에서 일하는 데 필요한 도구가 되었습니다.
예시
나는 화학 공장에서 일합니다. 우리는 작업장에서 화학 물질을 생산합니다. 이 모든 것은 사람에 의해 제어되며 그를 돕는 자동화(프로그램이 있는 컴퓨터)가 있습니다. 기술진은 그런 프로그램이 있다는 것을 알고 사용하지만 프로그래밍에 대해 전혀 이해하지 못합니다. 기술자는 프로그래머에게 작업을 제공하고 그는 프로그램 변경의 도움으로 이것을 할 수 있다고 말합니다. 이것이 기술과 프로그램 사이의 절충안을 찾는 방법입니다. 화학에 대한 빈번한 Proger. 프로세스는 방법을 잘 알고 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이 화학. 프로세스는 이전에 컴퓨터 없이 제어되었습니다. 따라서 프로그래밍에 대한 지식 없이 이론을 구축할 수 있습니다.
P.S 실수해서 죄송합니다. 시작하기가 어렵습니다.
예, 일반적으로 초자연적인 것은 없으며 가장 간단한 방법입니다. 간단히 말해서: 표준 설정으로 지그재그를 취하고(이것은 중요하지 않지만) 특정 기간 동안 m15당 일주일을 가정해 보겠습니다. 각 무릎의 길이를 포인트 단위로 측정하고 막대 수를 측정하고 배열을 얻습니다. 포인트 단위 데이터 길이 - 막대 수.
그런 다음 얻은 모든 값을 +-20% 범위(매개변수는 목표에 따라 다름)로 분할하고 진폭 배열에서 각 범위에 속하는 단일 진폭을 계산합니다.
그런 다음 각 범위에 대해 전체 진폭 수의 백분율을 계산하고 각 범위의 평균 막대 수를 계산합니다.
다음과 같은 큰 표시가 나타납니다.
진폭 범위 ---- 백분율 비율 ---- 진폭의 평균 막대 수
예시
나는 화학 공장에서 일합니다. 우리는 작업장에서 화학 물질을 생산합니다. 이 모든 것은 사람에 의해 제어되며 그를 돕는 자동화(프로그램이 있는 컴퓨터)가 있습니다. 기술진은 그런 프로그램이 있다는 것을 알고 사용하지만 프로그래밍에 대해 전혀 이해하지 못합니다. 기술자는 프로그래머에게 작업을 제공하고 그는 프로그램 변경의 도움으로 이것을 할 수 있다고 말합니다. 이것이 기술과 프로그램 사이의 절충안을 찾는 방법입니다. 화학에 대한 빈번한 Proger. 프로세스는 방법을 잘 알고 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이 화학. 프로세스는 이전에 컴퓨터 없이 제어되었습니다. 따라서 프로그래밍에 대한 지식 없이 이론을 구축할 수 있습니다.
P.S 실수해서 죄송합니다. 시작하기가 어렵습니다.
완전 자동화가 가능합니다. 위의 가능성일 뿐입니다. 그리고 생산은 이익에 초점을 맞춥니다. 거기에 슈퍼 메가 기술과 장비를 놓는 것만으로는 경제적으로 이익이되지 않기 때문에 사람과 기계가 타협하는 것입니다. 당신은 원칙적으로 완전한 avtomptizatsiya가 가능하다는 것을 부정하지 않을 것입니다. 그러나 물론 아무도 캔디 리암 생산에 지출하지 않고 5 루블에 판매합니다.
예시
저는 화학 공장에서 일합니다. 우리는 작업장에서 화학 물질을 생산합니다. 이 모든 것은 사람에 의해 제어되며 그를 돕는 자동화(프로그램이 있는 컴퓨터)가 있습니다. 기술자들은 그런 프로그램이 있다는 것을 알고 사용하지만, 프로그래밍에 대해 전혀 이해하지 못합니다. 기술자는 프로그래머에게 작업을 제공하고 그는 프로그램 변경의 도움으로 이것을 할 수 있다고 말합니다. 이것이 기술과 프로그램 사이의 절충안을 찾는 방법입니다. 화학에 대한 빈번한 Proger. 프로세스는 방법을 잘 알고 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이 화학. 프로세스는 이전에 컴퓨터 없이 제어되었습니다. 따라서 프로그래밍에 대한 지식 없이 이론을 구축할 수 있습니다.
P.S 실수해서 죄송합니다. 시작하기가 어렵습니다.
컴퓨터 기술이 만들어지기 전에는 프로그래밍도 프로그래머도 없었지만 진보의 발전은 멈추지 않았습니다. 그것에 관한 것이 아닙니다. 요점은 우리 시대의 모든 지식 분야의 전문가가 자신의 작업에서 어느 정도 프로그래밍을 사용하면 더 많은 성공을 달성할 수 있다는 것입니다. 그리고 더욱이 시장 변동 이론을 개발한다면 프로그래밍 능력이 그에게 큰 도움이 될 것입니다. 그리고 사람이 프로그래밍을 전혀 이해하지 못한다면 프로그래머를 위한 기술적 과제 를 작성하는 것조차 어렵습니다. 프로그래머가 화학에 약하고 화학자가 프로그래밍에 익숙하지 않으면 서로를 이해하기 어려울 때가 있습니다. 화학자가 자신의 작업을 프로그래밍할 때 최적입니다. 시간이 지남에 따라 모든 전문 분야의 전문가가 프로그래밍에 대한 지식을 얻는 것이 자연스러워 질 것이라고 생각합니다. 예를 들어 드리겠습니다. 나는 복잡한 무선 전자 단지의 개발에 종사했습니다. 이러한 단지를 생산하는 동안 조정자가 새로운 복잡한 장비를 신속하게 마스터하기가 상당히 어렵고 설치 결함 및 결함 요소를 검색하는 데 많은 시간이 걸렸기 때문에 이러한 장치를 디버깅 및 구성하는 데 어려움이 있었습니다. 프로세스 속도를 높이는 방법에 문제가 있었습니다. 결함을 찾기 위한 전문가 시스템인 프로그램을 만들어 달라는 요청을 받았습니다. 나는 회로 엔지니어였지만, 비록 전문적이지는 않았지만 프로그래밍하는 방법을 알고 있었습니다. 나는 전문가 시스템에 관한 책을 읽고 그러한 프로그램을 개발했습니다. 나는 회로와 장치의 작동을 철저히 알고 있었기 때문에 이 프로그램에 대한 지식 기반을 만들고 채우는 것이 어렵지 않았습니다. 조정자를 위한 제품 설정 작업이 크게 수월해졌습니다. 대화식 모드에서 프로그램은 오작동의 징후의 특성에 대해 질문하고 운영자는 답변을 입력했습니다. 프로그램은 오작동을 현지화하기 위해 어디에서 무엇을 확인해야 하는지에 대한 조언을 제공했습니다. 그래서 다단계의 디테일링을 통해 특정 요소나 설치 결함을 찾아냈습니다. 그리고 만약 내가 프로그래머의 지식에 의존해야 했다면, 전자공학을 이해하지 못하는 프로그래머 소녀에게 기술적인 작업을 작성하는 것은 상당히 어려운 과정이기 때문에 개발 과정이 상당히 지연되었을 것이라고 상상해보십시오. 프로그램을 직접 만드는 것이 훨씬 쉽습니다.
이것은 한 달 동안 GBP M15에서 얻은 진폭 분포입니다. X축 - 백분율, Y축 - 범위. 30% 편차 범위
그리고 더. 저도 엑셀로 많은 일을 하고 있습니다. 모든 것이 µl로 작동하는 것은 아니기 때문에 나는 µl에서 내보내기를 여기저기서 봅니다.
이것은 한 달 동안 GBP M15에서 얻은 진폭 분포입니다. X축 - 백분율, Y축 - 범위. 30% 편차 범위
30% 편차(무엇과의 차이)와 x-퍼센트가 무엇을 포함하는 범위에 대해 여전히 이해가 되지 않습니다.
아래에서 Y부터 범위가 연기됩니다. 예를 들어 첫 번째 범위는 10-13 포인트이며 10 + 30%이므로 30% 편차가 있는 범위라고 합니다. 차트에서 최대 백분율 비율은 42-54.6 포인트 범위에 있습니다. 이는 모든 단일 변동(100개가 있다고 가정해 봅시다) 중에서 26개 또는 26%가 42개 범위에 속함을 의미합니다. -54.6점. 즉, 42~54.6포인트를 지난 가격이 한바퀴 돌고 같은 양으로 반대 방향으로 갈 확률이 26%입니다. 당연히 범위가 넓을수록 단일 진동이 포함될 가능성이 커집니다.
짧은 히스토리(월)에는 저점과 고점이 보이고, 3년의 이력을 보면 거의 균등해지며 초반에는 하락합니다. 따라서 히스토리가 클수록 분포가 균일해집니다. 이는 시장이 어떻게 변화하고 있는지, 각각의 별도 기간에 진폭의 분포가 다르기 때문에 한 인터벌에 최적화된 TS가 포워드에 병합된다는 것을 보여줍니다. 따라서 진폭의 분포를 알면 TS의 매개 변수를 조정할 수 있습니다. 마치 실시간 최적화 .