섹션 중 하나를 분석하여 다음 섹션을 예측할 수 없는 프로세스가 있습니까? - 페이지 6

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C-4 :

불행히도 모든 예측은 결정 구성 요소에만 기반할 수 있습니다. 이 구성 요소가 없는 행에서는 예측 및 수입이 불가능해집니다.

나는 이것에 대해 이야기하고 있습니다. 의사 랜덤 시리즈는 정의에 의해 결정됩니다.

질문(요청?)은 "외부"(제너레이터의 원래 알고리즘을 "모르는") 방법으로 이 결정론을 돌이키는 방법을 배우는 것입니다.

또한 OutOfSample의 수익성 확인과 함께 돌팔이 - 동일한 생성기 시리즈의 연속.

 
MetaDriver :

또한 OutOfSample의 수익성 확인과 함께 돌팔이 - 동일한 생성기 시리즈의 연속.

이것을 위해 그리고 질병없이 반죽이 신맛이 날 것입니다 :) IMHO.
 
C-4 :

불행히도 모든 예측은 결정 구성 요소에만 기반할 수 있습니다. 이 구성 요소가 없는 행에서는 예측 및 수입이 불가능해집니다.
불행히도 이것은 필요조건일 뿐입니다.
 
C-4 :
불행히도 모든 예측은 결정 구성 요소에만 기반할 수 있습니다.
아니다! 왜 갑자기?
 

팀은 그러한 고려 사항을 어떻게 보고 있습니까?

1. 결정적 요소가 있는 경우 예측이 가능합니다.

2. 결정적 성분은 왼쪽뿐만 아니라 마지막 막대의 오른쪽에서도 미분 가능합니다.

3. 오른쪽의 미분성(다음 막대가 올 때까지!)은 평활화 함수의 형태로 제공됩니다. 접합부에서 큐빅 스플라인이 미분 가능한 상태로 유지되는 것을 어디선가 보았습니다.

 
TheXpert :
아니다! 왜 갑자기?
추세 트레이딩을 의미한다고 생각합니다. 그러나 그녀는 유일한 사람이 아닙니다.
 
MetaDriver :

나는 이것에 대해 이야기하고 있습니다. 의사 랜덤 시리즈는 정의에 의해 결정됩니다.

질문(요청?)은 "외부"(제너레이터의 원래 알고리즘을 "모르는") 방법으로 이 결정론을 돌이키는 방법을 배우는 것입니다.

또한 OutOfSample의 수익성 확인과 함께 돌팔이 - 동일한 생성기 시리즈의 연속.

이것은 모든 질문의 질문입니다. 저에게 그런 방법을 주시면 제가 시장을 돌릴 것입니다. 나는 결정론을 효과적으로 사용하기 위해서는 무엇보다 먼저 결정론을 식별하는 것이 필요하다고 확신합니다. 모든 TS는 본질적으로 바로 이 성분을 빼는 방법입니다. 하지만 뭔지도 모르는 무언가를 찾는 것은 어렵습니다. 따라서 대다수의 TS는 너무 비효율적입니다. 기껏해야 컨디셔닝의 작은 부분만 처리하고 최악의 경우 노이즈를 입력으로 받습니다.

혼란스러운 결정론적 급수를 처리하는 효율적인 방법은 매우 중요합니다. 원칙적으로 건물이 가져야 할 속성을 공식화하고 구성 과정에서 이를 기반으로 구축하는 것이 가능합니다. 작업의 복잡성과 중요하지 않은 예를 위해 다음 그래프를 제공합니다.

알려진 긍정적인 수학적 기대 외에도 이 랜덤 워크에는 다른 고정 구성 요소가 없습니다. 저것들. 사실 그것은 순수한 SB입니다. 여기에는 결정적 구성 요소가 없으며 우리의 방법은 다음과 같이 표시해야 합니다. "무엇을 훔쳤나요!? SB입니다! 그런 시리즈로 작업하는 것을 거부합니다!"

 
TheXpert :
아니다! 왜 갑자기?

예측이 프로세스의 결정론을 기반으로 하지 않는 예를 제시하십시오.
 

잘못된 동전입니다. 프로세스는 비결정적입니다. 저것들. 경사가 있는 임의의 행.

더 나은 방법은 포커입니다.

 
faa1947 :
트렌드 트레이딩을 의미한다고 생각합니다. 그러나 그녀는 유일한 사람이 아닙니다.

나는 두 가지 유형의 결정론을 구별합니다. 일반적으로 추세와 반 추세라고 할 수 있습니다. 둘 다 각자의 차량을 사용합니다.
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