두 번째 요점과 관련하여-이 모든 것은 유치한 속임수입니다. 변동성을 에뮬레이트하는 것은 기본입니다. 이를 위해 실제 악기의 틱 볼륨을 가져와 이를 기반으로 랜덤 워크를 생성하는 것으로 충분합니다. 또한 미주 세션 및 기타 효과에서 뚱뚱한 꼬리와 변동성 급증이 있을 것입니다. 이제 SB는 무작위로 유지되며 여전히 공개됩니다.
동의하지 않는다. 가격의 모든 통계적 패턴을 고려하고 이를 기반으로 무작위 시리즈를 생성하면 구별이 불가능합니다.
두 번째 요점과 관련하여-이 모든 것은 유치한 속임수입니다. 변동성을 에뮬레이트하는 것은 기본입니다. 이를 위해 실제 악기의 틱 볼륨을 가져와 이를 기반으로 랜덤 워크를 생성하는 것으로 충분합니다. 또한 미주 세션 및 기타 효과에서 뚱뚱한 꼬리와 변동성 급증이 있을 것입니다. 이제 SB는 무작위로 유지되며 여전히 공개됩니다.
이러한 기본 사항을 이해한다는 것은 여러분이 (그리고) 라 가르치 또는 (그리고) 실제 거래량을 사용하여 최소한 클러스터된 변동성을 갖는 시간당 막대를 생성한다는 것을 의미했습니다.
이해하십시오. 분포 유형은 계열이 무작위인지 여부를 결정하지 않습니다. 무작위 시장 시리즈는 정상이 아니지만 가장 단순한 경우 기본 생성기는 정규 분포를 생성합니다. 그러나 이것에 대한 가설을 세우기 위해 모든 비정규 계열은 시장이고 정규 계열은 무작위 보행이 비정상일 수 있기 때문에 잘못된 것입니다.
여기서 실제 결과는 역 과정입니다. 실제와 구별할 수 없는 생성된 시리즈를 얻자마자 우리는 이미 실제 패턴의 좋은 부분을 알고 있다고 가정할 수 있습니다. 그래서 우리는 그들을 이용하려고 할 수 있습니다.
음, 실제와 동일한 ACF로 시리즈를 생성한다고 가정해 보겠습니다. 무엇 향후 계획? 실제 시장의 ACF로 돈을 벌 수 있습니까? 나는 시도했습니다 - 수수료가 없어도 실패했습니다. 따라서 문제는 이 지식의 힘은 무엇입니까? 이것으로 SB를 시장과 구별할 수는 없지만 여전히 돈을 벌 수는 없습니다.
두 번째 요점과 관련하여-이 모든 것은 유치한 속임수입니다. 변동성을 에뮬레이트하는 것은 기본입니다. 이를 위해 실제 악기의 틱 볼륨을 가져와 이를 기반으로 랜덤 워크를 생성하는 것으로 충분합니다. 또한 미주 세션 및 기타 효과에서 뚱뚱한 꼬리와 변동성 급증이 있을 것입니다. 이제 SB는 무작위로 유지되며 여전히 공개됩니다.
동의하지 않는다. 가격의 모든 통계적 패턴을 고려하고 이를 기반으로 무작위 시리즈를 생성하면 구별이 불가능합니다.
그러나 이 경우에도 큰 기간의 분포는 정상적 경향이 있어야 합니다. 물론 발전기가 고품질인 경우를 제외하고는.
중급 발전기의 맥락에서 "큰 TF"가 무엇을 의미하는지 완전히 명확하지 않습니까? 발전기에는 시간이라는 개념이 없습니다. 우리 앞에 있는 것은 중요하지 않습니다. "분" 의 종가 100개 또는 "일"의 종가 100개입니다.
삼항을 의미합니다. 그러나 차이점은 가장 중요한 것은 분포가 알려져 있으며 설명 된 방법이 여전히 보편적이라는 것입니다.
왜 획일적 이지 않고 정상적입니까?
게다가 내가 모든 것을 올바르게 이해한다면 이것은 매우 큰 샘플에서만 작동할 수 있습니다. 나처럼 1000번 관찰하면 구분이 안 된다.
동의하지 않는다. 가격의 모든 통계적 패턴을 고려하고 이를 기반으로 무작위 시리즈를 생성하면 구별이 불가능합니다.
두 번째 요점과 관련하여-이 모든 것은 유치한 속임수입니다. 변동성을 에뮬레이트하는 것은 기본입니다. 이를 위해 실제 악기의 틱 볼륨을 가져와 이를 기반으로 랜덤 워크를 생성하는 것으로 충분합니다. 또한 미주 세션 및 기타 효과에서 뚱뚱한 꼬리와 변동성 급증이 있을 것입니다. 이제 SB는 무작위로 유지되며 여전히 공개됩니다.
이러한 기본 사항을 이해한다는 것은 여러분이 (그리고) 라 가르치 또는 (그리고) 실제 거래량을 사용하여 최소한 클러스터된 변동성을 갖는 시간당 막대를 생성한다는 것을 의미했습니다.
이해하십시오. 분포 유형은 계열이 무작위인지 여부를 결정하지 않습니다. 무작위 시장 시리즈는 정상이 아니지만 가장 단순한 경우 기본 생성기는 정규 분포를 생성합니다. 그러나 이것에 대한 가설을 세우기 위해 모든 비정규 계열은 시장이고 정규 계열은 무작위 보행이 비정상일 수 있기 때문에 잘못된 것입니다.
네, 하지만 가격의 모든 통계적 패턴은 변동성의 모든 통계적 패턴보다 다소 많습니다.
염소. 더 많은 패턴을 고려할수록 생성된 시리즈를 실제 시리즈와 구별하기가 더 어려워집니다.
실제 결과는 반대 과정입니다. 실제와 구별할 수 없는 생성된 시리즈를 얻자마자 우리는 이미 실제 패턴의 좋은 부분을 알고 있다고 가정할 수 있습니다. 그래서 우리는 그들을 이용하려고 할 수 있습니다.
어떻게? 방법?
여기서 실제 결과는 역 과정입니다. 실제와 구별할 수 없는 생성된 시리즈를 얻자마자 우리는 이미 실제 패턴의 좋은 부분을 알고 있다고 가정할 수 있습니다. 그래서 우리는 그들을 이용하려고 할 수 있습니다.
음, 실제와 동일한 ACF로 시리즈를 생성한다고 가정해 보겠습니다. 무엇 향후 계획? 실제 시장의 ACF로 돈을 벌 수 있습니까? 나는 시도했습니다 - 수수료가 없어도 실패했습니다. 따라서 문제는 이 지식의 힘은 무엇입니까? 이것으로 SB를 시장과 구별할 수는 없지만 여전히 돈을 벌 수는 없습니다.
한마디로 설명하기 어렵습니다. 게다가, 내가 너라면, 나는 나를 믿지 않을 것이다. 그렇기 때문에 확인하는 것이 좋습니다.
멋진! 문지르면 이미 빨리 문지르고 방법이나 ....가 명확하지 않지만 문지릅니다. 당신은 무언가를 확신하고 있습니다. samzha 끝에 "게다가 내가 너라면 나는 나를 믿지 않을 것이다."라고 씁니다.
금발조차도이 논리를 부러워 할 것입니다.
메소드가 존재하지 않았습니다. 그리고 저자는 철학적 "볼 수 없다"가 아니라 "계산 방법"에 대해 그에 대해 묻고있었습니다.