모든 것이 정상입니다. 저녁에는 다음 결과가 포함된 그래프를 표시합니다(지금 있는 컴퓨터에는 오래된 반수동 알고리즘만 있으므로 집에서 기다리고 싶습니다).
파일 1의 경우: E, D, Y는 약 0.97의 계수로 서로 상관 관계가 있는 것으로 표시되는 반면 E/D, E/Y, D/Y를 각각 나타내는 EDx, EYx, DYx는 corr(ED, EDx) = 0.9999+ 및 유사하게 EY, EYx 및 DE, DYx.
파일 2의 경우: E, D, Y는 약 0.998의 계수로 서로 상관 관계가 있는 것으로 표시되는 반면 E/D, E/Y, D/Y인 EDx, EYx, DYx는 corr(ED , EDx) = 0.9999+ 및 유사하게 EY, EYx 및 DE, DYx에 대해.
알고리즘은 일반적으로 다른 컴퓨터에서 작성되기 때문에 이 수치는 예비입니다. 그러나 출력은 다음과 같습니다.
파일 1: 실제.
파일 2: HRSG.
왜요? PRNG 신호는 내부적으로 아무 것도 연결되어 있지 않기 때문에 E, D, Y는 이제 반수동 알고리즘으로도 0.998로 서로 상관될 수 있습니다. 즉, 극한에서는 1에 도달할 수 있습니다. 그러나 실제 데이터에서는 극한이 1에서 더 멀어집니다. 나는 그것이 0.99까지 올라갈 수 있다고 생각하지만 더 이상은 아닙니다. 저녁에 봐야함. 아니면 0.97로 유지될 수도 있습니다. 그리고 이것이 차이점이며 RELATIONSHIPS ED, EY, DY의 형태를 결정하는 미묘한 효과가 있습니다. 실제 인용의 경우 한계가 있습니다(합계 corr(E,D)+corr(E,Y)+corr(D,Y)는 3에 도달할 수 없습니다. 그러나 PRNG의 경우에는 가능합니다. 내부에 숨겨진 링크가 없습니다. 이와 같은 것은 저녁에 자세히 살펴보겠습니다.
모든 것이 정상입니다. 저녁에는 다음 결과가 포함된 그래프를 표시합니다(지금 있는 컴퓨터에는 오래된 반수동 알고리즘만 있으므로 집에서 기다리고 싶습니다).
파일 1의 경우: E, D, Y는 약 0.97의 계수로 서로 상관 관계가 있는 것으로 표시되는 반면 E/D, E/Y, D/Y를 각각 나타내는 EDx, EYx, DYx는 corr(ED, EDx) = 0.9999+ 및 유사하게 EY, EYx 및 DE, DYx.
파일 2의 경우: E, D, Y는 약 0.998의 계수로 서로 상관 관계가 있는 것으로 표시되는 반면 E/D, E/Y, D/Y인 EDx, EYx, DYx는 corr(ED , EDx) = 0.9999+ 및 유사하게 EY, EYx 및 DE, DYx에 대해.
알고리즘은 일반적으로 다른 컴퓨터에서 작성되기 때문에 이 수치는 예비입니다. 그러나 출력은 다음과 같습니다.
파일 1: 실제.
파일 2: HRSG.
왜요? PRNG 신호는 내부적으로 아무 것도 연결되어 있지 않기 때문에 E, D, Y는 이제 반수동 알고리즘으로도 0.998로 서로 상관될 수 있습니다. 즉, 극한에서는 1에 도달할 수 있습니다. 그러나 실제 데이터에서는 극한이 1에서 더 멀어집니다. 나는 그것이 0.99까지 올라갈 수 있다고 생각하지만 더 이상은 아닙니다. 저녁에 봐야함. 아니면 0.97로 유지될 수도 있습니다. 그리고 이것이 차이점이며 RELATIONSHIPS ED, EY, DY의 형태를 결정하는 미묘한 효과가 있습니다. 실제 인용의 경우 한계가 있습니다(합계 corr(E,D)+corr(E,Y)+corr(D,Y)는 3에 도달할 수 없습니다. 그러나 PRNG의 경우에는 가능합니다. 내부에 숨겨진 링크가 없습니다. 이와 같은 것은 저녁에 자세히 살펴보겠습니다.
글쎄, 이동 중에 설명을 생각해내는 것은 당신입니다)) 당신은 내부 불일치 등에 대한 추측적인 결론을 내립니다. 그리고 이것이 그림에서 얻은 계열의 상관 관계에 어떻게 영향을 미치는지 알고 있는 알고리즘입니다. 일반적으로 모든 것이 명확합니다. :)
Avals : 글쎄, 이동 중에 설명을 하는 것은 당신입니다)) 당신은 내부 단절 등에 대한 추측적인 결론을 내립니다. 그리고 이것이 그림에서 얻은 계열의 상관 관계에 어떻게 영향을 미치는지 알고 있는 알고리즘입니다. 일반적으로 모든 것이 명확합니다. :)
물론 마음먹습니다. 내가 보는 것은 내가 설명하는 것입니다. 다른 방법. 이것은 정상적인 연구입니다. 나는 이미 나의 초기 실수에 대한 이유를 이해했다고 생각합니다. 저녁에 내가 이미 말한 것과 당신이 인용한 것을 반복할 데이터를 게시하면 다시 반복 합니다. 12개의 HRHS 중 하나를 실수로 추측하게 되어 기쁩니다. 파일을 준비합니다. 저녁, 모스크바 시간, 9-12시.
다시 한 번 : 나는 그림을 보여주고 결론을 내립니다. 그러면 첫 번째 시도에서 10개 중 1개를 추측합니다. 저녁까지 파일을 만드십시오. 숨겨진 패턴은 짧은 시퀀스에서 감지하기가 더 어렵기 때문에 288개의 막대가 더 좋습니다. 시퀀스 길이가 2-3개이면 완전히 불가능합니다. 이것은 분명합니다.
모든 것이 정상입니다. 저녁에는 다음 결과가 포함된 그래프를 표시합니다(지금 있는 컴퓨터에는 오래된 반수동 알고리즘만 있으므로 집에서 기다리고 싶습니다).
파일 1의 경우: E, D, Y는 약 0.97의 계수로 서로 상관 관계가 있는 것으로 표시되는 반면 E/D, E/Y, D/Y를 각각 나타내는 EDx, EYx, DYx는 corr(ED, EDx) = 0.9999+ 및 유사하게 EY, EYx 및 DE, DYx.
파일 2의 경우: E, D, Y는 약 0.998의 계수로 서로 상관 관계가 있는 것으로 표시되는 반면 E/D, E/Y, D/Y인 EDx, EYx, DYx는 corr(ED , EDx) = 0.9999+ 및 유사하게 EY, EYx 및 DE, DYx에 대해.
알고리즘은 일반적으로 다른 컴퓨터에서 작성되기 때문에 이 수치는 예비입니다. 그러나 출력은 다음과 같습니다.
파일 1: 실제.
파일 2: HRSG.
왜요? PRNG 신호는 내부적으로 아무 것도 연결되어 있지 않기 때문에 E, D, Y는 이제 반수동 알고리즘으로도 0.998로 서로 상관될 수 있습니다. 즉, 극한에서는 1에 도달할 수 있습니다. 그러나 실제 데이터에서는 극한이 1에서 더 멀어집니다. 나는 그것이 0.99까지 올라갈 수 있다고 생각하지만 더 이상은 아닙니다. 저녁에 봐야함. 아니면 0.97로 유지될 수도 있습니다. 그리고 이것이 차이점이며 RELATIONSHIPS ED, EY, DY의 형태를 결정하는 미묘한 효과가 있습니다. 실제 인용의 경우 한계가 있습니다(합계 corr(E,D)+corr(E,Y)+corr(D,Y)는 3에 도달할 수 없습니다. 그러나 PRNG의 경우에는 가능합니다. 내부에 숨겨진 링크가 없습니다. 이와 같은 것은 저녁에 자세히 살펴보겠습니다.
그 반대)) 첫 번째 레알(2009년 2월 10일(00:00)부터 M15 EURUSD 및 USDJPY). 변환은 간단합니다(시리즈의 첫 번째 구성원, 즉 00:00의 값으로 나눕니다).
두 번째 - gpsch
진짜:
글쎄, 다시 너무 일찍 발사 (
모든 것이 정상입니다. 저녁에는 다음 결과가 포함된 그래프를 표시합니다(지금 있는 컴퓨터에는 오래된 반수동 알고리즘만 있으므로 집에서 기다리고 싶습니다).
파일 1의 경우: E, D, Y는 약 0.97의 계수로 서로 상관 관계가 있는 것으로 표시되는 반면 E/D, E/Y, D/Y를 각각 나타내는 EDx, EYx, DYx는 corr(ED, EDx) = 0.9999+ 및 유사하게 EY, EYx 및 DE, DYx.
파일 2의 경우: E, D, Y는 약 0.998의 계수로 서로 상관 관계가 있는 것으로 표시되는 반면 E/D, E/Y, D/Y인 EDx, EYx, DYx는 corr(ED , EDx) = 0.9999+ 및 유사하게 EY, EYx 및 DE, DYx에 대해.
알고리즘은 일반적으로 다른 컴퓨터에서 작성되기 때문에 이 수치는 예비입니다. 그러나 출력은 다음과 같습니다.
파일 1: 실제.
파일 2: HRSG.
왜요? PRNG 신호는 내부적으로 아무 것도 연결되어 있지 않기 때문에 E, D, Y는 이제 반수동 알고리즘으로도 0.998로 서로 상관될 수 있습니다. 즉, 극한에서는 1에 도달할 수 있습니다. 그러나 실제 데이터에서는 극한이 1에서 더 멀어집니다. 나는 그것이 0.99까지 올라갈 수 있다고 생각하지만 더 이상은 아닙니다. 저녁에 봐야함. 아니면 0.97로 유지될 수도 있습니다. 그리고 이것이 차이점이며 RELATIONSHIPS ED, EY, DY의 형태를 결정하는 미묘한 효과가 있습니다. 실제 인용의 경우 한계가 있습니다(합계 corr(E,D)+corr(E,Y)+corr(D,Y)는 3에 도달할 수 없습니다. 그러나 PRNG의 경우에는 가능합니다. 내부에 숨겨진 링크가 없습니다. 이와 같은 것은 저녁에 자세히 살펴보겠습니다.
글쎄, 다시 너무 일찍 발사 (
걱정 하지마. 집에 와서 정상적인 분석을 하고 여기에 사진을 게시하면 모든 것이 정상인 것 같습니다.
의심이 든다면 기꺼이 12개의 rhcs 중 하나를 추측할 것입니다. 파일을 준비합니다.
글쎄, 다시 너무 일찍 발사 (
글쎄, 저자는 분석을 수행하고 결론을 내 렸습니다. 왜 무언가를 끌어 들이나요?))
글쎄, 이동 중에 설명을 하는 것은 당신입니다)) 당신은 내부 단절 등에 대한 추측적인 결론을 내립니다. 그리고 이것이 그림에서 얻은 계열의 상관 관계에 어떻게 영향을 미치는지 알고 있는 알고리즘입니다. 일반적으로 모든 것이 명확합니다. :)
물론 마음먹습니다. 내가 보는 것은 내가 설명하는 것입니다. 다른 방법. 이것은 정상적인 연구입니다. 나는 이미 나의 초기 실수에 대한 이유를 이해했다고 생각합니다. 저녁에 내가 이미 말한 것과 당신이 인용한 것을 반복할 데이터를 게시하면 다시 반복 합니다. 12개의 HRHS 중 하나를 실수로 추측하게 되어 기쁩니다. 파일을 준비합니다. 저녁, 모스크바 시간, 9-12시.
걱정 하지마. 집에 와서 정상적인 분석을 하고 여기에 사진을 게시하면 모든 것이 정상인 것 같습니다.
의심이 든다면 기꺼이 십여 개의 rhcs 중 하나를 추측할 것입니다. 파일을 준비합니다.
글쎄, 당신은 약간의 시도로 추측 할 것이 분명합니다))
글쎄, 당신은 약간의 시도로 추측 할 것이 분명합니다))
다시 한 번 : 나는 그림을 보여주고 결론을 내립니다. 그러면 첫 번째 시도에서 10개 중 1개를 추측합니다. 저녁까지 파일을 만드십시오. 숨겨진 패턴은 짧은 시퀀스에서 감지하기가 더 어렵기 때문에 288개의 막대가 더 좋습니다. 시퀀스 길이가 2-3개이면 완전히 불가능합니다. 이것은 분명합니다.
다시 한 번 : 나는 그림을 보여주고 결론을 내립니다. 그러면 첫 번째 시도에서 10개 중 1개를 추측합니다. 저녁까지 파일을 만드십시오.
나는 충분히 했습니다. 원한다면 스스로 하십시오. 난 이미 분명해
저 혼자 할 수 있습니다. 인용문과 HR의 차이점에 대한 주제는 흥미롭습니다. 분명히 내 알고리즘은 이것을 할 수 있지만 이것은 계획되지 않았습니다. 일반적으로 materialchik을 배치하십시오.