아니요. 추가 방정식에 대한 가정이 필요하지 않은 단일 솔루션이 있습니다. 즉, 수학적으로 시스템에 약간의 추가가 필요하지만 물리적으로는 그렇지 않습니다. 이러한 솔루션이 가능하다고 가정해 봅시다(이를 구현했습니다): "최소 조치의 원칙", 즉 알려진(실현된) 증분 ED, PD, EP 또는 다른 삼각형을 최소한의 변경으로 달성하는 것입니다( 모듈의 합을 최소화) 별도로 E, P, D. 모듈을 비교하고 추가할 무언가가 있도록 상대적인 변경을 최소화합니다. 그러나 이러한 추가 조건에서 찾은 솔루션은 이 테스트를 만족하지 않습니다. 예를 들어 EURUSD, EURJPY, USDJPY에서 달러(과거 자체와 관련하여 시간과 별개의 달러)를 찾은 경우 결과는 비슷할 것입니다(일반적으로 말해서, 이것은 멋진 관계를 의미하기 때문에 - 최소 행동의 원칙 - 통화 금액을 0으로 바꾸는 방정식보다 진실에 훨씬 가깝지만 진실과 정확히 일치하지 않습니다. 다른 삼각형(예: GBPUSD, GBPJPY, USDJPY).
한 삼각형에서 찾은 해가 다른 삼각형에서 찾은 해와 일치해야 참으로 인식될 수 있다고 주장합니다.
나는 최소 행동의 원칙이 여기에서 작동할 수 있다고 생각하지 않습니다. 적어도 시스템을 만족하는 벡터(E, P, D)에 대해 k가 임의의 숫자인 삼중(kE, kP, kD)도 이를 만족한다는 점을 고려하면. k를 포함하는 것은 임의로 작을 수 있습니다. 즉, E, P, D가 0이 되는 경향이 있을 때 사라져야 하는 세 가지 통화에서 대칭적인 특정 "액션" 비율을 도입하면 "최소한의" 관점에서 가장 수익성이 높습니다. action" k는 0이 되는 경향이 있음이 밝혀졌습니다. 물론 어떤 의미의 작업을 박탈합니다.
alsu : "최소 조치"의 관점에서 가장 유리한 것은 k를 0으로 만드는 것입니다. 물론 어떤 의미의 작업을 박탈합니다.
주님은 당신과 함께 계십니다, 동료. 나는 상대적인 증가를 의미했습니다. 아무 것도 k에 전혀 의존하지 않습니다. 그냥 축소됩니다. 그리고 모듈 eE, eP, eD의 최소 합에 해당하는 해 {eED, ePD, eEP}가 참(e는 엡실론)이라고 말하는 것이 아닙니다. 아니요. 사실이 아니다. 그러나 이것은 다른 "삼각형"에서 찾을 때 D(t)의 일반적인 특성이 유사할 것이기 때문에 적어도 더 합리적인 "세 번째 연결"입니다. 그러나 유사하다는 것이 동등하다는 의미는 아니므로 사용할 수 없습니다. 정확한 솔루션이 필요합니다. 그리고 "가장 작은 행동"이라도 추가 가정 없이.
주님은 당신과 함께 계십니다, 동료. 나는 상대적인 증가를 의미했습니다. k에 의존하는 것은 전혀 없습니다.
이것이 k가 무엇이든 될 수 있는 이유입니다. 원래 방정식은 이를 부러워하지 않지만 솔루션에 대한 입력은 적합성에 영향을 미치지 않습니다.
그냥 축소됩니다. 그리고 모듈 eE, eP, eD의 최소 합에 해당하는 해 {eED, ePD, eEP}가 참(e는 엡실론)이라고 말하는 것이 아닙니다. 아니요. 사실이 아니다. 그러나 이것은 다른 "삼각형"에서 찾을 때 D(t)의 일반적인 특성이 유사할 것이기 때문에 적어도 더 합리적인 "세 번째 연결"입니다. 그러나 유사하다는 것이 동등하다는 의미는 아니므로 사용할 수 없습니다. 정확한 솔루션이 필요합니다. 그리고 "가장 작은 행동"이라도 추가 가정 없이.
위에서 언급한 이유로 모듈의 최소 합 또는 사용자가 지정하는 기타 표준에 해당하는 솔루션 {eED, ePD, eEP}는 0, 보다 정확하게는 극소 값입니다.
의심을 없애기 위해 손가락으로 설명하겠습니다.
1. eE, eP, eD에 따라 규범 N을 도입하고 최소한 다음 속성을 가져야 합니다.
- 서로의 통화 교환에 대한 대칭
- 단조성: N1<N2 if and only if (ceteris paribus) eE1<eE2 (다른 두 통화에 대해서도 유사)
- eE, eP, eD=0에서 0과 동등
2. 우리는 규범을 최소화하기를 원합니다. 원래 방정식을 관찰하면서 N(eE, eP, eD)->min인 삼중 eE, eP, eD를 선택합니다.
이것이 불가능하다는 것을 증명합시다.
벡터 {eE, eP, eD}가 성공적으로 선택되었다고 가정해 보겠습니다. 그러나 예를 들어 벡터 {eE/2, eP/2, eD/2}도 원래 방정식을 만족하므로 {eE, eP, eD}(이후 모두, 이것은 최소한의 포인트입니다!). 그러나 단조성 속성은 그렇지 않다고 말합니다. 우리는 모순에 도달했고 불가능이 증명되었습니다.
아니요. 추가 방정식에 대한 가정이 필요하지 않은 단일 솔루션이 있습니다. 즉, 수학적으로 시스템에 약간의 추가가 필요하지만 물리적으로는 그렇지 않습니다. 이러한 솔루션이 가능하다고 가정해 봅시다(이를 구현했습니다): "최소 조치의 원칙", 즉 알려진(실현된) 증분 ED, PD, EP 또는 다른 삼각형을 최소한의 변경으로 달성하는 것입니다( 모듈의 합을 최소화) 별도로 E, P, D. 모듈을 비교하고 추가할 무언가가 있도록 상대적인 변경을 최소화합니다. 그러나 이러한 추가 조건에서 찾은 솔루션은 이 테스트를 만족하지 않습니다. 예를 들어 EURUSD, EURJPY, USDJPY에서 달러(과거 자체와 관련하여 시간과 별개의 달러)를 찾은 경우 결과는 비슷할 것입니다(일반적으로 말해서, 이것은 멋진 관계를 의미하기 때문에 - 최소 행동의 원칙 - 통화 금액을 0으로 바꾸는 방정식보다 진실에 훨씬 가깝지만 진실과 정확히 일치하지 않습니다. 다른 삼각형(예: GBPUSD, GBPJPY, USDJPY).
한 삼각형에서 찾은 해가 다른 삼각형에서 찾은 해와 일치해야 참으로 인식될 수 있다고 주장합니다.
증분:
dED(두 번째 줄, 왼쪽)가 어떻게 eED(세 번째 줄, 왼쪽)가 되었는지 설명
두 번째 줄의 방정식을 ED[i-1]로 나눴는데, 뻔하지 않습니까? 그리고 dED[i-1,i]/ED[i-1] = eED[i-1,i], 즉 막대 i-1과 막대 i 사이의 시간 간격에서 EURUSD의 상대적 변화입니다.
"최소 조치"의 관점에서 가장 유리한 것은 k를 0으로 만드는 것입니다. 물론 어떤 의미의 작업을 박탈합니다.
주님은 당신과 함께 계십니다, 동료. 나는 상대적인 증가를 의미했습니다. 아무 것도 k에 전혀 의존하지 않습니다. 그냥 축소됩니다. 그리고 모듈 eE, eP, eD의 최소 합에 해당하는 해 {eED, ePD, eEP}가 참(e는 엡실론)이라고 말하는 것이 아닙니다. 아니요. 사실이 아니다. 그러나 이것은 다른 "삼각형"에서 찾을 때 D(t)의 일반적인 특성이 유사할 것이기 때문에 적어도 더 합리적인 "세 번째 연결"입니다. 그러나 유사하다는 것이 동등하다는 의미는 아니므로 사용할 수 없습니다. 정확한 솔루션이 필요합니다. 그리고 "가장 작은 행동"이라도 추가 가정 없이.
이제 내가 말하는 내용을 이해하시기 바랍니다.
전혀 이해가 안 가네요 :-) 파생상품 받는 법 배웠어요?
그리고 당신은 아직 파생 상품을 가져 오는 방법을 배우지 못했습니다 ...
주님은 당신과 함께 계십니다, 동료. 나는 상대적인 증가를 의미했습니다. k에 의존하는 것은 전혀 없습니다.
그냥 축소됩니다. 그리고 모듈 eE, eP, eD의 최소 합에 해당하는 해 {eED, ePD, eEP}가 참(e는 엡실론)이라고 말하는 것이 아닙니다. 아니요. 사실이 아니다. 그러나 이것은 다른 "삼각형"에서 찾을 때 D(t)의 일반적인 특성이 유사할 것이기 때문에 적어도 더 합리적인 "세 번째 연결"입니다. 그러나 유사하다는 것이 동등하다는 의미는 아니므로 사용할 수 없습니다. 정확한 솔루션이 필요합니다. 그리고 "가장 작은 행동"이라도 추가 가정 없이.
위에서 언급한 이유로 모듈의 최소 합 또는 사용자가 지정하는 기타 표준에 해당하는 솔루션 {eED, ePD, eEP}는 0, 보다 정확하게는 극소 값입니다.
의심을 없애기 위해 손가락으로 설명하겠습니다.
1. eE, eP, eD에 따라 규범 N을 도입하고 최소한 다음 속성을 가져야 합니다.
- 서로의 통화 교환에 대한 대칭
- 단조성: N1<N2 if and only if (ceteris paribus) eE1<eE2 (다른 두 통화에 대해서도 유사)
- eE, eP, eD=0에서 0과 동등
2. 우리는 규범을 최소화하기를 원합니다. 원래 방정식을 관찰하면서 N(eE, eP, eD)->min인 삼중 eE, eP, eD를 선택합니다.
이것이 불가능하다는 것을 증명합시다.
벡터 {eE, eP, eD}가 성공적으로 선택되었다고 가정해 보겠습니다. 그러나 예를 들어 벡터 {eE/2, eP/2, eD/2}도 원래 방정식을 만족하므로 {eE, eP, eD}(이후 모두, 이것은 최소한의 포인트입니다!). 그러나 단조성 속성은 그렇지 않다고 말합니다. 우리는 모순에 도달했고 불가능이 증명되었습니다.