계산된 점에 의존하는 경우 이는 지그재그의 무릎 또는 실제로 특정 순서의 물결과 비슷합니다.
저것들. 이것은 본질적으로 백분율 측면에서 지그재그이며 이러한 움직임은 어떻게 든 필터링됩니다. M-1에서 데이터 "클라우드"를 얻을 수 있습니다.
채널 별 - Borishpolts 채널의 전략에는 H-4, H-6에 대한 분석이 있습니다. 이러한 기술을 결합하려고하면 표준 편차 의 D-1 채널 , 제 생각에는 그다지 유익하지 않습니다 ( 적용 가능) 거래에서 예를 들어 몇 USD-JPY 플랫(예측 si 4), 예측(분석)을 위한 선형 도구로 또 다른 순간
비선형 성형, 확률적인 측면에서도 올바른 도구 선택이 아니라고 생각합니다. 자로 눈송이, 발생 온도 + 응축수 및 눈송이 형성(성장)의 재료(기준점인 먼지 입자)의 특성을 설명합니다.
저것들. 이것은 본질적으로 백분율 측면에서 지그재그이며 이러한 움직임은 어떻게 든 필터링됩니다. M-1에서 데이터 "클라우드"를 얻을 수 있습니다.
채널 별 - Borishpolts 채널의 전략에는 H-4, H-6에 대한 분석이 있습니다. 이러한 기술을 결합하려고하면 표준 편차 의 D-1 채널 , 제 생각에는 그다지 유익하지 않습니다 ( 적용 가능) 거래에서 예를 들어 몇 USD-JPY 플랫(예측 si 4), 예측(분석)을 위한 선형 도구로 또 다른 순간
비선형 성형은 확률적인 측면에서도 올바른 도구 선택이 아니라고 생각합니다. 자로 눈송이, 발생 온도 + 응축수 및 눈송이 형성(성장)의 재료(기준점인 먼지 입자)의 특성을 설명합니다.
모든 신사 상인 및 프로그래머에게 인사드립니다. 대화를 계속할 기회가 있습니다.
어렵지만 솔직히 Veniamin Skrepkov 의 게시물에서 나는 아무것도 이해하지 못했습니다.
확률은 일부 가정, 알고리즘이 아니라 통계를 기반으로 계산해야 합니다. 예를 들어 일부 설정(촛대 패턴)을 사용하여 기록에서 확인하겠습니다. 그가 10,000번 만났고 그 중 6,125번의 이익을 얻을 수 있다면 그가 운동할 확률은 61.25%가 될 것입니다. 또 다른 예: 월요일 시장 개장과의 격차. 다시 말하지만, 10,000번 중 6,473번 간격이 닫혔다면 해결할 확률은 64.73%입니다.
저것들. 확률을 계산하려면 샘플과 그에 대한 히스토리(통계)가 있어야 합니다. 이것은 자체 제작 접근 방식이 작동하지 않는다는 것을 의미하는 것이 아니라 작동할 가능성이 매우 높습니다. 확률과 관련이 없습니다.
확률은 일부 가정, 알고리즘이 아니라 통계를 기반으로 계산해야 합니다. 예를 들어 일부 설정(촛대 패턴)을 사용하여 기록에서 확인하겠습니다. 그가 10,000번 만났고 그 중 6,125번의 이익을 얻을 수 있다면, 그가 운동할 확률은 61.25%가 될 것입니다. 또 다른 예: 월요일 시장 개장과의 격차. 다시 말하지만, 10,000번 중 6,473번 간격이 닫혔다면 해결할 확률은 64.73%입니다.
저것들. 확률을 계산하려면 샘플과 그에 대한 히스토리(통계)가 있어야 합니다. 이것은 자체 제작 접근 방식이 작동하지 않는다는 것을 의미하는 것이 아니라 작동할 가능성이 매우 높습니다. 확률과 관련이 없습니다.
예, 통계를 철저히 조사하면 통계가 필요합니다.
그러나 여기에서는 어떤 통계를 수집하더라도 특히 매력적으로 작동하지 않습니다. 거래의 역사에서 만들어졌습니다. 하지만 역사는 죽었다...
어느 정도 신경망. 기록에 대한 거래 조정, 간단히 말해 통계 분석과 유사합니다. 그리고 여전히 넌센스입니다.
확률은 일부 가정, 알고리즘이 아니라 통계를 기반으로 계산해야 합니다. 예를 들어 일부 설정(촛대 패턴)을 사용하여 기록에서 확인하겠습니다. 그가 10,000번 만났고 그 중 6,125번의 이익을 얻을 수 있다면, 그가 운동할 확률은 61.25%가 될 것입니다. 또 다른 예: 월요일 시장 개장과의 격차. 다시 말하지만, 10,000번 중 6,473번 간격이 닫혔다면 해결할 확률은 64.73%입니다.
저것들. 확률을 계산하려면 샘플과 그에 대한 히스토리(통계)가 있어야 합니다. 이것은 자체 제작 접근 방식이 작동하지 않는다는 것을 의미하는 것이 아니라 작동할 가능성이 매우 높습니다. 확률과 관련이 없습니다.
역사를 완전히 무시할 수는 없지만 그러한 통계는 대부분 아무것도 아닌 통계이며 작동하지 않을 가능성이 큽니다. 같은 방식으로 최적화 후 시스템은 최적화된 시계열에서만 성공적으로 작동합니다.
포커 및 기타 게임에서 이길 확률을 추정하는 것과 같은 방식으로 작업 통계를 수집하고 플레이가 진행됨에 따라 평가해야 합니다. 지난 게임의 통계 - 이것은 거의 필요하지 않거나 완전히 불필요한 정보입니다. 주요 통계는 지금 여기에 있는 것입니다.
계산된 점에 의존하는 경우 이는 지그재그의 무릎 또는 실제로 특정 순서의 물결과 비슷합니다.
저것들. 이것은 본질적으로 백분율 측면에서 지그재그이며 이러한 움직임은 어떻게 든 필터링됩니다. M-1에서 데이터 "클라우드"를 얻을 수 있습니다.
채널 별 - Borishpolts 채널의 전략에는 H-4, H-6에 대한 분석이 있습니다. 이러한 기술을 결합하려고하면 표준 편차 의 D-1 채널 , 제 생각에는 그다지 유익하지 않습니다 ( 적용 가능) 거래에서 예를 들어 몇 USD-JPY 플랫(예측 si 4), 예측(분석)을 위한 선형 도구로 또 다른 순간
비선형 성형, 확률적인 측면에서도 올바른 도구 선택이 아니라고 생각합니다. 자로 눈송이, 발생 온도 + 응축수 및 눈송이 형성(성장)의 재료(기준점인 먼지 입자)의 특성을 설명합니다.
힘내라 동지!
이것이 가장 확실한 방법입니다.
첫 번째 포스트와 마지막 포스트가 같은 파장에 있는 것이 아쉽습니다. 아무도 이해하지 못합니다.
어딘가에 지표가 있는데 예측 지점에 자유롭게 놓여 있습니다.
14년차라고 생각합니다.
그곳에서 마법사는 그를 저주했지만 그는 거기에 있습니다.
그때 칠면조는 TF에 붙지 않았다고 했던 기억이 난다.
공식을 기억하도록 노력하겠습니다....
다음과 같은 것:
확률 = (high+loy)/(2*현재 가격)
그것은... 논리의 일부에 관한 것입니다...
구매 및 판매 확률의 유형, 즉 결과적으로 2개의 공식이 얻어진다.
매도 확률 = 현재가/고가
구매 확률 = loy / 현재 가격
100을 곱하면 백분율이 됩니다.
결과적으로 멋진 시스템은 물론 떨어지지 만 그다지 ...저것들. 이것은 본질적으로 백분율 측면에서 지그재그이며 이러한 움직임은 어떻게 든 필터링됩니다. M-1에서 데이터 "클라우드"를 얻을 수 있습니다.
채널 별 - Borishpolts 채널의 전략에는 H-4, H-6에 대한 분석이 있습니다. 이러한 기술을 결합하려고하면 표준 편차 의 D-1 채널 , 제 생각에는 그다지 유익하지 않습니다 ( 적용 가능) 거래에서 예를 들어 몇 USD-JPY 플랫(예측 si 4), 예측(분석)을 위한 선형 도구로 또 다른 순간
비선형 성형은 확률적인 측면에서도 올바른 도구 선택이 아니라고 생각합니다. 자로 눈송이, 발생 온도 + 응축수 및 눈송이 형성(성장)의 재료(기준점인 먼지 입자)의 특성을 설명합니다.
모든 신사 상인 및 프로그래머에게 인사드립니다. 대화를 계속할 기회가 있습니다.
어렵지만 솔직히 Veniamin Skrepkov 의 게시물에서 나는 아무것도 이해하지 못했습니다.
다시 시작하다.
ZZ의 한쪽 다리가 파동이라는 데 동의합시다.
편리할까요?
이전 그림에서 다음과 같이 결론을 내릴 수 있습니다.
현재 조정 웨이브가 있습니다.
추가 성장 가능성은 28%에 불과합니다. 현재(중요).
그게 더 이해가 되기도 합니다.
확률은 일부 가정, 알고리즘이 아니라 통계를 기반으로 계산해야 합니다. 예를 들어 일부 설정(촛대 패턴)을 사용하여 기록에서 확인하겠습니다. 그가 10,000번 만났고 그 중 6,125번의 이익을 얻을 수 있다면 그가 운동할 확률은 61.25%가 될 것입니다. 또 다른 예: 월요일 시장 개장과의 격차. 다시 말하지만, 10,000번 중 6,473번 간격이 닫혔다면 해결할 확률은 64.73%입니다.
저것들. 확률을 계산하려면 샘플과 그에 대한 히스토리(통계)가 있어야 합니다. 이것은 자체 제작 접근 방식이 작동하지 않는다는 것을 의미하는 것이 아니라 작동할 가능성이 매우 높습니다. 확률과 관련이 없습니다.
확률은 일부 가정, 알고리즘이 아니라 통계를 기반으로 계산해야 합니다. 예를 들어 일부 설정(촛대 패턴)을 사용하여 기록에서 확인하겠습니다. 그가 10,000번 만났고 그 중 6,125번의 이익을 얻을 수 있다면, 그가 운동할 확률은 61.25%가 될 것입니다. 또 다른 예: 월요일 시장 개장과의 격차. 다시 말하지만, 10,000번 중 6,473번 간격이 닫혔다면 해결할 확률은 64.73%입니다.
저것들. 확률을 계산하려면 샘플과 그에 대한 히스토리(통계)가 있어야 합니다. 이것은 자체 제작 접근 방식이 작동하지 않는다는 것을 의미하는 것이 아니라 작동할 가능성이 매우 높습니다. 확률과 관련이 없습니다.
예, 통계를 철저히 조사하면 통계가 필요합니다.
그러나 여기에서는 어떤 통계를 수집하더라도 특히 매력적으로 작동하지 않습니다. 거래의 역사에서 만들어졌습니다. 하지만 역사는 죽었다...
어느 정도 신경망. 기록에 대한 거래 조정, 간단히 말해 통계 분석과 유사합니다. 그리고 여전히 넌센스입니다.
트레일러에서.
예, 통계를 철저히 조사하면 통계가 필요합니다.
그러나 여기에서는 어떤 통계를 수집하더라도 특히 매력적으로 작동하지 않습니다. 거래의 역사에서 만들어졌습니다. 하지만 역사는 죽었다...
어느 정도 신경망. 기록에 대한 거래 조정, 간단히 말해 통계 분석과 유사합니다. 그리고 여전히 넌센스입니다.
트레일러에서.
아침까지. 아침에 가자. 오늘 피곤하다
손녀의 탄생을 축하할 수 있습니다.
아침까지. 아침에 가자. 오늘 피곤
당신은 당신의 손녀를 축하할 수 있습니다.
아침까지. 아침에 가자. 오늘 피곤
손녀의 탄생을 축하할 수 있습니다.
확률은 일부 가정, 알고리즘이 아니라 통계를 기반으로 계산해야 합니다. 예를 들어 일부 설정(촛대 패턴)을 사용하여 기록에서 확인하겠습니다. 그가 10,000번 만났고 그 중 6,125번의 이익을 얻을 수 있다면, 그가 운동할 확률은 61.25%가 될 것입니다. 또 다른 예: 월요일 시장 개장과의 격차. 다시 말하지만, 10,000번 중 6,473번 간격이 닫혔다면 해결할 확률은 64.73%입니다.
저것들. 확률을 계산하려면 샘플과 그에 대한 히스토리(통계)가 있어야 합니다. 이것은 자체 제작 접근 방식이 작동하지 않는다는 것을 의미하는 것이 아니라 작동할 가능성이 매우 높습니다. 확률과 관련이 없습니다.
역사를 완전히 무시할 수는 없지만 그러한 통계는 대부분 아무것도 아닌 통계이며 작동하지 않을 가능성이 큽니다. 같은 방식으로 최적화 후 시스템은 최적화된 시계열에서만 성공적으로 작동합니다.
포커 및 기타 게임에서 이길 확률을 추정하는 것과 같은 방식으로 작업 통계를 수집하고 플레이가 진행됨에 따라 평가해야 합니다. 지난 게임의 통계 - 이것은 거의 필요하지 않거나 완전히 불필요한 정보입니다. 주요 통계는 지금 여기에 있는 것입니다.
모든 신사 상인과 프로그래머에게 인사드립니다. 대화를 계속할 기회가 있습니다.
어렵지만 솔직히 Veniamin Skrepkov 의 게시물에서 나는 아무것도 이해하지 못했습니다.
다시 시작하다.
ZZ의 한쪽 다리가 파동이라는 데 동의합시다.
편리할까요?
파도에 동의합니다. 필터링에 대한 질문은 5-7핍의 파장이 될 수 있습니다. 이 노이즈는 어떻게 조절됩니까? 채널에 관해서도 의견 교환이 있었고 저도 참여하기로 했습니다.
모델 이미지로 눈송이 즉. 시장 움직임의 구성 요소 - 1) 거래량(응축수) 2) 가격(온도)에 대한 시장 참가자의 변화 3) 형성 지점. 모든 과정에 대한 정의가 필요하고 이해가 생깁니다.