Впервые уравнение было использовано для статистического описания броуновского движения частиц в воде. Хотя броуновское движение описывается уравнениями Ланжевена, которые могут быть решены численно методом Монте-Карло или методами молекулярной динамики, задачу в такой постановке часто трудно решить аналитически. И, вместо сложных численных...
다시 오신 것을 환영합니다!
이봐 유진!
데모인데도 신호를 언제 열 것입니까?
그러나 거래 신호만이 거래자가 올바른 방향으로 움직이고 있는지 판단할 수 있다는 점을 인정해야 합니다.
여기에서 나는 이익 = 0%이고 알고리즘에서 ACF 및/또는 엔트로피(네젠트로피)에 대한 명확한 고려 없이는 불가능하다는 것을 이해합니다. 그것은 당신을 일하고 앞으로 나아가게 하는 것입니다. 그것이 제가 당신에게 바라는 것입니다.
여기에서 몇 가지 기준에 따라 샘플 크기를 동적으로 변경해야 하는 상황에 봉착했습니다. 그리고 구현 방법을 이해하지 못합니다.
예를 들어, 샘플 크기가 200이고 신호가 약간 누락되었습니다. 샘플 크기가 300이면 신호가 있었습니다.
여기에서 몇 가지 기준에 따라 샘플 크기를 동적으로 변경해야 하는 상황에 봉착했습니다. 그리고 구현 방법을 이해하지 못합니다.
예를 들어, 샘플 크기가 200이고 신호가 약간 누락되었습니다. 샘플 크기가 300이면 신호가 있었습니다.
IMHO - 샘플 크기는 = const여야 합니다.
"Floating"은 신뢰 수준의 분위수입니다. 우리는 이미 이에 대해 논의했습니다.
슬라이딩 윈도우의 증분 합계에 대한 정규 분포는 측정 한계에서 얻습니다. 그리고 현재 시점에서 분포는 변화하는 것처럼 보이지만 특정 차수의 감마 분포에서 정규 분포로 크게 변하지는 않습니다.
이 같은:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Equation_Fokker_—_Planck, 조금 더 복잡합니다 - 왜곡 분포를 형성합니다.
마법사는 나에게 같은 만화를 만드는 작업을 주었지만 나는 아직 그것을하지 않았습니다 ... 그는 분명히 화를 내며 포럼을 떠났습니다 ... 부끄러운 일입니다.
따라서 현재 확률 분포 를 확인하고 신뢰 수준의 분위수를 동적으로 변경하는 것이 중요합니다.
존경하는 무선 물리학자에게 질문:
이산 신호에 대한 ACF는 신호 deltaT = const의 시간 이동으로 계산되거나 결국 deltaT는 가변 값일 수 있습니까?
데이터 수집 및 처리에 대한 광범위한 경험이 있는 거래자를 위한 질문:
슬라이딩 윈도우 = 24시간을 취하고 그 안에 틱 볼륨 을 수집하면 = 이 시간 윈도우의 모든 틱 합계 - 이 이동 합계는 포아송 분포가 될까요?
친구 여러분, 연구에 드는 시간을 절약하기 위해 이 질문에 대한 답이 정말 필요합니다.
답변을 도와주세요. 성배 는 전에 없이 가깝고 조바심과 흥분으로 팔과 다리가 떨립니다. 일을 할 수 없습니다...
임호. Grail - Density = 0, 분포 함수 = 0/1에서 가격이 반전될 때. 그러면 공간만 더 높아집니다.
임호. Grail - Density = 0, 분포 함수 = 0/1에서 가격이 반전될 때. 그러면 공간만 더 높아집니다.
여기 예가 있습니다. 벽에 부딪치듯 가격이 멈췄다가 제자리로 돌아왔다. (사실, 랜턴에서 수익을 설정했는데 오히려 시가보다 종가가 ~ 30포인트 낮음)
(사실, 랜턴에서 수익을 설정했는데 오히려 시가보다 종가가 ~ 30포인트 낮음)
그러나 아니요, 그들은 여전히 teik에 도달했습니다. TP/SL 비율 = 3:1.