여성의 직감은 그것과 아무 관련이 없습니다. SB와 BP의 "유사성" 징후 - 병원에 대한 평균이 있습니다. 양초는 정보의 손실과 함께 시리즈의 양자화이며 더 이상 다른 방식으로 양자화될 수 없습니다. 촛불 배포? - TF에 따라 특성이 변경되며 정보가 다소 왜곡된다는 점을 잊지 마십시오. 그러나 변화의 주요 경향은 추적할 수 있습니다. 또한 Erlang 스트림에 의한 계열 정렬은 정보의 부분적 손실과 관련이 있습니다. 이 기술을 사용하여 얻은 시리즈는 장기간에 걸쳐 TF와 특성이 구별할 수 없습니다. TF와 tics는 동일한 구성 요소의 다른 평면입니다. 무작위 보행에는 프랙탈리티가 내재되어 있고 VR도 내재되어 있으며 이 원칙만 수정될 뿐 손실되지 않습니다. 한 가지 예를 들겠습니다. 풍선은 처음에는 압축되어 있다가 팽창하기 시작하면 팽창합니다. 이것은 비유적인 것입니다.
여성의 직관은 바로 여기에 있으며 게다가 .... 먼저 다른 사람의 말을 경청하고 결정을 내리는 것은 성숙한 남성과 달리 여성에게 내재되어 있습니다.
시계열 의 "연구"에 대한 모든 유사한 주제의 문제, 이것은 학교 및 대학의 수학적 장치를 "움직이는 모든 것, 움직이지 않는 모든 것에 적용하기 위한 또 다른 백만 번째 시도입니다. 우리는 그것을 밀어붙이고 어쨌든 연구합니다") )))
여성의 직감은 그것과 아무 관련이 없습니다. SB와 BP의 "유사성" 징후 - 병원에 대한 평균이 있습니다. 양초는 정보의 손실과 함께 시리즈의 양자화이며 더 이상 다른 방식으로 양자화될 수 없습니다. 촛불 배포? - TF에 따라 특성이 변경되며 정보가 다소 왜곡된다는 점을 잊지 마십시오. 그러나 변화의 주요 경향은 추적할 수 있습니다. 또한 Erlang 스트림에 의한 계열 정렬은 정보의 부분적 손실과 관련이 있습니다. 이 기술을 사용하여 얻은 계열은 더 긴 기간의 TF와 특성이 구별할 수 없습니다. TF와 tics는 동일한 구성 요소의 다른 평면입니다. 무작위 보행에는 프랙탈리티가 내재되어 있고 VR도 내재되어 있으며 이 원칙만 수정될 뿐 손실되지 않습니다. 예를 들어 보겠습니다. 풍선은 처음에는 압축되어 있다가 팽창하기 시작하면 팽창합니다. 이것은 비유적입니다.
"양자화"와 모든 소금에서 촛불은 사람들이 VR을 SB와 비교하려는 욕구가있을 정도로 똑딱 거리고 있습니다 (이 경우 "양자화"- 틱 흐름과 관련하여 욕설). 예를 들어 Euclid 자신이 나중에 결과 프로세스 그래프를 인식하지 못하게 하는 방식으로 정현파를 양자화할 수 있습니다.
위에서 썼듯이 모든 것은 이론가에 달려 있습니다. 이 경우에는 내쉬 균형과 그 주변의 임의의 변동이 있습니다. 문제는 순전히 투기적인 시장과 주요 플레이어(예: 중앙 은행)가 있는 시장은 매우 다른 게임이라는 것입니다. 첫 번째에서 두 번째로 또는 그 반대로의 전환 메커니즘은 불분명합니다.
당신은 잘못된 방향을보고 있습니다. TV 복도는 당신을 내보내지 않습니다 ...
추격의 차등 게임. 여기서 orver는 보조 값(데이터 준비 시)을 가질 수 있지만 없이도 할 수 있습니다. 필요한 모든 것이 필터와 함께 제공될 수 있습니다.
))
농담이 아냐. 사실, 소매 외환에 대한 단일 환율이 없고 실제 외환에 대한 단일 환율이 없을 때 무슨 말을 하는지 명확하지 않습니까? 무엇에 대해 묻는 것입니까?
드리프트는 차이, 증분으로의 전환, 추가 모델 로 인해 사라집니다. 조건부로 안정적인 몇 가지 구성 요소가 있습니다(추세, 계절성, 주기). 다음으로 우리는 요리합니다. 딱 맞는 모델, 패턴이 있다면, 굳이 테르베르까지 파고들 필요도 없다.. IMHO
물론 완성된 모델을 사용할 때는 자세히 알아볼 필요가 없습니다. 어쩌면 해로울 수도 있습니다. 그러나 어떻게 든 모델을 조금 바꾸고 싶다면 그것 없이는 어렵습니다. 나는 이분산성과 지속성을 조화롭게 결합하는 모델을 원합니다)
그건 그렇고, 나는 경제학자로서 당신에게 묻고 싶었습니다. 중앙 은행의 정책(크리핑 페그 등)에 대한 일반적인 이론적 성격을 읽을 수 있는 것은 무엇입니까?
여성의 직감은 그것과 아무 관련이 없습니다. SB와 BP의 "유사성" 징후 - 병원에 대한 평균이 있습니다. 양초는 정보의 손실과 함께 시리즈의 양자화이며 더 이상 다른 방식으로 양자화될 수 없습니다. 촛불 배포? - TF에 따라 특성이 변경되며 정보가 다소 왜곡된다는 점을 잊지 마십시오. 그러나 변화의 주요 경향은 추적할 수 있습니다. 또한 Erlang 스트림에 의한 계열 정렬은 정보의 부분적 손실과 관련이 있습니다. 이 기술을 사용하여 얻은 시리즈는 장기간에 걸쳐 TF와 특성이 구별할 수 없습니다. TF와 tics는 동일한 구성 요소의 다른 평면입니다. 무작위 보행에는 프랙탈리티가 내재되어 있고 VR도 내재되어 있으며 이 원칙만 수정될 뿐 손실되지 않습니다. 한 가지 예를 들겠습니다. 풍선은 처음에는 압축되어 있다가 팽창하기 시작하면 팽창합니다. 이것은 비유적인 것입니다.
여성의 직관은 바로 여기에 있으며 게다가 .... 먼저 다른 사람의 말을 경청하고 결정을 내리는 것은 성숙한 남성과 달리 여성에게 내재되어 있습니다.
시계열 의 "연구"에 대한 모든 유사한 주제의 문제, 이것은 학교 및 대학의 수학적 장치를 "움직이는 모든 것, 움직이지 않는 모든 것에 적용하기 위한 또 다른 백만 번째 시도입니다. 우리는 그것을 밀어붙이고 어쨌든 연구합니다") )))
추신: Google 검색의 r/φ 기능 ;)
시계열의 "연구"에 대한 모든 유사한 주제의 문제, 이것은 학교 및 대학의 수학적 장치를 "움직이는 모든 것, 움직이지 않는 모든 것에 적용하기 위한 또 다른 백만 번째 시도입니다. 우리는 그것을 밀어붙이고 어쨌든 연구합니다") )))
해 아래 새로운 것은 없습니다. 그건 그렇고, 당신의 발언도.)
하지만 나에게 그것은 아주 분명해 보인다.
그것은 단지 약간의 역사가 반복되는 것뿐입니다.
여성의 직감은 그것과 아무 관련이 없습니다. SB와 BP의 "유사성" 징후 - 병원에 대한 평균이 있습니다. 양초는 정보의 손실과 함께 시리즈의 양자화이며 더 이상 다른 방식으로 양자화될 수 없습니다. 촛불 배포? - TF에 따라 특성이 변경되며 정보가 다소 왜곡된다는 점을 잊지 마십시오. 그러나 변화의 주요 경향은 추적할 수 있습니다. 또한 Erlang 스트림에 의한 계열 정렬은 정보의 부분적 손실과 관련이 있습니다. 이 기술을 사용하여 얻은 계열은 더 긴 기간의 TF와 특성이 구별할 수 없습니다. TF와 tics는 동일한 구성 요소의 다른 평면입니다. 무작위 보행에는 프랙탈리티가 내재되어 있고 VR도 내재되어 있으며 이 원칙만 수정될 뿐 손실되지 않습니다. 예를 들어 보겠습니다. 풍선은 처음에는 압축되어 있다가 팽창하기 시작하면 팽창합니다. 이것은 비유적입니다.
물론 완성된 모델을 사용할 때는 자세히 알아볼 필요가 없습니다. 어쩌면 해로울 수도 있습니다. 그러나 어떻게 든 모델을 조금 바꾸고 싶다면 그것 없이는 어렵습니다. 나는 이분산성과 지속성을 조화롭게 결합하는 모델을 원합니다)
그건 그렇고, 나는 경제학자로서 당신에게 묻고 싶었습니다. 중앙 은행의 정책(크리핑 페그 등)에 대한 일반적인 이론적 성격을 읽을 수 있는 것은 무엇입니까?
소비에트 경제의 예를 사용하여 금융과 신용이 어떤 경제학자인지 모릅니다 :) 그냥 동조자
이 쓰레드에 실력파 분들이 많이 모였으니 드디어 연습으로 넘어갈까요?) 그리고 이번 기회에 집단지성을 활용해볼까요?) 어떻게 생각하시나요?
저는 생각하지 않기 때문에 다음 100페이지에서 이 알고리즘보다 근본적으로 더 나은 것을 찾을 수 있을 것이라고 99% 확신합니다.
모든 TF에서 마지막 채널의 모든 최신 레벨을 표시하도록 다중 시간 프레임으로 만들 수 있습니다.
하지만 이미 해봤고 .. 로봇에게는 거의 쓸모가 없었습니다. 그래서 나는 이 아이디어를 쓰레기통에 버리고 다시는 돌아오지 않았습니다.
위에서 썼듯이 모든 것은 이론가에 달려 있습니다. 이 경우에는 내쉬 균형과 그 주변의 임의의 변동이 있습니다. 문제는 순전히 투기적인 시장과 주요 플레이어(예: 중앙 은행)가 있는 시장은 매우 다른 게임이라는 것입니다. 첫 번째에서 두 번째로 또는 그 반대로의 전환 메커니즘은 불분명합니다.
당신은 잘못된 방향을보고 있습니다. TV 복도는 당신을 내보내지 않습니다 ...
추격의 차등 게임. 여기서 orver는 보조 값(데이터 준비 시)을 가질 수 있지만 없이도 할 수 있습니다. 필요한 모든 것이 필터와 함께 제공될 수 있습니다.
문제의 공식화:
.
그러한 작업을 수행 했습니까?물론 완성된 모델을 사용할 때는 자세히 알아볼 필요가 없습니다. 어쩌면 해로울 수도 있습니다. 그러나 어떻게 든 모델을 조금 바꾸고 싶다면 그것 없이는 어렵습니다. 나는 이분산성과 지속성을 조화롭게 결합하는 모델을 원합니다)
우와. 나는 땀을 흘렸다.