아아, 모두. 이제 모든 것이 깨끗하게 청소되고 수동 스캘핑은 죽었습니다. 더 빠른 사람이 다른 모든 사람을 먹습니다. 하지만 그렇다고 해서 같은 방식으로(유사하게) 행동하고 최고와 경쟁하는 것이 불가능하다는 것은 전혀 아닙니다. 그러나 연구에 대한 다른 접근 방식이 필요합니다. 많은 사람들이 여기서 귀찮게 생각하는 것은 기적을 희망하거나 테스터에 적합하기 위해 Eurobucks를 100,500개의 다른 분류기로 밀어 넣는 것이 일반적입니다.
데이터 여러분, 데이터...
나는 내가 옳다고 100% 확신할 수 없기 때문에 논쟁할 준비가 되지 않았습니다. 시스템의 확장성을 확인해야 할 필요성에 대해 이야기하는 Prado만 언급할 수 있습니다.
아아, 모두. 이제 모든 것이 깨끗해졌으며 수동 스캘핑은 죽었습니다. 더 빠른 사람이 다른 모든 사람을 먹습니다. 하지만 그렇다고 해서 같은 방식(유사하게)으로 행동하고 최고와 경쟁하는 것이 불가능하다는 것은 전혀 아닙니다. 그러나 연구에 대한 다른 접근 방식이 필요합니다. 많은 사람들이 여기서 귀찮게 생각하는 것은 기적을 희망하거나 테스터에 적합하기 위해 Eurobucks를 100,500개의 다른 분류기로 밀어 넣는 것이 일반적입니다.
데이터 여러분, 데이터...
글쎄, 네, 교환에서 배열 을 사용하여 FPGA로 전환해야한다고 말해주십시오)) 그런 맛있는 음식의 비용을 생각해 보셨습니까? 장비비, 직접사료비, 배치비등 기술을 스스로 모른다면 FPGA 전문가의 비용은 말할 것도 없습니다. 많이 쏟아진다! 그러한 구조의 유지 보수에 대한 높은 비용. 물론 시장에서 커버하지만 기술 및 기술 지원에 대한 초기 임계값은 매우 높습니다. 따라서 물고기가 어디에 있는지 다소 이해하는 일반 주민들은 오래된 입증 된 접근 방식을 사용합니다. 큰 이익은 아니지만 안정적이고 안정적입니다. 요점은 물고기를 어떻게 잡았느냐가 아니라 어떻게 잡았다는 것입니다. 위성 데이터에 관해서는 어떻게든 이 문제를 연구했습니다. 따라서 이 데이터의 전송 속도는 FOCL(광섬유)보다 낮습니다. 따라서 위성 데이터는 HFT에 적합하지 않습니다. 따라서 다리가 짧거나 짙은 섬유질을 가진 사람들이 더 빠릅니다. 대체 데이터에 관해서도 이 주제에 대해 생각했지만 구현 접근 방식을 찾지 않았으므로 우리가 무엇을 찾고 있는지 이해해야 합니다. 그리고 이것은 데이터 분석에서 이미 어려운 작업이며 다시 작은 기술이 아닌 기술이 필요합니다. 많은 사람들이 가지고 있습니까? 나는 의심한다. 예를 들어 Habré에 대한 기사가 있지만 대체 데이터에 따르면 프로세스를 이해합니다.
" 점프가 있는 사인/코사인 또는 안정적인 기간으로 시작합시다 " 허스트는 0에 가까울 것입니다.
내가 당신의 질문에 대답했습니까?
예, 답변이 필요하지 않습니다. 거의 모든 답이 30년 전에 찾은 것 같아요 :))) 그럼 그렇군요, 교정이 작습니다. 물론 필요한 경우 스스로 답을 하면 나중에 시장에 답을 적용한다는 의미에서 이점이 있을 수 있습니다. 그것이 질문의 목적이었습니다. 그리고 나는 더 이상 오랫동안 그것에 관심이 없습니다 :)))) (Hirst는 잘못된 대초원에 있습니다. 이미 그를 내버려 두십시오)
아아, 모두. 이제 모든 것이 깨끗하게 청소되고 수동 스캘핑은 죽었습니다. 더 빠른 사람이 다른 모든 사람을 먹습니다. 하지만 그렇다고 해서 같은 방식으로(유사하게) 행동하고 최고와 경쟁하는 것이 불가능하다는 것은 전혀 아닙니다. 그러나 연구에 대한 다른 접근 방식이 필요합니다. 많은 사람들이 여기서 귀찮게 생각하는 것은 기적을 희망하거나 테스터에 적합하기 위해 Eurobucks를 100,500개의 다른 분류기로 밀어 넣는 것이 일반적입니다.
데이터 여러분, 데이터...
나는 내가 옳다고 100% 확신할 수 없기 때문에 논쟁할 준비가 되지 않았습니다. 시스템의 확장성을 확인해야 할 필요성에 대해 이야기하는 Prado만 언급할 수 있습니다.
표본 평균은 MO 추정일 수 있지만 a) MO가 존재하고 b) 표본이 독립적이고 c) 표본이 균등하게 분포된 경우에만 가능합니다. 정현파의 경우 샘플의 요소 사이에 단단한 연결이 있기 때문에 점 (b)는 정확히 위반됩니다.
일반적으로 "세그먼트에 대한 함수의 평균값"이라고 하는 것을 "기대"라고 부르지 마십시오.
마치 프라이팬에...
알파
고마워 친구, 흥미롭네요!
제가 알기론 펀더멘털 분석은 주로 신선한 데이터의 흐름으로 사용됩니다. 차트의 역사에 대한 기술적 분석은 특별히 고려되지 않습니다. 제대로 이해하셨나요?
브로셔를 다운받아 읽었습니다.
맞아요. Oleg의 matkad는 표본 평균을 계산했습니다. 샘플에 대해 다른 것은 셀 수 없기 때문입니다. 그는 (Oleg가 아니라 matkad) 어리 석고 이것이 MO = 0인 사인이라는 것을 모릅니다. 그리고 표본에 대한 최상의 MO는 0입니다.
수학적 기대치는 확률 변수의 통계적 특성입니다. 정현파는 확률 변수가 아니라 결정적 종속성입니다.
아마도 나는 엷게하는 것이 여전히 의미가 있다는 AK에 동의합니다.
예를 들어 다음 화면을 보여드리겠습니다.
육안으로 조언자가 어떻게 잘못된 행동을 하는지 알 수 있습니다.
나는 그것이 계산 된 것을 말하지 않을 것입니다. 가장 중요한 것은 의미입니다. 원칙적으로 가격은 이러한 데이터에서 구하지만;)
오랫동안 지루하게 특정 가격 매개 변수를 잘못된 방향으로 소시지하고 시장이 필요로하는 간격처럼 점프합니다 ;)
그리고 M1에서만 나는 데모와 실제를 실질적으로 동일시하는 계산 결과를 얻었습니다.
TF가 더 높으면 실패가 있습니다.
정현파의 경우 샘플의 요소 사이에 단단한 연결이 있기 때문에 점 (b)는 정확히 위반됩니다.
아아, 모두. 이제 모든 것이 깨끗해졌으며 수동 스캘핑은 죽었습니다. 더 빠른 사람이 다른 모든 사람을 먹습니다. 하지만 그렇다고 해서 같은 방식(유사하게)으로 행동하고 최고와 경쟁하는 것이 불가능하다는 것은 전혀 아닙니다. 그러나 연구에 대한 다른 접근 방식이 필요합니다. 많은 사람들이 여기서 귀찮게 생각하는 것은 기적을 희망하거나 테스터에 적합하기 위해 Eurobucks를 100,500개의 다른 분류기로 밀어 넣는 것이 일반적입니다.
데이터 여러분, 데이터...
그런 맛있는 음식의 비용을 생각해 보셨습니까? 장비비, 직접사료비, 배치비 등
기술을 스스로 모른다면 FPGA 전문가의 비용은 말할 것도 없습니다.
많이 쏟아진다! 그러한 구조의 유지 보수에 대한 높은 비용.
물론 시장에서 커버하지만 기술 및 기술 지원에 대한 초기 임계값은 매우 높습니다.
따라서 물고기가 어디에 있는지 다소 이해하는 일반 주민들은 오래된 입증 된 접근 방식을 사용합니다.
큰 이익은 아니지만 안정적이고 안정적입니다. 요점은 물고기를 어떻게 잡았느냐가 아니라 어떻게 잡았다는 것입니다.
위성 데이터에 관해서는 어떻게든 이 문제를 연구했습니다. 따라서 이 데이터의 전송 속도는 FOCL(광섬유)보다 낮습니다.
따라서 위성 데이터는 HFT에 적합하지 않습니다. 따라서 다리가 짧거나 짙은 섬유질을 가진 사람들이 더 빠릅니다.
대체 데이터에 관해서도 이 주제에 대해 생각했지만 구현 접근 방식을 찾지 않았으므로 우리가 무엇을 찾고 있는지 이해해야 합니다.
그리고 이것은 데이터 분석에서 이미 어려운 작업이며 다시 작은 기술이 아닌 기술이 필요합니다. 많은 사람들이 가지고 있습니까? 나는 의심한다.
예를 들어 Habré에 대한 기사가 있지만 대체 데이터에 따르면 프로세스를 이해합니다.
허스트가 0.5와 다르면 벌 수 있습니다.
" 점프가 있는 사인/코사인 또는 안정적인 기간으로 시작합시다 " 허스트는 0에 가까울 것입니다.
내가 당신의 질문에 대답했습니까?
예, 답변이 필요하지 않습니다. 거의 모든 답이 30년 전에 찾은 것 같아요 :))) 그럼 그렇군요, 교정이 작습니다. 물론 필요한 경우 스스로 답을 하면 나중에 시장에 답을 적용한다는 의미에서 이점이 있을 수 있습니다. 그것이 질문의 목적이었습니다. 그리고 나는 더 이상 오랫동안 그것에 관심이 없습니다 :)))) (Hirst는 잘못된 대초원에 있습니다. 이미 그를 내버려 두십시오)
표본 평균은 MO의 추정일 수 있습니다.
맞아요. 또한 이 추정값에는 자체 분산이 있으며 이는 표본 길이에 반비례합니다. 표본 길이가 증가함에 따라 MO는 일반 모집단의 MO 경향이 있습니다. 우리의 경우 0으로.
아무도 정현파 값을 혼합하는 것을 금지하지 않습니다) 연결이 사라지고 평균이 변경되지 않습니다)
가능합니다) 그러나 더 이상 정현파가 아닙니다) 그리고 점 (c)의 위반은 계속됩니다. 히스토그램은 기간과 일치하지 않으면 다른 끝 부분에서 다릅니다. 세그먼트 기간 내에서만 혼합하면 일종의 일반화 된 백색 잡음이 발생합니다)
추신. 아니, 소리가 나지 않을 것입니다. 그리고 무슨 일이 일어나는지 이해하기 위해서는 믹싱 알고리즘의 명확한 공식화가 필요합니다.