CHINGIZ MUSTAFAEV : 글쎄요, 외환만이 흥미로운 것은 아닙니다. 그러나 일반적으로
일반적으로 가치 평가와 가용성은 다른 것입니다(위에서 이미 언급했습니다). 다른 국가의 2개 회사는 동일한 방식으로 발전할 수 있고 주식은 상관 관계가 있지만 실제로는 서로에 대한 영향 또는 동일한 요인에 대한 의존성 , 0이 됩니다. 일반적으로 상관 관계를 평가하려면 항상 내 비전문적인 의견으로 실제 상황에 대한 분석이 필요합니다)
일반적으로 가치 평가와 가용성은 다른 것입니다(위에서 이미 언급했습니다). 다른 국가의 2개 회사는 동일한 방식으로 발전할 수 있고 주식은 상관 관계가 있지만 실제로는 서로에 대한 영향 또는 동일한 요인에 대한 의존성 , 0이 됩니다. 일반적으로 상관 관계를 평가하려면 항상 내 비전문적인 의견으로 실제 상황에 대한 분석이 필요합니다)
결과는 진정한 부정적인 결과가 될 것입니다. 논리를 이해할 수 없습니다. 위양성 결과를 얻을 수도 있습니다. TA에는 상관관계가 없지만 실제로는 상관관계가 있을 때입니다. 다양한 도구를 계산하고 그룹화하는 경우에만 가능합니다. 그러나 지금까지 단 세 가지 도구. 분석이 가능합니다.
Valeriy Yastremskiy : 결과는 진정한 부정적인 결과가 될 것입니다. 논리를 이해할 수 없습니다. 위양성 결과를 얻을 수도 있습니다. TA에는 상관관계가 없지만 실제로는 상관관계가 있을 때입니다. 다양한 도구를 계산하고 그룹화하는 경우에만 가능합니다. 그러나 지금까지 단 세 가지 도구. 분석이 가능합니다.
글쎄, 우리는 한 순간에 다른 상관 관계에서 동일한 신호를 찾고 있습니다.상관 관계가 다르기 때문에 더 많은 자산을 사용하여 수익을 다각화/증가할 수 있습니다.
당신이 거기에서 무엇을 세었는지는 분명하지 않지만, 그 과정에서 옳지 않습니다
좋은 점은 비주요 국가 간의 최소한의 상호 작용과 경제의 차이가 있기 때문입니다.
그래서 과학은 얼마나 말했습니까? 특히 결과가 적합하지 않았습니다.
이것이 나를위한 질문이라면 이해하지 못했습니다)
좋은 점은 비주요 국가 간의 최소한의 상호 작용과 경제의 차이가 있기 때문입니다.
글쎄요, 외환만이 흥미로운 것은 아닙니다. 그러나 일반적으로
일반적으로 가치 평가와 가용성은 다른 것입니다(위에서 이미 언급했습니다). 다른 국가의 2개 회사는 동일한 방식으로 발전할 수 있고 주식은 상관 관계가 있지만 실제로는 서로에 대한 영향 또는 동일한 요인에 대한 의존성 , 0이 됩니다. 일반적으로 상관 관계를 평가하려면 항상 내 비전문적인 의견으로 실제 상황에 대한 분석이 필요합니다)
일반적으로 가치 평가와 가용성은 다른 것입니다(위에서 이미 언급했습니다). 다른 국가의 2개 회사는 동일한 방식으로 발전할 수 있고 주식은 상관 관계가 있지만 실제로는 서로에 대한 영향 또는 동일한 요인에 대한 의존성 , 0이 됩니다. 일반적으로 상관 관계를 평가하려면 항상 내 비전문적인 의견으로 실제 상황에 대한 분석이 필요합니다)
결과는 진정한 부정적인 결과가 될 것입니다. 논리를 이해할 수 없습니다. 위양성 결과를 얻을 수도 있습니다. TA에는 상관관계가 없지만 실제로는 상관관계가 있을 때입니다. 다양한 도구를 계산하고 그룹화하는 경우에만 가능합니다. 그러나 지금까지 단 세 가지 도구. 분석이 가능합니다.
글쎄, 우리는 한 순간에 다른 상관 관계에서 동일한 신호를 찾고 있습니다.상관 관계가 다르기 때문에 더 많은 자산을 사용하여 수익을 다각화/증가할 수 있습니다.
인간의 직관이 이론적 과제에서 잘 작동하지 않는다는 사실의 전형적인 예. 우연의 일치 가능성이 매우 높다(생일 역설)
예, 요점은 크기가 크다는 것이 아니라 각 개별 알고리즘에 대해 숫자 특성에 불과하다는 것입니다. 그리고 이것은 임의의 수식을 여러 난수에 적용하면 더 이상 두개골을 흐리게 할 수 있다는 것을 의미합니다.
일반적으로 임의의 시리즈는 상상하기 어렵습니다.
간단히 말해서, RNG 알고리즘이 있고 난수를 생성 하기 위한 규칙적인 작업 시퀀스가 있으며 실제로는 무작위로 밝혀지지 않으며 정규 생성 분포 가 반드시 나타납니다.
예를 들어, 1에서 10까지의 숫자를 생성합니다. RNG 알고리즘 1번의 경우 5번이 더 자주 빠지고 알고리즘 2번의 경우 10번이 더 자주 나옵니다. 더욱이, 그러한 분포의 반복성은 100%가 될 것입니다.
그리고 오르버에 대한 고질적인 문제를 던지기 전에 각 알고리즘에 대해 백만 세대를 수행하여 실제로 확인하고 말한 내용을 확인하는 것이 좋습니다.
---
시장에서도 마찬가지입니다.
한 쌍과 다른 쌍의 관계가 있으며 결코 무너지지 않습니다!
나는 이미 이에 대해 두 번 이상 이야기했고 삭제되지 않은 스크린샷을 게시했습니다.
---
상관 계수를 통해 이 패턴을 감지하려는 시도와 자기 상관을 시도하려는 시도는 100% 실패로 끝납니다.
계수가 부동이기 때문에 1에 가깝고 -1에 가깝습니다.
개별 커플의 움직임은 자유롭지만 연결되어 있습니다.)
그렇다면 이와 같은 것이 예를 들어 크로스 및 메이저로 이동하지만 항상 그런 것은 아닙니다.
물리적으로 프로세스는 다음과 같습니다(이에 대해 반복적으로 작성했습니다).
- 메이저가 추세라면 크로스는 플랫
- 크로스가 추세라면 메이저는 플랫입니다.
따라서 이러한 경우 상관 관계는 0에 접근합니다.