Da teoria à prática - página 1509
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na melhor das hipóteses, você só pode se referir a uma fonte desconhecida em suas próprias palavras
Eu não pude resistir... Ele vai perdoar... Ele não está no fórum há muito tempo - provavelmente está deitado em um caixote do lixo. Ele está sofrendo de fome e frio... Devemos ajudá-lo. Como? Estou tão nu como um falcão, mal posso andar até a fábrica...
Quando olho para suas fileiras perfeitamente simétricas (não sei como você as faz, mas talvez não tenha mais importância), me lembro das palavras do Doc a partir de uma correspondência pessoal:
Porque a distribuição dos ganhos de preço é simétrica, e esta distribuição simétrica é preservada na janela deslizante.
Algo assim é o que eu preciso conseguir na M15.
2018.04.17 00:57
A linha amarela é uma média móvel com uma janela de 100. Quase perfeitamente plano.
Eu penso no passado (que ele me perdoe por afixar estas imagens) e choro amargamente - quantas pessoas sofredoras, inteligentes e talentosas o mercado tem espalhado em diferentes direções... Nem sequer pode contar...
Ou talvez o Doc, pelo contrário, tenha encontrado o que procurava e não queira mais se comunicar conosco pigmeus? É melhor assim.
Diminuir o tamanho do ponto do movimento de preços com volatilidade crescente, não? A filtração faz a mesma coisa que a sua, somente quando a volatilidade aumenta os carrapatos não são adicionados (ou muito raramente)?
Reduza o tamanho do ponto do movimento de preços à medida que a volatilidade aumenta, não? A filtragem faz a mesma coisa que a sua, somente quando a volatilidade aumenta os carrapatos não são adicionados (ou muito raramente)?
Todo este tópico é sobre isto.
Quando falamos em densidade de probabilidade incremental, a primeira coisa a que prestamos atenção são as caudas pesadas, os outliers. Mas, em termos de MO, isso não é o principal - o que é importante é que não há assimetria. A distribuição deve ser estritamente simétrica em qualquer tamanho de amostra significativo.
O documento levou meus dados sobre AUDCHF (temo que seja apenas uma amostra da sorte), onde os retornados a qualquer momento formam uma distribuição simétrica, treinaram a rede sobre ele e começou a produzir previsões 100% precisas (ou quase). No entanto, os dados eram tiquetaques, embora finos. Ele foi prejudicado pela propagação e comissão. Ele decidiu alcançar a mesma simetria em OPEN/CLOSE M15.
Infelizmente, é aqui que a história termina - seus vestígios se perderam. Não sabemos se ele resolveu o problema - a transformação da série inicial assimétrica de incrementos em forma simétrica. Mas Koldun, por outro lado, parece ter resolvido este problema.
Todo este tópico é sobre isto.
Quando falamos em densidade de probabilidade incremental, a primeira coisa a que prestamos atenção são as caudas pesadas, os outliers. Mas, em termos de MO, isto não é o principal - o que é importante é que não há assimetria. A distribuição deve ser estritamente simétrica em qualquer tamanho de amostra significativo.
Doc levou meus dados sobre AUDCHF (receio que seja apenas uma amostra da sorte), onde os retornados a qualquer momento formam uma distribuição simétrica, treinaram a rede sobre ele e começou a produzir previsões 100% precisas (ou quase). Mas os dados eram tiquetaques, embora finos. Ele foi prejudicado pela propagação e comissão. Ele decidiu alcançar a mesma simetria em OPEN/CLOSE M15.
Infelizmente, é aqui que a história termina - seus vestígios se perderam. Não sabemos se ele resolveu o problema - a transformação da série inicial assimétrica de incrementos em forma simétrica. Mas Koldun, por outro lado, parece ter resolvido este problema.
Não é um problema para o MO simplesmente fazer o equilíbrio das classes. O problema é bem diferente - a falta de regularidade nos incrementos (leia-se - ciclos). Isto poderia ter sido colocado um ponto gordo sobre ele há um ano ou mais. Mas eles, em vez de admiti-lo - ou se fundem silenciosamente, ou jogam imagens sem sentido ao redor.
O ponto 2 garante especialmente a futilidade, os participantes do mercado destroem os padrões repetitivos que poderiam ser explorados
De um ponto de vista global - tudo é futilidade, vaidade e languidez). De um ponto de vista mais prático - estudar através da matemática exatamente como quaisquer padrões são destruídos (como a não-estacionariedade é arranjada) pode ser bastante útil.
Isto não é um problema para o MoD - basta fazer o equilíbrio das classes. O problema é bem diferente - a falta de regularidade nos incrementos (leia-se: ciclos). Isto poderia ter sido parado há um ano ou mais. Mas eles, em vez de admiti-lo - ou se fundem silenciosamente ou jogam imagens sem sentido ao redor.
Talvez sim... Eu não sei... É claro, só se pode acreditar no Estado. Por outro lado, uma pessoa com um problema resolvido nunca mostrará o estado. Contradição. Você não sabe em quem confiar.
Talvez sim... Eu não sei... É claro, você só pode confiar no Estado. Por outro lado, uma pessoa com um problema resolvido nunca mostrará o estado. Contradição. Não se sabe em quem acreditar.
Esta crença esmagadora em teorias da conspiração...
Esta crença esmagadora na teoria da conspiração...
Só posso dizer por mim mesmo que em caso de simetria constante da densidade de probabilidade, sem aberrações, os incrementos formam uma seqüência aleatória completamente estacionária. E tais séries, segundo Kolmogorov, podem ser previstas.
Só posso dizer por mim mesmo que em caso de simetria constante da densidade de probabilidade, sem aberrações, os incrementos formam uma seqüência aleatória completamente estacionária. E tais séries, segundo Kolmogorov, podem ser previstas.
Tais séries são chamadas de resíduos (quando não contêm nenhuma informação útil). Eles próprios são previsíveis, é claro, mas não prevêem a série original.