Распределение с «толстыми хвостами» (fat-tailed distribution) - это распределение вероятности, которое, наряду с другими распределениями с «тяжелыми хвостами» (heavy-tailed distributions), имеет особенность проявлять большой коэффициент асимметрии (skewness) или эксцесс (kurtosis). Сравнение «толщины» часто делается относительно нормального...
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Вы вошли в аккаунт. Двухфакторная аутентификация отключена. Настройте её заново и отсканируйте новый QR-код или продолжите с отключённой двухфакторной аутентификацией.
А Можно попробовать. Иногда удаляют хвосты распределений и иногда помогает.
А иногда и лапы отрубают ;)
Вы это о чем вообще?
А иногда и лапы отрубают ;)
Вы это о чем вообще?
Учитесь! лапы, рога, копыта.
По хвостам распределения можно многое сказать о процессе.
http://www.long-short.ru/post/raspredelenie-s-tolstymi-hvostami-491
Кстати, кому-то это интересно или нет, я не понял. Робот нужен обученный, который проходит валидацию за 5 лет с прибылью?
Такой
я из отпуска вернулся. могу подготовить файлы и выложить, а кому нужно, улучшит его под себя.
Кстати, кому-то это интересно или нет, я не понял. Робот нужен обученный, который проходит валидацию за 5 лет с прибылью?
Такой
я из отпуска вернулся. могу подготовить файлы и выложить, а кому нужно, улучшит его под себя.
Очень низкая прибыльность.... В банке надёжней держать деньги.
Очень низкая прибыльность.... В банке надёжней держать деньги.
А с высокой я просто так и не выложу.
Ну это понятно... )
Увидел стату - чисто механически отреагировал.. Кому то конечно надо.
Учитесь! лапы, рога, копыта.
По хвостам распределения можно многое сказать о процессе.
Спасибо, почитал но по моему это все вообще не о том, попробую пояснить менее абстрактно...
Есть у нас предиктор , пусть будет индикатор rsi , у него есть диапазон значений от 0 до 1
1) делим его на 10 диапазонов
2) делаем из этих диапазонов что то типа предикторов
3) строим модель по ним, пусть будет random f.
4) смотрим importens и видим что один из 10 диапазонов в десятки раз сильнее других
5) читаем тот вопрос который я задал в предыдущем посте ;)
По моему хвосты и распределения тут не нужны верно ведь?
Ну это понятно... )
Увидел стату - чисто механически отреагировал.. Кому то конечно надо.
Спасибо, почитал но по моему это все вообще не о том, попробую пояснить менее абстрактно...
Есть у нас предиктор , пусть будет индикатор rsi , у него есть диапазон значений от 0 до 1
1) делим его на 10 диапазонов
2) делаем из этих диапазонов что то типа предикторов
3) строим модель по ним, пусть будет random f.
4) смотрим importens и видим что один из 10 диапазонов в десятки раз сильнее других
5) читаем тот вопрос который я задал в предыдущем посте ;)
По моему хвосты и распределения тут не нужны верно ведь?
И чисто механически получилось неверно . Доходность 20% в год в долларах просто так ты не найдешь. Это расчет исходя из ФВ.
Ок, это очень хорошие показатели торговли на истории! Поздравляю.