Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Зачем ты его кормишь?
Понятно, что он чистый теоретег, понятно, что АКФ СБ никакого практического значения не имеет - никому просто не нужно копаться в учебниках и вспоминать давно забытые лекции....
зелен виноград)
Господа, завсегдатаи этой ветки, подскажите, есть ли какие-то успехи в машинном обучении, готовые продукты, работающие?
Не, подставлять рано) Там одно из двух слагаемое нулевое (какое?) COV(Yj,Yj)==0 или COV(Yj, X(j+1)+..+Xk )==0? Нужно воспользоваться линейностью ковариации по каждому аргументу и вспомнить определение СБ)
Второе равно нулю, если Yj не равен оставшейся сумме иксов. Но он может быть и равен. В единичном случае.
Да, из определения СБ, что все приращения в будущем независимы со значениями в настоящем и прошлом и стало быть ковариации все нулевые.
Не единице, это же дисперсия, растущая со временем j. Если обозначить через d дисперсию белого шума Xi, то COV(Yj,Yj)=j*d^2. Для этого нужно представить Yj в виде суммы X1+..+Xj и посчитать, с учётом свойств белого шума.
В итоге, после подстановки, АКФ=sqrt(min(j,k)/max(j,k)). Если чего-нибудь не напутал, конечно)
Предлагаю на этом закрыть здесь тему АКФ СБ, чтобы не нервировать особо впечатлительных практико-практических практиков практикующих практико-практическую практику)
Да, из определения СБ, что все приращения в будущем независимы со значениями в настоящем и прошлом и стало быть ковариации все нулевые.
Не единице, это же дисперсия, растущая со временем j. Если обозначить через d дисперсию белого шума Xi, то COV(Yj,Yj)=j*d^2. Для этого нужно представить Yj в виде суммы X1+..+Xj и посчитать, с учётом свойств белого шума.
В итоге, после подстановки, АКФ=sqrt(min(j,k)/max(j,k)). Если чего-нибудь не напутал, конечно)
Предлагаю на этом закрыть здесь тему АКФ СБ, чтобы не нервировать особо впечатлительных практико-практических практиков практикующих практико-практическую практику)
https://www.mql5.com/ru/blogs/post/746398#comment_26491969
как ты делаешь свою трансляцию это сервис сторонний или что? как это вообще работает? как я могу такое сделать кароч?
как ты делаешь свою трансляцию это сервис сторонний или что? как это вообще работает? как я могу такое сделать кароч?
1. берешь это https://github.com/tvjsx/trading-vue-js
2. ставишь на хостинг, добавляешь индикатор который читает из файла json
3. там же запускаешь скрипт который обновляет фаил если этот скрипт дернуть
4. в другом месте запускаешь свою нейро или что там у тебя и когда сигнал обращаешься к скрипту из п.3
---
но это неправильная схема, правильно индикатор должен получать сигналы через api, у меня так не получилось
спасибо, для меня это пока слишком сложно
Да, из определения СБ, что все приращения в будущем независимы со значениями в настоящем и прошлом и стало быть ковариации все нулевые.
Не единице, это же дисперсия, растущая со временем j. Если обозначить через d дисперсию белого шума Xi, то COV(Yj,Yj)=j*d^2. Для этого нужно представить Yj в виде суммы X1+..+Xj и посчитать, с учётом свойств белого шума.
В итоге, после подстановки, АКФ=sqrt(min(j,k)/max(j,k)). Если чего-нибудь не напутал, конечно)
Предлагаю на этом закрыть здесь тему АКФ СБ, чтобы не нервировать особо впечатлительных практико-практических практиков практикующих практико-практическую практику)
min и max будут +- ∞ ?
min и max будут +- ∞ ?
j>=1, k>=1
Например, j=2, k=8 -> min(j,k)=2, max(j,k)=8 -> АКФ(2,8)=sqrt(2/8)=1/2