I present a parametric, bijective transformation to generate heavy tail versions of arbitrary random variables. The tail behavior of this heavy tail Lambert random variable depends on a tail parameter : for , , for has heavier tails than . For being Gaussian it reduces to Tukey’s distribution. The Lambert W function provides an explicit inverse...
因为价格收益的分布是对称的，而这种对称的分布在滑动窗口中得到了保留。
像这样的事情是我在M15上需要实现的。
黄线是移动平均线，窗口为100。几乎完全平坦。
这里是欧元兑美元的M1，用于比较。10,000条最后一条，没有变薄。平均数不断地偏向一边。
这是博士给我的PM中的最后一个条目之一...有件事让我哭了，回忆起以前的日子....
那么，有的蜱虫被甩掉的标准是什么呢？还是 "瘦身 "这个词有不同的含义？
你研究过AUDCAD吗，包括点差？它在那里是巨大的--大约40-50 ppts。我看了一下图表--在过去的100分钟里，价格没有走出价差。
是的。
尽管多克的瘦肉精模型取得了很好的效果，但价差几乎吃掉了所有的利润。因此，他继续进一步瘦身，直至每15分钟左右得到一次事件（报价）。唉，我不知道接下来发生了什么。它消失了...也许像阿利奥沙一样被杀--谁知道呢......
我就此打住，只是将随机过程理论中的公式应用于获得的BP。
那么，有的蜱虫被甩掉的标准是什么呢？还是 "瘦身 "这个词有不同的含义？
我一直在用Erlang作为一个简单的事件流进行瘦身。有一连串的打勾引号，每第二句引号都是它的左边--我们研究它，它不适合--所以每第三句引号，等等。直到获得一个具有某些特性的系列。
我已经被Erlang瘦了。有一连串的打勾事件，每第2句话都会被抛出--调查，它不适合--所以每第3句，等等。直到获得具有某些属性的系列。
假设我们刚刚在历史上重置了分布，找到了理想的分布，然后呢？如果我们从第二个刻度线开始稀释，而不是从第一个刻度线开始，我们将不得不抛出完全不同的数据，对吗？我不明白它如何能从所需的点上实时地变薄。
比方说，我们把它扔在历史上，找到了想要的分布，然后呢？毕竟，如果我们不是从第一个刻度线而是从第二个刻度线开始稀释，我们将不得不抛出完全不同的数据，对吗？我不明白，如何能从所需的点上实时完成。
:)))好吧，我花了1.5年时间才做到这一点。但是，如果不减薄，我根本不知道如何解决这个问题。
而且，在多克的情况下，NS愚蠢地预测了下一个增量的迹象，而我得到的是一个回归平均值的奥恩斯坦-乌伦贝克过程。
是的。
尽管多克的瘦肉精模型取得了很好的效果，但价差几乎吃掉了所有的利润。因此，他继续进一步瘦身，直至每15分钟左右得到一次事件（报价）。唉，我不知道接下来发生了什么。消失了...也许像阿利奥沙一样被杀--谁知道呢......
我就此打住，只是将随机过程理论中的公式应用于获得的BP。
人...我认为这些博士的笑话已经不好笑了，因为阿廖沙确实死于暴力，估计尤拉-雷谢托夫也是如此。而DR_TR，幸运的是，他还活着，在做文员，做老板的差事，拿着工资，甚至不考虑这整个市场的噩梦，至少在精神伤口愈合之前，在加密货币上损失了大约3千美元，然后，我相信，他将重新振作起来，有新的想法。
因为价格收益的分布是对称的，而这种对称的分布在滑动窗口中得到了保留。
像这样的事情是我在M15上需要实现的。
黄线是移动平均线，窗口为100。几乎完全平坦。
这里是欧元兑美元的M1，用于比较。10,000条最后一条，没有变薄。平均数不断地偏向一边。
这是博士给我的PM中的最后一个条目之一...有件事让我哭了，回忆起过去的日子....
https://www.hindawi.com/journals/tswj/2015/909231/
因为价格收益的分布是对称的，而这种对称的分布在滑动窗口中得到了保留。
我需要在M15上实现类似的东西。
我以前写过这个问题，并解释说这是无稽之谈....。
你不需要成为一个天才来制作具有这种性质的系列，你不需要使用任何奇异的变换等等。只需对系列.... 进行双重/三重区分即可。
而且是的!
1.我们将得到一个具有对称收益和平滑滑动的超静止系列
2.我们将得到一个永久的归零。
3.我们将从任何分类器中获得此类系列的优秀预测性，高于90%。
但是，在将这样的信号应用于市场后，我们会在第一个趋势中被压制，因为在反变换后，这个信号不值一文钱！这也是为什么我们要将这个信号应用于市场。
所以，继续吧，Alexander_K
用证据证明我的错误（别人的 交易截图，没有昵称，不能证明你是 对的）。
或者停止在群众中传播这种无稽之谈，有些人甚至可能相信它......
我期待着一场实质性的讨论。
要么就用证据来论证我的观点（别人的 交易截图，没有昵称，不算是证明你是 对的）。
或者停止向大众传播这种无稽之谈，有些人可能会相信它......
我在等待一个实质性的对话。
这是他的截图，问题是，那里的缩水相当于利润，这个图表没有显示股权。因此，恕我直言，方法的证明是非常值得怀疑的。
我同意强势举动的说法，只是最近没有任何举动。但是把这样的信号应用到市场上，我们会在第一个趋势就被压垮，因为经过反向转换后，这个信号不值一文钱！所以，我们要把这个信号应用到市场上。
所以来吧，Alexander_K
用证据证明我的错误（别人的 交易截图，没有昵称，不能证明你是 对的）。
或者停止在群众中传播这种无稽之谈，有些人甚至可能相信它......
我在等待一个实质性的对话。
我不需要说什么，这样做会让你感觉好些吗？
更重要的是，医生已经消失了，对于他的工作我不能说什么，只是我看到他的信号在增长，然后砰的一声--什么都没有了......
关于我的信号。
我已经在TIP主题中描述了我能描述的一切。而最初它都是建立在蜱流稀疏的基础上。 就在M1、M5、....没有随机过程理论公式的作用。事实上，它的利润是+0%，就像在SB上一样。 在变薄的、非线性的时间上，行的工作。我不知道为什么它是这样工作的，而不是其他方式。
我是否可以简单地将稀释的系列粘到NS中而获利？这个问题可以由博士来回答。我的个人意见--没有。我对马克西姆这样说。NS还是应该知道随机过程的理论，并独立推导出过程方差的爱因斯坦-斯莫鲁奇斯基公式......打败NS的人类天才是不可能的。IMHO。我可能是错的...
但是，毕竟在这个问题上，几乎没有人对输入数据进行预处理。但术士在1000页以前说过，这是最重要的，这个阶段是所有MI大师最重要的秘密。而且你必须学会听科尔敦的话。