제 생각에는 자연적인 이유로 행성에 주기적인 온도 변동이 있습니다. 지난 100년 동안 인위적인 요인에 의해 중첩된 자연 온난화가 시작되었습니다.
간단히 분해하자면 이렇습니다.
1. 온실 효과는 지구의 평균 기온에 영향을 미치는 많은 요인 중 하나일 뿐입니다.
2. 인위적 영향의 정도를 고려하려면 대기에 존재하는 모든 것에 대한 기술적 CO2의 비율이 중요합니다. 이제 1% 수준입니다. 충분히 작습니다. 산불과 풀을 태우면 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 플러스는 CO2 결합, 삼림 벌채를 줄입니다.
3. 대기로 유입되는 CO2의 균형과 그 결합은 외환의 수요와 공급 균형, 투자 시간이 다른 다양한 채널과 거의 같습니다. 매장. 그것을 모델링하는 것은 쉽지 않습니다. 그러나 실험적인 관찰이 있습니다.
20 세기 말에 고고학자의 요구에 따라 이러한 기계는 AMS - 가속기 질량 분석기로 나타났습니다. 그들의 주요 특징은 동위 원소 비율을 결정하기 위한 샘플이 밀리그램으로 매우 작을 수 있다는 것입니다. 그들은 기술, 의료, 특히 기후 연구의 다른 목적에 빠르게 적응했습니다. 이 기계는 C12/C14 비율을 매우 정확하게 측정합니다. 자연 기원의 경우 우주 배경에 의해 결정되며 이 비율은 상당히 안정적입니다. 그러나 핵실험 시대가 도래하면서 C14의 농도가 급격히 높아져 전 세계로 퍼져나가며 나무에 흡수됐다. 시험 장소와 날짜가 알려져 있고, 나무의 연륜을 쉽게 계산할 수 있으며, 나무가 자란 곳에서 C14의 농도가 어떻게 변화했는지 정확하게 결정할 수 있습니다. 전 세계에서 이러한 측정을 수행한 결과 CO2가 대기 중으로 이동하는 속도를 추적할 수 있었습니다. 반년 또는 1년에 걸쳐 매우 빠르게 농도가 전 세계적으로 평준화되었음을 알 수 있었습니다. 그리고 더 중요한 것은 농도를 배경으로 줄이는 데 10년도 채 걸리지 않았다는 것입니다. 저것들. 모든 대기 CO2는 지속적으로 갱신되고 있습니다. 그리고 이것은 현재 농도가 석탄, 석유, 가스의 연소로 인한 기술 CO2의 역할이 미디어에서 선언된 것만큼 중요하지 않은 배출/흡수의 균형임을 의미합니다.
저것들. 내 의견으로는:
a) 기술 생성 CO2의 양은 촉진되는 만큼 자연 농도를 크게 증가시키지 않습니다.
b) CO2가 온실 효과의 유일한 원인은 아닙니다.
c) 온실 효과는 지구 온도 변화의 유일한 원인과는 거리가 멀다.
내가 아는 한, 수증기는 CO2보다 온실 효과에 훨씬 더 많이 기여하며 어떤 경우에도 기후에 대한 인간의 영향은 과장되어 있습니다. 그러나 내가 기사의 내용에 대해 이야기할 때 의도한 것은 그것이 아닙니다.
1) 공식적으로 결정되었지만 다소 복잡한 시스템은 matstat 방법 없이는 연구할 수 없습니다.
2) matstat의 답변에는 항상 불확실성이 있습니다. 그것이 이 과학의 주제의 본질이기 때문에 완전히 피할 수는 없습니다.
3) "정확한" 답을 얻기 위해 이 불확실성을 사용하려는 유혹이 항상 있습니다.
4) 원하는 결과에 대한 답변을 맞추는 것을 피하기 위해 항상 결과의 통계적 유의성을 평가해야 합니다.
우리의 경우 어떤 식으로든 고정으로 축소되는 비정상으로만 의미 있게 작업할 수 있습니다. 조각별 정상성, 자기회귀 모델, 흠 등
주된 이유는 프로세스의 한 구현만 항상 알려져 있기 때문입니다. 예를 들어 음성 인식을 사용하면 원하는 만큼 단어를 발음할 수 있습니다. 단일 버전의 특정 기간 동안 특정 상품에 대한 견적 . 그건 그렇고, 이것은 분명히 여기의 많은 임의 프로세스와 그 구현 사이의 모호한 차이의 이유입니다.
pts. 올바른 단어이므로 MO는 그러한 데이터에서 작동하지 않습니다. 반복되는 행으로 사전 처리되어야 하며 이는 매우 현실적입니다.
Forecasting stock prices plays an important role in setting a trading strategy or determining the appropriate timing for buying or selling a stock. We propose a model, called the feature fusion long short-term memory-convolutional neural network (LSTM-CNN) model, that combines features learned from different representations of the same data...
우리의 경우 어떤 식으로든 고정으로 축소되는 비정상으로만 의미 있게 작업할 수 있습니다. 조각별 정상성, 자기회귀 모델, 흠 등
주된 이유는 프로세스의 한 구현만 항상 알려져 있기 때문입니다. 예를 들어 음성 인식을 사용하면 원하는 만큼 단어를 발음할 수 있습니다. 단일 버전의 특정 기간 동안 특정 상품에 대한 견적 . 그건 그렇고, 이것은 분명히 여기의 많은 임의 프로세스와 그 구현 사이의 모호한 차이의 이유입니다.
사람들이 오래된 통계적(비) 정상성을 조롱하는 방법을 보는 것은 재미있습니다. 즉, 모든 것을 의미하지만 시간에 따른 분포의 상대적인 보존은 아닙니다. 아마도 과거의 계량 경제학 의 일부 "구루"가 아마도 다른 이유로 그리고 일부 협소한 이론적 맥락에서 그러한 스터핑을 한 번 만들었을 것이며 "성배"를 만드는 데 주요 장애물인 비정상성에 대한 주제가 입소문을 탔습니다. 통계적으로 고정적이지 않은 순수한 형태의 누적 가격에 관심이 있는 사람은 거의 없으며, 수익이 고정적일지라도(분포를 변경하지 않음) 여전히 거래에 거의 도움이 되지 않을 것입니다(옵션은 다음과 같이 사라질 것입니다. 악기).
아마도 고전 통계에 다소 익숙한 사람들이 무엇이 문제인지 이해할 수 있도록 "Forex의 (비) 고정성" 개념을 어떻게든 정의 및/또는 지정하는 것은 이미 가치가 있습니다.
시장에는 특성상 통계가 없지만 "섭동"(기본 요인)이 있는 "게임" 비정상성, 즉 "군중"이 "섭동" 사이의 가격을 예측합니다. 참가자는 평균적으로 나머지 군중을 예측하려고 시도하고 "기본"(정치, 경제, 래그 타임 시프트...)은 모든 것을 깨뜨립니다.
전체 문제는 "시장 변화"를 가능한 한 빨리 감지하는 동시에 "현재 시장의" 데이터에 대해 시스템을 "훈련"하는 방법입니다. 과거 시장에서의 교육은 시스템을 혼란스럽게 할 뿐이고 이전 시장은 사라지고, 그들에 대한 교육은 무의미할 뿐만 아니라 해로울 뿐만 아니라 매우 작은 데이터 창에 대한 학습도 멋지지 않습니다. hft-shnikov에게만 의미가 있지만 15M 및 시간에서 일하는 평범한 사람들이 되는 방법은 미스터리입니다...
전체 문제는 "시장 변화"를 가능한 한 빨리 감지하는 동시에 "현재 시장의" 데이터에 대해 시스템을 "훈련"하는 방법 입니다. 과거 시장에서의 교육은 시스템을 혼란스럽게 할 뿐이므로 이전 시장은 사라졌습니다. , 그들에 대한 교육은 무의미할 뿐만 아니라 해로울 뿐만 아니라 매우 작은 데이터 창에 대한 학습도 멋지지 않습니다. hft-shnikov에게만 의미가 있지만 15M 및 시간 작업을 하는 일반 사람들의 방법은 미스터리입니다 .. .
"분포의 상대적 보존"이 아니라 MO의 독립성, 시간에 따른 분산 및 분포 기능.
그리고 "시장 변화를 감지"하는 방법은 무엇입니까?
글쎄, 당신은 "시장 변화"를 감지했습니다 - 새로운 데이터에 대해 시스템을 훈련하려면 충분한 길이의 샘플이 필요합니다. 그리고 충분한 길이의 표본에 도달하기 전이나 후에 "시장 변화"가 다시 발생하면 어떻게 해야 합니까?
통계적 방법을 그래픽, 촛대 분석 및 기타 상위 수준에 적용하려는 시도가 있었습니까?
저는 반품을 사용하지 않습니다.
원시 데이터(차트 표현)로 사용하더라도 정보를 압축하여 비율과 벡터를 생성하려면 추가 예측자가 필요합니다.
제 생각에는 자연적인 이유로 행성에 주기적인 온도 변동이 있습니다. 지난 100년 동안 인위적인 요인에 의해 중첩된 자연 온난화가 시작되었습니다.
간단히 분해하자면 이렇습니다.
1. 온실 효과는 지구의 평균 기온에 영향을 미치는 많은 요인 중 하나일 뿐입니다.
2. 인위적 영향의 정도를 고려하려면 대기에 존재하는 모든 것에 대한 기술적 CO2의 비율이 중요합니다. 이제 1% 수준입니다. 충분히 작습니다. 산불과 풀을 태우면 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 플러스는 CO2 결합, 삼림 벌채를 줄입니다.
3. 대기로 유입되는 CO2의 균형과 그 결합은 외환의 수요와 공급 균형, 투자 시간이 다른 다양한 채널과 거의 같습니다. 매장. 그것을 모델링하는 것은 쉽지 않습니다. 그러나 실험적인 관찰이 있습니다.
20 세기 말에 고고학자의 요구에 따라 이러한 기계는 AMS - 가속기 질량 분석기로 나타났습니다. 그들의 주요 특징은 동위 원소 비율을 결정하기 위한 샘플이 밀리그램으로 매우 작을 수 있다는 것입니다. 그들은 기술, 의료, 특히 기후 연구의 다른 목적에 빠르게 적응했습니다. 이 기계는 C12/C14 비율을 매우 정확하게 측정합니다. 자연 기원의 경우 우주 배경에 의해 결정되며 이 비율은 상당히 안정적입니다. 그러나 핵실험 시대가 도래하면서 C14의 농도가 급격히 높아져 전 세계로 퍼져나가며 나무에 흡수됐다. 시험 장소와 날짜가 알려져 있고, 나무의 연륜을 쉽게 계산할 수 있으며, 나무가 자란 곳에서 C14의 농도가 어떻게 변화했는지 정확하게 결정할 수 있습니다. 전 세계에서 이러한 측정을 수행한 결과 CO2가 대기 중으로 이동하는 속도를 추적할 수 있었습니다. 반년 또는 1년에 걸쳐 매우 빠르게 농도가 전 세계적으로 평준화되었음을 알 수 있었습니다. 그리고 더 중요한 것은 농도를 배경으로 줄이는 데 10년도 채 걸리지 않았다는 것입니다. 저것들. 모든 대기 CO2는 지속적으로 갱신되고 있습니다. 그리고 이것은 현재 농도가 석탄, 석유, 가스의 연소로 인한 기술 CO2의 역할이 미디어에서 선언된 것만큼 중요하지 않은 배출/흡수의 균형임을 의미합니다.
저것들. 내 의견으로는:
a) 기술 생성 CO2의 양은 촉진되는 만큼 자연 농도를 크게 증가시키지 않습니다.
b) CO2가 온실 효과의 유일한 원인은 아닙니다.
c) 온실 효과는 지구 온도 변화의 유일한 원인과는 거리가 멀다.
내가 아는 한, 수증기는 CO2보다 온실 효과에 훨씬 더 많이 기여하며 어떤 경우에도 기후에 대한 인간의 영향은 과장되어 있습니다. 그러나 내가 기사의 내용에 대해 이야기할 때 의도한 것은 그것이 아닙니다.
1) 공식적으로 결정되었지만 다소 복잡한 시스템은 matstat 방법 없이는 연구할 수 없습니다.
2) matstat의 답변에는 항상 불확실성이 있습니다. 그것이 이 과학의 주제의 본질이기 때문에 완전히 피할 수는 없습니다.
3) "정확한" 답을 얻기 위해 이 불확실성을 사용하려는 유혹이 항상 있습니다.
4) 원하는 결과에 대한 답변을 맞추는 것을 피하기 위해 항상 결과의 통계적 유의성을 평가해야 합니다.
우리의 경우 어떤 식으로든 고정으로 축소되는 비정상으로만 의미 있게 작업할 수 있습니다. 조각별 정상성, 자기회귀 모델, 흠 등
주된 이유는 프로세스의 한 구현만 항상 알려져 있기 때문입니다. 예를 들어 음성 인식을 사용하면 원하는 만큼 단어를 발음할 수 있습니다. 단일 버전의 특정 기간 동안 특정 상품에 대한 견적 . 그건 그렇고, 이것은 분명히 여기의 많은 임의 프로세스와 그 구현 사이의 모호한 차이의 이유입니다.
pts. 올바른 단어이므로 MO는 그러한 데이터에서 작동하지 않습니다. 반복되는 행으로 사전 처리되어야 하며 이는 매우 현실적입니다.
왜 이것이 거의 논의되지 않습니까? ... 결국, 이것은 질문 번호 1입니다.왜 이것이 거의 논의되지 않습니까? ... 결국, 이것은 질문 번호 1입니다.
통계적 방법을 그래픽, 촛대 분석 및 기타 상위 수준에 적용하려는 시도가 있었습니까?
물론 https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0212320 이 있습니다.
그러나 당신이 실제로 그것을 놓으면 결과적으로 어떤 일이 일어날 지 이해합니다 ...
저는 수학적 모델링(MM) 작업을 하고 심플렉스 선형 계획법을 사용하여 최적화 문제를 프로그래밍했습니다.
그리고 머신러닝(ML)이 보급되기 시작했을 때, 이것이 MM과 같다고 생각했습니다. 그러나 그것은 완전히 사실이 아닙니다.
Forex의 경우 먼저 많은 요소를 고려 하여 거래 전략(TS) 모델을 만들어야 합니다.
로봇 자체는 처음에는 차량 모델을 생성할 수 없습니다. 이것은 일부 프로그램이 자체적으로 제한 개념을 만들 수 없다는 사실 때문입니다. 모델이나 차량에 영향을 미치는 요소.
로봇은 이 제한의 한계를 찾을 수 있을 뿐입니다.
잘못된 제약 조건이 있는 잘못된 모델을 만든 경우 최적화를 통해 원하는 결과를 얻을 수 없습니다.
어떤 요인이 TS에 영향을 미치는지 알아야 합니다. 그리고 여기서 인적 요소는 필수 불가결 합니다.
로봇에서 사용하는 이러한 요소 중 하나의 예를 들어보겠습니다. "비밀"을 조금 알려드릴게요 :)
이 요소는 많은 사람들에게 알려져 있으며 가격 변화율 입니다. 그러나 계산에서는 속도뿐만 아니라 관성에 의한 속도의 가속 및 감쇠도 결정합니다.
속도는 1초 간격으로 결정됩니다. 들어오는 틱의 빈도뿐만 아니라 틱 사이의 포인트 수(길이)도 고려됩니다.
무엇을 위해, 또는 어떤 경우에 이 요소가 사용됩니다.
이것은 주문을 열 때 사용됩니다. 속도 제한을 도입하여 급격한 가격 상승 시 주문이 열리지 않도록 합니다.
그리고 속도가 일정 값 이하로 떨어질 때까지, 그리고 일정 시간이 경과하지 않아도 주문을 여는 것을 허용하지 않습니다.
나는 또한 이것을 사용하여 추세의 각도를 결정합니다. 속도가 높을수록 추세 각도가 높아집니다.
동료 여러분, 안녕하세요.
어리석은 질문에 대해 죄송하지만 MT5 테스터에서 OnBookEvent 이벤트가 작동합니까? 나는 그것을 테스트하려고 노력하고 있지만, 어떤 이유로 루프는 그것이 무시되고 있다는 느낌을 받지 못합니다. 이론상 시세는 시장 리뷰에서 변경됩니다. 흠...
우리의 경우 어떤 식으로든 고정으로 축소되는 비정상으로만 의미 있게 작업할 수 있습니다. 조각별 정상성, 자기회귀 모델, 흠 등
주된 이유는 프로세스의 한 구현만 항상 알려져 있기 때문입니다. 예를 들어 음성 인식을 사용하면 원하는 만큼 단어를 발음할 수 있습니다. 단일 버전의 특정 기간 동안 특정 상품에 대한 견적 . 그건 그렇고, 이것은 분명히 여기의 많은 임의 프로세스와 그 구현 사이의 모호한 차이의 이유입니다.
사람들이 오래된 통계적(비) 정상성을 조롱하는 방법을 보는 것은 재미있습니다. 즉, 모든 것을 의미하지만 시간에 따른 분포의 상대적인 보존은 아닙니다. 아마도 과거의 계량 경제학 의 일부 "구루"가 아마도 다른 이유로 그리고 일부 협소한 이론적 맥락에서 그러한 스터핑을 한 번 만들었을 것이며 "성배"를 만드는 데 주요 장애물인 비정상성에 대한 주제가 입소문을 탔습니다. 통계적으로 고정적이지 않은 순수한 형태의 누적 가격에 관심이 있는 사람은 거의 없으며, 수익이 고정적일지라도(분포를 변경하지 않음) 여전히 거래에 거의 도움이 되지 않을 것입니다(옵션은 다음과 같이 사라질 것입니다. 악기).
아마도 고전 통계에 다소 익숙한 사람들이 무엇이 문제인지 이해할 수 있도록 "Forex의 (비) 고정성" 개념을 어떻게든 정의 및/또는 지정하는 것은 이미 가치가 있습니다.
시장에는 특성상 통계가 없지만 "섭동"(기본 요인)이 있는 "게임" 비정상성, 즉 "군중"이 "섭동" 사이의 가격을 예측합니다. 참가자는 평균적으로 나머지 군중을 예측하려고 시도하고 "기본"(정치, 경제, 래그 타임 시프트...)은 모든 것을 깨뜨립니다.
전체 문제는 "시장 변화"를 가능한 한 빨리 감지하는 동시에 "현재 시장의" 데이터에 대해 시스템을 "훈련"하는 방법입니다. 과거 시장에서의 교육은 시스템을 혼란스럽게 할 뿐이고 이전 시장은 사라지고, 그들에 대한 교육은 무의미할 뿐만 아니라 해로울 뿐만 아니라 매우 작은 데이터 창에 대한 학습도 멋지지 않습니다. hft-shnikov에게만 의미가 있지만 15M 및 시간에서 일하는 평범한 사람들이 되는 방법은 미스터리입니다...
사람들이 오래된 통계적(비) 정상성을 조롱하는 방법을 보는 것은 재미 있습니다 .
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전체 문제는 "시장 변화"를 가능한 한 빨리 감지하는 동시에 "현재 시장의" 데이터에 대해 시스템을 "훈련"하는 방법 입니다. 과거 시장에서의 교육은 시스템을 혼란스럽게 할 뿐이므로 이전 시장은 사라졌습니다. , 그들에 대한 교육은 무의미할 뿐만 아니라 해로울 뿐만 아니라 매우 작은 데이터 창에 대한 학습도 멋지지 않습니다. hft-shnikov에게만 의미가 있지만 15M 및 시간 작업을 하는 일반 사람들의 방법은 미스터리입니다 .. .
"분포의 상대적 보존"이 아니라 MO의 독립성, 시간에 따른 분산 및 분포 기능.
그리고 "시장 변화를 감지"하는 방법은 무엇입니까?
글쎄, 당신은 "시장 변화"를 감지했습니다 - 새로운 데이터에 대해 시스템을 훈련하려면 충분한 길이의 샘플이 필요합니다. 그리고 충분한 길이의 표본에 도달하기 전이나 후에 "시장 변화"가 다시 발생하면 어떻게 해야 합니까?
"분포의 상대적 보존"이 아니라 MO의 독립성 , 시간에 따른 분산 및 분포 기능.
아니요, 동일한 종속성, 더욱이 지속적인 종속성))
그리고 "시장 변화를 감지"하는 방법은 무엇입니까?
글쎄, 당신은 "시장 변화"를 감지했습니다 - 새로운 데이터에 대해 시스템을 훈련하려면 충분한 길이의 샘플이 필요합니다. 그리고 충분한 길이의 표본에 도달하기 전이나 후에 "시장 변화"가 다시 발생하면 어떻게 해야 합니까?
MO를 사용하여 감지할 수 있습니다.
글쎄, 당신은 "시장 변화"를 감지했습니다 - 새로운 데이터에 대해 시스템을 훈련하려면 충분한 길이의 샘플이 필요합니다. 그리고 충분한 길이의 표본에 도달하기 전이나 후에 "시장 변화"가 다시 발생하면 어떻게 해야 합니까?
이것은 올바른 질문입니다. 아무 것도 할 필요가 없습니다 . 통계적으로 유의미한 샘플이 나타날 때까지 기다리십시오. 내부자가 없는 경우 이러한 상황에서 모든 조치는 행운을 빕니다.