뉴스 배경의 영향이 반드시 가격 행동에 일시적인 영향을 미치는 것은 아닙니다. 중요도에 따라 다릅니다. 플레이어 지갑의 무게에 따라 다릅니다. 그러나 나오는 모든 뉴스는 플레이어의 행동에 영향을 미칩니다. TA의 역할을 합니다. 강한 플레이어는 시장에 유동성이 모이는 최고의 순간을 기다릴 수 있습니다.
장벽이 보이지 않습니다! (모순) 임무는 어떤 뉴스가 어떤 순간에 중요해지고 무엇에 의존하는지 식별하는 것입니다)
보존과 발행을 위한 다양한 요인과 조건을 바탕으로 명료한 동기화를 이루는 것은 불가능하다고 생각합니다. 그러나 나는 그것에 문제가 있다고 보지 않습니다. 주의 집중 시간 전후 1시간 이내의 뉴스 시간. 과제는 특정 뉴스가 VR의 행동(모델)에 어떤 변화를 가져오는지 이해하는 것입니다. 그것은 무엇에 달려 있습니까? 요일부터, 하루 중 시간, 또는 그 달이나 음력 달력에서. 또는 뉴스의 예측과 가중치에서 모두 동일합니다. 및 체중 예측과 성능의 상관관계. 모든 입력과 결과의 어려운 조합.
나는 그 일을 하는 동안 다른 일에 몰두했다. 앞서 설명했습니다. 새로운 데이터에 대한 균형 문제와 같습니다. 그래서 우리는 균형을 유지합니다. 그리고 우리는 떨어지지 않습니다. 여기에서 틱에서 1년까지 프랙탈이며 규칙을 설명할 수 있습니다. 일반적으로 범프 언덕에서 균형의 전략)))))
분명한. 나는 또한 보장된 동기화를 얻는 것이 불가능하다고 생각합니다 - 당신은 당신이 가진 것에 만족해야 할 것입니다) 모델은 간단합니다 - 드리프트가 있는 SB. 뉴스에서 분산과 드리프트 속도가 어떻게 변하는지 보고 싶을 뿐입니다. ML을 사용하여 뉴스 매개변수에 대한 이 두 매개변수(또는 최소한 이들의 관계)의 종속성을 연구할 생각입니다.
균형의 개념은 현재의 경제학에서 매우 중요합니다. 도달 가능성, 안정성(효율성) 등 케인즈 이전에는 균형이 항상 그 자체로 달성된다고 믿었습니다 - "시장의 보이지 않는 손") 이제 그들은 경제 자체가 효과적인 균형에있을 수 없다고 믿으며 이로 인해 국가의 역할이 지속적으로 증가합니다. 그것.
다른 의미의 안정성을 의미하는 것은 분명하지만, 나는 그것들이 연결되어 있다고 믿습니다. 인용문의 안정성은 경제적 안정을 달성하려는 국가의 시도에서 비롯됩니다.
분명한. 나는 또한 보장된 동기화를 얻는 것이 불가능하다고 생각합니다 - 당신은 당신이 가진 것에 만족해야 할 것입니다) 모델은 간단합니다 - 드리프트가 있는 SB. 뉴스에서 분산과 드리프트 속도가 어떻게 변하는지 보고 싶습니다. ML을 사용하여 뉴스 매개변수에 대한 이 두 매개변수(또는 최소한 이들의 관계)의 종속성을 연구할 생각입니다.
균형의 개념은 현재의 경제학에서 매우 중요합니다. 도달 가능성, 안정성(효율성) 등 케인즈 이전에는 균형이 항상 그 자체로 달성된다고 믿었습니다 - "시장의 보이지 않는 손") 이제 그들은 경제 자체가 효과적인 균형에있을 수 없다고 믿으며 이로 인해 국가의 역할이 지속적으로 증가합니다. 그것.
다른 의미의 안정성을 의미하는 것은 분명하지만, 나는 그것들이 연결되어 있다고 믿습니다. 인용문의 안정성은 경제적 안정을 달성하려는 국가의 시도에서 비롯됩니다.
뉴스에 대한 반응은 단기적일 수도 있고 시간이 지나면서 흐려질 수도 있습니다. 발표되기 전에 플레이할 수 있습니다. 동기화를 달성하기 어렵습니다. 여전히 TA에 달려 있습니다. 중요한 뉴스는 수동 모드에서 대규모 플레이어가 재생할 가능성이 큽니다. 그리고 로봇이 그 자리를 차지합니다. 로봇의 작업을 추적하기가 더 쉽습니다.
분명한. 나는 또한 보장된 동기화를 얻는 것이 불가능하다고 생각합니다 - 당신은 당신이 가진 것에 만족해야 할 것입니다) 모델은 간단합니다 - 드리프트가 있는 SB. 뉴스에서 분산과 드리프트 속도가 어떻게 변하는지 보고 싶습니다. ML을 사용하여 뉴스 매개변수에 대한 이 두 매개변수(또는 최소한 이들의 관계)의 종속성을 연구할 생각입니다.
다른 의미의 안정성을 의미하는 것은 분명하지만, 나는 그것들이 연결되어 있다고 믿습니다. 인용문의 안정성은 경제적 안정을 달성하려는 국가의 시도에서 비롯됩니다.
나는 같은 방식으로 상태, 분산 또는 너비와 속도를 비교한다는 데 동의합니다. 더 긴 영역에 대한 연구 영역의 분산 비율. 그리고 요점과 관련하여. 단일 평가에 사용하고 이 위치에서 창을 시작하고 포인트를 반환 및 삭제하는 알고리즘을 작성합니다. 그런 수동 필터.
나는 케인즈를 사랑하지만 그건 나중입니다.
나는 새로운 데이터에 대한 조건 없이 그냥 평형으로 작업을 단순화합니다. 우리는 과거 데이터를 가지고 있으며 균형을 유지하거나 이동 방향을 선택하고 새로운 각 항목에 대한 결정을 내리는 실제 지점이 있습니다. 작업은 단순화되어 평형의 경계가 있고 이러한 경계의 정의로 축소됩니다. 가격이 국경을 넘지 않으면 균형이 안정되고 나가서 오랫동안 유지되면 즉, 필터를 통과하면 평형 성향을 변경할 필요가 있습니다.
나는 같은 방식으로 상태, 분산 또는 너비와 속도를 비교한다는 데 동의합니다. 더 긴 영역에 대한 연구 영역의 분산 비율. 그리고 요점과 관련하여. 단일 평가에 사용하고 이 위치에서 창을 시작하고 포인트를 반환 및 삭제하는 알고리즘을 작성합니다. 그런 수동 필터.
나는 케인즈를 사랑하지만 그건 나중입니다.
나는 새로운 데이터에 대한 조건 없이 그냥 평형으로 작업을 단순화합니다. 우리는 과거 데이터를 가지고 있으며 균형을 유지하거나 이동 방향을 선택하고 새로운 각 항목에 대한 결정을 내리는 실제 지점이 있습니다. 작업은 단순화되어 평형의 경계가 있고 이러한 경계의 정의로 축소됩니다. 가격이 국경을 넘지 않으면 균형이 안정되고 나가서 오랫동안 유지되면 즉, 필터를 통과하면 평형 성향을 변경할 필요가 있습니다.
표준 접근 방식 중 하나는 동일한 CUSUM입니다. 단, 가격 인상이 아닌 사용 모델의 오차에만 적용됩니다.
뉴스 배경의 영향이 반드시 가격 행동에 일시적인 영향을 미치는 것은 아닙니다. 중요도에 따라 다릅니다. 플레이어 지갑의 무게에 따라 다릅니다. 그러나 나오는 모든 뉴스는 플레이어의 행동에 영향을 미칩니다. TA의 역할을 합니다. 강한 플레이어는 시장에 유동성이 모이는 최고의 순간을 기다릴 수 있습니다.
장벽이 보이지 않습니다! (모순) 임무는 어떤 뉴스가 어떤 순간에 중요해지고 무엇에 의존하는지 식별하는 것입니다)
모두들 조용히 하세요, 큰 부상을 입었습니다.
가게를 떠나기 전에 다른 병을 깨뜨렸습니까? :)
가게를 떠나기 전에 다른 병을 깨뜨렸습니까? :)
아니 예전엔 항상 재밌었는데 지금은 다 달라
보존과 발행을 위한 다양한 요인과 조건을 바탕으로 명료한 동기화를 이루는 것은 불가능하다고 생각합니다. 그러나 나는 그것에 문제가 있다고 보지 않습니다. 주의 집중 시간 전후 1시간 이내의 뉴스 시간. 과제는 특정 뉴스가 VR의 행동(모델)에 어떤 변화를 가져오는지 이해하는 것입니다. 그것은 무엇에 달려 있습니까? 요일부터, 하루 중 시간, 또는 그 달이나 음력 달력에서. 또는 뉴스의 예측과 가중치에서 모두 동일합니다. 및 체중 예측과 성능의 상관관계. 모든 입력과 결과의 어려운 조합.
나는 그 일을 하는 동안 다른 일에 몰두했다. 앞서 설명했습니다. 새로운 데이터에 대한 균형 문제와 같습니다. 그래서 우리는 균형을 유지합니다. 그리고 우리는 떨어지지 않습니다. 여기에서 틱에서 1년까지 프랙탈이며 규칙을 설명할 수 있습니다. 일반적으로 범프 언덕에서 균형의 전략)))))
분명한. 나는 또한 보장된 동기화를 얻는 것이 불가능하다고 생각합니다 - 당신은 당신이 가진 것에 만족해야 할 것입니다) 모델은 간단합니다 - 드리프트가 있는 SB. 뉴스에서 분산과 드리프트 속도가 어떻게 변하는지 보고 싶을 뿐입니다. ML을 사용하여 뉴스 매개변수에 대한 이 두 매개변수(또는 최소한 이들의 관계)의 종속성을 연구할 생각입니다.
균형의 개념은 현재의 경제학에서 매우 중요합니다. 도달 가능성, 안정성(효율성) 등 케인즈 이전에는 균형이 항상 그 자체로 달성된다고 믿었습니다 - "시장의 보이지 않는 손") 이제 그들은 경제 자체가 효과적인 균형에있을 수 없다고 믿으며 이로 인해 국가의 역할이 지속적으로 증가합니다. 그것.
다른 의미의 안정성을 의미하는 것은 분명하지만, 나는 그것들이 연결되어 있다고 믿습니다. 인용문의 안정성은 경제적 안정을 달성하려는 국가의 시도에서 비롯됩니다.
장벽이 보이지 않습니다! (모순) 임무는 어떤 뉴스가 어떤 순간에 중요해지고 무엇에 의존하는지 식별하는 것입니다)
시장 분석 에서 뉴스 배경을 어떻게 고려했는지 판단하기 어렵습니다. 내가 놓쳤을 때 내가 놓친 것이 있을지도 모른다))
분명한. 나는 또한 보장된 동기화를 얻는 것이 불가능하다고 생각합니다 - 당신은 당신이 가진 것에 만족해야 할 것입니다) 모델은 간단합니다 - 드리프트가 있는 SB. 뉴스에서 분산과 드리프트 속도가 어떻게 변하는지 보고 싶습니다. ML을 사용하여 뉴스 매개변수에 대한 이 두 매개변수(또는 최소한 이들의 관계)의 종속성을 연구할 생각입니다.
균형의 개념은 현재의 경제학에서 매우 중요합니다. 도달 가능성, 안정성(효율성) 등 케인즈 이전에는 균형이 항상 그 자체로 달성된다고 믿었습니다 - "시장의 보이지 않는 손") 이제 그들은 경제 자체가 효과적인 균형에있을 수 없다고 믿으며 이로 인해 국가의 역할이 지속적으로 증가합니다. 그것.
다른 의미의 안정성을 의미하는 것은 분명하지만, 나는 그것들이 연결되어 있다고 믿습니다. 인용문의 안정성은 경제적 안정을 달성하려는 국가의 시도에서 비롯됩니다.
뉴스에 대한 반응은 단기적일 수도 있고 시간이 지나면서 흐려질 수도 있습니다. 발표되기 전에 플레이할 수 있습니다. 동기화를 달성하기 어렵습니다. 여전히 TA에 달려 있습니다. 중요한 뉴스는 수동 모드에서 대규모 플레이어가 재생할 가능성이 큽니다. 그리고 로봇이 그 자리를 차지합니다. 로봇의 작업을 추적하기가 더 쉽습니다.
분명한. 나는 또한 보장된 동기화를 얻는 것이 불가능하다고 생각합니다 - 당신은 당신이 가진 것에 만족해야 할 것입니다) 모델은 간단합니다 - 드리프트가 있는 SB. 뉴스에서 분산과 드리프트 속도가 어떻게 변하는지 보고 싶습니다. ML을 사용하여 뉴스 매개변수에 대한 이 두 매개변수(또는 최소한 이들의 관계)의 종속성을 연구할 생각입니다.
다른 의미의 안정성을 의미하는 것은 분명하지만, 나는 그것들이 연결되어 있다고 믿습니다. 인용문의 안정성은 경제적 안정을 달성하려는 국가의 시도에서 비롯됩니다.
나는 같은 방식으로 상태, 분산 또는 너비와 속도를 비교한다는 데 동의합니다. 더 긴 영역에 대한 연구 영역의 분산 비율. 그리고 요점과 관련하여. 단일 평가에 사용하고 이 위치에서 창을 시작하고 포인트를 반환 및 삭제하는 알고리즘을 작성합니다. 그런 수동 필터.
나는 케인즈를 사랑하지만 그건 나중입니다.
나는 새로운 데이터에 대한 조건 없이 그냥 평형으로 작업을 단순화합니다. 우리는 과거 데이터를 가지고 있으며 균형을 유지하거나 이동 방향을 선택하고 새로운 각 항목에 대한 결정을 내리는 실제 지점이 있습니다. 작업은 단순화되어 평형의 경계가 있고 이러한 경계의 정의로 축소됩니다. 가격이 국경을 넘지 않으면 균형이 안정되고 나가서 오랫동안 유지되면 즉, 필터를 통과하면 평형 성향을 변경할 필요가 있습니다.
시장 분석 에서 뉴스 배경을 어떻게 고려했는지 판단하기 어렵습니다. 내가 놓쳤을 때 뭔가를 놓친 것일 수도 있습니다))
가격 채널의 속도와 너비 변경.
나는 같은 방식으로 상태, 분산 또는 너비와 속도를 비교한다는 데 동의합니다. 더 긴 영역에 대한 연구 영역의 분산 비율. 그리고 요점과 관련하여. 단일 평가에 사용하고 이 위치에서 창을 시작하고 포인트를 반환 및 삭제하는 알고리즘을 작성합니다. 그런 수동 필터.
나는 케인즈를 사랑하지만 그건 나중입니다.
나는 새로운 데이터에 대한 조건 없이 그냥 평형으로 작업을 단순화합니다. 우리는 과거 데이터를 가지고 있으며 균형을 유지하거나 이동 방향을 선택하고 새로운 각 항목에 대한 결정을 내리는 실제 지점이 있습니다. 작업은 단순화되어 평형의 경계가 있고 이러한 경계의 정의로 축소됩니다. 가격이 국경을 넘지 않으면 균형이 안정되고 나가서 오랫동안 유지되면 즉, 필터를 통과하면 평형 성향을 변경할 필요가 있습니다.
표준 접근 방식 중 하나는 동일한 CUSUM입니다. 단, 가격 인상이 아닌 사용 모델의 오차에만 적용됩니다.
누군가 게임 이론을 더듬다
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