2) "눈으로 레벨을 본다"와 "분석을 통해 레벨의 존재와 거래에 대한 중요성을 확인했다"는 것에는 큰 차이가 있습니다.
3) 가격은 SB가 아니지만 중요한 질문은 "지금 가격이 어떤 의미에서 어느 정도까지 SB가 아닌가?"입니다. SB와 다른 다양한 변형은 반대되는 거래 방식으로 이어질 수 있습니다.
4) 고대 그리스 원자론의 창시자들을 기억한다면, 그들은 행성보다 더 큰 크기의 원자를 가질 수 있었습니다(가장 중요한 것은 작음이 아니라 불가분성이었습니다). 시장에서도 마찬가지입니다. 예를 들어 참가자 국가는 다른 모든 시장 참여자를 능가할 수 있습니다.
경제물리학은 물질을 원자로 구성된 것으로 연구하는 통계 물리학의 아이디어를 시장에 적용하려고 시도합니다. 흥미로워 보이지만 아직까지는 별다른 성과가 없습니다.
5) 시장은 그것을 결정하는 모든 정보에 대해서만 결정론적입니다. 이 정보는 누구도 완전히 알 수 없으므로 항상 불확실성이 존재합니다. 현재 불확실성을 모델링하는 방법에는 확률 이론과 게임 이론이라는 두 가지가 있습니다.
저는 두 가지 모두에 동의합니다.
개인적인 경험에서 말입니다:
오래 전에 GSC보다 한 발 앞서 예측하려고 시도했는데 60% 정도의 결과를 얻었습니다. 마지막 n개의 샘플에 대한 증분 방향을 취했습니다. 사실 저는 GSC의 알고리즘을 해킹했습니다.
시계열로 같은 작업을 무수히 많이 수행했습니다. 총 결과는 50 %가 조금 넘습니다. 그러나 이것은 여기에 정보가 없다는 것을 의미하지는 않지만 실제로는 인접한 막대 사이에 정보가 없습니다. 그러나 연속이 아닌 "일부 조건"을 충족하는 막대 만 가져 가면 결과는 이미 GCH를 예측할 때보 다 더 좋습니다. 시계열은 서수 카운트에 의한 정보의 가용성이 매우 이질적이지만 여전히 비 고정성이라고 할 수 없으며 더 정확하게 호출하는 방법을 모르겠습니다.
오래 전에 GCH보다 한 발 앞서 예측하려고 시도했는데 60 % 정도의 결과가 나왔습니다. 마지막 n 샘플의 증분 방향 만 취했습니다. 사실 GCH의 알고리즘을 해킹했습니다.
시계열로 같은 작업을 무수히 많이 수행했습니다. 총 결과는 50 %가 조금 넘습니다. 그러나 이것은 여기에 정보가 없다는 것을 의미하지는 않지만 인접한 막대 사이에 정보가 거의 없습니다. 그러나 연속이 아닌 "일부 조건"을 충족하는 막대 만 가져 가면 결과는 이미 GCH를 예측할 때보 다 더 좋습니다. 시계열은 서수 카운트에 의한 정보의 가용성이 매우 이질적이지만 여전히 비 고정성이라고 할 수 없으며 더 정확하게 호출하는 방법을 모르겠습니다.
누구에게 가르치고 싶지 않고 그냥 큰 소리로 생각하고 있습니다.
각 막대에는 내부 구조가 있습니다. 구조가 일치하면 어떤 조건일 수 있습니다.
막대는 복잡한 구조로 간주할 수 있습니다.
이 예는 1시간의 5분 막대를 보여줍니다. 시간은 시작 시간으로 나누지 않았지만, 요점은 분명하다고 생각합니다. 맨 시간 막대를 보는 것과 구조 막대를 보는 것에는 차이가 있다는 것입니다.
2) "눈으로 레벨을 본다"와 "분석을 통해 레벨의 존재와 거래에 대한 중요성을 확인했다"는 것에는 큰 차이가 있습니다.
3) 가격은 SB가 아니지만 중요한 질문은 "지금 가격이 어떤 의미에서 어느 정도까지 SB가 아닌가?"입니다. SB와 다른 다양한 변형은 반대되는 거래 방식으로 이어질 수 있습니다.
4) 고대 그리스 원자론의 창시자들을 기억한다면, 그들은 행성보다 더 큰 크기의 원자를 가질 수 있었습니다(가장 중요한 것은 작음이 아니라 불가분성이었습니다). 시장에서도 마찬가지입니다. 예를 들어 참가자 국가는 다른 모든 시장 참여자보다 더 클 수 있습니다.
경제물리학은 물질을 원자로 구성된 것으로 연구하는 통계 물리학의 아이디어를 시장에 적용하려고 시도합니다. 흥미로워 보이지만 아직까지는 별다른 성과가 없습니다.
5) 시장은 그것을 결정하는 모든 정보에 대해서만 결정론적입니다. 이 정보는 누구도 완전히 알 수 없으므로 항상 불확실성이 존재합니다. 현재 불확실성을 모델링하는 방법에는 확률 이론과 게임 이론이라는 두 가지가 있습니다.
다섯 번째 글머리 기호에 대해 말씀드리겠습니다. NVIDIA는 사람과 장비가 있는 공장의 컴퓨터화된 쌍둥이를 만들 것이라고 예측했습니다.)))))) 제조 공정을 테스트하고 분석하기 위해))) 저는 게임 모델링에 대해 이런 생각을 한 적이 있습니다. 지금 상인의 피드에서 읽었습니다.)))))))
1) 물론 증분의 중요성은 부정할 수 없습니다. 거래되는 것은 증분입니다.
2) "눈으로 레벨을 본다"와 "분석을 통해 레벨의 존재와 거래에 대한 중요성을 확인했다"는 것에는 큰 차이가 있습니다.
3) 가격은 SB가 아니지만 중요한 질문은 "지금 가격이 어떤 의미에서 어느 정도까지 SB가 아닌가?"입니다. SB와 다른 다양한 변형은 반대되는 거래 방식으로 이어질 수 있습니다.
4) 고대 그리스 원자론의 창시자들을 기억한다면, 그들은 행성보다 더 큰 크기의 원자를 가질 수 있었습니다(가장 중요한 것은 작음이 아니라 불가분성이었습니다). 시장에서도 마찬가지입니다. 예를 들어 참가자 국가는 다른 모든 시장 참여자를 능가할 수 있습니다.
경제물리학은 물질을 원자로 구성된 것으로 연구하는 통계 물리학의 아이디어를 시장에 적용하려고 시도합니다. 흥미로워 보이지만 아직까지는 별다른 성과가 없습니다.
5) 시장은 그것을 결정하는 모든 정보에 대해서만 결정론적입니다. 이 정보는 누구도 완전히 알 수 없으므로 항상 불확실성이 존재합니다. 현재 불확실성을 모델링하는 방법에는 확률 이론과 게임 이론이라는 두 가지가 있습니다.
저는 두 가지 모두에 동의합니다.
개인적인 경험에서 말입니다:
오래 전에 GSC보다 한 발 앞서 예측하려고 시도했는데 60% 정도의 결과를 얻었습니다. 마지막 n개의 샘플에 대한 증분 방향을 취했습니다. 사실 저는 GSC의 알고리즘을 해킹했습니다.
시계열로 같은 작업을 무수히 많이 수행했습니다. 총 결과는 50 %가 조금 넘습니다. 그러나 이것은 여기에 정보가 없다는 것을 의미하지는 않지만 실제로는 인접한 막대 사이에 정보가 없습니다. 그러나 연속이 아닌 "일부 조건"을 충족하는 막대 만 가져 가면 결과는 이미 GCH를 예측할 때보 다 더 좋습니다. 시계열은 서수 카운트에 의한 정보의 가용성이 매우 이질적이지만 여전히 비 고정성이라고 할 수 없으며 더 정확하게 호출하는 방법을 모르겠습니다.
누구에게 가르치고 싶지 않고 그냥 큰 소리로 생각하고 있습니다.
모든 것에 동의합니다.
개인적인 경험에서 말입니다:
오래 전에 GCH보다 한 발 앞서 예측하려고 시도했는데 60 % 정도의 결과가 나왔습니다. 마지막 n 샘플의 증분 방향 만 취했습니다. 사실 GCH의 알고리즘을 해킹했습니다.
시계열로 같은 작업을 무수히 많이 수행했습니다. 총 결과는 50 %가 조금 넘습니다. 그러나 이것은 여기에 정보가 없다는 것을 의미하지는 않지만 인접한 막대 사이에 정보가 거의 없습니다. 그러나 연속이 아닌 "일부 조건"을 충족하는 막대 만 가져 가면 결과는 이미 GCH를 예측할 때보 다 더 좋습니다. 시계열은 서수 카운트에 의한 정보의 가용성이 매우 이질적이지만 여전히 비 고정성이라고 할 수 없으며 더 정확하게 호출하는 방법을 모르겠습니다.
누구에게 가르치고 싶지 않고 그냥 큰 소리로 생각하고 있습니다.
각 막대에는 내부 구조가 있습니다. 구조가 일치하면 어떤 조건일 수 있습니다.
막대는 복잡한 구조로 간주할 수 있습니다.
이 예는 1시간의 5분 막대를 보여줍니다. 시간은 시작 시간으로 나누지 않았지만, 요점은 분명하다고 생각합니다. 맨 시간 막대를 보는 것과 구조 막대를 보는 것에는 차이가 있다는 것입니다.
아직도 유대인의 셀을 들고 있나요?
1) 물론 증분의 중요성은 부정할 수 없습니다. 거래되는 것은 증분입니다.
2) "눈으로 레벨을 본다"와 "분석을 통해 레벨의 존재와 거래에 대한 중요성을 확인했다"는 것에는 큰 차이가 있습니다.
3) 가격은 SB가 아니지만 중요한 질문은 "지금 가격이 어떤 의미에서 어느 정도까지 SB가 아닌가?"입니다. SB와 다른 다양한 변형은 반대되는 거래 방식으로 이어질 수 있습니다.
4) 고대 그리스 원자론의 창시자들을 기억한다면, 그들은 행성보다 더 큰 크기의 원자를 가질 수 있었습니다(가장 중요한 것은 작음이 아니라 불가분성이었습니다). 시장에서도 마찬가지입니다. 예를 들어 참가자 국가는 다른 모든 시장 참여자보다 더 클 수 있습니다.
경제물리학은 물질을 원자로 구성된 것으로 연구하는 통계 물리학의 아이디어를 시장에 적용하려고 시도합니다. 흥미로워 보이지만 아직까지는 별다른 성과가 없습니다.
5) 시장은 그것을 결정하는 모든 정보에 대해서만 결정론적입니다. 이 정보는 누구도 완전히 알 수 없으므로 항상 불확실성이 존재합니다. 현재 불확실성을 모델링하는 방법에는 확률 이론과 게임 이론이라는 두 가지가 있습니다.
다섯 번째 글머리 기호에 대해 말씀드리겠습니다. NVIDIA는 사람과 장비가 있는 공장의 컴퓨터화된 쌍둥이를 만들 것이라고 예측했습니다.)))))) 제조 공정을 테스트하고 분석하기 위해))) 저는 게임 모델링에 대해 이런 생각을 한 적이 있습니다. 지금 상인의 피드에서 읽었습니다.)))))))
아직도 유대인의 셀을 들고 계신가요?
다운됐어
매달려 있습니다.
목표가 있나요? 아니면 패턴을 기다리나요?
항상 이렇게 수준 높은 작품이 출품되나요? 놀랍네요.
1) 무언가를 거래하려면 먼저 제대로 분석해야하며, 과거 가격에 대한 지식이 손실되기 때문에 증분은 분석에 적합하지 않습니다.
1. 자산을 생성한 시점부터 증분을 가져온 다음 절대 구성 요소를 계산할 수 있습니다.
2. 결과는 시각적으로 볼 수 있고 그 이유는 추측 할 수 있으며 FA를 사용하여 실제와 비교할 수 있지만 멀리 떨어져 있습니다. 그리고 결과를 수정하는 것만으로는 분석할 수 있는 자료가 거의 없습니다.
3. 이들은 서로 다른 접근 방식일 뿐, 하나가 다른 하나를 배제하지 않습니다. SB와 비교하고 시간적으로 분리된 지점에서 복잡한 움직임을 찾는 것도 또 다른 접근 방식입니다.
4. 물론 동일한 참가자 그룹으로 나누고 각 그룹의 행동을 모델링하여 단순화해야 합니다. 동시에 동일한 참가자의 행동이 반드시 동일하지는 않습니다. 이 또한 어려운 작업입니다.
5. 행동 모델링에 가깝다. 많은 요인, 다양한 결과의 변형).
목표가 있나요? 아니면 패턴을 기다리고 있나요?
항상 이렇게 높은 품질의 입력이 있나요? 놀라울 따름입니다.
시장이 엉망입니다. 지금은 연초입니다. 10일 이후에는 시장의 움직임을 살펴볼 것입니다. 아직 기다리는 중입니다.
1. 자산을 생성한 시점부터 증분할 수 있으며, 이 경우 절대 성분이 고려됩니다.
2. 결과는 시각적으로 볼 수 있고 그 이유는 추측할 수 있으며 FA를 사용하여 실제와 비교할 수 있지만 멀리 떨어져 있습니다. 그리고 결과를 수정하는 것만으로는 분석할 수 있는 자료가 거의 없습니다.
3. 이들은 서로 다른 접근 방식일 뿐, 하나가 다른 하나를 배제하지 않습니다. SB와 비교하고 시간적으로 분리된 지점에서 복잡한 움직임을 찾는 것도 또 다른 접근 방식입니다.
4. 물론 동일한 참가자 그룹으로 나누고 각 그룹에서 행동을 모델링하여 단순화할 필요가 있습니다. 동시에 동일한 참가자의 행동이 반드시 동일하지는 않습니다. 이 또한 어려운 작업입니다.
5. 행동 모델링에 근접. 많은 요인, 다양한 결과의 변형).
1. 수익률 킬 절대 가격 값
2. 가설 - 실험 - 결과 고정 - 분석 - 결론 . 과학적 방법
3. xz
4. 누가 쉬울 거라고 했어?
5. 여전히 xz )
1. 리턴은 절대 가격 값을 죽입니다.
2. 가설-실험-결과 기록-분석-결론 . 과학적 방법
3. 허자
4. 누가 쉬울 거라고 했어?
5. 아직도 모르겠다.)
창에서 증분과 절대 가격 차이의 차이점이 무엇인지 이해할 수 없습니다. 게다가 증분뿐만 아니라 절대 가격의 상대적 변화에 대해 훈련하거나 절대 가격의 로그 변화에 대해서도 훈련 할 수 있습니다)))))