Распределение с «толстыми хвостами» (fat-tailed distribution) - это распределение вероятности, которое, наряду с другими распределениями с «тяжелыми хвостами» (heavy-tailed distributions), имеет особенность проявлять большой коэффициент асимметрии (skewness) или эксцесс (kurtosis). Сравнение «толщины» часто делается относительно нормального...
그리고 당신은 시도할 수 있습니다. 때로는 분포의 꼬리가 제거되고 때로는 도움이됩니다.
발이 잘리는 경우도 있습니다;;
무슨 얘기를 하는 건가요?
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배우다! 발, 뿔, 발굽.
분포의 꼬리에서 프로세스에 대해 많은 것을 알 수 있습니다.
http://www.long-short.ru/post/raspredelenie-s-tolstymi-hvostami-491
그건 그렇고, 누군가가 관심이 있는지 없는지, 나는 이해하지 못합니다. 5년 동안 검증된 수익을 내는 훈련된 로봇이 필요하십니까?
그런
휴가에서 돌아왔습니다. 내가 파일을 준비하고 게시할 수 있으며 필요한 사람이 스스로 개선할 것입니다.
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매우 낮은 수익성 .... 은행에 돈을 보관하는 것이 더 안전합니다.
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그리고 높게, 나는 그것을 게시하지 않을 것입니다.
글쎄, 그것은 분명하다... )
나는 동상을 보았다 - 나는 순전히 기계적으로 반응했습니다. 물론 누군가는 그것을 필요로합니다.
배우다! 발, 뿔, 발굽.
분포의 꼬리에서 프로세스에 대해 많은 것을 알 수 있습니다.
감사합니다 읽었습니다만 제 생각에는 그런 내용이 전혀 아닌것 같아서 좀 덜 추상적인 방법으로 설명을 해보도록 하겠습니다...
우리는 예측 변수를 가지고 있습니다. rsi 지표라고 하면 0에서 1 사이 의 값 범위를 갖 습니다.
1) 10개의 범위로 나눈다.
2) 우리는 이 범위에서 예측자와 같은 것을 만듭니다.
3) 우리는 그것들을 기반으로 모델을 만들고, 무작위로 둡니다. f.
4) 수입품을 살펴보고 10개 범위 중 하나가 다른 범위보다 10배 더 강력함을 확인합니다.
5) 이전 게시물에서 내가 질문한 질문을 읽어보세요;)
제 생각에는 꼬리와 분포가 여기에 필요하지 않습니까?
글쎄, 그것은 분명하다... )
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우리는 예측 변수를 가지고 있습니다. rsi 지표라고 하면 0에서 1 사이 의 값 범위를 갖 습니다.
1) 10개의 범위로 나눈다.
2) 우리는 이 범위에서 예측자와 같은 것을 만듭니다.
3) 우리는 그것들을 기반으로 모델을 만들고, 무작위로 둡니다. f.
4) 수입품을 살펴보고 10개 범위 중 하나가 다른 범위보다 10배 더 강력함을 확인합니다.
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제 생각에는 꼬리와 분포가 여기에 필요하지 않습니까?
그리고 순전히 기계적으로 잘못되었습니다. 달러로 연간 20%의 수익률은 당신이 찾을 수 없습니다. 이것은 FV를 기반으로 한 계산입니다.
좋아, 이것들은 역사 거래에 대한 아주 좋은 지표입니다! 축하합니다.