Marktphänomene - Seite 11
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Farnsworth:
Meines Erachtens ist es ein Mythos (gelinde gesagt), ja, die Quotierung ist ein komplexer, aber nicht zufälliger Prozess (das ist wirklich ermutigend), es gibt sehr starke nicht-lineare Beziehungen. Dies ändert jedoch nichts an der Hauptsache - der Kursverlauf (auf den die Linien, Niveaus, Gitter, Bögen usw. angewendet werden) charakterisiert den Prozess selbst in keiner Weise. Mit anderen Worten: Sie können diese Abhängigkeiten nicht grafisch auffinden.
Ich bin einverstanden! Ich unterstütze Sie!
Ich gehe einen etwas anderen Weg, ich habe es schon einmal gesagt:
Und es gibt bereits einige Verschiebungen ;) Zum Beispiel ist die Struktur des Prozesses bereits ziemlich klar:
Es ist Sommer, ich wohne am Meer, es ist Strandsaison, der "philosophische Urlaub" geht weiter....)))
Ich freue mich besonders für Sie. Und generell sollte die "Wellentheorie" an praktischem Material studiert werden - an den Wellen :o))). Ich hoffe, dass Sie in Ihrem Kopf keine Zickzacklinien bilden, wenn Sie die Gezeiten beobachten?
Ich verstehe...)) Sie sind ein kluger Mann. Daher ist es unmöglich, Sie in die Enge zu treiben, und es ist auch nicht nötig, dies zu versuchen, es ist sicherer für Sie selbst...)))
Ich bin flauschig und weiß und freundlich, ja, - weiß und flauschig und freundlich - das bin ich :o)
Extreme, sagen wir.
und es hat bereits einige Entwicklungen gegeben ;) Zum Beispiel ist die Struktur des Prozesses bereits ziemlich klar:
nicht alles ist klar, zumindest für mich. Dennoch müssen wir zumindest ein wenig klären, wer wer in der Grafik ist
y-regelmäßiges Verfahren
Ist es wirklich möglich, den regulären Prozess zu isolieren? Oder ist sie nur "zugewiesen"?
Vielleicht sollten wir Alexey bitten, uns mehr über das "Phänomen des Langzeitgedächtnisses" und die Methodik zu seiner (Phänomen-)Erkennung zu erzählen? - Alexey, bitte!, damit es möglich ist, zur nächsten Stufe überzugehen - zu überlegen, wie man dieses Phänomen sinnvoll nutzen kann. ;)
Das Phänomen des Langzeitgedächtnisses hat einen weiteren "Winkel" - es sind die langen Schwänze der Verteilung selbst. Sehr grob ausgedrückt (und nicht einmal "annähernd wissenschaftlich") befindet sich das gesamte Gedächtnis in diesen sehr langen Schwänzen. D.h. das Auftreten eines (bestimmten) Umgehungsereignisses (es gibt Feinheiten in der Berechnung) ist bei einem Prozess mit langen Schwänzen der Inkremente (im Gegensatz zu) deutlich erhöht.
PS: Die Abweichung der Flugbahn ist die Summe der Inkremente auf einem Segment einer bestimmten Länge.
nicht alles ist klar, zumindest für mich. Aber es muss zumindest ein wenig geklärt werden, wer wer in der Grafik ist
Ist der reguläre Prozess wirklich isoliert worden? Oder ist sie nur "zugewiesen"?
Zusätzlich zu der vorherigen Abbildung - eine solche Trennung mit Kontrolle.
Die Aufgabe ist erst halb erledigt, aber schon jetzt ist das Ergebnis ermutigend ;)
Zusätzlich zum vorherigen Bild handelt es sich um eine kontrollierte Extraktion.
Die Aufgabe ist erst halb erledigt, aber schon jetzt ist das Ergebnis ermutigend ;)
Es gibt drei Linien, rot, blau und grau - erinnern Sie mich daran, wer sie sind.
Um es ganz grob auszudrücken (nicht einmal "annähernd wissenschaftlich") - das gesamte Gedächtnis befindet sich in diesen sehr langen Schwänzen. D.h. das Auftreten eines (bestimmten) Abweichungsereignisses ist bei einem Prozess mit langen Inkrementen (im Gegensatz zu) deutlich erhöht (es gibt Feinheiten in der Berechnung).
PS: Die Verzerrung der Flugbahn ist die Summe der Inkremente auf einer Strecke mit einer bestimmten Länge.
Sergey, haben Sie spezifische Studien mit Bestätigungen (vorzugsweise auf mql4)?
Es gibt drei Linien, rot, blau, grau - erinnern Sie mich daran, wer sie sind.
x - grau
y ist rot
u ist blau.
Meine 2 Kopeken.
Das Thema Langzeitgedächtnis ist vor allem für Liebhaber neuronaler Netze interessant. Die Auswahl der relevanten Balken, die in irgendeiner Weise den Null-Balken beeinflussen, ist ein interessantes, aber auch äußerst kompliziertes Thema. In der Vorstellung kann dieser Speicher trivialerweise unzureichend sein, um ein Modell mit zufriedenstellender Genauigkeit zu erstellen.
Wenn wir jedoch mit synthetischen Zeitreihen experimentieren, bei denen dieses Langzeitgedächtnis gemessen und kontrolliert werden könnte, dann könnten wir ein neuronales Netz zur Vorhersage von synthetischen Daten einsetzen und die erzielte Genauigkeit beobachten. Und dann würde ich mein Bestes tun, um mit Zitaten zu arbeiten, wenn die in den synthetischen gefundene Erinnerung mit den Zitaten vergleichbar ist, in diesem Fall ist die neuronale Vorhersage der Aufmerksamkeit und des weiteren Zeitaufwandes wert.
Ich werde darüber nachdenken.