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1. Exactamente lo contrario: un algoritmo para seleccionar diferentes contextos. Sólo que estoy hablando de destacar en la historia. En tiempo real, creo que sólo es posible reconocer el contexto actual.
2. No. El contexto no debe reducirse a una sola transacción, puede haber varias dentro del mismo contexto. Y más arriba en este post, ya te he recordado el esquema ZZ Senior-Senior.
3. no lo haré, aquí no se puede decir "sí" o "no", hay que acordar los conceptos largo y tendido :)
Bueno, está bien. Soy de la misma opinión. Volvamos a considerarlo como un acuerdo. :-)
El eje de abscisas muestra los números de los intervalos en los que cayeron los valores. En el eje de ordenadas - valores de frecuencias de aciertos divididos por el número de elementos de las muestras.
Ya veo. Creo, que usted en un camino correcto. Al menos en un camino paralelo. :-)
>> Buena suerte.
Понятно. Думаю, что вы на правильном пути. Во всяком случае на параллельном. :-)
Успехов.
¿También estás estudiando el rebote?
¿Puedo hacerte una pregunta?
Cuando se establece una tendencia, ¿cómo se relaciona el desplazamiento de la distribución con el ángulo de la tendencia? Lineal, por ejemplo.
---
Es difícil entender una ilustración sin conocer el entorno que la produjo.
Buena suerte.
Gracias :)
1. ¿También estás estudiando el rebote?
2. ¿Puedo hacerte una pregunta?
Cuando hay una tendencia, ¿el desplazamiento de la distribución tiene algo que ver con el ángulo de la tendencia? Lineal, por ejemplo.
---
Es difícil entender una ilustración sin conocer el entorno que la produjo.
1. No.
2. Ciertamente hay una conexión. Sin embargo, no soy yo quien ha colgado la ilustración y creo que sería más apropiado preguntar al autor sobre ella.
Sólo quería plantear la hipótesis de que la bimodalidad es sólo el efecto de la distribución de los rendimientos a partir de la línea de tendencia significativa de la media (si la hay).
Pero estaría bien formalizar las observaciones para un modelo de "perro de presa" también.
Tal vez se podría simplificar una medida de no estacionariedad. ;)
Cuando se establece una tendencia, ¿cómo se relaciona el sesgo de la distribución con el ángulo de la tendencia? Lineal, por ejemplo.
No conté los retornos en el sentido habitual (los retornos se contaron entre las transiciones de las series de un estado a otro; eso tiene sentido).
Ambas distribuciones están sesgadas hacia valores positivos.
Cuando el precio inicia un movimiento direccional (es decir, la distribución de los rendimientos se vuelve bimodal), naturalmente, el signo del coeficiente angular LR post factum coincide con la dirección del movimiento ocurrido.
Я считал returns не совсем в обычном смысле (returns считались между переходами ряда из одного состояния в другое; в этом есть смысл).
Оба распределения скошены в сторону положительных значений.
Когда цена начинает направленное движение (т.е. распределение returns становится бимодальным), естественно, знак углового коэффициента ЛР постфактум совпадает с направлением произошедшего движения.
¿Qué sentido tiene entonces la ilustración?¿Qué sentido tiene entonces la ilustración?
En presencia/ausencia de colas.
¿el volumen de la muestra puede haber tenido un efecto?
Y luego está el estado de "máxima tensión de la cuerda": prácticamente no hay dispersión.
¿Tal vez haya captado este estado en particular?
Compártalo - si es demasiado. ;)
¿Qué son estos datos?