Le modèle de régression de Sultonov (SRM) - qui prétend être un modèle mathématique du marché. - page 5
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le fait déterminera ce qui s'est passé hier... et même pas maintenant...
on ne saura jamais ce qui se passera demain ;)))....
Essayons maintenant :
Jusqu'ici pour les 30 premiers points :
Un algorithme itératif a été utilisé pour créer cette séquence :
s[0] = {0} ;
s[i] = {s[i - 1], s[i - 1], 1 - s[i - 1]} // s[1]={0, 0, 1}, s[2]={0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0}, ...
On vous a donné un graphe de 90 observations de la séquence s[5], dont les 43 premiers comptes ont été supprimés.
D'après ce que je comprends de votre graphique, la prédiction s'est avérée assez inexacte. Une valeur de 0,5 donnera une variance résiduelle plus faible que 0 ou 1, sans composante déterministe détectable.
Vous aussi, regardez l'exemple de la tangente, comment ses rebondissements sont prédits, puisque la série originale ne semble pas contenir d'informations à leur sujet, comme nous le comprenons kotir !
.
C'est drôle...
pas dans le nôtre mais dans le TÔTRE....
J'ai utilisé un algorithme itératif pour créer cette séquence :
s[0] = {0} ;
s[i] = {s[i - 1], s[i - 1], 1 - s[i - 1]} // s[1]={0, 0, 1}, s[2]={0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0}, .
On vous a donné un graphe de 90 observations de la séquence s[5], dont les 43 premiers échantillons ont été supprimés.
D'après ce que je comprends de votre graphique, la prédiction était très imprécise. Une valeur de 0,5 donnera une variance des résidus plus faible que 0 ou 1, sans composante déterministe détectable.
Un nombre écrasant de coryphées locaux ne divisent pas un quotidien en une composante déterministe et une composante aléatoire.
Il y a une nuance différente avec Yusuf.
Il transporte ici la fameuse formule (18). Je soupçonne qu'il peut être utilisé pour le lissage, avec les propriétés suivantes.
Je peux identifier les failles dans les données historiques. Mais quand une barre arrive, je ne peux pas répondre à la question de savoir si c'est le début d'une rupture ou non. La raison en est que le lissage au point de rupture n'est pas différentiable.
Yusuf a appliqué une fonction gamma ; peut-être peut-elle s'arrimer à la rupture avec le modèle précédent et le pouvoir prédictif du modèle demeurera-t-il ? Il a énoncé sa fonction gamma, mais je ne la comprends pas et ne peux pas la programmer, et Yusuf ne veut pas me contacter. Peut-être qu'on peut le faire maintenant ?
le fait déterminera ce qui s'est passé hier... et même pas maintenant...
on ne saura jamais ce qui se passera demain ;)))....
Très fatal. Noir ou blanc. Peut-être est-il possible de le savoir, mais pas avec une certaine marge d'erreur ?
Un nombre écrasant de coryphées locaux ne divisent pas un quotidien en une composante déterministe et une composante aléatoire.
Est-ce que je dois le faire ? Et les deux questions qui suivent - pourquoi et pourquoi ?
Je suis marxiste et ils croient que l'homme est un produit de l'environnement.
Il y avait un fil de discussion ici où l'auteur du sujet demandait un indicateur fractal qui ne soit pas en retard de deux barres comme le sien. Par conséquent, quel est l'environnement ?
C'est un vide, cependant.
Un algorithme itératif a été utilisé pour créer cette séquence :
s[0] = {0} ;
s[i] = {s[i - 1], s[i - 1], 1 - s[i - 1]} // s[1]={0, 0, 1}, s[2]={0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0}, ...
On vous a donné un graphe de 90 observations de la séquence s[5], dont les 43 premiers échantillons ont été supprimés.
D'après ce que je comprends de votre graphique, la prédiction était très imprécise. Une valeur de 0,5 donnera une variance des résidus plus faible que 0 ou 1, sans composante déterministe détectable.
Dépêchez-vous de tirer vos conclusions, voici ce que vous obtenez si vous saisissez toutes vos données :
Je suis marxiste et ils croient que l'homme est un produit de l'environnement.
Il y avait un fil de discussion ici où l'auteur du sujet demandait un indicateur fractal qui ne soit pas en retard de deux barres comme le sien. Par conséquent, quel environnement ?
Vous, les gars. Mercredi n'est pas avant demain.
L'habitat, pas le jour de la semaine. Vous êtes loin du marxisme, cependant.