De la théorie à la pratique. Partie 2 - page 116
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Ah, eh bien, c'est différent alors...)
voici le MNC que je viens de faire.
pourquoi comparer ?
pouvez-vous voir où échanger ? :
si vous faites une citation de MNC - ce n'est pas du tout comme ça ;)))))))
vous achetez un eva et il baisse ! ;)
la formule pour la 9ème année, ahahahaha
Ici, je viens de construire un MNC
Pourquoi comparer ?
Maintenant vous pouvez voir où échanger, non ?
Si vous adoptez cette approche, vous n'avez pas besoin d'un indicateur, il suffit de le marquer sur la série initiale.
Je pensais que vous essayiez de construire un modèle qui serait aussi adéquat que possible à la série initiale.
C'est pourquoi j'ai suggéré que vous ayez besoin d'une comparaison avec la série originale.
Peu importe))
Eh bien, si telle est l'approche, vous n'avez pas besoin d'un indicateur, vous pouvez simplement l'ajouter à la série initiale .
Je pensais que vous essayiez de construire un modèle qui serait aussi adéquat que possible à la série initiale.
C'est pourquoi j'ai suggéré que vous ayez besoin d'une comparaison avec la série originale.
Peu importe ;)
les maçons, c'est tromperie après tromperie.
exposer et exploiter
sinon vous croirez aveuglément qu'il y a tromperie.
;)
si vous faites la cotation MNC, ce n'est pas du tout comme ça ;)))))))
vous achetez un eva et il est dans le fond, vous radicalisez ! ;)
ahahahaha
C'est ce qu'il faut pour vendre quelque chose en même temps.
ahahahaha
Ce n'est pas tout à fait vrai. Il existe des dépendances symétriques qui ne changent pas lorsque les arguments sont réarrangés. En outre, il peut y avoir toutes sortes de dépendances comme "une unité se produit exactement une fois dans un échantillon" - ce qui n'est pas typique des échantillons indépendants.
Je parle uniquement du mélange d'échantillons. L'échantillon dépendant et l'échantillon mixte ont la même moyenne.
Cette note peut-elle être utile ?
Oui, je parle uniquement du mélange d'échantillons. Dépendants et mélangés ont la même moyenne.
En gros, le mélange affaiblit la dépendance, mais ne la supprime pas complètement. En fait, la dépendance de la probabilité est la partie la plus importante du théorème en termes d'applications pratiques. Quand je regardais un cours de théoricien sur youtube au MIT pour les ingénieurs - tout y était.
La moyenne arithmétique (lorsqu'elle est définie) est utilisée indépendamment de la non-normalité, car a) la moyenne arithmétique de presque toute non-normalité converge vers la normale et b) elle est souvent utilisée comme paramètre de "localisation" pour les familles paramétriques de distributions (même asymétriques), avec les paramètres de "forme" et d'"échelle". Si MO n'est pas défini, il est changé en médiane.
Mais peut-être que je n'ai pas d'expérience en matière de bipartition).
Cette note serait-elle utile ?
Pourquoi avez-vous besoin de moyennes et de MAs réunies ?
Au mieux, le signal se situe toujours au centre de la tendance.
arrêter le calcul de la moyenne
Coupez à travers toutes les conneries avec les AK's au moins.
vous ferez une meilleure affaire.
;)))
pourquoi avez-vous besoin de ces moyennes et MAs mises ensemble ?
le signal est toujours au milieu de la tendance
stop averaging
diluer toutes les conneries ensemble avec AK au moins
;)))
Au centre de la tendance, le signal est déjà hors position ;))
Je ne veux pas diluer les conneries ;))
Oui, et je n'utilise pas d'essuie-glace dans le modèle.
La réponse à la question était de savoir s'il existe un critère d'application de la moyenne.
La note mentionne juste le critère de Shapiro-Wilk.
En gros, le mélange affaiblit la dépendance, mais ne la supprime pas complètement.