Il modello di regressione di Sultonov (SRM) - che pretende di essere un modello matematico del mercato. - pagina 6
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Sbrigati con le tue conclusioni, questo è ciò che ottieni se inserisci tutti i tuoi dati:
Può spiegare. Come viene ricevuto, dove sono le previsioni?
Sbrigati con le tue conclusioni, questo è ciò che ottieni se inserisci tutti i tuoi dati:
Di nuovo, la previsione è lontana dal valore ottimale, il che non richiede un recupero del metodo di generazione del processo.
Molto fatale. Bianco o nero. Forse è possibile scoprirlo, ma non con qualche errore?
Si può... ma noi vogliamo un graal... quindi quanto sopra può essere paragonato alle paterne... funzionerà più o meno allo stesso modo... o meglio, potrebbe non funzionare affatto...
Habitat, non giorno della settimana. Siete comunque molto lontani dal marxismo.
Marx è un imbroglione.
1- Capisco la separazione della componente casuale. Abbiamo bisogno di trovare un certo numero di punti nel processo originale in modo che la loro linea di tendenza lineare cambi/scada più lentamente quando si liscia,
rispetto alla tendenza lineare di tutti i punti disponibili della serie.
2- I valori dei punti della serie selezionata possono non coincidere con i punti della serie originale, ma possono cadere tra 2 dei suoi punti vicini.
A prima vista, sembra non avere senso, perché dovremmo commerciare solo al nuovo arrivo del riferimento, cosa ci darà il riferimento intermedio?
Ma pensiamo che ci sia un senso.
Giusto?
Questo è divertente...
non nella nostra ma nella vostra....
Però è tutto vuoto.
Non vedo una sola risposta. Almeno fai un tentativo.
Non funzionerà. È un marxista, scivolerà via
Si scopre che si può anche prevedere un picco di tangente alla 9° mossa pari, che in realtà è successo alla 14° mossa ed era già stato previsto alla 9° mossa. Mostrate questo metodo se non volete ammettere questa tecnica di predizione.
quindi qual è il problema ))))) per davvero e pala...rema il tutto ))))
Di nuovo, la previsione è lontana da un valore ottimale, il che non richiede una ricostruzione del modo in cui il processo è generato.