Il modello di regressione di Sultonov (SRM) - che pretende di essere un modello matematico del mercato. - pagina 5
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il fatto determinerà ciò che è successo ieri...e nemmeno ora...
quello che succederà domani non si saprà mai )))...
Proviamo ora:
Finora per i primi 30 punti:
Un algoritmo iterativo è stato utilizzato per creare questa sequenza:
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}, ...
Vi è stato dato un grafico di 90 osservazioni della sequenza s[5], i cui primi 43 conteggi sono stati rimossi.
Come ho capito dal suo grafico, la previsione si è rivelata piuttosto imprecisa. Un valore di 0,5 darà una varianza residua più bassa di 0 o 1, senza alcuna componente deterministica rilevabile.
Guardate anche voi l'esempio della tangente, come i suoi colpi di scena sono previsti, perché la serie originale non sembrava contenere informazioni su di essi, come noi intendiamo kotir!
Questo è divertente...
non nella nostra ma nella TUA....
Ho usato un algoritmo iterativo per creare questa sequenza:
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}, .
Vi è stato dato un grafico di 90 osservazioni della sequenza s[5], i cui primi 43 campioni sono stati rimossi.
Come ho capito dal suo grafico, la previsione era molto imprecisa. Un valore di 0,5 darà una varianza dei residui inferiore a 0 o 1, senza alcuna componente deterministica rilevabile.
La stragrande maggioranza dei corifei locali non divide il quotidiano in una componente deterministica e una casuale.
C'è una sfumatura diversa con Yusuf.
Qui si porta dietro la famosa formula (18). Ho il sospetto che possa essere usato per lisciare, con le seguenti proprietà.
Sono in grado di identificare le pieghe sui dati storici. Ma quando arriva una barra non posso rispondere alla domanda se è l'inizio di una pausa o no. La ragione è che il livellamento al punto di rottura non è differenziabile.
Yusuf ha applicato una funzione gamma forse può attraccare alla rottura con il modello precedente e il potere predittivo del modello rimarrà? Ha dichiarato la sua funzione gamma, ma io non la capisco e non posso programmarla, e Yusuf non mi contatta. Forse possiamo farlo ora?
il fatto determinerà quello che è successo ieri...e nemmeno ora...
quello che succederà domani non si saprà mai )))...
Molto fatale. Bianco o nero. Forse è possibile saperlo, ma non con un certo margine di errore?
La stragrande maggioranza dei corifei locali non divide il quotidiano in una componente deterministica e una casuale.
Devo proprio? E le due domande che seguono: perché e perché?
Sono un marxista e credono che l'uomo sia un prodotto dell'ambiente.
C'era un thread qui dove il topicstarter chiedeva un indicatore frattale che non fosse in ritardo di due barre come il suo. Quindi, cos'è l'ambiente?
È tutto vuoto, però.
Un algoritmo iterativo è stato utilizzato per creare questa sequenza:
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}, ...
Vi è stato dato un grafico di 90 osservazioni della sequenza s[5], i cui primi 43 campioni sono stati rimossi.
Come ho capito dal suo grafico, la previsione era molto imprecisa. Un valore di 0,5 darà una varianza dei residui inferiore a 0 o 1, senza alcuna componente deterministica rilevabile.
Sbrigati con le tue conclusioni, questo è ciò che ottieni se inserisci tutti i tuoi dati:
Sono un marxista e credono che l'uomo sia un prodotto dell'ambiente.
C'era un thread qui dove il topicstarter chiedeva un indicatore frattale che non fosse in ritardo di due barre come il suo. Quindi, quale ambiente?
Voi ragazzi. Il mercoledì non è prima di domani.
Habitat, non giorno della settimana. Però sei molto lontano dal marxismo.