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Tempo del grafico da destra a sinistra, andando a zero.
Ecco un caso interessante, la finestra di osservazione è di 30 minuti. La candela (1) ha rotto il range superiore ma la densità era 0. La candela (2) ha rotto il range inferiore e la densità era 0.00557 (tenendo conto dei post precedenti sui valori errati). Quindi, nel primo caso, il prezzo non è tornato al minimo della candela (1) e nel secondo caso è tornato molto più in alto come si può vedere.
Non lo capisco, è la stessa formula, quindi perché il risultato è diverso. NormalizeDouble a 5 cifre non può avere lo stesso effetto...
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Sono ancora al quarto.
In generale, avremmo dovuto fare una conversione di tipo e una #proprietà rigorosa
K2, c'è una domanda che non capisco
perché le zecche e non M1?
Più dettagli, se puoi. Non sono riuscito a trovare alcuna ragione per i diversi risultati. Che cosa erano?
Avevo il parametro x e la varianza designati come int, e la densità era doppia.
L'ho corretto con il seguente e tutto si legge correttamente
double Density = (1/(MathSqrt((double)Dispersion) * MathSqrt(2 * 3.14159265358979323846)) * MathPow(2.718282845904523536, - ( ((doppio)X * (doppio)X)/(2 * (doppio)Dispersione) ) );
Avevo il parametro x e la varianza designati come int, e la densità era doppia.
Corretto con il seguente e tutto ha cominciato a leggersi correttamente
double Density = (1/(MathSqrt((double)Dispersion) * MathSqrt(2 * 3.14159265358979323846)) * MathPow(2.71828182845904523536, - ((doppio)X * (doppio)X)/(2 * (doppio)Dispersione) ) );
Un altro esempio di come si sono svolti gli eventi. È stato aggiunto un grafico di densità di probabilità.
K2, c'è ancora una domanda che non capisco
perché le zecche e non M1?
Non lo so, Rena...
Ho chiesto di controllare su M1, credo che Eugene abbia dei risultati. Ora sto aspettando un segnale commerciale da lui. Sono curioso.
Avendo inizialmente afferrato le zecche, è difficile rinunciarvi ora.
Ma, ripeto, se ci sono persone che mostrano risultati notevoli su M1, su reale, usando la somma degli incrementi invece del prezzo (e li dimostrano sinceramente, e non si nascondono come Alioshenka di "Machine Learning"), passerò immediatamente ai tic.