Ученые полагают, что они идентифицировали ранее неизвестную форму нейронной коммуникации, которая самораспространяется по ткани мозга и может беспроводным образом перескакивать из нейронов одного участка ткани мозга в другой — даже если они были хирургически разделены. Открытие, сделанное в феврале 2019 года, предлагает некоторые радикально...
私のラップトップを苦しめないように、価格とバランスだけで、妥当な範囲内でお願いします )
まさか - 条件を定義しましょう、私は分単位で取引するので、チャートは、取引が全体の四半期にうまく行くことができ、それはすでに30バーの何千ものです。
3年以上見ないといけないと思います :)まさか - 条件を定義しましょう、私は分足で取引しているので、チャートは取引が四半期全体うまくいくことを示し、それはすでに何千もの30本のバーです。
3年後を見据えた方がいいと思う :)マミー((((；ﾟДﾟ)))))))))
というのは、何カウントですか？
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50万円を送る
BPの状態を表すスナップショットには 何が考えられるでしょうか。第一近似値として考慮すべきパラメータ、平均値、記述的な動作、グラデーションの方法、電流、月単位から分単位、目盛りの関連付けの方法などです。
明らかに、使用する数学的モデルに依存する。モデルの選択は、現実の現象のどの側面をモデル化するかで決まる（同じBPでも多くの異なるモデルを使用することができる）。与えられたモデルに対して、そのパラメータの標本推定を行う。期待値は平均値で、確率は頻度で推定される、など。
明らかに、使用する数学的 モデルに依存する。モデルの選択は、現実の 現象のどの部分をシミュレートするかで決まる（同じBPでも多くの異なるモデルを使用することができる）。あるモデルに対して、そのパラメータの標本推定を 行う。期待値は平均値で、確率は頻度で推定する、等々である。
重要なパラメータは、モデルや研究者に依存せず、あるかないか、一定でないかのどちらかである。
アスペクトは同じで、異なるEAロジックのパフォーマンスを決定するためです。
この方法は、今のところ限られた結果しか得られないようです)))
私たちのBPは、当初3つのパラメータを持っています。さらにいろいろな説があります。しかし、1ヶ月から1刻みのスケーリングによるBPの特性についての研究は見当たりません。そして、あらゆるスケールで会計が必要であるという理解もあります。
一般的に、可能性の開発を考慮して）私は状態/パラメータの歴史的なスナップショットのアイデアに傾き、それらの多くがあるかもしれません、時間の数を知らないものですべてのBPの少ないはずで、彼らは意味あるものであるべきです。そして、新しい状態の出現を追跡することにタスクが簡素化されるのです。
意味のあるパラメータは、モデルや 研究者に依存せず、あるかないか、一定でないかのどちらかである。
アスペクトは、異なるEAロジックのパフォーマンスを決定するためのものです。
この方法は、今のところ限られた結果しか得られないようです)))
私たちのBPは、当初3つの パラメータを持っています。さらにいろいろな説があります。しかし、1ヶ月から1刻みでスケーリングされたBPの特性に関する研究は見当たらない。そして、あらゆるスケールで会計が必要であるという理解もあります。
一般的に、可能性の発展を考慮して）私は状態/パラメータの歴史的なスナップショットのアイデアに傾く、それらの多くがあるかもしれません、私は回数を知らないものですべてのBPの少ないはずで、彼らは重要であるべきです。そして、新しい国家の出現を追跡することにタスクが簡素化されるでしょう。こんな感じ。
不一致です。例
1) SB: p(n)=p(n-1)+d*e(n) - 1つのパラメータはdです。
2) 線形トレンドを持つSB: p(n)=p(n-1)+c+d*e(n) - 2つのパラメータ - cとd
3) Ornstein-Uhlenbeck: p(n)=a*p(n-1)+c+d*e(n) - 3つのパラメータ - a、c、d
4) 時間n=n1でのパラメータ変化(減衰)を伴うOrnstein-Uhlenbeck。p(n)=a1*p(n-1)+c1+d1*e(n) at 0<n<n1 and p(n)=a2*p(n-1)+c2+d2*e(n) at n>=n1 - 7つのパラメータ - n1, a1, a2, c1, c2, d1 と d2
などなど
不一致です。例
1) SB: p(n)=p(n-1)+d*e(n) - 1つのパラメータ - d
2) 線形トレンドを持つSB: p(n)=p(n-1)+c+d*e(n) - 2つのパラメータ - cとd
3) Ornstein-Uhlenbeck: p(n)=a*p(n-1)+c+d*e(n) - 3つのパラメータ - a、c、d
4) 時間n=n1でのパラメータ変化(減衰)を伴うOrnstein-Uhlenbeck。p(n)=a1*p(n-1)+c1+d1*e(n) at 0<n<n1 and p(n)=a2*p(n-1)+c2+d2*e(n) at n>=n1 - 7つのパラメータ - n1, a1, a2, c1, c2, d1 と d2
などなど。
この観点からなら、そうですね。そこで問題となるのが、正しいモデル、そして意味のあるパラメータをどのように選択するかである。問題は逆からだ。
最初の選択肢は2番目の選択肢を正しく説明することができず、その逆もまた有効です。しかし、あまりに複雑なモデルでは、単純な状態に対して意味のあるパラメータを正しく求めることができない場合があります))。
そして、SB（疑似）は私のロジックに合わない、それなら離散時間を持つウィーナープロセスだ。ブラウン運動のように見える)
mamamy (((
何カウントですか？
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50万ドル貸してくれ
何が重要なのか？:)
入力日と終了日を残すか、残高に入力するだけか？
カウントって何？:)
入出庫日を残すか、貸借対照表の項目だけを残すか？
500k分 :)
いや、まずはバランスと価格だけのシンプルなものを試してみよう。
500k分 :)
いや、まずはバランスと価格だけのシンプルなものを試してみよう。
比較のために、短期間でのエントリー日とエグジット日もあると良い。