聖杯じゃなくて、普通にバブロス!!!! - ページ 32

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Promokash:


a セントピーターズ

いいえ、彼はそうではありません。

彼はホモだ...つまり、ホモなんです...)

 
Klarigo:

いや、サンクトペテルブルクからではない。

彼はホモだ...先生という意味です))




教育者は教育者であることに間違いはない。彼はいつもあなたを教育している人です)))))0、あなたはまた、彼に別の姿勢を 提供します。

少しは考えろよ、国から天のマナを待って座ってるんだろ？そんな視聴者に、彼はもう飽き飽きしている。

テリャビバでクモが言ったように、「なぜヨセヒカが宝のありかを教えてくれるのを待っているのか？ ヨセヒカは、2倍の大きさのもう一つの宝のありかを教えなければ教えてくれないのだ。

 
Promokash:

せめて感想を言ってくださいよ、こんなところでステイターのマナを待っているんですから。

何じょう

著者はエネルギー吸血鬼であり、自分の思考を糧にしている)

どこで元気がなくなるか

♪たぶん、彼がポーカーをする時か、"babaiga" ♪

ここで補給

食事に誘われたのに、料理を伝えるのを忘れていた;)

 

ちなみに、マックディは1組のマックディ.に分けることができます。あるいは、異なるペアのマクディで割ることもできる。

もっと面白くなりそうですが、まずはインデックスを正しく構築することが必要です。

なぜなら、私たちが重要視しているのは指標そのものではなく、その速度だからです。

もし、価格を等量バーで割る予備的な分解をした場合、異なるペアでこのようなマクロディを比較すると（ティック量や実量が異なるため、流動性やボラティリティによる）それぞれ異なる量の周波数やスペクトル成分が得られます。

例えば20刻みと10刻みの2つの系列が一致する場合、1次MAではなく、一方の系列のMA2、他方の系列のMA4が取られることになります。

 
Klarigo:


おいおい、そんなことないだろ。いいこともたくさん言ってくれた。でも、なぜその話を始めたのかがわからない。気にしていません。一般論に終始していた頃の方が、私には有益だった。でも、その時もループしていた）。

一人でやってます ))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))少なくとも今はね 彼は自分のことを話してる 私は自分のことを話してるの統計が面白さを消してしまった......。

 

例えば、このようなグラフだけを多少なりとも正しく比較するためには、少なくとも波形のスケルトン（できれば非圧縮の垂直平滑化ローパスフィルタ）を使用すべきです。

あるいは、それぞれの周波数ごとに、それぞれのマクディを別々に比較する。

そして、価格そのものではなく、マクディスがゼロと交差するポイントを予測することができます。

が、一連のSBを似たようなものに分解する方法を示唆している。マルチカレンシーにはすでに成分ペアがあり、それを使って一次分解を行い、スペクトル成分を合成して選択することができる。

シリーズが1つしかない場合、これらのコンポーネントは、それらの間で相互に関連し、必要な特性を持つ動的係数の特殊な方程式のシステムを作成する人工的なシリーズを使用して選択する必要があります。

まず、各ペアを準イティにすること、つまりベースで利益を出すこと、そして、シリーズから慣性成分を取り除くことが必要です。

また、「統合システム」という考え方もあり、例えば、さまざまな技術分野で「統合システム」が見られます。

インデックスの計算において、重みは、ある行の他の行への統合の尺度として（または行の類似性の尺度として、または他の行の拡散または溶解の尺度として、または行の中の行の内容の尺度として）示されることができる。

当然、一方の系列の量の分離には、まったくリニアリティがない。興味深い考察ですね。

したがって、ユーロバックスを使用して、1から1000までのワゴンのスペクトル/ファンを構築してみましょう。

次に、EUR側とUSD側のすべてのペアについて、系列の統合と拡散を確認する。

この無次元類似値の決定には、最尤法などによるバリエーションを考える必要があるが、系列そのものではなく、その分布や、おそらく完全ではないだろう。

分布グラフの類似性と、この分布の列の間隔の類似性を、系列で一定の平均化したものだろう。

分布図の相関や比較は、別に何も得られない。

ヘアピンの外れ値が1つでもあると相関が強く歪んでしまうし、これらの分布の行間を考慮していないので、分布の類似性だけでは拡散の度合いについて何もわからない。

つまり、相関と分布図の比較の中間のようなものです。

 
統合の程度はピアソンのQC、より正確には相互情報によって決定するのが最も簡単である。
 

CCは不正確でしょう。ACFの行を比較すると、mabie ees, mabie noのどちらかです。

今のところ

 
どうしてそうなるのか？ピアソン以外の何でacfを測るんだ？そして、相互情報は やはり正しいでしょう。
 
また、系列の拡散の度合いが同じでも相関が異なることがあり、大雑把に言えば、目視で系列が似ている（もっともらしい）ので、その分、相関が狭くなることもあります。
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