The i.i.d. assumption is important in the classical form of the central limit theorem, which states that the probability distribution of the sum (or average) of i.i.d. variables with finite variance approaches a normal distribution. Often the i.i.d. assumption arises in the context of sequences of random variables. Then "independent and...
おそらくこんな感じ：HUかZ
)))
どちらにしても公式は )))))
OK
先頭がはっきりしているので、地図を90度回転させる
時間（X 座標）を切り、市場メカニズムだけを残す
しかし、唯一の未解決の問題は、価格の端に何があるのか（？
それ
と言われるように
交換してもしなくても...
;)
それだけか！？
44年間、この数式を導き続けてきたんですね、レナさん。そして、プレプリントの公開にこぎつけられたのですね。今朝は冗談が通じない...。
私が言いたいのは、こういうことです。
話題がゴミ捨て場になってしまい、大変申し訳ありません。ここに書き込まれた投稿と、本当に苦しんでいる人たち、市場と戦っているライオンのような人たちからの私信を比較すると、新しいスレッドを立ち上げるか、スマートラボに行くべきという結論に達します。
考えておくよ。
このサーカスに参加したいのではなく、純粋にマーケットに勝ちたい人のレベルがわかるように、ここでその一人に返信しておこうと思います。自分宛のメッセージだと理解してもらえると思います。
だから
"あなたが取り組んでいることは、数学的に定式化することが難しい。しかし、フラクタル画像を確率分布としてイメージすると（ヒストグラムを作ると）、明らかに安定した単峰性分布が見えてきます。そのサンプル数を計算することで、私のように周期的な市場構造を理解できる可能性が高いのです。その範囲内で作業することで、TSを構築することができるのです。
一方、線形方程式／関数でパターンを記述することは不可能です。でも、やっぱり読んで考えようかな...」と。
レベルの違いを感じますか？
このサーカスに参加したいのではなく、純粋にマーケットに勝ちたい人のレベルがわかるように、ここでその一人に返信しておこうと思うのです。自分宛のメッセージだと理解してもらえると思います。
だから
"あなたが取り組んでいることは、数学的に定式化することが難しい。しかし、フラクタル画像を確率分布としてイメージすると（ヒストグラムを作ると）、明らかに安定した単峰性分布が見えてきます。そのサンプル数を計算することで、私のように周期的な市場構造を理解できる可能性が高いのです。その範囲内で作業することで、TSを構築することができるのです。
一方、線形方程式／関数でパターンを記述することは不可能です。でも、やっぱり読んでいて思うのは......」ということです。
レベル差を把握できているか？
ヒストグラムと確率分布の違いを把握したことはありますか？用語の問題でもありません（ヒストグラムは確率分布の密度を 近似するものです）。要は、任意のサンプル（任意の数の集合）に対してヒストグラムを描くことができるのですが、このサンプルが任意の分布に近似するためには、かなり厳しい条件（i.i.d 値の列の サンプルであること）を満たす必要があります。特にフラットな環境では、価格差はありません（このシステムはほとんどこれで動いています）。
レベルの違いを感じますか？
ああ、もっとタフな奴もいたよ。
何が言いたいの？
ここではただの知識は必要なく、ヒントがなくても自分の頭で考えればいいのです。
でも、頭脳がなければ「痛い」。
;)
それだけか！？
44年間、この数式を導き続けてきたんですね、レナさん。そして、プレプリントの公開にこぎつけられたのですね。今朝は冗談が通じない...。
つまり、あの世でコタツを好きなように動かしている聖杯が あるから、儲けることは不可能なのだ。
このサーカスに参加したいのではなく、純粋にマーケットに勝ちたい人のレベルがわかるように、ここでその一人に返信しておこうと思います。自分宛のメッセージだと理解してもらえると思います。
だから
"あなたが取り組んでいることは、数学的に定式化することが難しい。しかし、フラクタル画像を確率分布としてイメージすると（ヒストグラムを作ると）、明らかに安定した単峰性分布が見えてきます。そのサンプル数を計算することで、私のように周期的な市場構造を理解できる可能性が高いのです。その範囲内で作業することで、TSを構築することができるのです。
一方、線形方程式／関数でパターンを記述することは不可能です。でも、やっぱり読んで考えようかな...」と。
レベルの違いを感じますか？
相場の周期性は目で見てわかるし、教養がなくてもわかるレベル)
問題は、いったん作業構造が決まってしまうと、それが崩れやすくなることです。
各作業サンプルにニューラルネットワークを設定し、ネットワークの委員会を1つに組み立てても、大したことはできない。
新しい支店を立ち上げる。
バスさん、ありがとうございました。知っておいて損はない。
この本を読めば、あなたの15年間の不幸はすぐに終わります。
惨めさがない)、ついでに本もない)
任意のサンプル（任意の数の集合）に対してヒストグラムを描くことができますが、このサンプルが任意の分布に近似するためには、かなり厳しい条件（i.i.d.値の並びの サンプルであること）を満たしている必要があります。価格勾配はそうではありません。特に平坦な条件下では（あなたのシステムはほとんどこれで動作します）。
理論に厳密に従って分布を近似するために）必要なのでしょうか？
私たちは離散的なデータを扱っています。そして、市場には正確で不変なものはなく、今後もそうなることはないでしょう。
今あるものでどうにかやっていくしかないのです。
例えば、増分のヒストグラムは、ガウスというよりラプラスのように見えます。そのため、最小二乗法ではなく、最小モジュリ法をとるのです。といった具合に。