I present a parametric, bijective transformation to generate heavy tail versions of arbitrary random variables. The tail behavior of this heavy tail Lambert random variable depends on a tail parameter : for , , for has heavier tails than . For being Gaussian it reduces to Tukey’s distribution. The Lambert W function provides an explicit inverse...
ちょっとだけ見える。ある期間の累積和をとり、式 =sqrt(D*t) を使って標準偏差を 計算し、ガウス分布のある分位数をかけます。0を基準にして静止したチャンネルになります。上限を超えたら「売り」、下限を超えたら「買い」。取引終了-0に戻るとき。以上です。
はい ...今も他のクオンツと取引しています))楽しいことばかりです))euの画像はこちらです。あれはゴールドでやっていたんです。
お粗末なポンドが私のTSを文字通り破壊している・・・。残念です...。
さて、Breakxitは、通常の動作からの逸脱を期待することは論理的である、それは1.10に達するかもしれない、それはそのような時間または非常に小さなボリュームで 取引しない方がよいです。
また見逃した。見せてください。
分位点間隔がなく、何千もの素敵な増分和を描きました。 問題は同じで、下限を超えたときに価格が上がるとは限らないということです。
コルダンのようなシリーズがなかったのでは？残念ながら、定常性のための変換はまだ見つからず、分単位の通常の増分の系列を扱うのはナンセンスである。
でも、Felix（ごめんね、友よ！）も似たようなものを持っているようで・・・。
キーにまつわる、さらなる想い。
すべての通貨は互いに固く結びついており、例えばSYM1.SYM2のように変更すると、これらの通貨が存在するすべての通貨ペアに直ちに反映されます。(少なくとも、他の通貨ペアで計算した値と実際の値が大きく異なるような裁定場面は見つかりませんでした）。
SYM1.SYM2通貨を持つすべての通貨ペアの尖度を取り、分析し、尖度の合計（または最大値）に基づいて分散式を調整します。
さて、Breakxit、それは1.10に達するかもしれない、通常の動作からいくつかの偏差を期待する論理ですが、それはそのような時間または非常に小さなボリュームで 取引しない方がよいです。
ここにはどんな人がいるのでしょうか!このスレッドに参加するんだ、友よすでに盲人には、バブラココが完全に疲弊していることがわかる。そして、ここにはまだチャンスがある。ありますね。
ラナそれは私だけのものです。あなたがよければ。
Koldunの主旨は（実はこのスレッドの冒頭の私と同じで）、元の増分の系列を定常形に変換することです。確率分布が対称で分散が一定の場合。
この場合、確かにプロセスにはドリフトがなく、増分値の累積和を使って簡単に利益を抽出することができる。
でも、どうやってそんな変換をするんだ！？知っているかな!!!全く分かりません。
https://www.hindawi.com/journals/tswj/2015/909231/
https://www.hindawi.com/journals/tswj/2015/909231/
マックス、ありがとうございます写真はKoldunが見せたものと同じようなものです。必ず読ませていただきます。
マックス、ありがとうございます写真はKoldunが見せたものと同じようなものです。必ず読ませていただきます。
私は、すでに投稿されたと思うが、誰もそれを読んでいない :) 私はasylililません。Googleが「この方法しかない、効果的だ」と教えてくれました。ノンパラメトリックのブルートフォースという手法もあるようですが、情報が見つかりませんでした。
前にも投稿したと思うのですが、誰も読んでくれません :) コツがつかめません。Googleが「この方法しかない、効果的だ」と教えてくれました。ノンパラメトリックのブルートフォースという手法もあるようですが、情報が見つかりませんでした。
時間がなかったんです。そして、今は休日なので、やってみようと思います。