문제는 다양한 시계열을 혼합하여 거래하는 방법이었고 어느 것이 맨 아래에 있는지 또는 맨 위에 있는지 알 수 없습니다.
그림에서: 상위에 있던 사람들은 상위에 남을 가능성이 더 큽니다.
추상적으로 - 주문당 Levenshtein 거리를 고려하십시오. 측정값이 더 합리적입니다. 즉, 순위가 "연결되어" 있고 다시 계산해야 합니다. 불도저에서 행을 가져 오지 않으면 그것은 당신뿐만 아니라 많은 사람들이 평가를 변경하고 입장 / 퇴장을 의미합니다. 그리고 이제 당신은 뭔가를 생각할 수 있습니다 :-)
추상적으로 - 계승 순서당 Levenshtein 거리를 고려하십시오 . 측정값이 더 합리적입니다. 즉, 순위가 "연결되어" 있고 다시 계산해야 합니다. 불도저에서 행을 가져 오지 않으면 그것은 당신뿐만 아니라 많은 사람들이 평가를 변경하고 입장 / 퇴장을 의미합니다. 그리고 이제 당신은 뭔가를 생각할 수 있습니다 :-)
우리 마을에서는 그런 단어조차 몰라
당신의 생각을 설명해 주시겠습니까?
물론 확률이 있고 일부 통계조차도 ...하지만 어떤 이유로 우리에게 도움이되지 않습니다 ((
보리스, 합성은 지느러미의 양입니다. 행. 합성에서 할 수 있는 유일한 일은 분산을 무한정 좁히는 것입니다. 따라서 나는 합성 곡선이 아닌 원본 시리즈의 분기 곡선을 계속 관찰할 것을 제안합니다. 동일한 확장 곡선이 있는 동일한 그림을 볼 수 있습니다. 이 확장 패턴을 거래하는 방법, 아아, 나는 당신에게 말하지 않을 것입니다. 그러나 곡선의 일부가 방향 벡터를 변경하기 시작하면 다른 일부도 방향 벡터를 변경해야 할 가능성이 높다고 가정할 수 있습니다.
이 팽창하는 곡선 구름이 중심에서 강한 오프셋을 가질 때를 알아내는 것이 더 흥미로울 것입니다. 그러면 통계를 수집하고 유용한 것을 식별하려고 할 수 있습니다. 그러나 이것은 MO가 아니므로 주제를 벗어난 정보를 던진 것에 대해 사과드립니다.
그건 확실해, 아무도 0으로 수렴한다고 약속하지 않았어
문제는 다양한 시계열을 혼합하여 거래하는 방법이었고 어느 것이 맨 아래에 있는지 또는 맨 위에 있는지 알 수 없습니다 .
모르는 경우 무작위로 하나의 옵션만 있습니다)
그건 확실해, 아무도 0으로 수렴한다고 약속하지 않았어
문제는 다양한 시계열을 혼합하여 거래하는 방법이었고 어느 것이 맨 아래에 있는지 또는 맨 위에 있는지 알 수 없습니다.
그림에서: 상위에 있던 사람들은 상위에 남을 가능성이 더 큽니다.
추상적으로 - 주문당 Levenshtein 거리를 고려하십시오. 측정값이 더 합리적입니다. 즉, 순위가 "연결되어" 있고 다시 계산해야 합니다.
불도저에서 행을 가져 오지 않으면 그것은 당신뿐만 아니라 많은 사람들이 평가를 변경하고 입장 / 퇴장을 의미합니다. 그리고 이제 당신은 뭔가를 생각할 수 있습니다 :-)
그림에서: 상위에 있던 사람들은 상위에 남을 가능성이 더 큽니다.
추상적으로 - 계승 순서당 Levenshtein 거리를 고려하십시오 . 측정값이 더 합리적입니다. 즉, 순위가 "연결되어" 있고 다시 계산해야 합니다.
불도저에서 행을 가져 오지 않으면 그것은 당신뿐만 아니라 많은 사람들이 평가를 변경하고 입장 / 퇴장을 의미합니다. 그리고 이제 당신은 뭔가를 생각할 수 있습니다 :-)
우리 마을에서는 그런 단어조차 몰라
당신의 생각을 설명해 주시겠습니까?
물론 확률이 있고 일부 통계조차도 ...하지만 어떤 이유로 우리에게 도움이되지 않습니다 ((
존경하는 돈들에게 또 다른 어려운 질문
예를 들어 여기에는 거의 같은 지점에서 나오는 10개 이상의 시계열이 있습니다.
어떤 VR이 다른 VR보다 높거나 낮을지 미리 알지 못한다면 행 합계의 발산을 어떻게 거래할 수 있습니까?
유사한 계열이 많이 있으므로 공적분을 확인해야 합니다.
행은 매우 유사할 수 있습니다. 맞습니다.
그리고 일부는 "공동 통합"될 수도 있지만 그 차이는 고정 프로세스와 매우 유사하지 않습니다.
일부는 나란히 갈 수 있습니다, 얽혀, 발산, 수렴
유일하게 신뢰할 수 있는 사실은 그것들이 대부분 발산한다는 것입니다. 행 사이의 초기 거리는 최종보다 작습니다.
물론, 기간이 끝날 때 둘 중 어느 것이 더 높고 더 낮을지 안다면 의심의 여지가 없습니다.
행은 매우 유사할 수 있습니다. 맞습니다.
그리고 일부는 "공동 통합"될 수도 있지만 그 차이는 고정 프로세스와 매우 유사하지 않습니다.
일부는 나란히 갈 수 있습니다, 얽혀, 발산, 수렴
유일하게 신뢰할 수 있는 사실은 그것들이 대부분 발산한다는 것입니다. 행 사이의 초기 거리는 최종보다 작습니다.
물론, 기간이 끝날 때 둘 중 어느 것이 더 높고 더 낮을지 안다면 의심의 여지가 없습니다.
글쎄, 그들 사이의 거리가 선형적으로 변한다면 이것은 문제가 되지 않습니다. 이것은 사진을보고, 나는 다른 것을 모릅니다. 하나를 위해 구매하고 다른 하나를 위해 판매하는 것을 허용할 수 있습니다. 잔액에 대한 신호입니다.
음, 즉 이것이 유일한 옵션입니다
글쎄요, 그들 사이의 거리가 선형적으로 변 한다면 이것은 문제가 되지 않습니다. 이것은 사진을보고, 나는 다른 것을 모릅니다. 하나를 위해 구매하고 다른 하나를 위해 판매하는 것을 허용할 수 있습니다. 잔액에 대한 신호입니다.
음, 즉 이것이 유일한 옵션입니다
선의? 무슨 뜻이에요?
이런 사진은 분위기를 망친다
모든 것이 괜찮지 만 복잡한 겹침 (((
그리고 그것은 이렇게 일어난다
일반(표준 수익성) 위치 - 첫 번째 행 - 파란색 선이 다른 행 아래에 있을 때
그러나 이것은 항상 그런 것은 아니며 여전히 이유를 식별할 수 없습니다.
선의? 무슨 뜻이에요?
이런 사진은 분위기를 망친다
모든 것이 괜찮지 만 복잡한 겹침 (((
그리고 그것은 이렇게 일어난다
일반(표준 수익성) 위치 - 첫 번째 행 - 파란색 선이 다른 행 아래에 있을 때
그러나 이것은 항상 그런 것은 아니며 여전히 이유를 식별할 수 없습니다.
Y가 X에 비례하여 변할 때, 즉 린이 있습니다. 의존성 + 사이클 + 노이즈, 두 곡선이 서로 다른 방향으로 가는 방향은 중요하지 않습니다.
글쎄요, 그래서 관측치가 거의 없기 때문에 1000개에 한 번은 더 있을 것입니다. 또는 곡선 뒤에 있는 기본 패턴이 얼마나 규칙적인지 평가하십시오.
그게 다야, 나는 포럼을 떠났다. 와!
선의? 무슨 뜻이에요?
이런 사진은 분위기를 망친다
모든 것이 괜찮지 만 복잡한 겹침 (((
그리고 그것은 이렇게 일어난다
일반(표준 수익성) 위치 - 첫 번째 행 - 파란색 선이 다른 행 아래에 있을 때
그러나 이것은 항상 그런 것은 아니며 여전히 이유를 식별할 수 없습니다.