2배, 3배 등을 얻게 되므로 기대(보다 정확하게는 당첨 확률)가 배가될 때마다 증가합니다. 가능성. 그러나 이것은 두 배로 충분한 돈이 생길 때까지입니다.
그러나 100-100000번의 거래 중 한 번이면 충분하지 않을 것입니다... 예를 들어 검은 백조의 경우. 그들은 종종 마틴으로 날아갑니다)))
SB에서 모든 시스템에 대한 기대치는 항상 0과 같습니다(확산을 고려하지 않음). 기대의 개념은 추상적이고 수학모형의 틀 안에서만 존재하고 정확한 가격모형이 아직 만들어지지 않았기 때문에 실질가격에 대해서는 뭐라 말하기 어렵다. 가격이 수익의 기회를 제공한다면 거래의 방향 선택에 오류가 있다면 이 기회가 마진 콜(특히 마틴을 사용할 때)을 얻을 수 있는 기회가 된다고 말할 수 있을 뿐입니다.
알렉세이 니콜라예프 : 소스닉의 능력을 잠재적으로 유용하게 사용할 수 있는 또 다른 분명한 가능성이 있습니다. 우리는 일반적인 무작위성 테스트 와 특히 NIST 테스트 에 대해 이야기하고 있습니다. 사이클, 푸리에, 패턴 등 그들이 너무 좋아하는 모든 것이 있습니다. 사실, 거기에서는 이진 시퀀스만 연구하지만 먼저 란코 차트 연구로 제한할 수 있습니다.
이 테스트는 완료되지 않았으며 음악이 임의성 테스트를 통과할 수 있다는 기사를 보았습니다. 이를 위해 gan 네트워크를 사용하는 것은 흥미롭지만 대부분은 그렇게 하지 않을 것입니다.
고맙습니다. 그건 그렇고, 나는 메트릭을 리메이크하는 방법을 생각하고 있었는데, 나에게 다음과 같이 발생했습니다. 예를 들어 클래스가 0(30%) 및 1(70%)인 경우 역 패스 중에 올바른 값에 대해 다음을 제공합니다. 0과 1이 아니라 옵션으로 0과 0.7(또는 0.85?)입니다.
그런데 이게 옳은 일인지, 숫자인지, 활성화 함수를 연상케 하는 건지 등을 바로 알 수 없고, 그런 예를 바로 찾지는 못했습니다.
기성품 메트릭이 있습니다. 보세요. 또는 클래스 0의 경우 1 단위에 대해 2.33을 제공합니다.
Alexey, 어떻게 MO + Martin을 과학적 관점에서 보기 위해 martingale 이론을 Forex의 martingale과 연결할 수 있습니까? :)
부르주아에서 이것은 같은 단어입니다. 그들은 과학이 이러한 배팅 방식의 무익함을 설명하기 위한 시도로 나타났다고 씁니다)
지금까지는 에퀴티가 마팅게일이 아니라 서브마틴게일(또는 슈퍼마팅게일 - 헷갈리네요) - 기대치가 높아져야 한다고 말할 수 밖에 없습니다) 더 이상 의미 있는 아이디어는 아직 없습니다)
부르주아에서 이것은 같은 단어입니다. 그들은 과학이 이러한 배팅 방식의 무익함을 설명하기 위한 시도로 나타났다고 씁니다)
지금까지는 에퀴티가 마팅게일이 아니라 서브마틴게일(또는 슈퍼마팅게일 - 헷갈리네요) - 기대치가 높아져야 한다고 말할 수 밖에 없습니다) 더 이상 의미 있는 아이디어는 아직 없습니다)
2배, 3배 등을 얻게 되므로 기대(보다 정확하게는 당첨 확률)가 배가될 때마다 증가합니다. 가능성. 그러나 이것은 두 배로 충분한 돈이 생길 때까지입니다.
그러나 100-100000번의 거래 중 한 번이면 충분하지 않을 것입니다... 예를 들어 검은 백조의 경우. 그들은 종종 마틴으로 날아갑니다)))
부르주아에서 이것은 같은 단어입니다. 그들은 과학이 이러한 배팅 방식의 무익함을 설명하기 위한 시도로 나타났다고 씁니다)
지금까지는 에퀴티가 마팅게일이 아니라 서브마틴게일(또는 슈퍼마팅게일 - 헷갈리네요) - 기대치가 높아져야 한다고 말할 수 밖에 없습니다) 더 이상 의미 있는 아이디어는 아직 없습니다)
그러면 우리는 평소와 같이 중산층에서 할 것입니다)
2배, 3배 등을 얻게 되므로 기대(보다 정확하게는 당첨 확률)가 배가될 때마다 증가합니다. 가능성. 그러나 이것은 두 배로 충분한 돈이 생길 때까지입니다.
그러나 100-100000번의 거래 중 한 번이면 충분하지 않을 것입니다... 예를 들어 검은 백조의 경우. 그들은 종종 마틴으로 날아갑니다)))
SB에서 모든 시스템에 대한 기대치는 항상 0과 같습니다(확산을 고려하지 않음). 기대의 개념은 추상적이고 수학모형의 틀 안에서만 존재하고 정확한 가격모형이 아직 만들어지지 않았기 때문에 실질가격에 대해서는 뭐라 말하기 어렵다. 가격이 수익의 기회를 제공한다면 거래의 방향 선택에 오류가 있다면 이 기회가 마진 콜(특히 마틴을 사용할 때)을 얻을 수 있는 기회가 된다고 말할 수 있을 뿐입니다.
무엇을 이런 식으로 검색하는지 이해가 되지 않습니다. 특정 기간 또는 자기 상관에 대한 평균에서 통계적으로 유의한 편차를 찾아야 합니다.
MAhi뿐만 아니라 저역 통과 필터를 분류하는 것이 합리적일 수 있습니다.
계량 경제학 에서 편차는 잔차에 설명되지 않은 구성 요소가 있음을 나타냅니다. 그러나 예를 들어 페어 트레이딩에서 나는 그렇게 작은 가치를 본 적이 없습니다.
계량 경제학 에서 편차는 잔차에 설명되지 않은 구성 요소가 있음을 나타냅니다. 그러나 예를 들어 페어 트레이딩에서 나는 그렇게 작은 가치를 본 적이 없습니다.
그것은 편차가 아니다
소스닉의 능력을 잠재적으로 유용하게 사용할 수 있는 또 다른 분명한 가능성이 있습니다. 우리는 일반적인 무작위성 테스트 와 특히 NIST 테스트 에 대해 이야기하고 있습니다. 사이클, 푸리에, 패턴 등 그들이 너무 좋아하는 모든 것이 있습니다. 사실, 거기에서는 이진 시퀀스만 연구하지만 먼저 란코 차트 연구로 제한할 수 있습니다.
이 테스트는 완료되지 않았으며 음악이 임의성 테스트를 통과할 수 있다는 기사를 보았습니다. 이를 위해 gan 네트워크를 사용하는 것은 흥미롭지만 대부분은 그렇게 하지 않을 것입니다.
그러면 우리는 평소와 같이 중산층에서 할 것입니다)
계수에 대한 확률, 기대치 및 의존성을 계산합니다. 남자 이름. 그건 그렇고, 시장에서 나온 부엉이는 로트의 리스크가 0.5, 거의 마틴에 가깝고 2년 동안 보유하고 있는데, 결과는 0.2의 리스크에 필적합니다.)
고맙습니다. 그건 그렇고, 나는 메트릭을 리메이크하는 방법을 생각하고 있었는데, 나에게 다음과 같이 발생했습니다. 예를 들어 클래스가 0(30%) 및 1(70%)인 경우 역 패스 중에 올바른 값에 대해 다음을 제공합니다. 0과 1이 아니라 옵션으로 0과 0.7(또는 0.85?)입니다.
그런데 이게 옳은 일인지, 숫자인지, 활성화 함수를 연상케 하는 건지 등을 바로 알 수 없고, 그런 예를 바로 찾지는 못했습니다.
기성품 메트릭이 있습니다. 보세요. 또는 클래스 0의 경우 1 단위에 대해 2.33을 제공합니다.
계수에 대한 확률, 기대치 및 의존성을 계산합니다. 남자 이름. 그건 그렇고, 시장에서 나온 부엉이는 로트의 리스크가 0.5, 거의 마틴에 가깝고 2년 동안 보유하고 있는데, 결과는 0.2의 리스크에 필적합니다.)
웬일인지 모든 사람들은 대부분 의미가 없거나 과도하게 최적화되지 않은 위치에 대해 평균을 구하는 데 익숙합니다.
로트를 고정된 상태로 둘 수 있지만 여전히 그리드를 사용할 수 있습니다. 거래 설정(진입 및 종료 지점)이 변경되고 MO 의 기능 공간 에서의 표현도 변경됩니다. 지금 이 순간이 흥미롭다.
새로운 데이터에 안정성 효과가 있을지 없을지 - 나는 모른다. 나는 그런 매트가 없습니다. 방식. 경험적으로 테스트합니다.