아마도 제 이름은 확률 이론과 무작위 과정 이론을 처음부터 '재창조'한 것 같습니다.) 이벤트는 거기서 기본 개념입니다. 사실, 무작위 실험의 결과 집합의 동의어 일 뿐이지 만 일상적인 이벤트 개념과의 연관성은 상당히 두드러집니다. 이론에서 이벤트는 집합의 대수인 집합을 형성하고, 슬로프에서 이러한 대수는 필터링이라는 시퀀스도 형성합니다.
그런데 모든 확률적 금융 수학은 이를 기반으로 구축됩니다. 또한 두바 분해와 같은 결과도 있는데, 이는 우리의 일부 연습에 대한 이론적 정당성을 제공합니다.
어쨌든 자신만의 까다로운 자전거를 발명하는 것보다 이미 존재하는 것을 어떻게든 이해하려고 노력하는 것이 항상 더 낫습니다.
이해하려고 노력해 주셔서 감사합니다.
내가 확률 이론에 전혀 익숙하지 않다고 가정하는 것이 이상합니다.....
저는 다양한 분야의 지식을 활용하여 제가 이해할 수 있는 구조로 정리합니다. 비슷한 개념이 사용되었거나 제가 설명한 문제가 성공적으로 해결되었다고 말할 수 있는 학문적으로 유능한 사람이 제 곁에 없습니다.
일반적으로 이벤트는 시장 참여자들의 가격 실험이지만 다른 요소와 독립적이지 않으며, 반대로 과거 이벤트 자체의 결과뿐만 아니라 시작 전에 있었던 많은 것들에 영향을 미칩니다.
mytarmailS #: 알렉세이, 이벤트는 규칙, 모든 이벤트, 패턴, 사례를 수학적으로 설명하여 다른 이벤트와 분리하는 것, 즉 규칙을 만드는 것입니다....
TS는 이벤트 또는 이벤트 시퀀스입니다 == TS는 규칙 또는 규칙 시퀀스입니다.
이벤트의 경우에만 우리는 모든 사람이 다르게 이해하는 추상적 인 개념을 가지고 있지만 규칙의 경우 모든 것이 의미하는 바가 명확합니다....
활성화 기능도 마찬가지입니다 (그런 것을 발명해야했습니다)) ) MO에서 이미 사용 된 자주 사용되는 개념을 사용하고 그것으로 자신의 것을 부르는 이유는 무엇입니까? 그리고 당신이 이해하지 못하거나 이해하고 싶지 않다는 사실에 놀랐습니다.
이벤트는 본질적으로 가격에 영향을 미치는 의미있는 과정이며, 그로부터 최종 규칙이 생성되거나 목록 또는 분할 만 생성되며 이미 결과에 대한 최종 소속을 "0"또는 "1"로 제공합니다. 규칙은 이벤트를 조사한 후에 발생합니다.
활성화와 관련하여 - 시장이 일련의 이벤트라고 가정하면, 이벤트의 선택은 이를 설명하는 프로세스의 트리거링, 즉 활성화를 통해 발생합니다. 이 선택 과정이 무작위인지 아닌지는 중요하지 않습니다. 물론 비슷한 개념이 신경망과 꾸준히 연결되어 있다는 것을 알고 있으며, 여기에서도 본질적으로 동일한 것을 제시 할 수 있습니다. 가장 가까운 이벤트를 선택하는 네트워크가 활성화 함수로 분류 된 확률 적 결과를 생성 한 다음 이벤트를 생성하는 또 다른 네트워크가 있습니다.
아마도 제 이름은 확률 이론과 무작위 과정 이론을 처음부터 '재창조'한 것 같습니다.) 이벤트는 거기서 기본 개념입니다. 사실, 무작위 실험의 결과 집합의 동의어 일 뿐이지 만 일상적인 이벤트 개념과의 연관성은 상당히 두드러집니다. 이론에서 이벤트는 집합의 대수인 집합을 형성하고, 슬로프에서 이러한 대수는 필터링이라는 시퀀스도 형성합니다.
그런데 모든 확률적 금융 수학은 이를 기반으로 구축됩니다. 또한 두바 분해와 같은 결과도 있는데, 이는 우리의 일부 연습에 대한 이론적 정당성을 제공합니다.
어쨌든 자신만의 까다로운 자전거를 발명하는 것보다 이미 존재하는 것을 어떻게든 이해하려고 노력하는 것이 항상 더 낫습니다.
이해하려고 노력해 주셔서 감사합니다.
내가 확률 이론에 전혀 익숙하지 않다고 가정하는 것이 이상합니다.....
저는 다양한 분야의 지식을 활용하여 제가 이해할 수 있는 구조로 정리합니다. 비슷한 개념이 사용되었거나 제가 설명한 문제가 성공적으로 해결되었다고 말할 수 있는 학문적으로 유능한 사람이 제 곁에 없습니다.
일반적으로 이벤트는 시장 참여자들의 가격 실험이지만 다른 요소와 독립적이지 않으며, 반대로 과거 이벤트 자체의 결과뿐만 아니라 시작 전에 있었던 많은 것들에 영향을 미칩니다.
알렉세이, 이벤트는 규칙, 모든 이벤트, 패턴, 사례를 수학적으로 설명하여 다른 이벤트와 분리하는 것, 즉 규칙을 만드는 것입니다....
이벤트는 본질적으로 가격에 영향을 미치는 의미있는 과정이며, 그로부터 최종 규칙이 생성되거나 목록 또는 분할 만 생성되며 이미 결과에 대한 최종 소속을 "0"또는 "1"로 제공합니다. 규칙은 이벤트를 조사한 후에 발생합니다.
활성화와 관련하여 - 시장이 일련의 이벤트라고 가정하면, 이벤트의 선택은 이를 설명하는 프로세스의 트리거링, 즉 활성화를 통해 발생합니다. 이 선택 과정이 무작위인지 아닌지는 중요하지 않습니다. 물론 비슷한 개념이 신경망과 꾸준히 연결되어 있다는 것을 알고 있으며, 여기에서도 본질적으로 동일한 것을 제시 할 수 있습니다. 가장 가까운 이벤트를 선택하는 네트워크가 활성화 함수로 분류 된 확률 적 결과를 생성 한 다음 이벤트를 생성하는 또 다른 네트워크가 있습니다.
그렇다면 그는 테라베라 관점에서 그래프를 보고 있다고 명시했을 것입니다. 이대로라면 엉망입니다. 연구 대상이 명확하지 않습니다. 실제 또는 허구입니다.
우리는 사람들이 행동하도록 유도한 실제 사건을 찾고 있습니다. 물론 허구적인 것도 있겠지만 이를 식별하고 제거하는 방법은 또 다른 문제입니다.
그가 이론가라고 말할 것 같지는 않습니다. 오히려 그는 직관적으로 비슷한 경로를 따라가고 있을 뿐입니다. 마치 뉴턴의 업적에 대해 아무것도 모르는 상태에서 미분적분학을 여러 번 '발견'했던 것과 비슷합니다.
그렇기 때문에 모두가 공동의 목표를 위해 자신의 지능을 생산적으로 적용할 수 있는 팀워크가 필요합니다.
물론 저는 지식이 부족하지만, 지식이 있는 사람이 있다면 올바른 방향으로 더 빨리 흘러갈 수 있는 왕성한 상상력으로 보완할 수 있습니다.
지식은 사람의 상상력을 제한한다고 알려져 있기 때문에 시너지가 생산적으로 발휘될 것입니다.
지식이 부족하다는 것은 의심의 여지가 없지만 활발한 상상력으로 보완됩니다.
약관 약관))))
뉴스의 비좁은 회계 외에는 이벤트에 대한 회계가 없는 환경에서 FA의 이벤트로 이해되는 이벤트를 사용하는 것은 논리적이지 않습니다. 식별 없이 시세 차트에서 실제 이벤트를 검색하는 것도 명확하지 않습니다.
일반적으로 먼저 자신의 용어를 이해하고 대담 자의 돌을 잡는 것이 좋습니다). 첼리가 용어 체계를 바꾸는 것이 그 자체에 대한 배신으로 조직되어있는 것은 유감이지만, 가장 어렵고 해결책의 보장 방법은 아니지만 협동의 필수 조건입니다)))))
약관 약관 약관 약관 약관 약관 약관 약관 약관 약관 약관 약관 약관))))
뉴스의 비좁은 회계 외에는 이에 대한 회계가 없는 환경에서 FA의 이벤트로 이해되는 이벤트를 사용하는 것은 논리적이지 않습니다. 식별 없이 시세 차트에서 실제 이벤트를 검색하는 것도 명확하지 않습니다.
일반적으로 먼저 자신의 용어를 이해하고 대담 자의 돌을 잡는 것이 좋습니다). 첼리가 용어 체계를 바꾸는 것이 그 자체에 대한 배신으로 조직되어있는 것은 유감이지만, 가장 어렵고 해결책의 보장 방법은 아니지만 협동의 필수 조건입니다))))
용어 용어 용어 용어 용어 용어 용어 용어 용어))))
뉴스의 비좁은 회계 외에는 이에 대한 회계가 없는 환경에서 FA의 이벤트로 이해되는 이벤트를 사용하는 것은 논리적이지 않습니다. 식별 없이 시세 차트에서 실제 이벤트를 검색하는 것도 명확하지 않습니다.
일반적으로 먼저 자신의 용어를 이해하고 대담 자의 돌을 잡는 것이 좋습니다). 첼리가 용어 체계를 바꾸는 것이 그 자체에 대한 배신으로 조직되어있는 것은 유감이지만, 가장 어렵고 해결책의 보장 방법은 아니지만 협동의 필수 조건입니다)))))
사람들이 이해하지 못하는 것을 이해한다고 생각합니다. 여기 계획이 있습니다.
용어와 관련하여-나는 아직 그 이름의 아날로그를 듣지 못했고 앞서 이것이 허용되는 이해의 의미에서 "규칙"에 대한 검색이 아닌 이유를 설명했습니다. 그렇지 않으면 하나는 정확하고 다른 하나는 확률적인 두 가지 규칙이 될 것입니다.
이벤트는 의사 결정 트리로 표현할 수 있지만, 우리는 그것을 알지 못하기 때문에 그것을 구성하려고 노력해야 합니다. 그러나 전체 트리를 구축하기에는 비용이 너무 많이 들기 때문에 그루터기 (2-3 개 분할)를 찾은 다음 전체 트리를 구축하는 것이 좋습니다.우리는 사람들이 행동을 취하도록 유도한 실제 사건을 찾고 있습니다. 물론 가상의 이벤트도 있을 수 있지만 이를 식별하고 제거하는 방법은 또 다른 문제입니다.
시계열의 구성 요소 중 이벤트가 없으며 실제 이벤트는 훨씬 적습니다.
따라서 지금은 그냥 두고 시계열을 그대로 사용하지 않겠습니다.