정확히 바보는 아니지만 이것이 가장 완전한 표현은 아닙니다. 2성분 벡터는 현재 막대에서 고정된 거리에서만 예측을 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 그렇지 않으면 기하급수적으로 감소하는 확률로 N 개의 막대를 예측해야 합니다. 그러나 나는 특정 TS에 대해 추정된 가격 변동 가능성과 그 가능성이라는 두 가지 숫자만 필요하다는 데 동의합니다. 첫 번째 구성 요소는 가격 목표를 결정하고 두 번째 구성 요소는 위험 규모를 결정합니다.
일반적으로, 나는 그러한 분포를 갖고 실제 편향 가능성과의 상관 관계를 계산하고(미래를 바라보면서) 기존 테스트 없이 패턴의 예측 가능성을 빠르고 정확하게 이해할 수 있다는 데 동의합니다.
1. FVR의 연속성은 수학적 장치를 적용하기 쉽도록 강제된 가정이다. 결과적으로, 이 가정은 충분한 표본으로 인해 무효인 것으로 판명되었습니다.
2. 함수 D(t)가 양수와 음수 모두일 수 있다고 가정하면 모든 것이 양수 및 음수 피드백에 대한 추론으로 수렴됩니다.
럭키 _찻주전자 _문제는 외삽법이 고정된 예측 단계(테스트에서 계산됨)가 있는 지표를 구축하여 쉽게 확인할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 현재 정보를 기반으로 가격 N (= const ) 막대를 미리 예측합니다. 즉, t 지점의 각 막대에 대해 t - N 이전의 가격 데이터만 사용합니다. 지표를 구축하면 어디에서 어떻게 추측/실수했는지 명확해집니다.
정확히 바보는 아니지만 이것이 가장 완전한 표현은 아닙니다. 2성분 벡터는 현재 막대에서 고정된 거리에서만 예측을 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 그렇지 않으면 기하급수적으로 감소하는 확률로 N 개의 막대를 예측해야 합니다. 그러나 특정 TS에 대해 추정된 가격 변동 가능성과 그 확률, 첫 번째 구성 요소가 가격 목표를 결정하고 두 번째 위험 규모를 결정하는 두 가지 숫자만 필요하다는 데 동의합니다.
일반적으로, 나는 그러한 분포를 갖고 실제 편향 가능성과의 상관 관계를 계산하고(미래를 바라보면서) 기존 테스트 없이 패턴의 예측 가능성을 빠르고 정확하게 이해할 수 있다는 데 동의합니다.
럭키 _찻주전자 _문제는 외삽법이 고정된 예측 단계(테스트에서 계산됨)가 있는 지표를 구축하여 쉽게 확인할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 현재 정보를 기반으로 가격 N (= const ) 막대를 미리 예측합니다. 즉, t 지점의 각 막대에 대해 t - N 이전의 가격 데이터만 사용합니다. 지표를 구축하면 어디에서 어떻게 추측/실수했는지 명확해집니다.
죄송합니다 답을 못 봤습니다
이 주제는 처음부터 막연한 개념으로 머리에 맴돌았습니다. 그러나 실제로 어떻게 할 것인지 상상하기는 여전히 어렵습니다.
이것은 예측 시스템의 출력에 대한 명확하고 표준화된 표현이 될 것이며, 테스트에 의존하지 않고도 즉석에서 품질을 쉽게 확인할 수 있습니다.
이론적으로 지표의 출력은 미래의 신호 또는 추정된 가격 변동으로 변환되어야 하며, 이를 소급 실제와 비교할수록 가까울수록 더 좋고 누적 금액이 계산됩니다.
정확히 바보는 아니지만 이것이 가장 완전한 표현은 아닙니다. 2성분 벡터는 현재 막대에서 고정된 거리에서만 예측을 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 그렇지 않으면 기하급수적으로 감소하는 확률로 N 개의 막대를 예측해야 합니다. 그러나 나는 특정 TS에 대해 추정된 가격 변동 가능성과 그 가능성이라는 두 가지 숫자만 필요하다는 데 동의합니다. 첫 번째 구성 요소는 가격 목표를 결정하고 두 번째 구성 요소는 위험 규모를 결정합니다.
일반적으로, 나는 그러한 분포를 갖고 실제 편향 가능성과의 상관 관계를 계산하고(미래를 바라보면서) 기존 테스트 없이 패턴의 예측 가능성을 빠르고 정확하게 이해할 수 있다는 데 동의합니다.
1. FVR의 연속성은 수학적 장치를 적용하기 쉽도록 강제된 가정이다. 결과적으로, 이 가정은 충분한 표본으로 인해 무효인 것으로 판명되었습니다.
2. 함수 D(t)가 양수와 음수 모두일 수 있다고 가정하면 모든 것이 양수 및 음수 피드백에 대한 추론으로 수렴됩니다.럭키 _찻주전자 _ 문제는 외삽법이 고정된 예측 단계(테스트에서 계산됨)가 있는 지표를 구축하여 쉽게 확인할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 현재 정보를 기반으로 가격 N (= const ) 막대를 미리 예측합니다. 즉, t 지점의 각 막대에 대해 t - N 이전의 가격 데이터만 사용합니다. 지표를 구축하면 어디에서 어떻게 추측/실수했는지 명확해집니다.
정확히 바보는 아니지만 이것이 가장 완전한 표현은 아닙니다. 2성분 벡터는 현재 막대에서 고정된 거리에서만 예측을 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 그렇지 않으면 기하급수적으로 감소하는 확률로 N 개의 막대를 예측해야 합니다. 그러나 특정 TS에 대해 추정된 가격 변동 가능성과 그 확률, 첫 번째 구성 요소가 가격 목표를 결정하고 두 번째 위험 규모를 결정하는 두 가지 숫자만 필요하다는 데 동의합니다.
일반적으로, 나는 그러한 분포를 갖고 실제 편향 가능성과의 상관 관계를 계산하고(미래를 바라보면서) 기존 테스트 없이 패턴의 예측 가능성을 빠르고 정확하게 이해할 수 있다는 데 동의합니다.
럭키 _찻주전자 _ 문제는 외삽법이 고정된 예측 단계(테스트에서 계산됨)가 있는 지표를 구축하여 쉽게 확인할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 현재 정보를 기반으로 가격 N (= const ) 막대를 미리 예측합니다. 즉, t 지점의 각 막대에 대해 t - N 이전의 가격 데이터만 사용합니다. 지표를 구축하면 어디에서 어떻게 추측/실수했는지 명확해집니다.
죄송합니다 답을 못 봤습니다
이 주제는 처음부터 막연한 개념으로 머리에 맴돌았습니다. 그러나 실제로 어떻게 할 것인지 상상하기는 여전히 어렵습니다.
이것은 예측 시스템의 출력에 대한 명확하고 표준화된 표현이 될 것이며, 테스트에 의존하지 않고도 즉석에서 품질을 쉽게 확인할 수 있습니다.
이론적으로 지표의 출력은 미래의 신호 또는 추정된 가격 변동으로 변환되어야 하며, 이를 소급 실제와 비교할수록 가까울수록 더 좋고 누적 금액이 계산됩니다.