grasn , 12페이지는 Vladislav의 권장 사항에 따라 Hurst 지수를 계산하는 알고리즘을 보여줍니다. 게시물 읽기 solandr 15.05.06 19:09 블라디슬라프 15.05.06 21:18
11페이지에서 귀하의 계산을 찾았습니다. 그러나 사실은 log(R/S)/log(0.5*N) 공식을 사용하여 계산하고 나는 그것을 계산하기 위해 더 정확한 알고리즘을 작성하기로 결정했습니다. 즉, 약간 다릅니다. 유입으로 (내가 올바르게 이해하면 viborka[i] 배열이 있음) Open[]이 선택되고 Rosh는 예를 들어 델타를 가져갈 것을 제안합니다. 결과
나는 아무 것도 제안하지 않습니다 :) 우리는 작동하는 것을 사용해야합니다. 다르게 작동하면 우리도 사용해야하며 이념적 이유로 거부하지 않습니다. 사용하려는 계산 옵션은 클래식 옵션입니다. 예를 들어 10000개 막대의 샘플을 가져와 20개 막대의 교차하지 않는 간격으로 자르고 평균 Hurst를 계산한 다음 최대 5000개 막대까지 21개, 22개 등으로 절단합니다. 그런 다음 근사 직선이 구성됩니다. 우리의 경우에는 그것으로 무엇을 해야할지 명확하지 않습니다.
예를 들어 10000개 막대의 샘플을 가져와 20개 막대의 교차하지 않는 간격으로 자르고 평균 Hurst를 계산한 다음 최대 5000개 막대까지 21개, 22개 등으로 절단합니다. 그런 다음 근사 직선이 구성됩니다. 우리의 경우에는 그것으로 무엇을 해야할지 명확하지 않습니다.
계산되는 것은 평균 Hurst가 아니라 두 좌표 Y=Log(R/S) 및 X=Log(N)입니다. 그리고 그것으로 무엇을 할 것인지도 분명해 보입니다. 다음과 같은 방정식 Y=Y(X)가 있습니다. Log(R/S) = H*Log(N) + A. 선형 회귀 를 작성하고 계수와 절편을 결정해야 합니다. 허스트는 그녀의 계수입니다. 그리고 로그의 비율만 허스트가 아닙니다. 임호
12페이지에서 찾았습니다. 나는 책의 공식에 따라 지표를 엄격하게 계산하려고 노력하고 있으며 무언가가 옳지 않은 것으로 판명되었습니다. 그래서 여러분의 의견을 여쭤봤습니다.
나는 Vladislav가 사용하는 기술이 책에서 고전적인 예로 설명된 기술에 상당한 추가 사항이 있다고 지정된 게시물에서 이미 썼습니다. 그는 선형 회귀 채널에 대한 허스트 지수를 계산하는 자신의 버전을 제안했습니다. 내 관찰 경험에 따르면 그의 기술은 1-3일의 가까운 미래에 대한 예측에 적합합니다. 이 지표의 계산에 대한 자신의 버전을 제공할 수 있다면 모든 사람이 그것을 보는 것도 매우 흥미로울 것입니다. Vladislav가 제안한 계산 방법의 단점 중 다음과 같은 점만 지적할 수 있습니다. 예를 들어 M30 기간에서 2주보다 긴 샘플을 취하면 해당 샘플의 허스트 지수는 항상 0.5보다 작습니다. 한편으로는 그러한 긴 채널이 끝이 가깝다고 주장할 수 있지만, 다른 한편으로는 이와 같은 긴 샘플의 지표를 다음과 같이 간접적으로(작은 가중치 계수로) 예측에 사용할 수 있습니다. 하나 또는 다른 확인 가정. 내 주관적인 의견으로는 Vladislav가 제안한 방법에 따라 얻은 Hurst 지표가 실제로 예후 가치를 갖는 특정 범위의 샘플 길이가 있습니다. 즉, 1-2일 동안 포지션을 유지하려는 경우 최대 1개월 동안의 샘플에 대해 계산된 Hurst 지표에 집중하는 것으로 충분합니다. 더 긴 샘플은 최종 결과에 그다지 눈에 띄게 기여하지 않습니다(물론 Hurst 계수 자체를 사용한다는 점에서).
Берется выборка в , допустим, 10000 баров, нарезается на неперсекающиеся интервалы в 20 баров, вычисляется средний Херст, далее нарезается по 21, 22 и так дале до 5000 баров. Потом строится аппроксимирующая прямая. Вот только что с ней делать в нашем случае - не ясно.
계산되는 것은 평균 Hurst가 아니라 두 좌표 Y=Log(R/S) 및 X=Log(N)입니다. 그리고 그것으로 무엇을 할 것인지도 분명해 보입니다. 다음과 같은 방정식 Y=Y(X)가 있습니다. Log(R/S) = H*Log(N) + A. 선형 회귀를 작성하고 계수와 절편을 결정해야 합니다. 허스트는 그녀의 계수입니다. 그리고 로그의 비율만 허스트가 아닙니다. 임호
헤이 로쉬. 실례가 되지 않는다면 개인적으로 이야기하고 싶습니다. 귀하의 메일을 제공하십시오.
Rosh, 이 커뮤니케이션이 이미 이루어지고 더 이상 영업 비밀이 아닌 경우 Alex Niroba의 전략 에 대한 전반적인 평가를 공유하시겠습니까? 그는 적어도 1.5 ... 2.0 이상의 수익성으로 삶에 적용 할 수있는 것을 정말로 개발 했습니까? - 단순한 호기심 ;o). Forex에 공식을 사용하여 계산할 수 있는 것이 있고 계속 이리저리 돌아다니며 시간만 낭비한다면 어떻게 될까요?
Нашел и на 12 страничке. Я же пытаюсь подсчитать показатель строго по формулам в книжках и получается что-то не то. Вот по этому и спросил ваше мнение.
나는 Vladislav가 사용하는 기술이 책에서 고전적인 예로 설명된 기술에 상당한 추가 사항이 있다고 지정된 게시물에서 이미 썼습니다. 그는 선형 회귀 채널에 대한 허스트 지수를 계산하는 자신의 버전을 제안했습니다. 내 관찰 경험에 따르면 그의 기술은 1-3일의 가까운 미래에 대한 예측에 적합합니다. 이 지표의 계산에 대한 자신의 버전을 제공할 수 있다면 모든 사람이 그것을 보는 것도 매우 흥미로울 것입니다. Vladislav가 제안한 계산 방법의 단점 중 다음과 같은 점만 지적할 수 있습니다. 예를 들어 M30 기간에서 2주보다 긴 샘플을 취하면 해당 샘플의 허스트 지수는 항상 0.5보다 작습니다. 한편으로는 그러한 긴 채널이 끝이 가깝다고 주장할 수 있지만, 다른 한편으로는 이와 같은 긴 샘플의 지표를 다음과 같이 간접적으로(작은 가중치 계수로) 예측에 사용할 수 있습니다. 하나 또는 다른 확인 가정. 내 주관적인 의견으로는 Vladislav가 제안한 방법에 따라 얻은 Hurst 지표가 실제로 예후 가치를 갖는 특정 범위의 샘플 길이가 있습니다. 즉, 1-2일 동안 포지션을 유지하려는 경우 최대 1개월 동안의 샘플에 대해 계산된 Hurst 지표에 집중하는 것으로 충분합니다. 더 긴 샘플은 최종 결과에 그다지 눈에 띄게 기여하지 않습니다(물론 Hurst 계수 자체를 사용한다는 점에서).
나는 고전적이고 더 정확한 방법으로 허스트 지수 의 계산을 쓰려고 노력하고 있습니다. 내 유일한 관심사는 동일한 입력 매개 변수를 가진 이 지표의 값이 이전에 제안된 방법과 매우 다르다는 것입니다.
결국 알고리즘의 입력은 이 배열의 유입과 길이를 상징하는 배열일 뿐입니다. 그리고 결과는 놀라울 정도로 다릅니다. 지금은 일반적으로 가능한 실수에 대해 설명하고 이를 알아낼 수 있도록 도움을 요청했습니다.
이 주제에 대한 토론이 끝난 후 참여하게 된 것을 유감스럽게 생각합니다. 그러나 그것은 일어났습니다. 아마도 더 이상 중요하지 않을 것입니다. 그러나 여전히 누군가가 내 질문을 처리하는 데 도움이되기를 바랍니다.
이 주제에 대한 토론이 끝난 후 참여하게 된 것을 유감스럽게 생각합니다. 그러나 그것은 일어났습니다. 아마도 더 이상 중요하지 않을 것입니다. 그러나 여전히 누군가가 내 질문을 처리하는 데 도움이되기를 바랍니다.
책에서 제안한 접근 방식을 적용하려면 책에서 설명한 것과 똑같이 해야 합니다. 이 책은 브라운 운동에 대해서만 상세한 예를 제공합니다! 즉, 브라운 운동의 "지류" 샘플이 다른 허스트 계수를 시각적으로 어떻게 보여야 하는지 보여줍니다. 난수 생성기 를 가져 와서 발생 확률을 설정하여 백색 잡음에서 상호 의존적인 트랜잭션을 생성하면 책에서와 거의 동일한 그림을 얻을 수 있습니다. 즉, 먼저 프랙탈 관찰 노이즈("지류" 선택)를 수신하고 합산하여 무언가의 실제 물리적 움직임(이 경우 브라운 노이즈 오실로그램)을 얻습니다. 물리적 움직임의 진폭에서 허스트 계수(상호의존적 트랜잭션의 확률)가 많을수록 물리적 움직임의 진폭이 더 커짐을 알 수 있습니다. 이 책의 예를 통해 궁극적으로 무엇을 이해할 수 있습니까? 우리는 이미 "허스트 계수(상호의존적 거래의 확률)가 높을수록 물리적 움직임 자체의 진폭 진폭이 더 크다"고 이미 말한 것을 이해할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보가 예후 측면에서 우리에게 정확히 무엇을 제공합니까? 나는 2번 쓴 것을 제외하고는 정확하게 대답할 수 있습니다. 저자는 책에서 무엇을 더합니까? 그들은 제안된 계산(브라우니안 모션 분석)을 다른 자본 시장에 적용합니다. 모든 시장(또는 거의 모든)에서 Hurst 지수는 0.5보다 크며, 특히 EURUSD의 경우 내가 틀리지 않았다면 0.64입니다. 다음은 무엇입니까? 그리고 아무것도! 시장에서의 거래가 대부분 상호 의존적이라는 것을 알고 있다는 점을 제외하고. 그러나 사람들이 어제 가격이 어디로 이동했는지에 따라 추세에 반대하기보다는 추세를 따를 가능성이 더 높다는 것을 항상 알고 있다고 가정해 봅시다. 이 때문에 시장에는 이전 움직임을 기준으로 명확한 추세가 있는 기간이 있습니다. 이것은 모든 사람에게 분명합니다. 그리고 Vladislav는 선형 회귀 채널을 예측하기 위해 이 접근 방식을 적용하려고 했습니다. 즉, 그는 "가까운 미래에 채널에 무슨 일이 일어날 것입니까? 그것이 계속 될 것입니까 아니면 존재를 끝낼 것입니까?"라는 질문에 대한 답을 얻기 위해 이미 존재하는 가격 움직임에 대한 "조수"를 계산하는 방법을 크게 변경했습니다. ." 다시 책에서 브라운 운동의 예로 돌아가서 다음과 같이 말할 수 있습니다. 샘플(또는 반대로 주어진 계수를 가진 샘플)에 대해 얻은 다른 허스트 계수는 브라운 운동이 계속될지 멈출지에 대한 정보를 전달할 수 없습니다. 논리적으로 생각해 보십시오. 실제 샘플의 브라운 운동에서 허스트 계수가 0.5보다 훨씬 작으면 어떤 결론을 내릴 수 있습니까? 맞습니다 - 샘플에 브라운 운동이 거의 없고 브라운 운동이 끝나려는 것이 아니라 시장과 관련하여 알아야 할 사항입니다! 또한 반대의 예입니다. 0.5보다 훨씬 큰 브라운 운동에 대한 허스트 지수는 그것이 샘플에 명시적으로 존재한다는 것을 알려줄 뿐(트랜잭션은 본질적으로 본질적으로 상호 의존적임) 브라운 운동이 미래에 계속될 것이라는 것은 아닙니다. 더욱이 브라운 운동이 존재하는지 여부에 관계없이 여전히 우리가 오실로그램에서 보는 것이 어떻게 돈을 벌 수 있는지에 대한 정보를 제공하지 않고 0 주위에 매달려 있다는 사실로 이어집니다. 시장이 브라운 운동과 정확히 같은 성격을 갖는다면 말이다. 필요한 것을 정확히 얻기 위해 지표 계산 시스템을 개발하기 전에 신중하게 생각하십시오.
Rosh, 이 커뮤니케이션이 이미 이루어지고 더 이상 영업 비밀이 아닌 경우 Alex Niroba의 전략 에 대한 전반적인 평가를 공유하시겠습니까? 그는 적어도 1.5 ... 2.0 이상의 수익성으로 삶에 적용 할 수있는 것을 정말로 개발 했습니까? - 단순한 호기심 ;o). Forex에 공식을 사용하여 계산할 수 있는 것이 있고 계속 이리저리 돌아다니며 시간만 낭비한다면 어떻게 될까요?
Alex Niroba 는 MQL-4 도구를 사용하여 설명을 기반으로 지표를 생성할 수 있는 근본적인 가능성에 대한 조언을 얻고 싶었습니다. 확실한 답변을 드렸습니다. 나는 그가 행복하다고 생각한다. 나는 그의 전략에 대해 논평할 수 없다.
solandr 15.05.06 19:09
블라디슬라프 15.05.06 21:18
11페이지에서 귀하의 계산을 찾았습니다. 그러나 사실은 log(R/S)/log(0.5*N) 공식을 사용하여 계산하고 나는 그것을 계산하기 위해 더 정확한 알고리즘을 작성하기로 결정했습니다. 즉, 약간 다릅니다. 유입으로 (내가 올바르게 이해하면 viborka[i] 배열이 있음) Open[]이 선택되고 Rosh는 예를 들어 델타를 가져갈 것을 제안합니다. 결과
계산되는 것은 평균 Hurst가 아니라 두 좌표 Y=Log(R/S) 및 X=Log(N)입니다. 그리고 그것으로 무엇을 할 것인지도 분명해 보입니다.
다음과 같은 방정식 Y=Y(X)가 있습니다. Log(R/S) = H*Log(N) + A. 선형 회귀 를 작성하고 계수와 절편을 결정해야 합니다. 허스트는 그녀의 계수입니다.
그리고 로그의 비율만 허스트가 아닙니다.
임호
나는 Vladislav가 사용하는 기술이 책에서 고전적인 예로 설명된 기술에 상당한 추가 사항이 있다고 지정된 게시물에서 이미 썼습니다. 그는 선형 회귀 채널에 대한 허스트 지수를 계산하는 자신의 버전을 제안했습니다. 내 관찰 경험에 따르면 그의 기술은 1-3일의 가까운 미래에 대한 예측에 적합합니다. 이 지표의 계산에 대한 자신의 버전을 제공할 수 있다면 모든 사람이 그것을 보는 것도 매우 흥미로울 것입니다. Vladislav가 제안한 계산 방법의 단점 중 다음과 같은 점만 지적할 수 있습니다. 예를 들어 M30 기간에서 2주보다 긴 샘플을 취하면 해당 샘플의 허스트 지수는 항상 0.5보다 작습니다. 한편으로는 그러한 긴 채널이 끝이 가깝다고 주장할 수 있지만, 다른 한편으로는 이와 같은 긴 샘플의 지표를 다음과 같이 간접적으로(작은 가중치 계수로) 예측에 사용할 수 있습니다. 하나 또는 다른 확인 가정. 내 주관적인 의견으로는 Vladislav가 제안한 방법에 따라 얻은 Hurst 지표가 실제로 예후 가치를 갖는 특정 범위의 샘플 길이가 있습니다. 즉, 1-2일 동안 포지션을 유지하려는 경우 최대 1개월 동안의 샘플에 대해 계산된 Hurst 지표에 집중하는 것으로 충분합니다. 더 긴 샘플은 최종 결과에 그다지 눈에 띄게 기여하지 않습니다(물론 Hurst 계수 자체를 사용한다는 점에서).
계산되는 것은 평균 Hurst가 아니라 두 좌표 Y=Log(R/S) 및 X=Log(N)입니다. 그리고 그것으로 무엇을 할 것인지도 분명해 보입니다.
다음과 같은 방정식 Y=Y(X)가 있습니다. Log(R/S) = H*Log(N) + A. 선형 회귀를 작성하고 계수와 절편을 결정해야 합니다. 허스트는 그녀의 계수입니다.
그리고 로그의 비율만 허스트가 아닙니다.
임호
그래요!
헤이 로쉬.
실례가 되지 않는다면 개인적으로 이야기하고 싶습니다.
귀하의 메일을 제공하십시오.
Rosh, 이 커뮤니케이션이 이미 이루어지고 더 이상 영업 비밀이 아닌 경우 Alex Niroba의 전략 에 대한 전반적인 평가를 공유하시겠습니까?
그는 적어도 1.5 ... 2.0 이상의 수익성으로 삶에 적용 할 수있는 것을 정말로 개발 했습니까? - 단순한 호기심 ;o). Forex에 공식을 사용하여 계산할 수 있는 것이 있고 계속 이리저리 돌아다니며 시간만 낭비한다면 어떻게 될까요?
나는 Vladislav가 사용하는 기술이 책에서 고전적인 예로 설명된 기술에 상당한 추가 사항이 있다고 지정된 게시물에서 이미 썼습니다. 그는 선형 회귀 채널에 대한 허스트 지수를 계산하는 자신의 버전을 제안했습니다. 내 관찰 경험에 따르면 그의 기술은 1-3일의 가까운 미래에 대한 예측에 적합합니다. 이 지표의 계산에 대한 자신의 버전을 제공할 수 있다면 모든 사람이 그것을 보는 것도 매우 흥미로울 것입니다. Vladislav가 제안한 계산 방법의 단점 중 다음과 같은 점만 지적할 수 있습니다. 예를 들어 M30 기간에서 2주보다 긴 샘플을 취하면 해당 샘플의 허스트 지수는 항상 0.5보다 작습니다. 한편으로는 그러한 긴 채널이 끝이 가깝다고 주장할 수 있지만, 다른 한편으로는 이와 같은 긴 샘플의 지표를 다음과 같이 간접적으로(작은 가중치 계수로) 예측에 사용할 수 있습니다. 하나 또는 다른 확인 가정. 내 주관적인 의견으로는 Vladislav가 제안한 방법에 따라 얻은 Hurst 지표가 실제로 예후 가치를 갖는 특정 범위의 샘플 길이가 있습니다. 즉, 1-2일 동안 포지션을 유지하려는 경우 최대 1개월 동안의 샘플에 대해 계산된 Hurst 지표에 집중하는 것으로 충분합니다. 더 긴 샘플은 최종 결과에 그다지 눈에 띄게 기여하지 않습니다(물론 Hurst 계수 자체를 사용한다는 점에서).
나는 고전적이고 더 정확한 방법으로 허스트 지수 의 계산을 쓰려고 노력하고 있습니다. 내 유일한 관심사는 동일한 입력 매개 변수를 가진 이 지표의 값이 이전에 제안된 방법과 매우 다르다는 것입니다.
결국 알고리즘의 입력은 이 배열의 유입과 길이를 상징하는 배열일 뿐입니다. 그리고 결과는 놀라울 정도로 다릅니다. 지금은 일반적으로 가능한 실수에 대해 설명하고 이를 알아낼 수 있도록 도움을 요청했습니다.
이 주제에 대한 토론이 끝난 후 참여하게 된 것을 유감스럽게 생각합니다. 그러나 그것은 일어났습니다. 아마도 더 이상 중요하지 않을 것입니다. 그러나 여전히 누군가가 내 질문을 처리하는 데 도움이되기를 바랍니다.
책에서 제안한 접근 방식을 적용하려면 책에서 설명한 것과 똑같이 해야 합니다. 이 책은 브라운 운동에 대해서만 상세한 예를 제공합니다! 즉, 브라운 운동의 "지류" 샘플이 다른 허스트 계수를 시각적으로 어떻게 보여야 하는지 보여줍니다. 난수 생성기 를 가져 와서 발생 확률을 설정하여 백색 잡음에서 상호 의존적인 트랜잭션을 생성하면 책에서와 거의 동일한 그림을 얻을 수 있습니다. 즉, 먼저 프랙탈 관찰 노이즈("지류" 선택)를 수신하고 합산하여 무언가의 실제 물리적 움직임(이 경우 브라운 노이즈 오실로그램)을 얻습니다. 물리적 움직임의 진폭에서 허스트 계수(상호의존적 트랜잭션의 확률)가 많을수록 물리적 움직임의 진폭이 더 커짐을 알 수 있습니다. 이 책의 예를 통해 궁극적으로 무엇을 이해할 수 있습니까? 우리는 이미 "허스트 계수(상호의존적 거래의 확률)가 높을수록 물리적 움직임 자체의 진폭 진폭이 더 크다"고 이미 말한 것을 이해할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보가 예후 측면에서 우리에게 정확히 무엇을 제공합니까? 나는 2번 쓴 것을 제외하고는 정확하게 대답할 수 있습니다. 저자는 책에서 무엇을 더합니까? 그들은 제안된 계산(브라우니안 모션 분석)을 다른 자본 시장에 적용합니다. 모든 시장(또는 거의 모든)에서 Hurst 지수는 0.5보다 크며, 특히 EURUSD의 경우 내가 틀리지 않았다면 0.64입니다. 다음은 무엇입니까? 그리고 아무것도! 시장에서의 거래가 대부분 상호 의존적이라는 것을 알고 있다는 점을 제외하고. 그러나 사람들이 어제 가격이 어디로 이동했는지에 따라 추세에 반대하기보다는 추세를 따를 가능성이 더 높다는 것을 항상 알고 있다고 가정해 봅시다. 이 때문에 시장에는 이전 움직임을 기준으로 명확한 추세가 있는 기간이 있습니다. 이것은 모든 사람에게 분명합니다. 그리고 Vladislav는 선형 회귀 채널을 예측하기 위해 이 접근 방식을 적용하려고 했습니다. 즉, 그는 "가까운 미래에 채널에 무슨 일이 일어날 것입니까? 그것이 계속 될 것입니까 아니면 존재를 끝낼 것입니까?"라는 질문에 대한 답을 얻기 위해 이미 존재하는 가격 움직임에 대한 "조수"를 계산하는 방법을 크게 변경했습니다. ."
다시 책에서 브라운 운동의 예로 돌아가서 다음과 같이 말할 수 있습니다. 샘플(또는 반대로 주어진 계수를 가진 샘플)에 대해 얻은 다른 허스트 계수는 브라운 운동이 계속될지 멈출지에 대한 정보를 전달할 수 없습니다. 논리적으로 생각해 보십시오. 실제 샘플의 브라운 운동에서 허스트 계수가 0.5보다 훨씬 작으면 어떤 결론을 내릴 수 있습니까? 맞습니다 - 샘플에 브라운 운동이 거의 없고 브라운 운동이 끝나려는 것이 아니라 시장과 관련하여 알아야 할 사항입니다! 또한 반대의 예입니다. 0.5보다 훨씬 큰 브라운 운동에 대한 허스트 지수는 그것이 샘플에 명시적으로 존재한다는 것을 알려줄 뿐(트랜잭션은 본질적으로 본질적으로 상호 의존적임) 브라운 운동이 미래에 계속될 것이라는 것은 아닙니다. 더욱이 브라운 운동이 존재하는지 여부에 관계없이 여전히 우리가 오실로그램에서 보는 것이 어떻게 돈을 벌 수 있는지에 대한 정보를 제공하지 않고 0 주위에 매달려 있다는 사실로 이어집니다. 시장이 브라운 운동과 정확히 같은 성격을 갖는다면 말이다. 필요한 것을 정확히 얻기 위해 지표 계산 시스템을 개발하기 전에 신중하게 생각하십시오.
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Alex Niroba 는 MQL-4 도구를 사용하여 설명을 기반으로 지표를 생성할 수 있는 근본적인 가능성에 대한 조언을 얻고 싶었습니다. 확실한 답변을 드렸습니다. 나는 그가 행복하다고 생각한다. 나는 그의 전략에 대해 논평할 수 없다.