유리크스 : 그리고 파스투호프에서는 관심 있는 소수의 사람들도 실망한 것 같습니다. 그리고 안녕! 결과적으로 토론은 가장 흥미로운 지점에서 끝났습니다. 어떻게, 순전히 수학적 실제 작업 전략을 만드는 결과. 좋아, 누가 필요해?
솔란더 : 모두가 모든 것에 관심이 있다는 것을 확신할 수 있습니다! 그리고 파스투호프와 당신의 연구.
예, "미끼를 던졌습니다". 파스투호프의 논문에 대한 논의는 순조롭게 시작되다가 갑자기 끝났다. 나는 이 주제에 대한 나의 태도에도 불구하고 큰 관심을 가지고 읽었다. 그래서 결과가 궁금합니다 :o)))
솔란더 : 그리고 RMS가 아닌 빨간색 점선으로 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 신뢰 구간의 경계는 3 시그마 기준을 기반으로 구축되거나 예를 들어 99% 신뢰 구간에 대해 Student에 따라 계산됩니다. 아니면 선택한 국경 건설에 대한 특별한 목표가 있습니까? 그냥 궁금해서 여쭤봅니다.
채널 경계의 선택은 내가 지금 하고 있는 것보다 더 많은 주의를 기울여야 하는 매우 중요한 매개변수입니다. 현재로서는 RMS를 채널의 경계로 선택하는 데 있어 한 가지를 제외하고는 특별한 목표가 없습니다. 경계에 대한 요구 사항은 매우 모호하고 너무 넓지 않아야 합니다. 그렇지 않으면 예측의 전체 의미가 손실되고 너무 좁지 않아야 하며 또한 가능한 한 높음 및 낮음 수준에 가까워야 합니다. . 눈으로 보면 착각할 수 있지만 3시그마 기준은 이러한 경계를 증가시킵니다. 그러나 나는 확실히 무슨 일이 일어나는지 볼 것입니다. (H + L) / 2를 최대한 정확하게 예측하면 전체적으로 예측의 정확도를 크게 높일 수 있음은 자명합니다.
나는 예측에 대한 가장 겸손한 요구 사항을 가지고 있습니다. [High, Low] 세그먼트가 단순히 경계를 "만지더라도"예측이 충족되었다고 생각합니다 (물론 이것은 예측 간격의 각 막대에 대한 조건입니다) .
이제 샘플 수를 선택하는 기준에 더 관심이 있습니다. 지금까지 이 방법에는 발견된 첫 번째 기준을 제외하고 예측의 유효성이 완전히 결여되어 있다는 큰 단점이 있습니다. 우리는 내가 오래전에 썼던 자기상관 과 그 수렴을 위한 조건을 요구해야 할 것입니다.
그리고 여기 다시 프랙탈과 스케일링이 있습니다. 젠장, 모든 것이 큰 샘플의 경우와 동일합니다. 반복/확장/확대 예정인 특정 "구조"를 구분하는 카운트다운이 항상 있습니다. ..... 예를 들어 14와 71을 비교할 수 있습니다. 하지만 다른 무엇을 기대했나요 :o) 아니면 내가 환상적이야?
좋아, "프랙탈화"를 다루자 ... 어디서부터 시작해야합니까? 영형! 나는 아무도 정확한 정의와 일반적으로 프랙탈이 무엇인지 모른다는 사실을 고려하여 가장 "최소 프랙탈"을 골라내려고 노력할 것입니다. T-ah-ah-k, 물론 웜은 어떻게 생겼습니까? 사각 벌레, 시작하겠습니다. :o))) (농담이었고, 구급차를 부를 필요가 없습니다)
나는 예측에 대한 가장 겸손한 요구 사항을 가지고 있습니다. [High, Low] 세그먼트가 단순히 경계를 "만지더라도"예측이 충족되었다고 생각합니다 (물론 이것은 예측 간격의 각 막대에 대한 조건입니다) .
Sergey, 괄호 안의 내용을 잘 이해하지 못했지만 조언을 드릴 수 있습니다. 높음과 낮음을 별도로 예측합니다. 이 두 수량은 다르게 행동하며 이것은 우연이 아닙니다. 이를 하나의 곡선으로 결합하고 이 경우 인위적으로 대칭 복도를 정의합니다. 예측을 거칠게 한다. 왜 필요합니까?
추가하겠습니다. 함수 P(t)를 크게 단순화하지만 별도로 예측하더라도 높고 낮음, 지금보다 더 견딜 수있는 결과를 얻으십시오.
안녕하세요 유리입니다. 나는 세그먼트를 치는 조건을 의미했다 [높음; Low] 예측 채널에(어쨌든 채널에 약간만 닿더라도) 각 예측 막대에 대해 관찰됩니다.
높음과 낮음을 별도로 예측합니다. 이 두 수량은 다르게 행동하며 이것은 우연이 아닙니다. 이를 하나의 곡선으로 결합하고 이 경우 인위적으로 대칭 복도를 정의합니다. 예측을 거칠게 한다. 왜 필요합니까?
추가하겠습니다. P(t) 함수를 크게 단순화하지만 High와 Low를 별도로 예측하더라도 지금보다 더 견딜 수있는 결과를 얻을 수 있습니다.
시도했지만 계산은 그다지 고무적이지 않습니다. 이상하게도 (H+L)/2를 선택하는 것이 최상의 결과를 제공하며 내 이해로는 이것이 분명합니다. 개별적으로 고가와 저가는 완전히 임의의 값이지만 한 막대의 가격이 차지하는 범위가 더 합리적일 가능성이 높습니다. 글쎄요, 적어도 제 생각에는 그렇습니다.
유리야, 더 참을 수 있는 결과를 뭐라고 해? 더 정확한 예측을 의미합니까? 가능하면 사진이나 공식으로. :에 대한))
안녕 모두. 첫 아이가 태어났어요! - 소녀. 포럼에서 활성화된 제스처까지는 아닙니다. 진지하게, Pastekhov 알고리즘은 기존 DC 커미션보다 약간 높은 수익성을 보여주고, 실생활에서 저에게 맞는 자기회귀 전략의 수익성보다는 낮습니다. 이제 나는 H-constructions의 기존 잠재력을 천천히 이해하고 전략의 수익성을 높일 수 있는 방법을 개괄하려고 한다는 사실로 바쁘다.
안녕 모두. 첫 아이가 태어났어요! - 소녀. 포럼에서 활성화된 제스처까지는 아닙니다. 진지하게, Pastekhov 알고리즘은 기존 DC 커미션보다 약간 높은 수익성을 보여주고, 실생활에서 저에게 맞는 자기회귀 전략의 수익성보다는 낮습니다. 이제 나는 H-constructions의 기존 잠재력을 천천히 이해하고 전략의 수익성을 높일 수 있는 방법을 개괄하려고 한다는 사실로 바쁘다.
따라서 누가 무엇을 사용하는지는 중요하지 않지만 결과가 중요합니다.
나는 Lomonosov가 누군가를 모방하거나 누군가를 복사하려고 테이블을 생각해 냈는지 의심합니다 ...: o)
네트워크, 매핑, 디퓨라, 웨이블릿, 프랙탈... 모든 것에는 진실이 있습니다!
그리고 오늘 저는 다른 것에 관심이 있습니다: http://www.berdyansk.net/club/mist/nom_1/myst_m.htm
:)
실제 작업 전략을 만드는 결과.
예를 들어 Demark에 따르면 ...
유리크스 :
그리고 파스투호프에서는 관심 있는 소수의 사람들도 실망한 것 같습니다. 그리고 안녕!
결과적으로 토론은 가장 흥미로운 지점에서 끝났습니다. 어떻게, 순전히 수학적
실제 작업 전략을 만드는 결과. 좋아, 누가 필요해?
솔란더 :
모두가 모든 것에 관심이 있다는 것을 확신할 수 있습니다! 그리고 파스투호프와 당신의 연구.
예, "미끼를 던졌습니다". 파스투호프의 논문에 대한 논의는 순조롭게 시작되다가 갑자기 끝났다. 나는 이 주제에 대한 나의 태도에도 불구하고 큰 관심을 가지고 읽었다. 그래서 결과가 궁금합니다 :o)))
솔란더 :
그리고 RMS가 아닌 빨간색 점선으로 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 신뢰 구간의 경계는 3 시그마 기준을 기반으로 구축되거나 예를 들어 99% 신뢰 구간에 대해 Student에 따라 계산됩니다. 아니면 선택한 국경 건설에 대한 특별한 목표가 있습니까? 그냥 궁금해서 여쭤봅니다.
채널 경계의 선택은 내가 지금 하고 있는 것보다 더 많은 주의를 기울여야 하는 매우 중요한 매개변수입니다. 현재로서는 RMS를 채널의 경계로 선택하는 데 있어 한 가지를 제외하고는 특별한 목표가 없습니다. 경계에 대한 요구 사항은 매우 모호하고 너무 넓지 않아야 합니다. 그렇지 않으면 예측의 전체 의미가 손실되고 너무 좁지 않아야 하며 또한 가능한 한 높음 및 낮음 수준에 가까워야 합니다. . 눈으로 보면 착각할 수 있지만 3시그마 기준은 이러한 경계를 증가시킵니다. 그러나 나는 확실히 무슨 일이 일어나는지 볼 것입니다. (H + L) / 2를 최대한 정확하게 예측하면 전체적으로 예측의 정확도를 크게 높일 수 있음은 자명합니다.
나는 예측에 대한 가장 겸손한 요구 사항을 가지고 있습니다. [High, Low] 세그먼트가 단순히 경계를 "만지더라도"예측이 충족되었다고 생각합니다 (물론 이것은 예측 간격의 각 막대에 대한 조건입니다) .
이제 샘플 수를 선택하는 기준에 더 관심이 있습니다. 지금까지 이 방법에는 발견된 첫 번째 기준을 제외하고 예측의 유효성이 완전히 결여되어 있다는 큰 단점이 있습니다. 우리는 내가 오래전에 썼던 자기상관 과 그 수렴을 위한 조건을 요구해야 할 것입니다.
그리고 여기 다시 프랙탈과 스케일링이 있습니다. 젠장, 모든 것이 큰 샘플의 경우와 동일합니다. 반복/확장/확대 예정인 특정 "구조"를 구분하는 카운트다운이 항상 있습니다. ..... 예를 들어 14와 71을 비교할 수 있습니다. 하지만 다른 무엇을 기대했나요 :o) 아니면 내가 환상적이야?
좋아, "프랙탈화"를 다루자 ... 어디서부터 시작해야합니까? 영형! 나는 아무도 정확한 정의와 일반적으로 프랙탈이 무엇인지 모른다는 사실을 고려하여 가장 "최소 프랙탈"을 골라내려고 노력할 것입니다. T-ah-ah-k, 물론 웜은 어떻게 생겼습니까? 사각 벌레, 시작하겠습니다. :o))) (농담이었고, 구급차를 부를 필요가 없습니다)
Sergey, 괄호 안의 내용을 잘 이해하지 못했지만 조언을 드릴 수 있습니다.
높음과 낮음을 별도로 예측합니다. 이 두 수량은 다르게 행동하며 이것은 우연이 아닙니다.
이를 하나의 곡선으로 결합하고 이 경우 인위적으로 대칭 복도를 정의합니다.
예측을 거칠게 한다. 왜 필요합니까?
추가하겠습니다. 함수 P(t)를 크게 단순화하지만 별도로 예측하더라도
높고 낮음, 지금보다 더 견딜 수있는 결과를 얻으십시오.
Sergey, 괄호 안의 내용을 잘 이해하지 못했습니다.
안녕하세요 유리입니다. 나는 세그먼트를 치는 조건을 의미했다 [높음; Low] 예측 채널에(어쨌든 채널에 약간만 닿더라도) 각 예측 막대에 대해 관찰됩니다.
높음과 낮음을 별도로 예측합니다. 이 두 수량은 다르게 행동하며 이것은 우연이 아닙니다.
이를 하나의 곡선으로 결합하고 이 경우 인위적으로 대칭 복도를 정의합니다.
예측을 거칠게 한다. 왜 필요합니까?
추가하겠습니다. P(t) 함수를 크게 단순화하지만 High와 Low를 별도로 예측하더라도 지금보다 더 견딜 수있는 결과를 얻을 수 있습니다.
시도했지만 계산은 그다지 고무적이지 않습니다. 이상하게도 (H+L)/2를 선택하는 것이 최상의 결과를 제공하며 내 이해로는 이것이 분명합니다. 개별적으로 고가와 저가는 완전히 임의의 값이지만 한 막대의 가격이 차지하는 범위가 더 합리적일 가능성이 높습니다. 글쎄요, 적어도 제 생각에는 그렇습니다.
유리야, 더 참을 수 있는 결과를 뭐라고 해? 더 정확한 예측을 의미합니까? 가능하면 사진이나 공식으로. :에 대한))
첫 아이가 태어났어요! - 소녀. 포럼에서 활성화된 제스처까지는 아닙니다.
진지하게, Pastekhov 알고리즘은 기존 DC 커미션보다 약간 높은 수익성을 보여주고, 실생활에서 저에게 맞는 자기회귀 전략의 수익성보다는 낮습니다. 이제 나는 H-constructions의 기존 잠재력을 천천히 이해하고 전략의 수익성을 높일 수 있는 방법을 개괄하려고 한다는 사실로 바쁘다.
첫 아이가 태어났어요! - 소녀. 포럼에서 활성화된 제스처까지는 아닙니다.
진지하게, Pastekhov 알고리즘은 기존 DC 커미션보다 약간 높은 수익성을 보여주고, 실생활에서 저에게 맞는 자기회귀 전략의 수익성보다는 낮습니다. 이제 나는 H-constructions의 기존 잠재력을 천천히 이해하고 전략의 수익성을 높일 수 있는 방법을 개괄하려고 한다는 사실로 바쁘다.
축하합니다!!!!! 만세!!!! :에 대한))))))))
예측의 품질에 대해 이야기할 때 다음 사항을 염두에 두었습니다.
제 경우에는 현재 기준(수직 직선) 뒤에 형성된 막대가 예측 품질을 완전히 충족합니다. 반전 제곱에서 국부 극값에 대한 나머지 검색은 추가 논리에 의해 수행됩니다.
야, 세르게이! 좋은 소식입니다! 축하합니다 !
당신의 제스처는 포럼에서만 효과적인 것이 아닙니다. :-)))
어머니에게 특별한 축하와 딸에게 행운을 빕니다!