lna01 : 내가 올바르게 이해 했습니까? 범위는 전체 창에 걸쳐 사용됩니다 N ? 그렇다면 여기 IMHO에서 불변성을 기대하기가 어렵습니다. 오히려 이동의 차이에 대해 표시될 수 있습니다(예: 이동 평균이 가장 높음)(최대 M 사용).
물론, 나는 이동에 대해 이야기 하고 있지만 이것은 가격 이동이 아닙니다. 이 주제에 대한 첫 번째 게시물에서 "X 요소의 값 집합은 위에서부터 경계가 지정됩니다. 즉, 모든 X는 [0,Xmax] 간격에 속합니다."라고 썼습니다. 원칙적으로 가격 인상도 이 정의에 맞습니다.
N은 차트에서 사용 가능한 모든 기록입니다. 그녀는 직장에서 필요하지 않을 것입니다. 그러나 현재는 평균, 속도 등 통계에 사용합니다. 통계의 본질은 조금씩 천천히 변하거나 전혀 변하지 않는다는 생각입니다. 따라서 이러한 방식으로 계산된 계열의 매개변수는 향후에도 적용될 수 있습니다.
전체 창 N, 즉 전체 기록을 스윕합니다. 이것은 [0,Xmax]입니다. 그러나 M 창의 범위는 이론적으로 결정하려는 것입니다. 즉, 주 계열의 통계와 N 및 M의 값에만 의존하고 실험적으로는, 즉 가능한 모든 창을 통해 실행하는 것이 아닙니다. 엠의
의미는 간단합니다. 다른 휴대폰(동일한 창 M)으로 전환할 때 Y 시리즈의 값 범위가 변경되지 않아야 합니다. 그런 다음 Y의 로컬 값을 변경하면 무언가를 말할 수 있습니다. 값의 범위가 변경되면 Y의 로컬 값 변경, 규모 변경 또는 정말 중요한 이벤트의 원인이 무엇인지 알 수 없습니다.
추신
그건 그렇고, 나는 가우스에 대해 틀렸습니다. 정규분포는 전체 축에 존재하며, 여기서는 오른쪽 반축에 대해 이야기하고 있습니다. 그러나 배포 유형은 실제로 중요하지 않습니다. 아이디어나 계산 절차에 관심이 많았고 어떤 배포판에도 적용할 수 있었습니다.
전체 창 N, 즉 전체 기록을 스윕합니다. 이것은 [0,Xmax]입니다. 그러나 M 창의 범위는 이론적으로 결정하려는 것입니다. 즉, 주 계열의 통계와 N 및 M의 값에만 의존하고 실험적으로는, 즉 가능한 모든 창을 통해 실행하는 것이 아닙니다. 엠의
나는 여전히 그것에 대해 생각할 필요가 있지만 여기에 충분한 매개 변수가없는 것처럼. M - 이동 평균 의 기간, 즉 이 창에는 하나의 값이 있습니다. 범위의 경우 최소 2개가 필요합니다. 즉, 이동 평균 값을 사용하여 범위를 결정하는 창을 결정해야 합니다. N이 아니면 무엇입니까?
Yurixx : 자 그리고 나서. 알려진 분포 함수로 이미 설명된 계열 X가 있다고 가정해 보겠습니다. X 시리즈에서 기간이 M인 이동 평균인 Y 시리즈에 대한 분포 함수를 작성하는 방법은 무엇입니까?
Yurixx , 이론적으로, 당신은 그것을 구축하는 데 고문을 당할 것입니다. 나는 당신에게 확실히 말하고 있습니다. 수익률 분포 자체에는 명시적인 분석 표현이 없습니다. 이것이 바로 문제입니다. 또한 이 경우 실제 분포가 아닌 임의의 프로세스 를 처리해야 합니다. 그리고 임의의 프로세스에는 자체적인 문제가 있습니다. 예를 들어 자기상관 함수가 있습니다. 이 이론을 버리고...
단순히 연속적인 가격 판독이 독립적인 테스트가 아니기 때문에 집합 X의 분포 함수를 기반으로 이동의 분포 함수를 구축하는 것은 의미가 없습니다. 한 가지는 동일한 모집단에서 두 개의 독립적인 시도의 합이고(여기서 분포 컨볼루션 정리가 작동함), 다른 하나는 독립적이지 않은 두 개의 인접한 시도의 합입니다.
Yurixx , 이론적으로, 당신은 그것을 구축하는 데 고문을 당할 것입니다. 나는 당신에게 확실히 말하고 있습니다. 수익률 분포 자체에는 명시적인 분석 표현이 없습니다. 이것이 바로 문제입니다. 또한 이 경우 실제 분포가 아닌 임의의 프로세스 를 처리해야 합니다. 그리고 임의의 프로세스에는 자체적인 문제가 있습니다. 예를 들어 자기상관 함수가 있습니다. 이 이론을 버리고...
...
인인은 유리에게 오래전부터 이런 암시를 해왔지만 그는 듣지 않는다. 오래 전에 나는 경험적으로 그리고 상당히 정확한 의존성을 얻었을 것입니다. :에 대한)
그래서 더 생각하게 되었습니다 :). 유일한 탈출구는 추상적이 아니라 매우 구체적인 작업이 제시된다는 점을 고려하는 것입니다. 증분으로 이동하는 것이 이동 범위가 된다고 가정해 보겠습니다. 무차원으로 만드는 것이 목표입니다. 실험적으로, 해당 측정 단위는 시간 프레임에 대한 상수 M에서 범위의 의존성을 근사화함으로써 간단히 얻을 수 있습니다. 적어도 일부 범위(M1, M2)에서 다른 M에 대해 동일한 경우 - 이 범위에서 사용할 수 있습니다.
또한 분석적으로 무언가를 얻으려고 하는 것도 실수라고 생각합니다. 그러나 여전히 필요한 경우 첫 번째 트릭 - 하나의 랜덤 변수의 일련의 M 값은 Mathemat 이 쓴 것처럼 M 독립 랜덤 변수의 일련의 고유한 값으로 간주됩니다.
추신 즉, grasn의 게시물에서 사진이 수평선과 유사한 것으로 바뀌도록 스코프의 변형을 찾으십시오. 검색 ... 아마도 프랙탈 과학에서?
PPS 그런데 이 무차원 스코프를 활용하는 것은 거의 불가능합니다. 내 페이지의 두 번째 스크린샷의 별도 창에 이와 같은 것이 그려집니다(여기서 실제로 말하지는 않겠습니다.). 내 버전은 명확한 조리법을 제공하지 않습니다.
유리크스 : 자 그리고 나서. 알려진 분포 함수로 이미 설명된 계열 X가 있다고 가정해 보겠습니다. X 시리즈에서 기간이 M인 이동 평균인 Y 시리즈에 대한 분포 함수를 작성하는 방법은 무엇입니까?
Yurixx , 이론적으로 당신은 그것을 구축하는 데 고문을 당할 것입니다. 나는 당신에게 확실히 말하고 있습니다. 수익 분포 자체에는 명시적인 분석 표현이 없습니다. 이것이 바로 문제입니다. 또한 이 경우 실제 분포가 아닌 임의의 프로세스 를 처리해야 합니다. 그리고 임의의 프로세스에는 자체 문제가 있습니다. 예를 들어 자기상관 함수가 있습니다. 이 이론을 버리고...
단순히 연속적인 가격 판독이 독립적인 테스트가 아니기 때문에 집합 X의 분포 함수를 기반으로 이동의 분포 함수를 구축하는 것은 의미가 없습니다. 한 가지는 동일한 모집단에서 두 개의 독립적인 시도의 합이고(여기서 분포 컨볼루션 정리가 작동함), 다른 하나는 독립적이지 않은 두 개의 인접한 시도의 합입니다.
수익이 그것과 무슨 관련이 있는지는 모르겠지만, 내가 다루고 있는 것의 실제 분포가 분석적 형태를 갖고 있는지 없는지는 전혀 중요하지 않습니다. 분포 함수는 임의의 프로세스, 마코비안 프로세스, 카오스 프로세스 또는 임금 지불 프로세스에 대해 구성할 수 있습니다(데이터가 있는 경우). :-) 시장의 본질은 매일 바뀌지 않는다고 가정하는데, 이는 내가 다루고 있는 시리즈의 분포가 상대적 으로 안정적인 형태를 가져야 한다는 것을 의미합니다. 나는 이것을 다른 전화 네트워크에서 확인했습니다. 가정이 확인되었습니다. M5부터 분포 모양이 서로를 잘 재현합니다. 원칙적으로, 2-3개의 매개변수를 갖는 분석 함수로 이 형태를 근사하는 것은 어렵지 않아야 합니다.
시장 상태에 대한 다소 부드러운 평가를 얻으려면 이 시리즈 X를 예를 들어 이동 평균 으로 평활화해야 합니다. 그리고 이 문제가 발생합니다. 이동 평균의 분포 함수를 구축하면 범위의 한계를 계산하는 방법을 알게 되므로 이 문제를 해결할 수 있습니다. 당연히 정확하지는 않지만 통계적입니다. "연속 가격 판독"은 시리즈 X와 아무 관련이 없습니다. 이미 그것에 대해 썼습니다. 불행히도 내가 몇 페이지 전에 이것이 일련의 가격이라고 썼을 때 틀렸습니다. 가치의 영역과 변화의 성격에 있어 중요한 차이를 고려하지 않았습니다. 다시 한번 사과드립니다.
이 토론 덕분에 첫 번째로 이동 값의 합은 연속 값의 합이 아니라 시리즈에 있는 모든 값의 합으로 간주될 수 있다는 것을 깨달았습니다. 근거: 범위 제한의 추정치는 현재 값이 아니라 LIMITS의 추정치입니다. 또한 MA 값의 최소값(최대값)은 X 값이 최소값(최대값)을 지날 때 얻어집니다. MA의 거의 모든 요소는 범위 경계 영역에 있습니다. 매우 실제적인 상황입니다. 이는 반품 및 가격에 대해서도 마찬가지입니다.
둘째, 위의 관점에서 볼 때, 결과적으로 Ymax와 Ymin의 값을 얻을 수 있는 적분식은 S( p(x)dx ) = M/N이다. 여기서 S(...) 는 한정적분이고 p(x)는 X 계열의 확률 밀도 함수입니다. Ymin을 결정하기 위해 적분은 0에서 일부 X1까지 취합니다. 결과는 X1에 대한 해석 방정식(적분이 해석 형식으로 취해진 경우)입니다. 그런 다음 이 구간 [0,X1]에 대한 X의 평균값을 계산하여 Ymin을 얻을 수 있습니다.
유사하게, Ymax를 결정하기 위해 적분은 X2에서 무한대까지 취해집니다. X2를 정의함으로써 Ymax를 결정할 수 있습니다.
그리고 이것의 물리적 의미는 투명 그 이상입니다. Ymin - X의 가장 작은 M 값에 대한 MA 값, Ymax - X의 가장 큰 M 값에 대한 MA 값. 이 두 값이 정확하지 않다는 것은 분명합니다. 기존 데이터의 경우 실제 이동 평균 시리즈를 계산할 때 달성되지 않을 가능성이 높다는 의미에서. 그러나 Ymax와 Ymin은 원래 통계적 한계 추정치로 필요했습니다. 나는 아무도 미래에 그들이 결코 달성되지 않을 것이라고 주장하지 않기를 바랍니다. :-)
그리고 M=1 및 M=N 경우에 대한 극한 추정치는 내가 이전에 쓴 것과 일치합니다.
Ymax 및 Ymin에 대한 추정치는 개선될 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 이동 평균의 분포 함수가 필요합니다.
따라서 비판을 들을 준비가 되었습니다.
수학 , 사실은 내가 이론가입니다. 제 특기는 이것입니다. 각각의 단점이 있습니다. 따라서 나에게 어떤 이론적인 작업도 포기하라고 요구하는 것은 비참한 일입니다. 알코올 중독자에게 술을 끊으라고 요구하는 것과 같습니다. :-) 그러나 (내 운명에) 참여 주셔서 감사합니다. :-))
당신이 적합하다고 생각하는 일을하십시오. pts. 글쎄, 당신이 노력을 약화시킬 수 없다면. 던지기 - 더 나쁜 것은 없습니다. 인간은 스스로 태어나고, 스스로 죽고, 스스로 산다. 그리고 그의 모든 경험은 그의 것입니다. 무슨 일이 일어나는지는 중요하지 않습니다. 즉, 그것은 물론 중요하지만 그 움직임 자체의 가치는 훨씬 더 높습니다. 행운을 빕니다.
고맙습니다. 나는 이런 것이 있어야 한다고 직감적으로 느꼈지만(공식 자체가 아니라 문제의 해결책을 의미함), 무지에서 나는 무엇인지 몰랐습니다. :-)
2SK
고마워, 세르게이. "운동은 전부이고 목표는 아무것도 아니다" - 이것이 아나키스트의 슬로건이다. 그리고 우리는 중간 경로를 고수합니다. 그런 의미에서 당신의 바램을 받아들입니다. 그건 그렇고, 때로는 그만 둘 필요가 있습니다. 또는 정말 필요합니다. 결국, 어떤 사람이 어리석음이나 무지로 인해 터무니없는 교리에 의존하고 마침내 오, 기적이 일어나서 자신의 실수를 깨달았더라도 여전히 그것을 포기해서는 안된다고 주장하지 않습니까?
그리고 그만두는 것보다 더 나쁜 것이 없다면, 나는 내 인생이 끝날 때까지 Forex에서 쉬는 것입니까? :-)))
내가 올바르게 이해 했습니까? 범위는 전체 창에 걸쳐 사용됩니다 N ? 그렇다면 여기 IMHO에서 불변성을 기대하기가 어렵습니다. 오히려 이동의 차이에 대해 표시될 수 있습니다(예: 이동 평균이 가장 높음)(최대 M 사용).
물론, 나는 이동에 대해 이야기 하고 있지만 이것은 가격 이동이 아닙니다. 이 주제에 대한 첫 번째 게시물에서 "X 요소의 값 집합은 위에서부터 경계가 지정됩니다. 즉, 모든 X는 [0,Xmax] 간격에 속합니다."라고 썼습니다. 원칙적으로 가격 인상도 이 정의에 맞습니다.
N은 차트에서 사용 가능한 모든 기록입니다. 그녀는 직장에서 필요하지 않을 것입니다. 그러나 현재는 평균, 속도 등 통계에 사용합니다. 통계의 본질은 조금씩 천천히 변하거나 전혀 변하지 않는다는 생각입니다. 따라서 이러한 방식으로 계산된 계열의 매개변수는 향후에도 적용될 수 있습니다.
전체 창 N, 즉 전체 기록을 스윕합니다. 이것은 [0,Xmax]입니다. 그러나 M 창의 범위는 이론적으로 결정하려는 것입니다. 즉, 주 계열의 통계와 N 및 M의 값에만 의존하고 실험적으로는, 즉 가능한 모든 창을 통해 실행하는 것이 아닙니다. 엠의
의미는 간단합니다. 다른 휴대폰(동일한 창 M)으로 전환할 때 Y 시리즈의 값 범위가 변경되지 않아야 합니다. 그런 다음 Y의 로컬 값을 변경하면 무언가를 말할 수 있습니다. 값의 범위가 변경되면 Y의 로컬 값 변경, 규모 변경 또는 정말 중요한 이벤트의 원인이 무엇인지 알 수 없습니다.
추신
그건 그렇고, 나는 가우스에 대해 틀렸습니다. 정규분포는 전체 축에 존재하며, 여기서는 오른쪽 반축에 대해 이야기하고 있습니다. 그러나 배포 유형은 실제로 중요하지 않습니다. 아이디어나 계산 절차에 관심이 많았고 어떤 배포판에도 적용할 수 있었습니다.
전체 창 N, 즉 전체 기록을 스윕합니다. 이것은 [0,Xmax]입니다. 그러나 M 창의 범위는 이론적으로 결정하려는 것입니다. 즉, 주 계열의 통계와 N 및 M의 값에만 의존하고 실험적으로는, 즉 가능한 모든 창을 통해 실행하는 것이 아닙니다. 엠의
자 그리고 나서. 알려진 분포 함수로 이미 설명된 계열 X가 있다고 가정해 보겠습니다. X 시리즈에서 기간이 M인 이동 평균인 Y 시리즈에 대한 분포 함수를 작성하는 방법은 무엇입니까?
Yurixx , 이론적으로, 당신은 그것을 구축하는 데 고문을 당할 것입니다. 나는 당신에게 확실히 말하고 있습니다. 수익률 분포 자체에는 명시적인 분석 표현이 없습니다. 이것이 바로 문제입니다. 또한 이 경우 실제 분포가 아닌 임의의 프로세스 를 처리해야 합니다. 그리고 임의의 프로세스에는 자체적인 문제가 있습니다. 예를 들어 자기상관 함수가 있습니다. 이 이론을 버리고...
단순히 연속적인 가격 판독이 독립적인 테스트가 아니기 때문에 집합 X의 분포 함수를 기반으로 이동의 분포 함수를 구축하는 것은 의미가 없습니다. 한 가지는 동일한 모집단에서 두 개의 독립적인 시도의 합이고(여기서 분포 컨볼루션 정리가 작동함), 다른 하나는 독립적이지 않은 두 개의 인접한 시도의 합입니다.
Yurixx , 이론적으로, 당신은 그것을 구축하는 데 고문을 당할 것입니다. 나는 당신에게 확실히 말하고 있습니다. 수익률 분포 자체에는 명시적인 분석 표현이 없습니다. 이것이 바로 문제입니다. 또한 이 경우 실제 분포가 아닌 임의의 프로세스 를 처리해야 합니다. 그리고 임의의 프로세스에는 자체적인 문제가 있습니다. 예를 들어 자기상관 함수가 있습니다. 이 이론을 버리고...
...
인인은 유리에게 오래전부터 이런 암시를 해왔지만 그는 듣지 않는다. 오래 전에 나는 경험적으로 그리고 상당히 정확한 의존성을 얻었을 것입니다. :에 대한)
그래서 더 생각하게 되었습니다 :). 유일한 탈출구는 추상적이 아니라 매우 구체적인 작업이 제시된다는 점을 고려하는 것입니다. 증분으로 이동하는 것이 이동 범위가 된다고 가정해 보겠습니다. 무차원으로 만드는 것이 목표입니다. 실험적으로, 해당 측정 단위는 시간 프레임에 대한 상수 M에서 범위의 의존성을 근사화함으로써 간단히 얻을 수 있습니다. 적어도 일부 범위(M1, M2)에서 다른 M에 대해 동일한 경우 - 이 범위에서 사용할 수 있습니다.
또한 분석적으로 무언가를 얻으려고 하는 것도 실수라고 생각합니다. 그러나 여전히 필요한 경우 첫 번째 트릭 - 하나의 랜덤 변수의 일련의 M 값은 Mathemat 이 쓴 것처럼 M 독립 랜덤 변수의 일련의 고유한 값으로 간주됩니다.
추신 즉, grasn의 게시물에서 사진이 수평선과 유사한 것으로 바뀌도록 스코프의 변형을 찾으십시오. 검색 ... 아마도 프랙탈 과학에서?
PPS 그런데 이 무차원 스코프를 활용하는 것은 거의 불가능합니다. 내 페이지의 두 번째 스크린샷의 별도 창에 이와 같은 것이 그려집니다(여기서 실제로 말하지는 않겠습니다.). 내 버전은 명확한 조리법을 제공하지 않습니다.
자 그리고 나서. 알려진 분포 함수로 이미 설명된 계열 X가 있다고 가정해 보겠습니다. X 시리즈에서 기간이 M인 이동 평균인 Y 시리즈에 대한 분포 함수를 작성하는 방법은 무엇입니까?
Yurixx , 이론적으로 당신은 그것을 구축하는 데 고문을 당할 것입니다. 나는 당신에게 확실히 말하고 있습니다. 수익 분포 자체에는 명시적인 분석 표현이 없습니다. 이것이 바로 문제입니다. 또한 이 경우 실제 분포가 아닌 임의의 프로세스 를 처리해야 합니다. 그리고 임의의 프로세스에는 자체 문제가 있습니다. 예를 들어 자기상관 함수가 있습니다. 이 이론을 버리고...
단순히 연속적인 가격 판독이 독립적인 테스트가 아니기 때문에 집합 X의 분포 함수를 기반으로 이동의 분포 함수를 구축하는 것은 의미가 없습니다. 한 가지는 동일한 모집단에서 두 개의 독립적인 시도의 합이고(여기서 분포 컨볼루션 정리가 작동함), 다른 하나는 독립적이지 않은 두 개의 인접한 시도의 합입니다.
수익이 그것과 무슨 관련이 있는지는 모르겠지만, 내가 다루고 있는 것의 실제 분포가 분석적 형태를 갖고 있는지 없는지는 전혀 중요하지 않습니다. 분포 함수는 임의의 프로세스, 마코비안 프로세스, 카오스 프로세스 또는 임금 지불 프로세스에 대해 구성할 수 있습니다(데이터가 있는 경우). :-) 시장의 본질은 매일 바뀌지 않는다고 가정하는데, 이는 내가 다루고 있는 시리즈의 분포가 상대적 으로 안정적인 형태를 가져야 한다는 것을 의미합니다. 나는 이것을 다른 전화 네트워크에서 확인했습니다. 가정이 확인되었습니다. M5부터 분포 모양이 서로를 잘 재현합니다. 원칙적으로, 2-3개의 매개변수를 갖는 분석 함수로 이 형태를 근사하는 것은 어렵지 않아야 합니다.
시장 상태에 대한 다소 부드러운 평가를 얻으려면 이 시리즈 X를 예를 들어 이동 평균 으로 평활화해야 합니다. 그리고 이 문제가 발생합니다. 이동 평균의 분포 함수를 구축하면 범위의 한계를 계산하는 방법을 알게 되므로 이 문제를 해결할 수 있습니다. 당연히 정확하지는 않지만 통계적입니다. "연속 가격 판독"은 시리즈 X와 아무 관련이 없습니다. 이미 그것에 대해 썼습니다. 불행히도 내가 몇 페이지 전에 이것이 일련의 가격이라고 썼을 때 틀렸습니다. 가치의 영역과 변화의 성격에 있어 중요한 차이를 고려하지 않았습니다. 다시 한번 사과드립니다.
이 토론 덕분에 첫 번째로 이동 값의 합은 연속 값의 합이 아니라 시리즈에 있는 모든 값의 합으로 간주될 수 있다는 것을 깨달았습니다. 근거: 범위 제한의 추정치는 현재 값이 아니라 LIMITS의 추정치입니다. 또한 MA 값의 최소값(최대값)은 X 값이 최소값(최대값)을 지날 때 얻어집니다. MA의 거의 모든 요소는 범위 경계 영역에 있습니다. 매우 실제적인 상황입니다. 이는 반품 및 가격에 대해서도 마찬가지입니다.
둘째, 위의 관점에서 볼 때, 결과적으로 Ymax와 Ymin의 값을 얻을 수 있는 적분식은 S( p(x)dx ) = M/N이다. 여기서 S(...) 는 한정적분이고 p(x)는 X 계열의 확률 밀도 함수입니다. Ymin을 결정하기 위해 적분은 0에서 일부 X1까지 취합니다. 결과는 X1에 대한 해석 방정식(적분이 해석 형식으로 취해진 경우)입니다. 그런 다음 이 구간 [0,X1]에 대한 X의 평균값을 계산하여 Ymin을 얻을 수 있습니다.
유사하게, Ymax를 결정하기 위해 적분은 X2에서 무한대까지 취해집니다. X2를 정의함으로써 Ymax를 결정할 수 있습니다.
그리고 이것의 물리적 의미는 투명 그 이상입니다. Ymin - X의 가장 작은 M 값에 대한 MA 값, Ymax - X의 가장 큰 M 값에 대한 MA 값. 이 두 값이 정확하지 않다는 것은 분명합니다. 기존 데이터의 경우 실제 이동 평균 시리즈를 계산할 때 달성되지 않을 가능성이 높다는 의미에서. 그러나 Ymax와 Ymin은 원래 통계적 한계 추정치로 필요했습니다. 나는 아무도 미래에 그들이 결코 달성되지 않을 것이라고 주장하지 않기를 바랍니다. :-)
그리고 M=1 및 M=N 경우에 대한 극한 추정치는 내가 이전에 쓴 것과 일치합니다.
Ymax 및 Ymin에 대한 추정치는 개선될 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 이동 평균의 분포 함수가 필요합니다.
따라서 비판을 들을 준비가 되었습니다.
수학 , 사실은 내가 이론가입니다. 제 특기는 이것입니다. 각각의 단점이 있습니다. 따라서 나에게 어떤 이론적인 작업도 포기하라고 요구하는 것은 비참한 일입니다. 알코올 중독자에게 술을 끊으라고 요구하는 것과 같습니다. :-) 그러나 (내 운명에) 참여 주셔서 감사합니다. :-))
그런데 분포의 컨볼루션에 대해 더 자세히 설명할 수 있습니까?
Yurixx, 누구의 말도 듣지 마십시오(토론자 여러분, 불쾌감을 주지 마십시오).
당신이 적합하다고 생각하는 일을하십시오. pts. 글쎄, 당신이 노력을 약화시킬 수 없다면. 던지기 - 더 나쁜 것은 없습니다. 인간은 스스로 태어나고, 스스로 죽고, 스스로 산다. 그리고 그의 모든 경험은 그의 것입니다. 무슨 일이 일어나는지는 중요하지 않습니다. 즉, 그것은 물론 중요하지만 그 움직임 자체의 가치는 훨씬 더 높습니다. 행운을 빕니다.
컨볼루션: 예를 들어 http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/lec/node39.html#2933 을 참조하십시오. 음, 분포 함수의 회선에 대해 많은 것을 찾을 수 있습니다. 여기서 두 개의 독립된 양의 합계 분포를 계산하는 것이 중요합니다.
고맙습니다. 나는 이런 것이 있어야 한다고 직감적으로 느꼈지만(공식 자체가 아니라 문제의 해결책을 의미함), 무지에서 나는 무엇인지 몰랐습니다. :-)
2SK
고마워, 세르게이. "운동은 전부이고 목표는 아무것도 아니다" - 이것이 아나키스트의 슬로건이다. 그리고 우리는 중간 경로를 고수합니다. 그런 의미에서 당신의 바램을 받아들입니다. 그건 그렇고, 때로는 그만 둘 필요가 있습니다. 또는 정말 필요합니다. 결국, 어떤 사람이 어리석음이나 무지로 인해 터무니없는 교리에 의존하고 마침내 오, 기적이 일어나서 자신의 실수를 깨달았더라도 여전히 그것을 포기해서는 안된다고 주장하지 않습니까?
그리고 그만두는 것보다 더 나쁜 것이 없다면, 나는 내 인생이 끝날 때까지 Forex에서 쉬는 것입니까? :-)))