비스톤 : 이제 다음 분기에서 "Elliotts"라고 부르고 확실히 입에서 거품으로 우리가 고전적인 5파동을 가지고 있다는 것을 증명할 것이며 진화하는 XYZ 복합 보정이 뒤따를 것입니다.
그럼 뭐야?
그러나 이것은 아주 좋은 질문입니다. 엘리엇 파동 법칙에 대한 아이디어가 있다면 엘리엇이 시장 심리학(즉, 확신, 의심, 투자자에 대한 두려움의 단계)을 기반으로 한다는 것을 알아야 합니다. 그러나 여기에 흥미로운 질문이 있습니다. 모든 미묘함을 지닌 인간 심리학은 무작위 숫자의 어리석은 정규 분포에서 어디에서 왔습니까? :)
당신이 생성 한 행에서 돈을 버는 것이 이론적으로 불가능하다는 사실에 개가 묻혀있는 것 같습니다.
그리고 생성된 행이 아니라 생성된 행을 통합하여 얻은 "가격 행"을 봅니다. 돈을 벌 수 있을까? 맞는 것 같아요 :)
가격 범위에 대해 이야기하고 있습니다. Wiener 프로세스를 통한 BGS의 정의가 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 그리고 시장 모델이 Wiener 프로세스의 필수 요소인 "만약"이라면, 특히 게임이 스프레드로 진행되는 경우 장기적으로 돈을 벌 수 없다는 것이 이미 보여졌습니다.
좋아, bstone , 이제 당신은 나를 이해하지 못합니다. 실제 분포가 무엇인지 대략 Peters(프랙탈 브라운)의 작업으로 알고 있으며 이러한 분포로 값을 생성할 수 있는데 어렵지 않습니다. 그러나 이것은 말하자면 일반적인 그림일 뿐이며 완전한 그림입니다. 그리고 Peters는 시리즈의 어느 부분에 대해서도 동일한 그림이 반복된다는 보장을 하지 않습니다(그리고 이것은 시리즈가 고정 되기 위한 필요 조건입니다). 따라서 이것은 해결책이 아닙니다.
그리고 나는 원래 일련의 인용문을 가역적으로 변형하여 어느 정도 확신을 갖고 고정된 과정을 제공해야 합니다.
나는 오랫동안 "알고있는"사람들이 이러한 설명을보기를 바랍니다 ... 그리고 다시 한 번 반복합니다. 나는 내 합성에서 이익을 얻지 않을 것입니다. 테스트 목적으로만 필요합니다.
가격 범위에 대해 이야기하고 있습니다. Wiener 프로세스를 통한 BGS의 정의가 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 그리고 시장 모델이 Wiener 프로세스의 필수 요소인 "만약"이라면 특히 게임이 스프레드로 진행되는 경우 장기적으로 돈을 벌 수 없다는 것이 이미 입증되었습니다.
아 이런 점에서. 예, 나는 논쟁하지 않습니다. 그런 증거가 있습니다. 그러나 다른 쪽에서도 접근할 수 있습니다.
생성된 차트에서 로컬 최저점과 최고점을 오랫동안 추측할 수 있는 0이 아닌 확률이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 확률은 임의로 작을 수 있지만 그럼에도 불구하고 확률 이론은 이것이 그러한 확률을 가진 사건이 오늘이나 내일 일어나지 않을 것이라는 의미가 아니라는 것을 분명히 알려줍니다. 일반적으로, 운이 좋고 오늘부터 이 차트의 저점과 고점을 추측할 수 있을 만큼 충분히 오래(필수 장기 관점 내에서) 장기적으로 수익을 올릴 수 있습니다.
우리는 모순을 얻습니다. 물론 장기적 관점에서 무한한 기간으로 이해한다면 그리 중요하지 않을 것이다.
시각적으로 생성된 시리즈가 매우 유사하고 Eliotists가 여기에서 원하는 것을 찾을 것이라는 귀하의 증거와 대조적으로 이것을 인용했습니다. 더 관련성이 높은 문제입니다. 원칙적으로 여러 가지 방법으로 가격 시리즈를 생성하는 것이 가능합니다. 실제 가격 시리즈에 적합하다는 것을 수학적으로 어떻게 엄밀하게 증명할 수 있습니까? 도와주실 수 있나요? 이것에 전념하는 방법을 알고 있습니까?
좋아, bstone , 이제 당신은 나를 이해하지 못합니다. 실제 분포가 무엇인지 대략 Peters(프랙탈 브라운)의 작업으로 알고 있으며 이러한 분포로 값을 생성할 수 있는데 어렵지 않습니다. 그러나 이것은 말하자면 일반적인 그림일 뿐이며 완전한 그림입니다. 그리고 Peters는 시리즈의 어느 부분에 대해서도 동일한 그림이 반복된다는 보장을 하지 않습니다(그리고 이것은 시리즈가 고정 되기 위한 필요 조건입니다). 따라서 이것은 해결책이 아닙니다.
맞습니다. Peters가 얻은 대략적인 분포를 알고 있습니다. 그리고 연구 영역에서 실제 분포의 히스토그램을 가져와 작성합니다. 이 실제 분포에서 필요한 정확도에 맞는 샘플이 얼마나 필요한지 생성합니다. 그리고 그것들을 사용하여 원래 섹션의 특성에 대해 조사된 차량의 대체 동작을 테스트합니다. 이것은 근사 이론적 분포를 사용하는 것보다 더 효율적인 모델링의 효율적인 방법입니다.
물론, 이 접근 방식을 무시하고 비정상 계열에서 고정 계열로 이동하는 방법을 찾을 수 있습니다. 나는 이것을 가시적인 미래의 실현 불가능한 꿈으로 이해했습니다. :) 비행기와 기타 기술 장치의 존재는 순수 수학이 아니라 엔지니어링 접근 방식에 기인한다는 것을 때때로 기억하십시오.
bstone : 아 이런 점에서. 예, 나는 논쟁하지 않습니다. 그런 증거가 있습니다. 하지만 반대편에서도 접근할 수 있습니다.
생성된 차트에서 로컬 최저점과 최고점을 오랫동안 추측할 수 있는 0이 아닌 확률이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 확률은 임의로 작을 수 있지만 그럼에도 불구하고 확률 이론은 이것이 그러한 확률을 가진 사건이 오늘이나 내일 일어나지 않을 것이라는 의미가 아니라는 것을 분명히 알려줍니다. 일반적으로, 운이 좋고 오늘부터 이 차트의 저점과 고점을 추측할 수 있을 만큼 충분히 오래(필수 장기 관점 내에서) 장기적으로 수익을 올릴 수 있습니다.
우리는 모순을 얻습니다. 물론 장기적 관점에서 무한한 기간으로 이해한다면 그리 중요하지 않을 것이다.
bstone , 이것은 진지한 논쟁이 아니라 단지 궤변입니다. Wiener 과정에서 장기적으로 수익을 내지 못할 것이라는 입증된 정리가 있습니다. 점.
시각적으로 생성된 시리즈가 매우 유사하고 Eliotists가 여기에서 원하는 것을 찾을 것이라는 귀하의 증거와 대조적으로 이것을 인용했습니다. 더 관련성이 높은 문제입니다. 원칙적으로 여러 가지 방법으로 가격 시리즈를 생성하는 것이 가능합니다. 실제 가격 시리즈에 적합하다는 것을 수학적으로 어떻게 엄밀하게 증명할 수 있습니까? 도와주실 수 있나요? 이것에 전념하는 방법을 알고 있습니까?
아니요, 이것은 호기심 많은 사람들을 혼란스럽게 만든 어려운 질문입니다. 그런 방법은 아직 모릅니다. 그래서 저는 질문 없이 제가 할 수 있는 모든 방법으로 도움을 드리겠습니다.
이제 다음 분기에서 "Elliotts"라고 부르고 확실히 입에서 거품으로 우리가 고전적인 5파동을 가지고 있다는 것을 증명할 것이며 진화하는 XYZ 복합 보정이 뒤따를 것입니다.
글쎄, 나는이 패턴이 과격한 것 같습니다. 그리고 어디에서나 Elliot 파도 를 찾는 또 다른 유행이 있었습니다(축구 팀 일정, 밀물과 썰물 등).
그리고 Elliot은 일련의 난수를 통합한 결과에서 패턴을 보려고 했던 것 같습니다. :)
비스톤
당신이 생성 한 행에서 돈을 버는 것이 이론적으로 불가능하다는 사실에 개가 묻혀있는 것 같습니다.
가격 범위에 대해 이야기하고 있습니다. Wiener 프로세스를 통한 BGS의 정의가 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 그리고 시장 모델이 Wiener 프로세스의 필수 요소인 "만약"이라면, 특히 게임이 스프레드로 진행되는 경우 장기적으로 돈을 벌 수 없다는 것이 이미 보여졌습니다.
좋아, bstone , 이제 당신은 나를 이해하지 못합니다. 실제 분포가 무엇인지 대략 Peters(프랙탈 브라운)의 작업으로 알고 있으며 이러한 분포로 값을 생성할 수 있는데 어렵지 않습니다. 그러나 이것은 말하자면 일반적인 그림일 뿐이며 완전한 그림입니다. 그리고 Peters는 시리즈의 어느 부분에 대해서도 동일한 그림이 반복된다는 보장을 하지 않습니다(그리고 이것은 시리즈가 고정 되기 위한 필요 조건입니다). 따라서 이것은 해결책이 아닙니다.
그리고 나는 원래 일련의 인용문을 가역적으로 변형하여 어느 정도 확신을 갖고 고정된 과정을 제공해야 합니다.
나는 오랫동안 "알고있는"사람들이 이러한 설명을보기를 바랍니다 ... 그리고 다시 한 번 반복합니다. 나는 내 합성에서 이익을 얻지 않을 것입니다. 테스트 목적으로만 필요합니다.
가격 범위에 대해 이야기하고 있습니다. Wiener 프로세스를 통한 BGS의 정의가 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 그리고 시장 모델이 Wiener 프로세스의 필수 요소인 "만약"이라면 특히 게임이 스프레드로 진행되는 경우 장기적으로 돈을 벌 수 없다는 것이 이미 입증되었습니다.
아 이런 점에서. 예, 나는 논쟁하지 않습니다. 그런 증거가 있습니다. 그러나 다른 쪽에서도 접근할 수 있습니다.
생성된 차트에서 로컬 최저점과 최고점을 오랫동안 추측할 수 있는 0이 아닌 확률이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 확률은 임의로 작을 수 있지만 그럼에도 불구하고 확률 이론은 이것이 그러한 확률을 가진 사건이 오늘이나 내일 일어나지 않을 것이라는 의미가 아니라는 것을 분명히 알려줍니다. 일반적으로, 운이 좋고 오늘부터 이 차트의 저점과 고점을 추측할 수 있을 만큼 충분히 오래(필수 장기 관점 내에서) 장기적으로 수익을 올릴 수 있습니다.
우리는 모순을 얻습니다. 물론 장기적 관점에서 무한한 기간으로 이해한다면 그리 중요하지 않을 것이다.
비스톤
시각적으로 생성된 시리즈가 매우 유사하고 Eliotists가 여기에서 원하는 것을 찾을 것이라는 귀하의 증거와 대조적으로 이것을 인용했습니다. 더 관련성이 높은 문제입니다. 원칙적으로 여러 가지 방법으로 가격 시리즈를 생성하는 것이 가능합니다. 실제 가격 시리즈에 적합하다는 것을 수학적으로 어떻게 엄밀하게 증명할 수 있습니까? 도와주실 수 있나요? 이것에 전념하는 방법을 알고 있습니까?
좋아, bstone , 이제 당신은 나를 이해하지 못합니다. 실제 분포가 무엇인지 대략 Peters(프랙탈 브라운)의 작업으로 알고 있으며 이러한 분포로 값을 생성할 수 있는데 어렵지 않습니다. 그러나 이것은 말하자면 일반적인 그림일 뿐이며 완전한 그림입니다. 그리고 Peters는 시리즈의 어느 부분에 대해서도 동일한 그림이 반복된다는 보장을 하지 않습니다(그리고 이것은 시리즈가 고정 되기 위한 필요 조건입니다). 따라서 이것은 해결책이 아닙니다.
맞습니다. Peters가 얻은 대략적인 분포를 알고 있습니다. 그리고 연구 영역에서 실제 분포의 히스토그램을 가져와 작성합니다. 이 실제 분포에서 필요한 정확도에 맞는 샘플이 얼마나 필요한지 생성합니다. 그리고 그것들을 사용하여 원래 섹션의 특성에 대해 조사된 차량의 대체 동작을 테스트합니다. 이것은 근사 이론적 분포를 사용하는 것보다 더 효율적인 모델링의 효율적인 방법입니다.
물론, 이 접근 방식을 무시하고 비정상 계열에서 고정 계열로 이동하는 방법을 찾을 수 있습니다. 나는 이것을 가시적인 미래의 실현 불가능한 꿈으로 이해했습니다. :) 비행기와 기타 기술 장치의 존재는 순수 수학이 아니라 엔지니어링 접근 방식에 기인한다는 것을 때때로 기억하십시오.
아 이런 점에서. 예, 나는 논쟁하지 않습니다. 그런 증거가 있습니다. 하지만 반대편에서도 접근할 수 있습니다.
생성된 차트에서 로컬 최저점과 최고점을 오랫동안 추측할 수 있는 0이 아닌 확률이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 확률은 임의로 작을 수 있지만 그럼에도 불구하고 확률 이론은 이것이 그러한 확률을 가진 사건이 오늘이나 내일 일어나지 않을 것이라는 의미가 아니라는 것을 분명히 알려줍니다. 일반적으로, 운이 좋고 오늘부터 이 차트의 저점과 고점을 추측할 수 있을 만큼 충분히 오래(필수 장기 관점 내에서) 장기적으로 수익을 올릴 수 있습니다.
우리는 모순을 얻습니다. 물론 장기적 관점에서 무한한 기간으로 이해한다면 그리 중요하지 않을 것이다.
비스톤
시각적으로 생성된 시리즈가 매우 유사하고 Eliotists가 여기에서 원하는 것을 찾을 것이라는 귀하의 증거와 대조적으로 이것을 인용했습니다. 더 관련성이 높은 문제입니다. 원칙적으로 여러 가지 방법으로 가격 시리즈를 생성하는 것이 가능합니다. 실제 가격 시리즈에 적합하다는 것을 수학적으로 어떻게 엄밀하게 증명할 수 있습니까? 도와주실 수 있나요? 이것에 전념하는 방법을 알고 있습니까?
bstone , 이것은 진지한 논쟁이 아니라 단지 궤변입니다. Wiener 과정에서 장기적으로 수익을 내지 못할 것이라는 입증된 정리가 있습니다. 점.
실질 가격 시리즈의 과정이 장기적으로 돈을 벌 수 있다는 확실한 증거를 최소한 한 번만 주세요. 그렇게 할 수 있을 때까지 내가 제안한 접근 방식에 반대하는 주장은 매우 의심스럽습니다. 동의한다?