디지털 저역 통과 필터를 사용하여 거래 시스템 구축 - 페이지 24

 
Mathemat : 간단히 말해서 ...
나는 당신에게 이메일로 썼지만 당신은 아마 거의 거기에 가지 않을 것입니다 ...
 
예, 내 안에 들어갈 수 없습니다. 아내는 mru를 다시 설치했습니다 ... 오후에 이야기합시다. 알았어, Konstantin ?
 
Mathemat :
예, 내 안에 들어갈 수 없습니다. 아내는 mru를 다시 설치했습니다 ... 오후에 이야기합시다. 알았어, Konstantin ?

물론 더 편리하고 중요하지 않으며 링크만 있으면 됩니다. 흥미롭게 보였지만 갑자기 당신이 이미 그것을 읽고 아이디어를 버리게 되었습니다.
어쨌든, 어떻게 생각하는지 말해주세요... 그리고 내일 만나요, 행운을 빕니다.
 
Mathemat :
공정의 정상성과 관련이 없는 합성 물질 생성 문제를 해결하기 위한 일부 해결 방법이 계획된 것으로 보입니다. 그러나 그것은 여전히 전염병에 불과합니다. 그것에 대해 생각했어야 했다.

여기 누군가가 Bendat을 배치했습니다. 12장은 고정되지 않은 시리즈에 관한 것입니다. 사실, 저자는 로켓 발사 중에 발생하는 비정상 영역에 대해 더 많이 썼지만 여전히 ...

 
요컨대, Bulashev에 따르면 모든 것이 뚱뚱한 꼬리가 적어도 수익률 또는 로그와 관련하여 정상성/비정상성이라는 사실 자체를 결정할 수 있는 근본적인 가능성을 완전히 금지하는 것처럼 보입니다. 물론, Forex 차는 꿀 통이 아닙니다.

예, Bulashev의 추론은 손가락에 대한 양자 역학에 대한 설명처럼 보입니다. 나는 반전 방법에 대한 링크를 주었다. 필요한 정확도 내에서 신뢰할 수 있는 결론을 도출할 수 있습니다.
 
bstone :
요컨대, Bulashev에 따르면 모든 것이 뚱뚱한 꼬리가 적어도 수익률 또는 로그와 관련하여 정상성/비정상성이라는 사실 자체를 결정할 수 있는 근본적인 가능성을 완전히 금지하는 것처럼 보입니다. 물론, Forex 차는 꿀 통이 아닙니다.

예, Bulashev의 추론은 손가락에 대한 양자 역학에 대한 설명처럼 보입니다. 나는 반전 방법에 대한 링크를 주었다. 필요한 정확도 내에서 신뢰할 수 있는 결론을 도출할 수 있습니다.


나는 Bulashev가 " Statistics for Traders "라는 책을 썼다는 것을 상기시킵니다. :) 이것은 인형에 대한 양자 역학과 동일합니다. :)

그리고 반전의 방법은 다른 것보다 더 적합하지 않습니다.

 
NorthernWind :

나는 Bulashev가 "Statistics for Traders"라는 책을 썼다는 것을 상기시킵니다. :) 이것은 인형에 대한 양자 역학과 동일합니다. :)

그리고 반전의 방법은 다른 것보다 더 적합하지 않습니다.


나는 Bulashev가 저명한 책의 저자라는 것을 알고 있지만 이것이 역전 방법의 가능성을 어떻게 손상시키는지는 알지 못합니다. 작동하지 않는 이유를 설명하십시오.
 
NorthernWind :
비스톤 :
북풍 :

나는 Bulashev가 "Statistics for Traders"라는 책을 썼다는 것을 상기시킵니다. :) 이것은 인형에 대한 양자 역학과 동일합니다. :)

그리고 반전의 방법은 다른 것보다 더 적합하지 않습니다.


나는 Bulashev가 저명한 책의 저자라는 것을 알고 있지만 이것이 역전 방법의 가능성을 어떻게 손상시키는지는 알지 못합니다. 작동하지 않는 이유를 설명하십시오.


여기에 미묘함이 있습니다. 개인적으로 서로 섞이지 않는 완전히 다른 두 순간입니다.

첫째, 이 책의 저자는 상인이 정확한 과학에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 완벽하게 이해하고 상인을 위해 가장 접근하기 쉬운 형식으로 자료를 제시합니다.

둘째, "역전의 방법은 다른 방법보다 더 적합하지 않습니다. 그것은 "그것이 적합하지 않다", "그냥" 더 나은 것이 없다고 말하지 않았다.

 
글쎄요, 고정성 문제에 대해 여기에서 제기된 모든 것 중에서 반전 방법이 우리 문제에 적용될 수 있는 유일한 방법입니다(제 생각에는). 다른 방법에 대한 아이디어가 있다면 긴급하게 대중과 공유해야 합니다. :)
 
일반적으로 역전 기준(내가 아는 것)과 계열 기준은 데이터 간의 가능한 관계에 대한 아이디어를 제공하며 정상성/비정상성을 직접적으로 나타내지 않습니다.