글을 읽었는데 댓글이 안달려서 권한이 부족해서요. 그래서 여기에 글을 올립니다. 기사의 다음 단어에만 해당됩니다.
이러한 함수와 그 파생물의 상관 관계는 0과 같습니다.
R(cos(x), sin(x)) = 0 (7)
R(cos(x), -sin(x)) = 0
따라서 지표의 1차 도함수를 사용하는 것은 일반적으로 추가적인 독립 지표로 고려하기에 좋은 후보입니다.
견적 끝.
참고: 사인과 코사인은 조건 Sin^2+Cos^2=1에 의해 관련되며 단순히 서로 계산되며 크게 종속됩니다. 베이즈 정리의 조건은 사건의 정확히 독립성을 요구하며, 비상관성만으로는 충분하지 않습니다.
솔직히 말해서, 질문의 장점에 대해 통계적 추론 이론을 포함해야 하는 이유를 이해하지 못합니다. 지표나 그 신호의 판독값이 이벤트인지 아닌지, 랜덤 변수의 실현을 처리하는지 또는 랜덤 프로세스를 처리하는지 등을 생각하려면 어쨌든 인용 이력에서 결과를 확인해야 합니다. 수식을 사용하지 않고 검증 자체가 근거가 됩니다. 지표가 얼마나 의존적인지에 따라 어떤 차이가 있습니까? 예를 들어, 세 번째 이동 평균의 동작으로 두 이동 평균 의 교차점에서 오는 신호를 장기간 확인하라는 권장 사항이 종종 있습니다. 기사에서 개발한 다양한 지표를 확인하는 환경은 이것이 효과가 있는지, 어떤 효과가 있는지에 대한 질문에 직접적인 답을 줄 수 있습니다.
이것은 기사에서 가져온 것입니다. 지표 신호의 독립성에 관한 것이었습니다(서로로부터). 실제로 이 예는 비상관성(우리가 계산할 수 있음)에 기반한 순전히 이론적인 것이었습니다. 검증이 필요하지만 파생 지표 신호 의 비상관성에 대한 가정이 동일한 원칙에 따라 구축된 지표 신호의 비상관성보다 훨씬 가능성이 높다고 가정합니다. 따라서 종속성과 일정한 일치를 정확하게 관찰합니다.
글을 읽었는데 댓글이 안달려서 권한이 부족해서요. 그래서 여기에 글을 올립니다. 기사의 다음 단어에만 해당됩니다.
이러한 함수와 그 파생물의 상관 관계는 0과 같습니다.
R(cos(x), sin(x)) = 0 (7)
R(cos(x), -sin(x)) = 0
따라서 지표의 1차 도함수를 사용하는 것은 일반적으로 추가적인 독립 지표로 고려하기에 좋은 후보입니다.
견적 끝.
참고: 사인과 코사인은 조건 Sin^2+Cos^2=1에 의해 관련되며 단순히 서로 계산되며 크게 종속됩니다. 베이즈 정리의 조건은 사건의 정확히 독립성을 요구하며, 비상관성만으로는 충분하지 않습니다.
솔직히 말해서, 질문의 장점에 대해 통계적 추론 이론을 포함해야 하는 이유를 이해하지 못합니다. 지표나 그 신호의 판독값이 이벤트인지 아닌지, 랜덤 변수의 실현을 처리하는지 또는 랜덤 프로세스를 처리하는지 등을 생각하려면 어쨌든 인용 이력에서 결과를 확인해야 합니다. 수식을 사용하지 않고 검증 자체가 근거가 됩니다. 지표가 얼마나 의존적인지에 따라 어떤 차이가 있습니까? 예를 들어, 세 번째 이동 평균의 동작으로 두 이동 평균 의 교차점에서 오는 신호를 장기간 확인하라는 권장 사항이 종종 있습니다. 기사에서 개발한 다양한 지표를 확인하는 환경은 이것이 효과가 있는지, 어떤 효과가 있는지에 대한 질문에 직접적인 답을 줄 수 있습니다.
따라서 지표의 1차 도함수를 사용하는 것은 일반적으로 추가적인 독립 지표로 고려하기에 좋은 후보입니다.
무엇과 무관합니까?