정확합니다. 속도는 가격에 어떤 일이 일어날 것인지를 나타내는 지표 중 하나이지만, 단 1초만 추세입니다. 가격이 어디서 왔는지도 알아야 하고 속도가 얼마나 변할 것인지는 가격이 앞으로 어떻게 될지에 달려 있기 때문입니다. 미래, 그래서 세 가지 구성 요소는 가격 행동 요소입니다 ..
그러나 가격 행동을 미리 예측하는 또 다른 중요한 요소는 현재 위치 가 고려되는 상대적인 젊은 TF의 추세입니다.
정확합니다. 속도는 가격에 어떤 일이 일어날 것인지를 나타내는 지표 중 하나이지만, 단 1초만 추세입니다. 가격이 어디서 왔는지도 알아야 하고 속도가 얼마나 변할 것인지는 가격이 앞으로 어떻게 될지에 달려 있기 때문입니다. 미래, 그래서 세 가지 구성 요소는 가격 행동 요소입니다 ..
그러나 미리 가격 행동을 예측하는 또 다른 중요한 요소는 현재 위치가 고려되는 상대적인 젊은 TF의 추세입니다.
나는 즉시 모든 사람에게 대답 할 것입니다. 이 자전거는 오랫동안 발명되었으며 Knox라고 불립니다. 그리고 하나 또는 다른 필터를 선택하는 방법을 공적분(Cointegration)이라고 합니다. 이것은 인용문과 훈련된 섹션의 필터 또는 필터 그룹의 하나 또는 다른 웨이브 사이에 반복되는 순간이 있을 때입니다. 내가 이해하는 한, 나는 그것을 사용한다. XE 축에 견적을 작성하고 Y 축에 필터를 작성하면 원의 형태로 닫힌 그림을 얻을 수 있으며 원이 정확할수록 예측이 더 정확하며 이는 다음을 나타냅니다. 변동이 서로 반복됩니다. 미래의 인용문을 모르는 경우 필터를 미래에 투영하여 필터의 동작을 알 수 있습니다. 이것이 디지털 필터링 을 기반으로 예측이 형성되는 방식입니다. 알 수 없는 수익 예측은 이 기준에서 작동하지 않습니다. 그러나 Knox는 어떻게 든 신호가 다시 그려지지 않고 매우 정확하도록 만들었습니다. 사실, 공적분의 선택은 그리 편리하지도 않고 시간도 많이 걸리지 않았습니다. 원의 형태로 도형을 만드는 것은 매우 어렵습니다 :-(하지만 그것을 구축하면 ....... 5-6 트랜잭션을 확인하는 것이 상당히 가능합니다 .....
nikelodeon : 나는 즉시 모든 사람에게 대답 할 것입니다. 이 자전거는 오랫동안 발명되었으며 Knox라고 불립니다. 그리고 하나 또는 다른 필터를 선택하는 방법을 공적분(Cointegration)이라고 합니다. 이것은 인용문과 훈련된 섹션의 필터 또는 필터 그룹의 하나 또는 다른 웨이브 사이에 반복되는 순간이 있을 때입니다. 내가 이해하는 한 나는 그것을 사용한다. XE 축에 견적을 작성하고 Y 축에 필터를 작성하면 원의 형태로 닫힌 그림을 얻을 수 있으며 원이 정확할수록 예측이 더 정확하며 이는 다음을 나타냅니다. 변동이 서로 반복됩니다. 미래의 인용문을 모르는 경우 필터를 미래에 투영하여 필터의 동작을 알 수 있습니다. 이것이 디지털 필터링을 기반으로 예측이 형성되는 방식입니다. 알 수 없는 수익 예측은 이 기준에서 작동하지 않습니다. 그러나 Knox는 어떻게 든 신호가 다시 그려지지 않고 매우 정확하도록 만들었습니다. 사실, 공적분의 선택은 그리 편리하지도 않고 시간도 많이 걸리지 않았습니다. 원의 형태로 도형을 만드는 것은 매우 어렵습니다 :-(하지만 그것을 구축하면 ....... 5-6 트랜잭션을 확인하는 것이 상당히 가능합니다 .....
공적분을 잘 알고 있습니다.
여기서 우리는 다른 것에 대해 이야기하고 있습니다. "이러한 필터를 적용해 봅시다", "하지만 이것을 해보자 .... 그러나 그들이 원하는 것과 궁극적으로 얻을 수 있는 것 - 아무도 상상할 수 없습니다. 그런 주제는 목표가 없는 주제라고 생각합니다.
그래서 - 뿌리로 돌아가서: 가격 가치의 가장 좋은 예측은 현재 가치입니까?
약간 수정할 수 있습니다 : 추세 및 상태의 현재 값 .. 어디서, 어디서, 얼마나 ..
정확합니다. 속도는 가격에 어떤 일이 일어날 것인지를 나타내는 지표 중 하나이지만, 단 1초만 추세입니다. 가격이 어디서 왔는지도 알아야 하고 속도가 얼마나 변할 것인지는 가격이 앞으로 어떻게 될지에 달려 있기 때문입니다. 미래, 그래서 세 가지 구성 요소는 가격 행동 요소입니다 ..
그러나 가격 행동을 미리 예측하는 또 다른 중요한 요소는 현재 위치 가 고려되는 상대적인 젊은 TF의 추세입니다.
정확합니다. 속도는 가격에 어떤 일이 일어날 것인지를 나타내는 지표 중 하나이지만, 단 1초만 추세입니다. 가격이 어디서 왔는지도 알아야 하고 속도가 얼마나 변할 것인지는 가격이 앞으로 어떻게 될지에 달려 있기 때문입니다. 미래, 그래서 세 가지 구성 요소는 가격 행동 요소입니다 ..
그러나 미리 가격 행동을 예측하는 또 다른 중요한 요소는 현재 위치가 고려되는 상대적인 젊은 TF의 추세입니다.
그래서 - 뿌리로 돌아가서: 가격 가치의 가장 좋은 예측은 현재 가치입니까?
현재 값, 운동량, 조건부 평균에 대한 상대적 위치, 조건부 값 범위의 범위
나는 즉시 모든 사람에게 대답 할 것입니다. 이 자전거는 오랫동안 발명되었으며 Knox라고 불립니다. 그리고 하나 또는 다른 필터를 선택하는 방법을 공적분(Cointegration)이라고 합니다. 이것은 인용문과 훈련된 섹션의 필터 또는 필터 그룹의 하나 또는 다른 웨이브 사이에 반복되는 순간이 있을 때입니다. 내가 이해하는 한 나는 그것을 사용한다. XE 축에 견적을 작성하고 Y 축에 필터를 작성하면 원의 형태로 닫힌 그림을 얻을 수 있으며 원이 정확할수록 예측이 더 정확하며 이는 다음을 나타냅니다. 변동이 서로 반복됩니다. 미래의 인용문을 모르는 경우 필터를 미래에 투영하여 필터의 동작을 알 수 있습니다. 이것이 디지털 필터링을 기반으로 예측이 형성되는 방식입니다. 알 수 없는 수익 예측은 이 기준에서 작동하지 않습니다. 그러나 Knox는 어떻게 든 신호가 다시 그려지지 않고 매우 정확하도록 만들었습니다. 사실, 공적분의 선택은 그리 편리하지도 않고 시간도 많이 걸리지 않았습니다. 원의 형태로 도형을 만드는 것은 매우 어렵습니다 :-(하지만 그것을 구축하면 ....... 5-6 트랜잭션을 확인하는 것이 상당히 가능합니다 .....
공적분을 잘 알고 있습니다.
여기서 우리는 다른 것에 대해 이야기하고 있습니다. "이러한 필터를 적용해 봅시다", "하지만 이것을 해보자 .... 그러나 그들이 원하는 것과 궁극적으로 얻을 수 있는 것 - 아무도 상상할 수 없습니다. 그런 주제는 목표가 없는 주제라고 생각합니다.