alsu : 그는 원칙과 방법론의 영향을 염두에 두었고 결과의 실제 달성 가능성의 관점에서 생각하지 않았습니다. 알고리즘은 확률을 추정할 수 있는 경우 작동하며, 어떻게 작동하는지(수익성 있는 거래를 허용하는지 여부)는 연구의 주제이므로 이 질문에 미리 답하지 않겠습니다.
원래 문제를 다시 떠올리면 조건이 다릅니다. 그리고 그 확률을 추정할 수 있는데, 이렇게 하면 50% 미만이 됩니다.
기억한다면 원래 문제의 확률은 m에 크게 의존합니다. 따라서 합리적인 m으로 수정 된 문제에서 탐내는 71 %를 얻을 수 있다는 확실한 희망이 있습니다.
글쎄요, 당신은 생각해야 하고, 가장 중요한 것은 경험적 데이터에 의존해야 합니다. 결국 문제가 무엇인지 이해하게 됩니다. 데이터의 선험적 독립성(계열의 정상성도 있음)과 솔루션을 복잡하게 만들기 위한 몇 가지 제한의 가정 덕분에 공주 문제가 분석적으로 해결됩니다. 그리고 forex 시리즈는 이런 종류의 확률 밀도 함수를 가진 영역에 속하는 금융 시리즈 계열의 특별한 아종입니다 ... 한편으로는 인정할 수 없지만 다른 한편으로는 인정할 수 없습니다 그러나 동의합니다(S Strugatsky) ... 분석적으로 해결되지 않았으며 초기 측정에 따르면 가격이 가장 순수한 형태로 원하는 수준으로 돌아오기를 기다리는 것이 합리적이지 않습니다. 결과적으로 많은 경우(예, 50% 이상이 있음) 가격이 수익성 있는 수준에 도달하지만 다른 경우에는 MO가 동일할 정도로 저장소를 잃을 것입니다. , lo 그리고 보라, 스프레드를 뺀다. 나는 최대 10시간의 대기 시간으로 이 수치를 Excel에서 몇 시간 동안 시뮬레이션했습니다. 정확히 스프레드를 뺀 값입니다. (점.)
솔직히 말해서 당신이 공주를 위해 어떤 왕자님을 찾고 있는지 명확하지 않다는 것이 놀랍습니다. 그리고 왜 당신은 공주에게 샘플을 찾아 똥 더미의 3분의 1을 뒤집도록 갈퀴를 주려고 합니까? 시장은 그렇지 않습니다. 왕자는 언제가 아니라 매우 특정한 조건에서 나타납니다. 당신은 이러한 조건을 볼 수 있습니다 - 손에 온 첫 번째 왕자를 잡으십시오 - 당신은 운이 좋을 것입니다. ;)
그는 원칙과 방법론의 영향을 염두에 두었고 결과의 실제 달성 가능성의 관점에서 생각하지 않았습니다. 알고리즘은 확률을 추정할 수 있는 경우 작동하며, 어떻게 작동하는지(수익성 있는 거래를 허용하는지 여부)는 연구의 주제이므로 이 질문에 미리 답하지 않겠습니다.
원래 문제를 다시 떠올리면 조건이 다릅니다. 그리고 그 확률을 추정할 수 있는데, 이렇게 하면 50% 미만이 됩니다.
물론 작업은 수정되지만 솔루션의 원리는 비슷할 것입니다.
기억한다면 원래 문제의 확률은 m에 크게 의존합니다. 따라서 합리적인 m으로 수정 된 문제에서 탐내는 71 %를 얻을 수 있다는 확실한 희망이 있습니다.
물론 작업은 수정되지만 솔루션의 원리는 비슷할 것입니다.
기억한다면 원래 문제의 확률은 m에 크게 의존합니다. 따라서 합리적인 m으로 수정 된 문제에서 탐내는 71 %를 얻을 수 있다는 확실한 희망이 있습니다.
"파멸 문제", 아크사인 법칙 및 "뚱뚱한 꼬리"의 가능한 원인에서 역설을 회상하면 수익성이 발생할 수 있습니다.
hrenFX 가 보류 주문을 사용하고 그러한 전략의 수학적 모델에 관심을 갖게 된 것은 헛된 것이 아닙니다( 19페이지 참조 ) ...
;)
"파멸 문제", 아크사인 법칙 및 "뚱뚱한 꼬리"의 가능한 원인에서 역설을 회상하면 수익성이 발생할 수 있습니다.
물론 작업은 수정되지만 솔루션의 원리는 비슷할 것입니다.
기억한다면 원래 문제의 확률은 m에 크게 의존합니다. 따라서 합리적인 m으로 수정 된 문제에서 탐내는 71 %를 얻을 수 있다는 확실한 희망이 있습니다.
이런 좋은 기능 ...
Это простейшее дифференциальное уравнение, имеющее точку, в которой вид решения меняется с колеблющегося на экспоненциальный.
:)
B. Berezovsky는 여전히 머리입니다 ...
;)
조화로운 테마...
;)