나는이 지표의 물리적 해석을 조금 이해하지 못합니다. 그러나 프랙탈 분석의 관점에서 보면 모든 것이 매우 합리적입니다. FreeLance 가 언급한 특성인 자기 유사성은 사실 프랙탈 분석의 연구 대상입니다.
나일강의 값이 0.7이라는 것은 미래가 현재와 매우 유사할 것임을 의미합니다(실제로 전체 프로세스 기간 동안). 실제로 미래의 유출수 형태는 이미 가치 있는 정보인 과거와 매우 유사하다.
시장은 거의 0.5와 같거나 약간 높은 값을 가진 매우 약한 자기 유사 프로세스입니다. 예를 들어, 어떤 영역을 가져 가라. 역사에서 이것을 정확히 찾을 수는 없으며 유사한 문제가 있습니다. 이는 상관관계로 쉽게 확인할 수 있습니다. 10년에 말 그대로 10~15개 정도의 상관관계가 0.8~0.9인 플롯을 찾는 경우는 드뭅니다(). 정확히 이것(및 기타 이유) 때문에 - 파동 분석이 작동하지 않습니다 - 특히 긴 섹션에서 유사성이 없습니다.
smo-similarity에서 시작한다면 전략은 완전히 다른 방식으로 구축되어야 합니다. 내 생각에 대해 생각해 볼게
무슨 뜻인가요
그리고 명확성에 대한 선은 어디에 있습니까?
예, 귀하의 게시물에서 강조 표시하는 것을 잊었습니다.
따라서 0.99 값은 프로세스가 현재 방향으로 계속 이동하는 경향이 있음을 분명히 나타냅니다. 또 다른 것은 우리가 가진 Hurst가 지역적인 경우입니다. 그러면 그 자신은 언제든지 바뀔 수 있습니다. 그에 따라 예측이 변경됩니다.
그래서 나는 물었습니다.이 고유성을 결정하는 방법은 무엇입니까? 확실히와 그렇지 않은 것의 경계는 어디입니까?
명확성에 대해. 1.0 또는 0.0의 Hurst 값에 의해서만 제공될 수 있습니다. 반대 상태는 완전한 불확실성(즉, 모든 결과의 동일한 확률)입니다. 이것은 아시다시피 0.5입니다. 그리고 그들 사이에는 하나 또는 다른 결과의 확률적 척도 일뿐입니다. 따라서 제한이 없습니다. 모호성 자체가 경계 - 제한 상태입니다. 0.5와 동일한 가장자리.
그리고 물리적 해석은 한계 상태에 대한 이해에서 비롯됩니다. 0.7의 값은 미래 가 가장 유사할 가능성이 있음을 나타내고 0.8(유사할 것), 0.9 - 매우 유사할 것임을 나타냅니다. 다소 이렇습니다.
Neil에 관한 Hurst의 결과에 관해서는, 이 스레드에 제시된 사실에 비추어 볼 때 그가 매우 적은 양의 데이터를 가지고 있다는 것을 이해해야 합니다. 따라서 그는 가위에있었습니다 - 작은 간격 또는 작은 통계. 이러한 조건에서 SB에 대한 지표는 0.55 - 0.60 영역에 있으며 0.7에서 그리 멀지 않습니다. 따라서 나는 그의 결과를 나일강 범람이 어느 정도 지속성이 있지만 너무 크지는 않다는 사실로 평가하고 싶습니다. 저것들. 그것은 확실히 BF는 아니지만 긴 추세를 확신할 수 있을 정도로 강한 BF는 아닙니다.
나는 아스완에 대해 이야기하지 않을 것이다. 그는 Hurst의 법칙, mi evo ne lubim에 대한 살아있는 논박입니다.
명확성에 대해. 1.0 또는 0.0의 Hurst 값만 제공할 수 있습니다. 반대 상태는 완전한 불확실성(즉, 모든 결과의 동일한 확률)입니다. 이것은 아시다시피 0.5입니다. 그리고 그들 사이에는 하나 또는 다른 결과의 확률적 척도 일뿐입니다. 따라서 제한이 없습니다. 모호성 자체가 경계 - 제한 상태입니다. 0.5와 동일한 가장자리.
그리고 물리적 해석은 한계 상태에 대한 이해에서 비롯됩니다. 0.7의 값은 미래 가 가장 유사할 가능성이 있음을 나타내고 0.8(유사할 것), 0.9 - 매우 유사할 것임을 나타냅니다. 다소 이렇습니다.
Neil에 관한 Hurst의 결과에 관해서는, 이 스레드에 제시된 사실에 비추어 볼 때, 그가 매우 적은 양의 데이터를 가지고 있었음을 이해해야 합니다. 따라서 그는 가위에있었습니다 - 작은 간격 또는 작은 통계. 이러한 조건에서 SB에 대한 지표는 0.55 - 0.60 영역에 있으며 0.7에서 그리 멀지 않습니다. 따라서 나는 그의 결과를 나일강 홍수가 어느 정도 지속성이 있지만 너무 크지는 않다는 사실로 평가하고 싶습니다. 저것들. 그것은 확실히 BF는 아니지만 긴 추세를 확신할 수 있을 정도로 강한 BF는 아닙니다.
나는 아스완에 대해 이야기하지 않을 것이다. 그는 Hurst의 법칙, mi evo ne lubim에 대한 살아있는 논박입니다.
나를 혼란스럽게 만드는 것은 단 한 가지입니다. 결과적인 전력 의존성(공식), 어떤 지표가 0.5 또는 0.7인지는 중요하지 않습니다. 모든 것이 동일합니다. 장기간에 대한 "예측"은 분명히 그럴듯하지 않은 결과로 이어집니다. 그러나 그것은 더 이상 중요하지 않습니다. 이것에 시간을 낭비하지 맙시다.
좋아, 위에서 쓴 것처럼 - 나는 프랙탈 특성 - 자기 유사성을 기본으로 삼고 R / S 분석이 아닌 도구로 사용합니다. 나는 생각할 것이다.
시장은 거의 0.5와 같거나 약간 높은 값을 가진 매우 약한 자기 유사 프로세스입니다. 예를 들어, 어떤 영역을 가져 가라. 역사에서 이것을 정확히 찾을 수는 없으며 유사한 문제가 있습니다. 이는 상관관계로 쉽게 확인할 수 있습니다. 10년에 말 그대로 10~15개 정도, 상관관계가 약 0.8~0.9인 플롯을 찾는 경우는 드뭅니다(). 정확히 이것(및 기타 이유) 때문에 - 파동 분석이 작동하지 않습니다 - 특히 긴 섹션에서 유사성이 없습니다.
smo-similarity에서 시작한다면 전략은 완전히 다른 방식으로 구축되어야 합니다. 내 생각에 대해 생각해 볼게
여기에서 문자 그대로의 유사성, 실제로 패턴에 대해 이야기하고 있습니다.
실제로 우리는 유사성에 대해 지역적 특성이 아니라 평균값에 대해 이야기할 수 있습니다(예를 들어 14페이지 이 스레드의 High-Low/|Open-Close|에 대한 데이터 참조). 그러나 통계 작업의 경험은 저에게 무역 시스템(통계)을 추출할 가능성에 대한 회의를 심어주었습니다. 신뢰구간 은 항상 잘못된 것으로 판명되고 나는 이것에서 근본적인 법칙을 의심하기 시작합니다.
그러나 통계 작업의 경험은 저에게 무역 시스템(통계)을 추출할 가능성에 대한 회의를 심어주었습니다. 신뢰구간은 항상 잘못된 것으로 판명되고 저는 이에 대한 근본적인 법칙을 의심하기 시작합니다.
어떤 종류의 통계와 어떤 양에 대해 이야기하고 있는지 알고 싶습니다. 결국 시장에는 정규 분포가 없습니다. 모든 수량에 대한 모든 분포는 비정규입니다. :-)
게다가 그들은 알려지지 않았다. 그래서 3시그마의 법칙은 쉬고 있습니다. 분포를 알 수 없고 길고 두꺼운 꼬리가 사방에서 튀어나온 경우 신뢰 구간 을 결정하는 방법은 무엇입니까?
그리고 마지막으로. 물론 통계에 대해 아는 사람은 거의 없지만 Forex에서는 통계에서 벗어날 수 없습니다. 따라서 통계가 좋은 신뢰 구간을 제공하고 안정적인 IMHO를 찾는 것은 단순히 비현실적입니다. 이것은 전문가들이 단기적일지라도 정체의 미묘한 징후를 점점 더 많이 포착하는 기본 법칙입니다.
어떤 종류의 통계와 어떤 양에 대해 이야기하고 있는지 알고 싶습니다. 결국 시장에는 정규 분포가 없습니다. 모든 수량에 대한 모든 분포는 비정규입니다. :-) 게다가 - 알 수 없음.
글쎄, 당신은 내가 거의 전적으로 경험적 분포와 함께 일한다는 것을 잘 알고 있습니다. 그래서 나는 그들이 정상이든 비정상이든 상관하지 않습니다. 잘 알려진 캐릭터를 바꾸어 말하면 - 우리는 당신을 위한 다른 배포본이 없습니다 :)
그래서 3시그마의 법칙은 쉬고 있습니다. 분포를 알 수 없고 길고 두꺼운 꼬리가 사방에서 튀어나온 경우 신뢰 구간을 결정하는 방법은 무엇입니까?
네, 문제 없습니다. 우리는 이벤트의 90%가 떨어지는 구간을 취합니다. 이것은 경험적 90% 신뢰 구간 이 됩니다. :)
그리고 마지막으로. 물론 통계에 대해 아는 사람은 거의 없지만 Forex에서는 통계에서 벗어날 수 없습니다. 따라서 통계가 좋은 신뢰 구간을 제공하고 안정적인 IMHO를 찾는 것은 단순히 비현실적입니다. 이것은 전문가들이 단기적일지라도 정체의 미묘한 징후를 점점 더 많이 포착하는 기본 법칙입니다.
이것은 내가 이해하지 못한 것입니다. 내 기본 가설을 입증하려고 했나?
그건 그렇고, 정체와 같은 비 국지적 특성의 단기 (국소) 발현에 대해 말할 수있는 정도에 대해 생각하려고 했습니까?
1. 롤백을 무엇이라고 합니까? 즉, 이해는 되지만 분포 형성의 원리는 명확하지 않다. 3Z의 모든 세그먼트는 이전 세그먼트와 관련하여 롤백됩니다. 그러나 당신은 분명히 이전 세그먼트보다 작은 세그먼트만을 고려하고 비율을 취했습니다. 또는 어떻게?
2. 마지막 문장도 이해가 안 된다. 아니면 농담입니까?
3. |Open-Close|/(High-Low) 관계의 분포를 임의로 구축했습니까? 결국 시간이 지나도 흐려지지 않으므로 고정될 수 있습니다(또는 고정되어야 합니다). 또한 [0,1] 구간에 완전히 속합니다.
1. 롤백이란 방향 전환으로 이어지지 않는 3Z 세그먼트를 형성하는 과정에서 모든 역방향 이동을 의미합니다. 이것이 상한선입니다. 아래에서, 나는 쓰레기를 전혀 어지럽히지 않도록 정말로 그것을 제한했습니다. 일반적으로 이 분포는 추정되며, 실제로 롤백에 대한 통계는 분명히 약간 다르게 수집되어야 합니다. 그러나 그것이 필요합니까? :)
2. 모든 롤백의 실제 값이 23%라고 가정하면 이 방법으로만 롤백이 진행되지 않는 90% 확실성을 가진 수준을 찾을 수 있습니다. 이 가정이 얼마나 심각한지 - 스스로 결정하십시오 :)
3. 아니요, 제가 만든 것이 아닙니다. 지어야 하는 이유를 말씀해 주시겠습니까? 무언가를 구축하는 데 오랜 시간이 걸리지 않지만, 그것을 보고 어떤 거래 아이디어를 테스트할 수 있습니까?
유리크스에게
Сергей , это ко мне ? О каком вопросе речь ?
바로 당신에게. 여기: https://www.mql5.com/en/forum/128060/page22 , 게시물 2010년 9월 15일 13:30
유리크스에게
"물리적" 질문이 있습니다. 허스트는 결국 1951년에 ..
나는이 지표의 물리적 해석을 조금 이해하지 못합니다. 그러나 프랙탈 분석의 관점에서 보면 모든 것이 매우 합리적입니다. FreeLance 가 언급한 특성인 자기 유사성은 사실 프랙탈 분석의 연구 대상입니다.
나일강의 값이 0.7이라는 것은 미래가 현재와 매우 유사할 것임을 의미합니다(실제로 전체 프로세스 기간 동안). 실제로 미래의 유출수 형태는 이미 가치 있는 정보인 과거와 매우 유사하다.
시장은 거의 0.5와 같거나 약간 높은 값을 가진 매우 약한 자기 유사 프로세스입니다. 예를 들어, 어떤 영역을 가져 가라. 역사에서 이것을 정확히 찾을 수는 없으며 유사한 문제가 있습니다. 이는 상관관계로 쉽게 확인할 수 있습니다. 10년에 말 그대로 10~15개 정도의 상관관계가 0.8~0.9인 플롯을 찾는 경우는 드뭅니다(). 정확히 이것(및 기타 이유) 때문에 - 파동 분석이 작동하지 않습니다 - 특히 긴 섹션에서 유사성이 없습니다.
smo-similarity에서 시작한다면 전략은 완전히 다른 방식으로 구축되어야 합니다. 내 생각에 대해 생각해 볼게
무슨 뜻인가요
그리고 명확성에 대한 선은 어디에 있습니까?
예, 귀하의 게시물에서 강조 표시하는 것을 잊었습니다.
따라서 0.99 값은 프로세스가 현재 방향으로 계속 이동하는 경향이 있음을 분명히 나타냅니다. 또 다른 것은 우리가 가진 Hurst가 지역적인 경우입니다. 그러면 그 자신은 언제든지 바뀔 수 있습니다. 그에 따라 예측이 변경됩니다.
그래서 나는 물었습니다.이 고유성을 결정하는 방법은 무엇입니까? 확실히와 그렇지 않은 것의 경계는 어디입니까?
명확성에 대해. 1.0 또는 0.0의 Hurst 값에 의해서만 제공될 수 있습니다. 반대 상태는 완전한 불확실성(즉, 모든 결과의 동일한 확률)입니다. 이것은 아시다시피 0.5입니다. 그리고 그들 사이에는 하나 또는 다른 결과의 확률적 척도 일뿐입니다. 따라서 제한이 없습니다. 모호성 자체가 경계 - 제한 상태입니다. 0.5와 동일한 가장자리.
그리고 물리적 해석은 한계 상태에 대한 이해에서 비롯됩니다. 0.7의 값은 미래 가 가장 유사할 가능성이 있음을 나타내고 0.8(유사할 것), 0.9 - 매우 유사할 것임을 나타냅니다. 다소 이렇습니다.
Neil에 관한 Hurst의 결과에 관해서는, 이 스레드에 제시된 사실에 비추어 볼 때 그가 매우 적은 양의 데이터를 가지고 있다는 것을 이해해야 합니다. 따라서 그는 가위에있었습니다 - 작은 간격 또는 작은 통계. 이러한 조건에서 SB에 대한 지표는 0.55 - 0.60 영역에 있으며 0.7에서 그리 멀지 않습니다. 따라서 나는 그의 결과를 나일강 범람이 어느 정도 지속성이 있지만 너무 크지는 않다는 사실로 평가하고 싶습니다. 저것들. 그것은 확실히 BF는 아니지만 긴 추세를 확신할 수 있을 정도로 강한 BF는 아닙니다.
나는 아스완에 대해 이야기하지 않을 것이다. 그는 Hurst의 법칙, mi evo ne lubim에 대한 살아있는 논박입니다.
명확성에 대해. 1.0 또는 0.0의 Hurst 값만 제공할 수 있습니다. 반대 상태는 완전한 불확실성(즉, 모든 결과의 동일한 확률)입니다. 이것은 아시다시피 0.5입니다. 그리고 그들 사이에는 하나 또는 다른 결과의 확률적 척도 일뿐입니다. 따라서 제한이 없습니다. 모호성 자체가 경계 - 제한 상태입니다. 0.5와 동일한 가장자리.
그리고 물리적 해석은 한계 상태에 대한 이해에서 비롯됩니다. 0.7의 값은 미래 가 가장 유사할 가능성이 있음을 나타내고 0.8(유사할 것), 0.9 - 매우 유사할 것임을 나타냅니다. 다소 이렇습니다.
Neil에 관한 Hurst의 결과에 관해서는, 이 스레드에 제시된 사실에 비추어 볼 때, 그가 매우 적은 양의 데이터를 가지고 있었음을 이해해야 합니다. 따라서 그는 가위에있었습니다 - 작은 간격 또는 작은 통계. 이러한 조건에서 SB에 대한 지표는 0.55 - 0.60 영역에 있으며 0.7에서 그리 멀지 않습니다. 따라서 나는 그의 결과를 나일강 홍수가 어느 정도 지속성이 있지만 너무 크지는 않다는 사실로 평가하고 싶습니다. 저것들. 그것은 확실히 BF는 아니지만 긴 추세를 확신할 수 있을 정도로 강한 BF는 아닙니다.
나는 아스완에 대해 이야기하지 않을 것이다. 그는 Hurst의 법칙, mi evo ne lubim에 대한 살아있는 논박입니다.
나를 혼란스럽게 만드는 것은 단 한 가지입니다. 결과적인 전력 의존성(공식), 어떤 지표가 0.5 또는 0.7인지는 중요하지 않습니다. 모든 것이 동일합니다. 장기간에 대한 "예측"은 분명히 그럴듯하지 않은 결과로 이어집니다. 그러나 그것은 더 이상 중요하지 않습니다. 이것에 시간을 낭비하지 맙시다.
좋아, 위에서 쓴 것처럼 - 나는 프랙탈 특성 - 자기 유사성을 기본으로 삼고 R / S 분석이 아닌 도구로 사용합니다. 나는 생각할 것이다.
시장은 거의 0.5와 같거나 약간 높은 값을 가진 매우 약한 자기 유사 프로세스입니다. 예를 들어, 어떤 영역을 가져 가라. 역사에서 이것을 정확히 찾을 수는 없으며 유사한 문제가 있습니다. 이는 상관관계로 쉽게 확인할 수 있습니다. 10년에 말 그대로 10~15개 정도, 상관관계가 약 0.8~0.9인 플롯을 찾는 경우는 드뭅니다(). 정확히 이것(및 기타 이유) 때문에 - 파동 분석이 작동하지 않습니다 - 특히 긴 섹션에서 유사성이 없습니다.
smo-similarity에서 시작한다면 전략은 완전히 다른 방식으로 구축되어야 합니다. 내 생각에 대해 생각해 볼게
여기에서 문자 그대로의 유사성, 실제로 패턴에 대해 이야기하고 있습니다.
실제로 우리는 유사성에 대해 지역적 특성이 아니라 평균값에 대해 이야기할 수 있습니다(예를 들어 14페이지 이 스레드의 High-Low/|Open-Close|에 대한 데이터 참조). 그러나 통계 작업의 경험은 저에게 무역 시스템(통계)을 추출할 가능성에 대한 회의를 심어주었습니다. 신뢰구간 은 항상 잘못된 것으로 판명되고 나는 이것에서 근본적인 법칙을 의심하기 시작합니다.
그러나 통계 작업의 경험은 저에게 무역 시스템(통계)을 추출할 가능성에 대한 회의를 심어주었습니다. 신뢰구간은 항상 잘못된 것으로 판명되고 저는 이에 대한 근본적인 법칙을 의심하기 시작합니다.
어떤 종류의 통계와 어떤 양에 대해 이야기하고 있는지 알고 싶습니다. 결국 시장에는 정규 분포가 없습니다. 모든 수량에 대한 모든 분포는 비정규입니다. :-)
게다가 그들은 알려지지 않았다. 그래서 3시그마의 법칙은 쉬고 있습니다. 분포를 알 수 없고 길고 두꺼운 꼬리가 사방에서 튀어나온 경우 신뢰 구간 을 결정하는 방법은 무엇입니까?
그리고 마지막으로. 물론 통계에 대해 아는 사람은 거의 없지만 Forex에서는 통계에서 벗어날 수 없습니다. 따라서 통계가 좋은 신뢰 구간을 제공하고 안정적인 IMHO를 찾는 것은 단순히 비현실적입니다. 이것은 전문가들이 단기적일지라도 정체의 미묘한 징후를 점점 더 많이 포착하는 기본 법칙입니다.
어떤 종류의 통계와 어떤 양에 대해 이야기하고 있는지 알고 싶습니다. 결국 시장에는 정규 분포가 없습니다. 모든 수량에 대한 모든 분포는 비정규입니다. :-) 게다가 - 알 수 없음.
그래서 3시그마의 법칙은 쉬고 있습니다. 분포를 알 수 없고 길고 두꺼운 꼬리가 사방에서 튀어나온 경우 신뢰 구간을 결정하는 방법은 무엇입니까?
그리고 마지막으로. 물론 통계에 대해 아는 사람은 거의 없지만 Forex에서는 통계에서 벗어날 수 없습니다. 따라서 통계가 좋은 신뢰 구간을 제공하고 안정적인 IMHO를 찾는 것은 단순히 비현실적입니다. 이것은 전문가들이 단기적일지라도 정체의 미묘한 징후를 점점 더 많이 포착하는 기본 법칙입니다.
이것은 내가 이해하지 못한 것입니다. 내 기본 가설을 입증하려고 했나?
그건 그렇고, 정체와 같은 비 국지적 특성의 단기 (국소) 발현에 대해 말할 수있는 정도에 대해 생각하려고 했습니까?
글쎄, 당신은 내가 거의 전적으로 경험적 분포와 함께 일한다는 것을 잘 알고 있습니다.
네, 문제 없습니다. 우리는 이벤트의 90%가 떨어지는 구간을 취합니다. 이것은 경험적 90% 신뢰 구간이 됩니다. :)
그렇다면 완전히 다른 문제입니다. 이것이 내가 이해하는 것입니다. 이것은 내가 지지합니다. 자신이 그런 것입니다. :-)
이것은 내가 이해하지 못한 것입니다. 내 근본적인 가설을 입증하려고 했어?
그건 그렇고, 정체와 같은 비 국지적 특성의 단기 (국소) 발현에 대해 말할 수있는 정도에 대해 생각하려고 했습니까?
정확히. 저도 이것저것 찾아보고 있습니다. 그때 나는 "모든 것이 우리보다 먼저 도난당했다"는 것을 깨달았다. 나 자신을 위로하기 위해 뭔가를 해야 했다. 그래서 전문가들을 만났습니다.
나는 오랫동안 정지 상태 의 수명에 대한 이 질문을 조사하고 싶었습니다. 예, 여전히 문제에 대한 올바른 설명을 공식화할 수 없습니다. 하지만 흥미로운 주제입니다. 한 번은 이미 포럼에서 그녀에게 매달렸지만 많은 결과가 없었습니다.
Sergey가 생각하는 동안 나는 주제에서 벗어난 주제를 정리할 것입니다 :).
여기에서 나는 반동의 분포를 계산했습니다.
가장 가능성 있는 값은 0.23 입니다. 그건 그렇고, 피보 :). 다른 수준의 진실은 가깝지 않습니다.
신뢰구간이란? 롤백의 90%는 0.11에서 0.6까지의 간격을 가졌습니다.
무엇을 롤백이라고 합니까? 즉, 이것은 이해할 수 있지만 분포 형성의 원리가 명확하지 않습니다. 3Z의 모든 세그먼트는 이전 세그먼트와 관련하여 롤백됩니다. 그러나 당신은 분명히 이전 세그먼트보다 작은 세그먼트만을 고려하고 비율을 취했습니다. 또는 어떻게?
마지막 문장도 이해가 되지 않습니다. 아니면 농담입니까?
그리고 실수로 관계 분포 |Open-Close|/(High-Low)를 구축하지 않았습니까? 결국 시간이 지나도 흐려지지 않으므로 고정될 수 있습니다(또는 고정되어야 합니다). 또한 [0,1] 구간에 완전히 속합니다.
1. 롤백을 무엇이라고 합니까? 즉, 이해는 되지만 분포 형성의 원리는 명확하지 않다. 3Z의 모든 세그먼트는 이전 세그먼트와 관련하여 롤백됩니다. 그러나 당신은 분명히 이전 세그먼트보다 작은 세그먼트만을 고려하고 비율을 취했습니다. 또는 어떻게?
2. 마지막 문장도 이해가 안 된다. 아니면 농담입니까?
3. |Open-Close|/(High-Low) 관계의 분포를 임의로 구축했습니까? 결국 시간이 지나도 흐려지지 않으므로 고정될 수 있습니다(또는 고정되어야 합니다). 또한 [0,1] 구간에 완전히 속합니다.
1. 롤백이란 방향 전환으로 이어지지 않는 3Z 세그먼트를 형성하는 과정에서 모든 역방향 이동을 의미합니다. 이것이 상한선입니다. 아래에서, 나는 쓰레기를 전혀 어지럽히지 않도록 정말로 그것을 제한했습니다. 일반적으로 이 분포는 추정되며, 실제로 롤백에 대한 통계는 분명히 약간 다르게 수집되어야 합니다. 그러나 그것이 필요합니까? :)
2. 모든 롤백의 실제 값이 23%라고 가정하면 이 방법으로만 롤백이 진행되지 않는 90% 확실성을 가진 수준을 찾을 수 있습니다. 이 가정이 얼마나 심각한지 - 스스로 결정하십시오 :)
3. 아니요, 제가 만든 것이 아닙니다. 지어야 하는 이유를 말씀해 주시겠습니까? 무언가를 구축하는 데 오랜 시간이 걸리지 않지만, 그것을 보고 어떤 거래 아이디어를 테스트할 수 있습니까?