입력에서 0은 항상 그런 것은 아닙니다. 1분 전에 0이 아닌 값이 있고 시스템에 메모리가 있는 경우 입력이 0이라고 가정하더라도 관성 시뮬레이션은 0이 아닌 출력을 제공합니다. 우리는 추세선 에서 편차를 얻을 것이고, 모델이 5코펙 동전보다 조금 더 복잡하다면 미래의 그림이 더 흥미로울 것입니다.
alsu : 시스템의 매개변수를 식별한 후에는 미래, 말하자면 관성 모드에서 잠시 동안 시스템을 "해제"하고 어떤 일이 일어나는지 확인하는 것만 남아 있습니다. 실제로 이것은 예측입니다. 그러나 현재로서는 시스템 입력에 아무 것도 없다는 가정 하에 이루어집니다. 위에서 올바르게 언급했듯이 우리는 입력 신호를 모르고 과거 데이터에서만 평가할 수 있지만 예측을 위해 입력을 0으로 간주하는 것보다 더 좋은 것은 없습니다.
또는 오히려, 입력이 0이 아니라 입력을 0으로 변경하는 것입니다. 여기에서 다양한 변형이 허용되지만, 예를 들어 [a,b] 내에서 입력 변경
t.z로 설명한다면 이 계획을 시장에 내놓은 다음 qL 및 qR 기능을 사용하는 호가의 흐름에서 2개의 반대 세력(이동을 방해하는 지정가 주문과 이를 생성하는 시장 주문)이 평가됩니다. 그런 다음 q0을 사용하여 비교됩니다. 실제로, 한계 측면이 더 강하면 플랫을 기대해야 하고 시장 측면이면 추세를 기대해야 합니다. 적응 블록은 예측 오차를 기반으로 매개변수 qL 및 qR을 변경합니다.
논리적으로 WL과 WR을 두 개의 블록으로 나눌 수 있습니다. WLb 매수 유동성, WL 매도 유동성, WRb 매수 시장 주문, WR 매도 시장 주문에 해당합니다. WRb는 WL과 상호 작용하여 위로 이동하고 WLb가 있는 WR은 아래로 이동합니다. 다이어그램에는 쌍으로 상호 작용하는 4개의 블록이 있으며 그 결과는 q0을 통해 서로 상호 작용합니다. 그러면 추세/평평함의 개념 외에 이동 방향도 있을 것입니다. 저것들. 견적에서 2가지 구성 요소를 추출하지 말고 4를 추출하십시오. 대략적으로 말하면 이들은 매수, 매도, 매수 저항 및 매도 저항입니다.
우리가 물리학에서 유추를 취하면), 신체에 적용된 충격으로 인해 밀도가 높은 매체에서 신체가 위아래로 움직이는 것과 같습니다. 그러나 매체의 밀도는 변하고 방향에 따라 다릅니다.
문제는 이러한 기능 qL 및 qR에 있습니다. 그것은 인용문뿐만 아니라 그들이 스스로 추출하기 어렵지만 그들의 작업에서 결정적일 수 있는 기본 속성을 입력할 수 있습니다. 먼저 시간 속성(시간, 요일)입니다. 아마도 극단에 도달하는 변동성과 같은 가격 속성일 것입니다.
avtomat : 마음을 정하세요. 작은 거칠기만 붙잡고 놓아주지 않는 경우가 많아 넘을 수 없는 장벽으로 보인다.
자, 시도해 보겠습니다. 하지만 멀리서 시작하겠습니다. 처음에는 단순히 특정 종류의 비선형 디퍼를 가정하여 다르게 모델링에 접근했습니다. ATS 장치의 관점에서가 아닙니다. 그러나 difura를 분석하는 과정에서 ATS의 일부 요소는 여전히 보이는 것으로 나타났습니다. Wapche-이 모든 환상적인 쓰레기 ( "메타 모델")가 아주 오래 전에 내 머리에 나타났습니다. 그때는 여전히 그런 Forex가 있는지 몰랐습니다. 그런데 지금은 가끔 생각이 나서 그때도 FX바이러스에 철저히 감염될 줄 알았던 것 같습니다. :). 카르마가 내 귀에 속삭였을 것입니다. 그래서, 프로레고미나:
I) 악기를 Share라고 부르는 데 동의합시다. 일반적으로 주식과 외환 쌍의 행동 법칙은 유사해야 합니다.
II) 시장 전체를 두 개의 불평등한 하위 시스템으로 나누었습니다. 실제로는 "행동"과 "외부적인 것"입니다. 이러한 하위 시스템 간의 상호 작용 화살표는 일방적입니다. 즉, "외부"만 "작업"에 영향을 미치고 그 반대의 경우에는 영향을 미치지 않습니다. 동작의 움직임을 설명하기 위한 모델은 시스템 이론의 "일반적인 철학적" 움직임 방정식에 해당합니다. 개체" . 글쎄, 미래에 모델은 Landafshitz가 "Mechanics"에서 설명한 방식과 매우 유사하게 제작됩니다. 그러한 설명의 가장 중요한 특징은 주가 변화에 대한 미분 방정식의 근접성입니다. 그것의 주요 매개변수. 저것들. 따옴표 외에는 사용하지 않습니다.
III) 다시 한번: 주식의 움직임의 디퓨라는 비선형적이었습니다. 중첩의 원칙은 완전히 거부되었습니다. 호가에 대한 외부 영향을 두 배로 늘리는 것은 금융 상품의 반응을 두 배로 늘리는 것과는 거리가 멀다고 확신합니다. 그리고 주식 메모리의 존재는 시스템이 근본적으로 비선형임을 암시합니다(반드시 그렇지는 않지만, 비선형성이 불필요한 경우 항상 제거될 수 있기 때문에 여기서 아무 것도 잃지 않습니다) .
IV) 프로모션 외부의 가능한 모든 영향을 명시적으로 설명하려는 시도가 없었습니다. 견적에 미치는 영향의 원리에 따라 어리석게 나누었습니다. 4 가지 집계 유형이 나타났습니다. 1) 주가에 의존하지 않는 영구적인 임팩트(알파 임팩트), 2) 주가에 비례하는 임팩트(베타 임팩트), 3) 주가의 파생상품에 비례합니다(감마 영향). 4) 주가의 제곱에 비례(비선형성 도입)(델타 영향). 이러한 유형의 영향 안에 무엇이 있는지는 중요하지 않습니다. 이제 모든 유형을 알려진 네 가지 유형으로 줄이는 것이 중요합니다. 그리고 더 중요한 것은 이러한 효과의 매개변수가 실험적으로 결정될 수 있다는 희망이 있다는 사실입니다(지금까지는 나에게만 표시됨).
글쎄, 우리는 전체 프로세스에 대한 아이디어를 얻었습니다. 네 가지 유형 모두의 영향 자체는 주가와 관련하여 상대적으로 느리게 변하는 시간의 함수입니다. 거의 모든 주어진 시간에 이러한 영향이 변하지 않는다고 가정하고 주식에 대한 특정 균형 가격을 설정할 수 있습니다.
어떤 뉴스라도 이러한 효과를 갑자기 변경하여 주가에 대한 새로운 균형 가치를 설정하는 시스템에 정보를 던집니다. 새로운 조건에 따라 주식 가격을 조정하는 전환 프로세스가 시작됩니다(여기서는 시스템의 OOS입니다!). 대략적으로 말하자면, 이것은 2차 선형 difur입니다. difura 선형화는 작은 진동, 즉 평형 값의 편차. 파라메트릭 발진기와 같은 것으로 밝혀졌습니다(즉, 하위 시스템 "Action"은 개방형 시스템입니다!).
우리의 주요 임무는 이러한 유형의 영향에 대한 매개변수를 가능한 한 빨리 결정하여 프로세스 자체가 제 시간에 어떻게 발전하는지(예측하기 위해) 결정하는 것입니다. 가장 중요한 결론은 외부 영향이 일정할 때에도 주가가 변동한다는 것입니다(뉴스 없음). 즉, 뉴스가 즉시 주식에 영향을 미치지 않고, 뉴스 자체가 끝난 후 일정 시간이 지난 후에도 최신 뉴스의 후유증이 발생합니다.
그건 그렇고, 2차 디퓨라의 선형성은 역학의 고전적인 개념인 작용의 운동량과 라그랑주 함수(에너지)를 쉽게 도입할 수 있도록 합니다. 외부 영향의 불변성 현장에서 에너지 보존 법칙의 특정 유사성에 대해서도 말할 수 있습니다. 요컨대, 글쎄, 그것은 완전히 역학입니다. 물론 이것은 겉모습일 뿐이기 때문에 나는 주식의 가격을 근본적으로 확률론적인 과정으로 만들었다. 이 무작위 프로세스에 대한 너무 제한적이지 않은 특정 가정 하에서 이 프로세스에 대한 방정식을 도출할 수도 있습니다(아직 이점을 보지는 못했지만).
여러분, 누군가가 이 모든 스콜라주의에 대해 강한 비난 의 조짐을 보이면 질문을 하십시오. 제가 명확히 하려고 노력할 것입니다. ATS 계획은 조금 후에 - 위의 쓰레기에 대한 최소한의 합의가 있다면.
"단순히 그런 복잡한 시스템이 어리석은 역학으로 환원될 수 없기 때문"이라고 비판하고 싶은 사람들은 논거를 진지하게 고려하기를 요청합니다. 사실, 이것은 "바보 같은 역학"이 아니라 약간의 원격 유사성일 뿐입니다. 근거 없는 비판은 무시하겠습니다.
t.z로 설명한다면 이 계획을 시장에 내놓은 다음 qL 및 qR 기능을 사용하는 호가의 흐름에서 2개의 반대 세력(이동을 방해하는 지정가 주문과 이를 생성하는 시장 주문)이 평가됩니다. 그런 다음 q0을 사용하여 비교됩니다. 실제로, 한계 측면이 더 강하면 플랫을 기대해야 하고 시장 측면이면 추세를 기대해야 합니다. 적응 블록은 예측 오차를 기반으로 매개변수 qL 및 qR을 변경합니다.
논리적으로 WL과 WR을 두 개의 블록으로 나눌 수 있습니다. WLb 매수 유동성, WL 매도 유동성, WRb 매수 시장 주문, WR 매도 시장 주문에 해당합니다. WRb는 WL과 상호 작용하여 위로 이동하고 WLb가 있는 WR은 아래로 이동합니다. 다이어그램에는 쌍으로 상호 작용하는 4개의 블록이 있으며 그 결과는 q0을 통해 서로 상호 작용합니다. 그러면 추세/평평함의 개념 외에 이동 방향도 있을 것입니다. 저것들. 견적에서 2가지 구성 요소를 추출하지 말고 4를 추출하십시오. 대략적으로 말하면 이들은 매수, 매도, 매수 저항 및 매도 저항입니다.
우리가 물리학에서 유추를 취하면), 신체에 적용된 충격으로 인해 밀도가 높은 매체에서 신체가 위아래로 움직이는 것과 같습니다. 그러나 매체의 밀도는 변하고 방향에 따라 다릅니다.
문제는 이러한 기능 qL 및 qR에 있습니다. 그것은 인용문뿐만 아니라 그들이 스스로 추출하기 어렵지만 그들의 작업에서 결정적일 수 있는 기본 속성을 입력할 수 있습니다. 먼저 시간 속성(시간, 요일)입니다. 변동성과 같은 가격 속성이 극단에 도달할 수 있습니다.
다방향 힘의 작용하에 밀도가 높은 매체에서 신체의 움직임과 매우 잘 비교됩니다.
앞서 말했듯이 특정 문제를 해결할 필요가 있으며 그 중 주요 문제는 다음과 같습니다.
1) 각 채널의 구조 결정. 각 개별 채널은 별도의 링크 또는 폐쇄형 서보 시스템으로 표시될 수 있습니다.
그러나 kotir에서는 다소 복잡합니다. 신호가 간섭과 혼합되어 있을 수도 있고 없을 수도 있습니다!
간섭(잡음)을 억제함으로써 신호 탐색 조건을 개선할 수 있지만 문제 자체는 해결되지 않은 채로 남아 있습니다.
신호는 몇 개입니까?
신호는 몇 개입니까?
더 좋은...)
알겠습니다.
입력이 0이면 신호가 아무리 많아도 신호가 없습니다.
기술 분석 기술 중 하나인 추세선 구성을 방금 입증했습니다.
그냥 반대입니다.
입력에서 0은 항상 그런 것은 아닙니다. 1분 전에 0이 아닌 값이 있고 시스템에 메모리가 있는 경우 입력이 0이라고 가정하더라도 관성 시뮬레이션은 0이 아닌 출력을 제공합니다. 우리는 추세선 에서 편차를 얻을 것이고, 모델이 5코펙 동전보다 조금 더 복잡하다면 미래의 그림이 더 흥미로울 것입니다.
올렉, 아이러니했습니다. 문구 끝에 스마일을 넣는 것을 잊었습니다).
" here . from #93 ... #96" 당신은 신호와 간섭에 대해 직접 이야기하고 있으며 내가 답변한 게시물에서 이것에 대해 한 마디도 언급하지 않았습니다.
분명히 나는 입력 스트림이 유용한 신호와 노이즈의 추가 혼합으로 간주된다는 것을 놓쳤고 구체적으로 지정하지 않았습니다.
x(t) = s(t) + n(t)
비록 그가 그것을 당연하게 여겼지만.
시스템의 매개변수를 식별한 후에는 미래, 말하자면 관성 모드에서 잠시 동안 시스템을 "해제"하고 어떤 일이 일어나는지 확인하는 것만 남아 있습니다. 실제로 이것은 예측입니다. 그러나 현재로서는 시스템 입력에 아무 것도 없다는 가정 하에 이루어집니다. 위에서 올바르게 언급했듯이 우리는 입력 신호를 모르고 과거 데이터에서만 평가할 수 있지만 예측을 위해 입력을 0으로 간주하는 것보다 더 좋은 것은 없습니다.
또는 오히려, 입력이 0이 아니라 입력을 0으로 변경하는 것입니다. 여기에서 다양한 변형이 허용되지만, 예를 들어 [a,b] 내에서 입력 변경
그러나 kotir에서는 다소 복잡합니다. 신호가 간섭과 혼합되어 있을 수도 있고 없을 수도 있습니다!
간섭(잡음)을 억제함으로써 신호 탐색 조건을 개선할 수 있지만 문제 자체는 해결되지 않은 채로 남아 있습니다.
맞아요.
그리고 다양한 강도의 소음이 항상 존재한다고 가정할 수 있습니다. 대조적으로, 입력 신호는 존재하거나 존재하지 않을 수 있습니다(여기서 다시 일부 허용 오차가 도입될 수 있음). 그리고 여기에서 추세와 평면을 명확하게 구분하는 데 그리 멀지 않습니다.
5) 최적화-적응 루프를 켜면 닫힌 시뮬레이션 시스템을 얻습니다.
t.z로 설명한다면 이 계획을 시장에 내놓은 다음 qL 및 qR 기능을 사용하는 호가의 흐름에서 2개의 반대 세력(이동을 방해하는 지정가 주문과 이를 생성하는 시장 주문)이 평가됩니다. 그런 다음 q0을 사용하여 비교됩니다. 실제로, 한계 측면이 더 강하면 플랫을 기대해야 하고 시장 측면이면 추세를 기대해야 합니다. 적응 블록은 예측 오차를 기반으로 매개변수 qL 및 qR을 변경합니다.
논리적으로 WL과 WR을 두 개의 블록으로 나눌 수 있습니다. WLb 매수 유동성, WL 매도 유동성, WRb 매수 시장 주문, WR 매도 시장 주문에 해당합니다. WRb는 WL과 상호 작용하여 위로 이동하고 WLb가 있는 WR은 아래로 이동합니다. 다이어그램에는 쌍으로 상호 작용하는 4개의 블록이 있으며 그 결과는 q0을 통해 서로 상호 작용합니다. 그러면 추세/평평함의 개념 외에 이동 방향도 있을 것입니다. 저것들. 견적에서 2가지 구성 요소를 추출하지 말고 4를 추출하십시오. 대략적으로 말하면 이들은 매수, 매도, 매수 저항 및 매도 저항입니다.
우리가 물리학에서 유추를 취하면), 신체에 적용된 충격으로 인해 밀도가 높은 매체에서 신체가 위아래로 움직이는 것과 같습니다. 그러나 매체의 밀도는 변하고 방향에 따라 다릅니다.
문제는 이러한 기능 qL 및 qR에 있습니다. 그것은 인용문뿐만 아니라 그들이 스스로 추출하기 어렵지만 그들의 작업에서 결정적일 수 있는 기본 속성을 입력할 수 있습니다. 먼저 시간 속성(시간, 요일)입니다. 아마도 극단에 도달하는 변동성과 같은 가격 속성일 것입니다.
우리가 물리학에서 유추를 취하면), 신체에 적용된 충격으로 인해 밀도가 높은 매체에서 신체가 위아래로 움직이는 것과 같습니다. 그러나 매체의 밀도는 변하고 방향에 따라 다릅니다.
예, 이 비유는 매우 명확하고 유용합니다.
그리고 작업은 시장 환경의 밀도, 밀도 기울기 및 시간에 따른 변화를 결정하는 것으로 해석될 수 있습니다.
지리적 위치(시간 대신 프로빙 신호 적용 좌표가 있음) 및 초음파 진단실에서 매일 유사한 작업이 해결됩니다.
I) 악기를 Share라고 부르는 데 동의합시다. 일반적으로 주식과 외환 쌍의 행동 법칙은 유사해야 합니다.
II) 시장 전체를 두 개의 불평등한 하위 시스템으로 나누었습니다. 실제로는 "행동"과 "외부적인 것"입니다. 이러한 하위 시스템 간의 상호 작용 화살표는 일방적입니다. 즉, "외부"만 "작업"에 영향을 미치고 그 반대의 경우에는 영향을 미치지 않습니다. 동작의 움직임을 설명하기 위한 모델은 시스템 이론의 "일반적인 철학적" 움직임 방정식에 해당합니다. 개체" . 글쎄, 미래에 모델은 Landafshitz가 "Mechanics"에서 설명한 방식과 매우 유사하게 제작됩니다. 그러한 설명의 가장 중요한 특징은 주가 변화에 대한 미분 방정식의 근접성입니다. 그것의 주요 매개변수. 저것들. 따옴표 외에는 사용하지 않습니다.
III) 다시 한번: 주식의 움직임의 디퓨라는 비선형적이었습니다. 중첩의 원칙은 완전히 거부되었습니다. 호가에 대한 외부 영향을 두 배로 늘리는 것은 금융 상품의 반응을 두 배로 늘리는 것과는 거리가 멀다고 확신합니다. 그리고 주식 메모리의 존재는 시스템이 근본적으로 비선형임을 암시합니다(반드시 그렇지는 않지만, 비선형성이 불필요한 경우 항상 제거될 수 있기 때문에 여기서 아무 것도 잃지 않습니다) .
IV) 프로모션 외부의 가능한 모든 영향을 명시적으로 설명하려는 시도가 없었습니다. 견적에 미치는 영향의 원리에 따라 어리석게 나누었습니다. 4 가지 집계 유형이 나타났습니다.
1) 주가에 의존하지 않는 영구적인 임팩트(알파 임팩트),
2) 주가에 비례하는 임팩트(베타 임팩트),
3) 주가의 파생상품에 비례합니다(감마 영향).
4) 주가의 제곱에 비례(비선형성 도입)(델타 영향).
이러한 유형의 영향 안에 무엇이 있는지는 중요하지 않습니다. 이제 모든 유형을 알려진 네 가지 유형으로 줄이는 것이 중요합니다. 그리고 더 중요한 것은 이러한 효과의 매개변수가 실험적으로 결정될 수 있다는 희망이 있다는 사실입니다(지금까지는 나에게만 표시됨).
글쎄, 우리는 전체 프로세스에 대한 아이디어를 얻었습니다. 네 가지 유형 모두의 영향 자체는 주가와 관련하여 상대적으로 느리게 변하는 시간의 함수입니다. 거의 모든 주어진 시간에 이러한 영향이 변하지 않는다고 가정하고 주식에 대한 특정 균형 가격을 설정할 수 있습니다.
어떤 뉴스라도 이러한 효과를 갑자기 변경하여 주가에 대한 새로운 균형 가치를 설정하는 시스템에 정보를 던집니다. 새로운 조건에 따라 주식 가격을 조정하는 전환 프로세스가 시작됩니다(여기서는 시스템의 OOS입니다!). 대략적으로 말하자면, 이것은 2차 선형 difur입니다. difura 선형화는 작은 진동, 즉 평형 값의 편차. 파라메트릭 발진기와 같은 것으로 밝혀졌습니다(즉, 하위 시스템 "Action"은 개방형 시스템입니다!).
우리의 주요 임무는 이러한 유형의 영향에 대한 매개변수를 가능한 한 빨리 결정하여 프로세스 자체가 제 시간에 어떻게 발전하는지(예측하기 위해) 결정하는 것입니다. 가장 중요한 결론은 외부 영향이 일정할 때에도 주가가 변동한다는 것입니다(뉴스 없음). 즉, 뉴스가 즉시 주식에 영향을 미치지 않고, 뉴스 자체가 끝난 후 일정 시간이 지난 후에도 최신 뉴스의 후유증이 발생합니다.
그건 그렇고, 2차 디퓨라의 선형성은 역학의 고전적인 개념인 작용의 운동량과 라그랑주 함수(에너지)를 쉽게 도입할 수 있도록 합니다. 외부 영향의 불변성 현장에서 에너지 보존 법칙의 특정 유사성에 대해서도 말할 수 있습니다. 요컨대, 글쎄, 그것은 완전히 역학입니다. 물론 이것은 겉모습일 뿐이기 때문에 나는 주식의 가격을 근본적으로 확률론적인 과정으로 만들었다. 이 무작위 프로세스에 대한 너무 제한적이지 않은 특정 가정 하에서 이 프로세스에 대한 방정식을 도출할 수도 있습니다(아직 이점을 보지는 못했지만).
여러분, 누군가가 이 모든 스콜라주의에 대해 강한 비난 의 조짐을 보이면 질문을 하십시오. 제가 명확히 하려고 노력할 것입니다. ATS 계획은 조금 후에 - 위의 쓰레기에 대한 최소한의 합의가 있다면.
"단순히 그런 복잡한 시스템이 어리석은 역학으로 환원될 수 없기 때문"이라고 비판하고 싶은 사람들은 논거를 진지하게 고려하기를 요청합니다. 사실, 이것은 "바보 같은 역학"이 아니라 약간의 원격 유사성일 뿐입니다. 근거 없는 비판은 무시하겠습니다.
t.z로 설명한다면 이 계획을 시장에 내놓은 다음 qL 및 qR 기능을 사용하는 호가의 흐름에서 2개의 반대 세력(이동을 방해하는 지정가 주문과 이를 생성하는 시장 주문)이 평가됩니다. 그런 다음 q0을 사용하여 비교됩니다. 실제로, 한계 측면이 더 강하면 플랫을 기대해야 하고 시장 측면이면 추세를 기대해야 합니다. 적응 블록은 예측 오차를 기반으로 매개변수 qL 및 qR을 변경합니다.
논리적으로 WL과 WR을 두 개의 블록으로 나눌 수 있습니다. WLb 매수 유동성, WL 매도 유동성, WRb 매수 시장 주문, WR 매도 시장 주문에 해당합니다. WRb는 WL과 상호 작용하여 위로 이동하고 WLb가 있는 WR은 아래로 이동합니다. 다이어그램에는 쌍으로 상호 작용하는 4개의 블록이 있으며 그 결과는 q0을 통해 서로 상호 작용합니다. 그러면 추세/평평함의 개념 외에 이동 방향도 있을 것입니다. 저것들. 견적에서 2가지 구성 요소를 추출하지 말고 4를 추출하십시오. 대략적으로 말하면 이들은 매수, 매도, 매수 저항 및 매도 저항입니다.
우리가 물리학에서 유추를 취하면), 신체에 적용된 충격으로 인해 밀도가 높은 매체에서 신체가 위아래로 움직이는 것과 같습니다. 그러나 매체의 밀도는 변하고 방향에 따라 다릅니다.
문제는 이러한 기능 qL 및 qR에 있습니다. 그것은 인용문뿐만 아니라 그들이 스스로 추출하기 어렵지만 그들의 작업에서 결정적일 수 있는 기본 속성을 입력할 수 있습니다. 먼저 시간 속성(시간, 요일)입니다. 변동성과 같은 가격 속성이 극단에 도달할 수 있습니다.
다방향 힘의 작용하에 밀도가 높은 매체에서 신체의 움직임과 매우 잘 비교됩니다.
앞서 말했듯이 특정 문제를 해결할 필요가 있으며 그 중 주요 문제는 다음과 같습니다.
블록 WL 및 WR을 WL, WLb 및 WR, WRb로 나타내면 교차 구조의 형태로 더 연결할 수 있습니다.