아무것도 따르지 않습니다, 멍청이들. 도함수를 의도적으로 자르면 도함수가 잘립니다. 놀라운 일은 아닙니다. 그리고 그들이 할례를 받지 않으면 그들은 할례를 받지 못할 것입니다.
시스템을 분석 방법에 맞게 조정하기 위해 정보를 버리는 것은 특히 거래 시스템의 경우 막다른 골목입니다. 필터링은 그룹을 도입하는 동안 신호의 존재에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 실시간으로 받는 것이 중요합니다. 지연시키고 스펙트럼 펄스의 고주파수 절반을 차단합니다. 이는 감지 가능한 전면을 제공하는 것뿐입니다.
요컨대, 평활화 후 원하는만큼 신호를 결정할 수 있고 안정적으로 찾을 수도 있습니다. 실제로 수신 당시의이 정보는 더 이상 가치가 없습니다. 따라서 나는 모든 예비 필터링에 대해 절대적으로 반대하며 깨끗한 따옴표로 작업해야합니다.
아무것도 따르지 않습니다, 멍청이들. 도함수를 의도적으로 자르면 도함수가 잘립니다. 놀라운 일은 아닙니다. 그리고 그들이 할례를 받지 않으면 그들은 할례를 받지 못할 것입니다.
시스템을 분석 방법에 맞게 조정하기 위해 정보를 버리는 것은 특히 거래 시스템의 경우 막다른 골목입니다. 필터링은 그룹을 도입하는 동안 신호의 존재에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 실시간으로 받는 것이 중요합니다. 지연시키고 스펙트럼 펄스의 고주파수 절반을 차단합니다. 이는 감지 가능한 전면을 제공하는 것뿐입니다.
요컨대, 평활화 후 원하는만큼 신호를 결정할 수 있고 안정적으로 찾을 수도 있습니다. 실제로 수신 당시의이 정보는 더 이상 가치가 없습니다. 따라서 나는 모든 예비 필터링에 대해 절대적으로 반대하며 깨끗한 따옴표로 작업해야합니다.
글쎄, 그러면 안 돼, 그러면 안 돼... 그게 당신의 관점입니다. 그리고 나는 그것에 대해 논쟁하지 않을 것입니다.
즉, 추측 된 증분 징후의 백분율과 같은 ... 이것은 감사하지 않은 작업입니다. 제 생각에는 ... 여기에서 소음에서 벗어나지 마십시오. 어딘가에서 50-55 % 내에서 작업해야합니다. 그래도 참고하겠습니다.
아니요, 예측 방향의 증가분 을 합산하고 반대 방향으로 별도로 합산합니다. 이를 다른 것으로 나누는 것이 이익 계수 공식입니다. 추측된 기호의 %뿐만 아니라 증분 자체도 고려됩니다.
이 표시기는 예측 오류뿐만 아니라 추측된 신호도 동시에 고려합니다. 저것들. 실제로 DSP 측면에서 신호/잡음(아마도))) tk. DSP에 강하지 않음). 그리고 오차율을 통한 추정 등 예측오차의 HP를 요구하지 않는다.
오류를 배포하는 방법에 대해. 그것은 또한 내가 상관하지 않는 것 같습니다) 계량 경제학자가 오류가 백색 잡음이어야 하는 이유는 분명합니다. 0 mo - 오류의 추세 없음, 유한 분산 - 오류가 예측할 수 없는 크기로 커지지 않아 의미에서 유용한 신호(결정적 구성 요소). 그러나 아직 거래가 성사되지 않았습니다. 단순히 손절매를 설정하면 원치 않는 꼬리를 자르고 거래 수익 분포의 변동을 제한할 수 있습니다. 저것들. 노이즈가 모델의 품질을 평가하는 기준을 방해하지 않는다면 노이즈는 무엇이든 될 수 있습니다. 신호/잡음 추정이 신호와 잡음의 분포에 신경 쓰지 않는다면 모델을 정성적으로 추정할 수 있으며 이것이 이 단계에서 필요한 전부입니다. 임하
그리고 예측과 현실의 차이로 고전적인 의미에서 오류가 아닌 오류의 방향을 고려하는 것이 필요합니다. 올바른 방향의 실수가 실수가 아니라 이익인 거래 현실로 즉시 이동)) I.e. 예측이 40p 증가하지만 100만큼 증가하면 모델을 엄격하게 판단할 필요가 없습니다. 예를 들어 추세 추적은 올바른 방향의 이러한 오류 이상값을 기반으로 합니다. 손절매는 수익성이 없는 영역의 증분 분포를 차단하고 이익을 취하지 않고 올바른 방향으로 많은 시그마에 대한 드문 이상치를 포착합니다. 그리고 수익률 분포를 보면 오차 분포는 물론이고 정상과도 거리가 멀다. 제안된 PF 공식은 이를 고려합니다.
1. 급수에서 가장 높은 도함수를 잘라내면 Taylor 급수에 의해 근사된다는 것을 방금 증명했습니다. 이것은 분명하고 당연합니다. 결국, 인용문이 일반적으로 곧은 백합으로 변할 정도로 인용문을 필터링할 수 있습니다. 그러면 더 기쁜 일이 무엇입니까? 우리는 원래 시리즈에만 관심이 있습니다.
2. 이 종소리와 휘파람은 실제로 쓸모가 없습니다. 반복합니다. 지연이 도입되었습니다. 우리는 함수 근사가 아니라 실시간 감지 및 예측에 관여합니다. 사진에서 필터링된 신호가 뒤쳐지는 것을 볼 수 있습니다. 지금 여기에서 거래를 시작하기로 결정해야 하며 다음 카운트다운에서는 너무 늦을 것입니다. 따라서 유일한 옵션은 비선형 방법과 비선형 기준에 의한 로컬 패턴 식별을 기반으로 하는 전방 예측이며, 이는 시스템의 현재 구조와 매개변수를 얼마나 잘 추측했는지 보여줍니다.
우리의 경우 최적의 제어를 합성하는 문제는 비표준이므로 전자 및 레이더에 대한 책에서 설명하는 트릭은 대부분 적합하지 않습니다.
아니요, 예측 방향의 증가분 을 합산하고 반대 방향으로 별도로 합산합니다. 이를 다른 것으로 나누는 것이 이익 계수 공식입니다. 추측된 기호의 %뿐만 아니라 증분 자체도 고려됩니다.
이 표시기는 예측 오류뿐만 아니라 추측된 신호도 동시에 고려합니다. 저것들. 실제로 DSP 측면에서 신호/노이즈(아마도))) 때문에 DSP에 강하지 않음). 그리고 오차율을 통한 추정 등 예측오차의 HP를 요구하지 않는다.
오류를 배포하는 방법에 대해. 그것은 또한 내가 상관하지 않는 것 같습니다) 계량 경제학자가 오류가 백색 잡음이어야 하는 이유는 분명합니다. 0 mo - 오류의 추세 없음, 유한 분산 - 오류가 예측할 수 없는 크기로 커지지 않아 의미에서 유용한 신호(결정적 구성 요소). 그러나 아직 거래가 성사되지 않았습니다. 단순히 손절매를 설정하면 원치 않는 꼬리를 자르고 거래 수익 분포의 변동을 제한할 수 있습니다. 저것들. 노이즈가 모델의 품질을 평가하는 기준을 방해하지 않는다면 노이즈는 무엇이든 될 수 있습니다. 신호/잡음 추정이 신호와 잡음의 분포에 신경 쓰지 않는다면 모델을 정성적으로 추정할 수 있으며 이것이 이 단계에서 필요한 전부입니다. 임하
이 모든 것은 우리가 끊임없이 예측하고 거래하는 시스템을 고려할 때만 사실입니다. 그러나 시스템이 최적의 진입점을 감지할 때 옵션에 전혀 맞지 않습니다. 여기에서 의견으로는 정성적 예측이 가능하고 그런 다음에만 예측 방향을 선택합니다. 실제로는 분 차트에 매주 2-5개의 항목이 있을 수 있습니다. 만들어진 예측의 수는 옥타브 판독 수의 0.1% 미만입니다.
그리고 예측과 현실의 차이로 고전적인 의미의 오류가 아니라 오류의 방향을 고려해야합니다. 올바른 방향의 실수가 실수가 아니라 이익인 거래 현실로 즉시 이동)) 즉. 예측이 40p 증가하지만 100만큼 증가하면 모델을 엄격하게 판단할 필요가 없습니다. 예를 들어 추세 추적은 올바른 방향의 이러한 오류 이상값을 기반으로 합니다. 손절매는 수익성이 없는 영역의 증분 분포를 차단하고 이익을 취하지 않고 올바른 방향으로 많은 시그마에 대한 드문 이상치를 포착합니다. 그리고 수익률 분포를 보면 오차 분포는 물론이고 정상과도 거리가 멀다. 제안된 PF 공식은 이를 고려합니다.
헤, 이것은 확실히 유혹적이지만 우리가 구입 한 후에 필요한 오류 배출이 발생합니다. 그리고 진입하기 전에 기준을 평가하고 방향을 결정하는 것이 필요합니다. 따라서 한 방향의 서지가 다른 방향의 서지보다 더 가능성이 높다는 것을 입력하기 전에 알고 있다면 시스템에서 이를 간단히 고려하고 계속 사용할 수 있습니다.
또한 헛되이 다이어그램을 지웠습니다. 두 개의 오류가 그 위에 그려졌습니다. 1) 내부 시뮬레이션 오류에 대해 정상적이고 상관 관계가 없어야한다고 말했습니다. 이것은 모델이 시스템의 구조를 적절하게 설명하는 기준이며( 경제학 은 이와 관련이 없음) 2) 정상적이지 않아야 하고 정상적이지 않을 예측 오류입니다. 입력에는 예측할 수 없는 비정상적인 배출이 있습니다. 그렇지 않으면 잠재적 수입도 0이 될 가능성이 높기 때문입니다.
그러나 다양한 무작위 보행(예측할 수 없는 고차 순간이 있는 보행 포함)은 미분할 수 없습니다. 그리고 가격은 랜덤 워크와 매우 유사합니다. :)
맞아요. 이것이 파생 상품이 아니라 증분에 대해 이야기해야 하는 이유입니다. 도함수에 대해 얻은 증분의 근접성은 Taylor 시리즈에 나타나는 도함수 대신 얻은 증분을 공식적으로 대체하여 Taylor 시리즈를 사용하여 추정할 수 있습니다. 시리즈의 결과 추정치는 근사값의 품질을 간접적으로 나타냅니다.
그러나 중간 필터링을 수행하는 경우 수행해야 합니다.
아무것도 따르지 않습니다, 멍청이들. 도함수를 의도적으로 자르면 도함수가 잘립니다. 놀라운 일은 아닙니다. 그리고 그들이 할례를 받지 않으면 그들은 할례를 받지 못할 것입니다.
시스템을 분석 방법에 맞게 조정하기 위해 정보를 버리는 것은 특히 거래 시스템의 경우 막다른 골목입니다. 필터링은 그룹을 도입하는 동안 신호의 존재에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 실시간으로 받는 것이 중요합니다. 지연시키고 스펙트럼 펄스의 고주파수 절반을 차단합니다. 이는 감지 가능한 전면을 제공하는 것뿐입니다.
요컨대, 평활화 후 원하는만큼 신호를 결정할 수 있고 안정적으로 찾을 수도 있습니다. 실제로 수신 당시의이 정보는 더 이상 가치가 없습니다. 따라서 나는 모든 예비 필터링에 대해 절대적으로 반대하며 깨끗한 따옴표로 작업해야합니다.
아무것도 따르지 않습니다, 멍청이들. 도함수를 의도적으로 자르면 도함수가 잘립니다. 놀라운 일은 아닙니다. 그리고 그들이 할례를 받지 않으면 그들은 할례를 받지 못할 것입니다.
시스템을 분석 방법에 맞게 조정하기 위해 정보를 버리는 것은 특히 거래 시스템의 경우 막다른 골목입니다. 필터링은 그룹을 도입하는 동안 신호의 존재에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 실시간으로 받는 것이 중요합니다. 지연시키고 스펙트럼 펄스의 고주파수 절반을 차단합니다. 이는 감지 가능한 전면을 제공하는 것뿐입니다.
요컨대, 평활화 후 원하는만큼 신호를 결정할 수 있고 안정적으로 찾을 수도 있습니다. 실제로 수신 당시의이 정보는 더 이상 가치가 없습니다. 따라서 나는 모든 예비 필터링에 대해 절대적으로 반대하며 깨끗한 따옴표로 작업해야합니다.
글쎄, 그러면 안 돼, 그러면 안 돼... 그게 당신의 관점입니다. 그리고 나는 그것에 대해 논쟁하지 않을 것입니다.
그러나 이 경우 파생상품에 대해 이야기하는 것은 옳지 않습니다.
처음 10 EURUSD 파생 상품에 대한 데이터:
이 숫자 집합은 파생 상품이 아닙니다!
차이 d1, d2, ... d8에 대한 Taylor 급수.
GBPUSD 매일
1) 차이의 중간 필터링 없이
2) 차이의 중간 필터링 사용
즉, 추측 된 증분 징후의 백분율과 같은 ... 이것은 감사하지 않은 작업입니다. 제 생각에는 ... 여기에서 소음에서 벗어나지 마십시오. 어딘가에서 50-55 % 내에서 작업해야합니다. 그래도 참고하겠습니다.
아니요, 예측 방향의 증가분 을 합산하고 반대 방향으로 별도로 합산합니다. 이를 다른 것으로 나누는 것이 이익 계수 공식입니다. 추측된 기호의 %뿐만 아니라 증분 자체도 고려됩니다.
이 표시기는 예측 오류뿐만 아니라 추측된 신호도 동시에 고려합니다. 저것들. 실제로 DSP 측면에서 신호/잡음(아마도))) tk. DSP에 강하지 않음). 그리고 오차율을 통한 추정 등 예측오차의 HP를 요구하지 않는다.
오류를 배포하는 방법에 대해. 그것은 또한 내가 상관하지 않는 것 같습니다) 계량 경제학자가 오류가 백색 잡음이어야 하는 이유는 분명합니다. 0 mo - 오류의 추세 없음, 유한 분산 - 오류가 예측할 수 없는 크기로 커지지 않아 의미에서 유용한 신호(결정적 구성 요소). 그러나 아직 거래가 성사되지 않았습니다. 단순히 손절매를 설정하면 원치 않는 꼬리를 자르고 거래 수익 분포의 변동을 제한할 수 있습니다. 저것들. 노이즈가 모델의 품질을 평가하는 기준을 방해하지 않는다면 노이즈는 무엇이든 될 수 있습니다. 신호/잡음 추정이 신호와 잡음의 분포에 신경 쓰지 않는다면 모델을 정성적으로 추정할 수 있으며 이것이 이 단계에서 필요한 전부입니다. 임하
그리고 예측과 현실의 차이로 고전적인 의미에서 오류가 아닌 오류의 방향을 고려하는 것이 필요합니다. 올바른 방향의 실수가 실수가 아니라 이익인 거래 현실로 즉시 이동)) I.e. 예측이 40p 증가하지만 100만큼 증가하면 모델을 엄격하게 판단할 필요가 없습니다. 예를 들어 추세 추적은 올바른 방향의 이러한 오류 이상값을 기반으로 합니다. 손절매는 수익성이 없는 영역의 증분 분포를 차단하고 이익을 취하지 않고 올바른 방향으로 많은 시그마에 대한 드문 이상치를 포착합니다. 그리고 수익률 분포를 보면 오차 분포는 물론이고 정상과도 거리가 멀다. 제안된 PF 공식은 이를 고려합니다.
차이 d1, d2, ... d8에 대한 Taylor 급수.
GBPUSD 매일
1) 차이의 중간 필터링 없이
2) 차이의 중간 필터링 사용
1. 급수에서 가장 높은 도함수를 잘라내면 Taylor 급수에 의해 근사된다는 것을 방금 증명했습니다. 이것은 분명하고 당연합니다. 결국, 인용문이 일반적으로 곧은 백합으로 변할 정도로 인용문을 필터링할 수 있습니다. 그러면 더 기쁜 일이 무엇입니까? 우리는 원래 시리즈에만 관심이 있습니다.
2. 이 종소리와 휘파람은 실제로 쓸모가 없습니다. 반복합니다. 지연이 도입되었습니다. 우리는 함수 근사가 아니라 실시간 감지 및 예측에 관여합니다. 사진에서 필터링된 신호가 뒤쳐지는 것을 볼 수 있습니다. 지금 여기에서 거래를 시작하기로 결정해야 하며 다음 카운트다운에서는 너무 늦을 것입니다. 따라서 유일한 옵션은 비선형 방법과 비선형 기준에 의한 로컬 패턴 식별을 기반으로 하는 전방 예측이며, 이는 시스템의 현재 구조와 매개변수를 얼마나 잘 추측했는지 보여줍니다.
우리의 경우 최적의 제어를 합성하는 문제는 비표준이므로 전자 및 레이더에 대한 책에서 설명하는 트릭은 대부분 적합하지 않습니다.
아니요, 예측 방향의 증가분 을 합산하고 반대 방향으로 별도로 합산합니다. 이를 다른 것으로 나누는 것이 이익 계수 공식입니다. 추측된 기호의 %뿐만 아니라 증분 자체도 고려됩니다.
이 표시기는 예측 오류뿐만 아니라 추측된 신호도 동시에 고려합니다. 저것들. 실제로 DSP 측면에서 신호/노이즈(아마도))) 때문에 DSP에 강하지 않음). 그리고 오차율을 통한 추정 등 예측오차의 HP를 요구하지 않는다.
오류를 배포하는 방법에 대해. 그것은 또한 내가 상관하지 않는 것 같습니다) 계량 경제학자가 오류가 백색 잡음이어야 하는 이유는 분명합니다. 0 mo - 오류의 추세 없음, 유한 분산 - 오류가 예측할 수 없는 크기로 커지지 않아 의미에서 유용한 신호(결정적 구성 요소). 그러나 아직 거래가 성사되지 않았습니다. 단순히 손절매를 설정하면 원치 않는 꼬리를 자르고 거래 수익 분포의 변동을 제한할 수 있습니다. 저것들. 노이즈가 모델의 품질을 평가하는 기준을 방해하지 않는다면 노이즈는 무엇이든 될 수 있습니다. 신호/잡음 추정이 신호와 잡음의 분포에 신경 쓰지 않는다면 모델을 정성적으로 추정할 수 있으며 이것이 이 단계에서 필요한 전부입니다. 임하
이 모든 것은 우리가 끊임없이 예측하고 거래하는 시스템을 고려할 때만 사실입니다. 그러나 시스템이 최적의 진입점을 감지할 때 옵션에 전혀 맞지 않습니다. 여기에서 의견으로는 정성적 예측이 가능하고 그런 다음에만 예측 방향을 선택합니다. 실제로는 분 차트에 매주 2-5개의 항목이 있을 수 있습니다. 만들어진 예측의 수는 옥타브 판독 수의 0.1% 미만입니다.
그리고 예측과 현실의 차이로 고전적인 의미의 오류가 아니라 오류의 방향을 고려해야합니다. 올바른 방향의 실수가 실수가 아니라 이익인 거래 현실로 즉시 이동)) 즉. 예측이 40p 증가하지만 100만큼 증가하면 모델을 엄격하게 판단할 필요가 없습니다. 예를 들어 추세 추적은 올바른 방향의 이러한 오류 이상값을 기반으로 합니다. 손절매는 수익성이 없는 영역의 증분 분포를 차단하고 이익을 취하지 않고 올바른 방향으로 많은 시그마에 대한 드문 이상치를 포착합니다. 그리고 수익률 분포를 보면 오차 분포는 물론이고 정상과도 거리가 멀다. 제안된 PF 공식은 이를 고려합니다.
헤, 이것은 확실히 유혹적이지만 우리가 구입 한 후에 필요한 오류 배출이 발생합니다. 그리고 진입하기 전에 기준을 평가하고 방향을 결정하는 것이 필요합니다. 따라서 한 방향의 서지가 다른 방향의 서지보다 더 가능성이 높다는 것을 입력하기 전에 알고 있다면 시스템에서 이를 간단히 고려하고 계속 사용할 수 있습니다.
또한 헛되이 다이어그램을 지웠습니다. 두 개의 오류가 그 위에 그려졌습니다. 1) 내부 시뮬레이션 오류에 대해 정상적이고 상관 관계가 없어야한다고 말했습니다. 이것은 모델이 시스템의 구조를 적절하게 설명하는 기준이며( 경제학 은 이와 관련이 없음) 2) 정상적이지 않아야 하고 정상적이지 않을 예측 오류입니다. 입력에는 예측할 수 없는 비정상적인 배출이 있습니다. 그렇지 않으면 잠재적 수입도 0이 될 가능성이 높기 때문입니다.
오 글쎄 ... 나는 당신을 설득하지 않을 것입니다 ... 당신이 알고있는대로 ...
그러나 당신은 최적 제어 합성의 문제에 익숙하지 않은 것 같습니다. 여기서 테스트 "최적화 장치"를 의미하지는 않습니다.
차이 d1, d2, ... d8에 대한 Taylor 급수.
Taylor 급수 전개를 적용하려면 함수가 무한히 미분 가능해야 합니다.
그러나 다양한 무작위 보행(예측할 수 없는 고차 순간이 있는 보행 포함)은 미분할 수 없습니다. 그리고 가격은 랜덤 워크와 매우 유사합니다. :)
Taylor 급수 전개를 적용하려면 함수가 무한히 미분 가능해야 합니다.
그러나 다양한 무작위 보행(예측할 수 없는 고차 순간이 있는 보행 포함)은 미분할 수 없습니다. 그리고 가격은 랜덤 워크와 매우 유사합니다. :)
맞아요. 이것이 파생 상품이 아니라 증분에 대해 이야기해야 하는 이유입니다. 도함수에 대해 얻은 증분의 근접성은 Taylor 시리즈에 나타나는 도함수 대신 얻은 증분을 공식적으로 대체하여 Taylor 시리즈를 사용하여 추정할 수 있습니다. 시리즈의 결과 추정치는 근사값의 품질을 간접적으로 나타냅니다.