테스터에서 시스템을 실행할 때 실제로 각 거래는 각 거래 상황과 마찬가지로 고유합니다. TS가 많은 것을 버리고 정보의 작은 부분만 남겼을 뿐입니다. 길을 건너는 통계의 경우와 마찬가지로 "사람"유형의 개체 횡단 통계를 수집하거나 "술 취한 사람"을 명확히 할 수 있습니다. :) 그러나 사람이 매번 동일하더라도 상황이 다릅니다. 저것들. 확률은 부분적 또는 완전한 불확실성 조건에서 예측하기 위해 발명된 추상화이며 특정 관찰자의 지식에 따라 다릅니다. 인식은 통계의 존재뿐만 아니라 어떤 통계가 중요한지 아는 데 있습니다. 예를 들어, 횡단보도에 대한 성적지향에 따른 통계수집은 횡단하는 사람의 심리·정서적 상태만큼 유용하지 않다고 생각합니다. :)
즉, 교집합의 경우 매우 이질적인 개체 자체의 특성에 의해 통계도 영향을 받습니다. 다시 한 번 이 질문을 드립니다. 금융 시장에서 또는 인간 행동을 모델링 할 때 확률을 평가하는 것이 더 쉬운 곳은 어디입니까? 모든 사람들이 성격 특성을 가지고 있다는 사실에도 불구하고 시간과 공간에서 행동에 대한 고정 관념이 다르며 사람의 경우 프로세스 매개 변수의 변경으로 역사에 대한 실험을 수행하는 것이 불가능하다는 사실에도 불구하고.
즉, 교집합의 경우 매우 이질적인 개체 자체의 특성에 의해 통계도 영향을 받습니다. 다시 한 번 이 질문을 드립니다. 금융 시장에서 또는 인간 행동을 모델링할 때 확률을 평가하는 것이 더 쉬운 곳은 어디입니까? 모든 사람이 성격 특성을 가지고 있음에도 불구하고 시간과 공간에서 행동에 대한 고정 관념이 다릅니다.
누가 더 쉽나요? 나는 이미 그것이 특정 관찰자의 인식에 달려 있다고 썼습니다. 지느러미의 좋은 전문가. 시장은 아마도 더 쉬운 fin.rynki입니다. 보험사 또는 도로에서의 사고 가능성을 평가하는 데 전문적으로 관련된 다른 사람이 두 번째입니다. 또 다른 것은 하나 또는 다른 확률(또는 예측 값)의 측정 오류입니다. 즉, 예측이 업계에서 얼마나 경쟁력이 있는지입니다.
누가 더 쉽나요? 나는 이미 그것이 특정 관찰자의 인식에 달려 있다고 썼습니다. 지느러미의 좋은 전문가. 시장은 아마도 더 쉬운 fin.rynki입니다. 보험사 또는 도로에서의 사고 가능성을 평가하는 데 전문적으로 관련된 다른 사람이 두 번째입니다. 또 다른 것은 하나 또는 다른 확률(또는 예측 값)의 측정 오류입니다. 즉, 예측이 업계에서 얼마나 경쟁력이 있는지입니다.
Z.Y. 시장은 또한 "개성"이라는 자신의 특성을 가진 사람들에 의해 거래됩니다.
좋은. 금융 시장과 보험과 같은 거리에 있는 오르버 전문가.
이것은 특정 개인의 능력에 대한 연구가 아니라 임의성 모델링 접근법의 일반적인 예입니다. 자신의 성격 특성을 가진 사람들이 시장에서 거래하도록 내버려 두십시오. 그러나 터미널에 있는 테스트 전략 세트는 동일한 방식으로 작동합니다.
이것은 특정 개인의 능력에 대한 연구가 아니라 임의성 모델링 접근법의 일반적인 예입니다. 자신의 성격 특성을 가진 사람들이 시장에서 거래하도록 내버려 두십시오. 그러나 터미널에 있는 테스트 전략 세트는 동일한 방식으로 작동합니다.
연구 대상에서 제외된 인터버의 전문가는 완전히 쓸모가 없습니다. 일반적인 접근 방식은 특정 상황에 적절한 경우에만 가치가 있습니다. 그리고 시장에서 정확히 위험을 감수할 때 일반적인 접근 방식에 대해 무엇을 중요하게 생각하십니까? 당신의 논리에 따르면 일반적으로 시장에서 거래하는 사람들의 일반적인 접근 방식은 드레인인데 왜이 접근 방식이 필요합니까?
테스터에서 시스템을 실행할 때 실제로 각 거래는 각 거래 상황과 마찬가지로 고유합니다. TS가 많은 것을 버리고 정보의 작은 부분만 남겼을 뿐입니다. 길을 건너는 통계의 경우와 마찬가지로 "사람"유형의 개체 횡단 통계를 수집하거나 "술 취한 사람"을 명확히 할 수 있습니다. :) 그러나 사람이 매번 동일하더라도 상황이 다릅니다. 저것들. 확률은 부분적 또는 완전한 불확실성 조건에서 예측하기 위해 발명된 추상화이며 특정 관찰자의 지식에 따라 다릅니다. 인식은 통계의 존재뿐만 아니라 어떤 통계가 중요한지 아는 데 있습니다. 예를 들어, 횡단보도에 대한 성적지향에 따른 통계수집은 횡단하는 사람의 심리·정서적 상태만큼 유용하지 않다고 생각합니다. :)
즉, 교집합의 경우 매우 이질적인 개체 자체의 특성에 의해 통계도 영향을 받습니다. 다시 한 번 이 질문을 드립니다. 금융 시장에서 또는 인간 행동을 모델링 할 때 확률을 평가하는 것이 더 쉬운 곳은 어디입니까? 모든 사람들이 성격 특성을 가지고 있다는 사실에도 불구하고 시간과 공간에서 행동에 대한 고정 관념이 다르며 사람의 경우 프로세스 매개 변수의 변경으로 역사에 대한 실험을 수행하는 것이 불가능하다는 사실에도 불구하고.
즉, 교집합의 경우 매우 이질적인 개체 자체의 특성에 의해 통계도 영향을 받습니다. 다시 한 번 이 질문을 드립니다. 금융 시장에서 또는 인간 행동을 모델링할 때 확률을 평가하는 것이 더 쉬운 곳은 어디입니까? 모든 사람이 성격 특성을 가지고 있음에도 불구하고 시간과 공간에서 행동에 대한 고정 관념이 다릅니다.
누가 더 쉽나요? 나는 이미 그것이 특정 관찰자의 인식에 달려 있다고 썼습니다. 지느러미의 좋은 전문가. 시장은 아마도 더 쉬운 fin.rynki입니다. 보험사 또는 도로에서의 사고 가능성을 평가하는 데 전문적으로 관련된 다른 사람이 두 번째입니다. 또 다른 것은 하나 또는 다른 확률(또는 예측 값)의 측정 오류입니다. 즉, 예측이 업계에서 얼마나 경쟁력이 있는지입니다.
Z.Y. 시장은 또한 "개성"이라는 자신의 특성을 가진 사람들에 의해 거래됩니다.
누가 더 쉽나요? 나는 이미 그것이 특정 관찰자의 인식에 달려 있다고 썼습니다. 지느러미의 좋은 전문가. 시장은 아마도 더 쉬운 fin.rynki입니다. 보험사 또는 도로에서의 사고 가능성을 평가하는 데 전문적으로 관련된 다른 사람이 두 번째입니다. 또 다른 것은 하나 또는 다른 확률(또는 예측 값)의 측정 오류입니다. 즉, 예측이 업계에서 얼마나 경쟁력이 있는지입니다.
Z.Y. 시장은 또한 "개성"이라는 자신의 특성을 가진 사람들에 의해 거래됩니다.
좋은. 금융 시장과 보험과 같은 거리에 있는 오르버 전문가.
이것은 특정 개인의 능력에 대한 연구가 아니라 임의성 모델링 접근법의 일반적인 예입니다. 자신의 성격 특성을 가진 사람들이 시장에서 거래하도록 내버려 두십시오. 그러나 터미널에 있는 테스트 전략 세트는 동일한 방식으로 작동합니다.
좋은. 금융 시장과 보험과 같은 거리에 있는 오르버 전문가.
이것은 특정 개인의 능력에 대한 연구가 아니라 임의성 모델링 접근법의 일반적인 예입니다. 자신의 성격 특성을 가진 사람들이 시장에서 거래하도록 내버려 두십시오. 그러나 터미널에 있는 테스트 전략 세트는 동일한 방식으로 작동합니다.
하나의 특정 상황(한 가지 예)의 결과를 예측하는 것이 많은 사람들의 평균보다 어렵다는 말을 듣고 싶습니까? 사실이야 큰 수의 법칙은 이러한 양과 관련이 있습니다.
하나의 특정 상황(한 가지 예)의 결과를 예측하는 것이 많은 사람들의 평균보다 어렵다는 말을 듣고 싶습니까? 사실이야 큰 수의 법칙은 이러한 양과 관련이 있습니다.
다시 말하지만, 당신은 무언가를 발명하고 있습니다. 나는 그런 말을 듣고 싶지 않습니다.
질문에 대한 답을 듣고 싶습니다. 어떻게 거래에서 패턴을 찾고 사용할 수 있으며 동시에 예측에 참여하지 않을 수 있습니까?
" 레프:
일반적으로 금융 시장에서 예측하는 것은 쓸모가 없습니다. 패턴 검색만 ..... "-이 스레드의 질문입니다.
다시 말하지만, 당신은 무언가를 발명하고 있습니다. 나는 그런 말을 듣고 싶지 않습니다.
질문에 대한 답을 듣고 싶습니다. 어떻게 거래에서 패턴을 찾고 사용할 수 있으며 동시에 예측에 참여하지 않을 수 있습니까?
그리고 당신이 나에게 묻는 것))))? 나는 달리 주장하지 않았다.
다시 말하지만, 당신은 무언가를 발명하고 있습니다. 나는 그런 말을 듣고 싶지 않습니다.
질문에 대한 답을 듣고 싶습니다. 어떻게 거래에서 패턴을 찾고 사용할 수 있으며 동시에 예측에 참여하지 않을 수 있습니까?
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" 레프:
일반적으로 금융 시장에서 예측하는 것은 쓸모가 없습니다. 패턴 검색만 ..... "-이 스레드의 질문입니다.
좋은. 금융 시장과 보험과 같은 거리에 있는 오르버 전문가.
이것은 특정 개인의 능력에 대한 연구가 아니라 임의성 모델링 접근법의 일반적인 예입니다. 자신의 성격 특성을 가진 사람들이 시장에서 거래하도록 내버려 두십시오. 그러나 터미널에 있는 테스트 전략 세트는 동일한 방식으로 작동합니다.