어떤 경우든 시스템 반환값이 정지 상태에 가깝고 테스트 요구 사항을 충족하는 것이 바람직합니다. 특히 일련의 거래에서. 처음에 이것이 그렇지 않다고 가정하면 역사적 테스트 결과에 대한 믿음이 없습니다. 단순히 무시할 수 있습니다. 저것들. 일련의 거래 결과에 대한 준정상성은 여전히 필요합니다.
어떤 경우든 시스템 반환값이 정지 상태에 가깝고 테스트 요구 사항을 충족하는 것이 바람직합니다. 특히 일련의 거래에서. 처음에 이것이 그렇지 않다고 가정하면 역사적 테스트 결과에 대한 믿음이 없습니다. 단순히 무시할 수 있습니다. 저것들. 일련의 거래 결과에 대한 준정상성은 여전히 필요합니다.
소비에트 시대의 기계식 저울이 어떤 것인지 기억하는 사람이 있습니까? 가중치 세트가 있습니다. 무게를 재는 항목이 있습니다. 웨이트를 선택하고 칭량하는 과정(최소 시도 횟수만큼 칭량해야 함)에서 "무차별적인 웨이트"가 있을 것이라는 사실에 5코펙을 댈 사람이 있습니까? 이 경우 균형을 유지하려면 어떻게 해야 합니까? 저울은 다르고 무게도 다를 수 있지만 접근 방식은 동일합니다...
다음은 정상, 비정상 및 비정상 조건에서 어떻게 수익을 올릴 수 있는지에 대한 간단한 예입니다.
우리는 올바른 동전과 그것을 던진 사람이 있습니다. 이상적인 수학적 추상화는 앞면/뒷면=0.5/0.5의 확률입니다. 머리=+1, 꼬리=-1로 둡니다. 개별 결과의 분포는 이진법입니다. 그러나 예를 들어 100번 던질 때 방울의 양을 취하면 mo=0, sko=50으로 정상적으로 분포됩니다. 고정 분포, 당신은 아무것도 얻을 수 없습니다.
이제 던지는 사람은 하나의 동전을 가지고 있지 않지만 무리와 그들 중 일부는 앞면이나 뒷면에 유리한 다른 확률 편향으로 잘못되었습니다. 그리고 던지는 사람은 그가 원할 때 이 세트에 대해 던진 동전을 바꿉니다. 결과의 분포도 이진법입니다. 100회 연속 던지기의 합은 고정되지 않습니다. 이전 100회 이상의 토스에 대한 통계를 관찰하고 계산한다고 해서 앞으로 코인을 던지는 사람이 코인을 바꾸지 않을 것이라는 보장은 없습니다. 또 다른 문제는 예를 들어 던지는 사람이 200번 던질 때마다 또는 5개 이상의 앞면이나 뒷면이 연속으로 나온 후에 동전을 더 자주 바꾸는 경우입니다. 그런 다음 이 정보를 기반으로 수익이 준정상적인 시스템을 구성할 수 있습니다. 스로워가 이 규칙을 준수하는 한 시스템은 작동합니다. 그리고 이것은 반드시 그의 의지와 관련이 있는 것은 아니지만, 예를 들어 단순히 외부 상황이나 제한과 관련이 있습니다. 비정상 프로세스에서 고정 특성을 찾아 사용하는 것으로 나타났습니다.
저것들. kotir의 비정상성은 그 위에 구축된 모든 시스템이 비정상성을 의미하지는 않습니다. 그렇다면 과거 데이터에 시스템을 구축하는 것은 의미가 없습니다. 시장의 일부 속성의 준정상성으로 충분합니다.
물론 가격 계열을 "조각별 고정(piecewise-stationary)"으로 간주할 수 있습니다. n번째 변환이 고정 계열을 제공할 것이라는 희망으로 가격 계열을 무기한으로 변환할 수 있습니다. 이 모든 것은 순수한 샤머니즘입니다.
어떤 방법이든 가격은 "갑작스럽고 예측할 수 없는" 변화의 대상이 됩니다. 이것은 악명 높은 비정상성입니다.
"갑작스럽고 예측할 수 없는" 변화로 이어지는 뉴스는 자주 발생하지 않습니다. 일반적으로 이것은 믿음의 문제입니다. 나는 kotir를 보고 안정적이고 상당히 장기적인 방향 움직임을 봅니다. 그리고 모든 시간 프레임에서. 시장에는 추세가 있고 예측 가능성을 결정합니다. 그리고 non-stationarity는 일반적으로 존재하는 것이 아니라 부분적으로 존재하며, kotir의 변형에서 우리는 이전에 분석에서 유행을 강조한 순수한 형태로 그것이 존재하는 곳, 즉 순수한 형태로 존재하는 곳으로 가려고합니다. 형태. 그리고 나머지의 비정상성을 고려한 것이 시장 추세 예측의 품질입니다.
물론 가격 계열을 "조각별 고정(piecewise-stationary)"으로 간주할 수 있습니다. n번째 변환이 고정 계열을 제공할 것이라는 희망으로 가격 계열을 무기한으로 변환할 수 있습니다. 이 모든 것은 순수한 샤머니즘입니다.
어떤 방법이든 가격은 "갑작스럽고 예측할 수 없는" 변화의 대상이 됩니다. 이것은 악명 높은 비정상성입니다.
될 수 있는 것과 있어야 할 것을 구분해야 합니다.
어떤 경우든 시스템 반환값이 정지 상태에 가깝고 테스트 요구 사항을 충족하는 것이 바람직합니다. 특히 일련의 거래에서. 처음에 이것이 그렇지 않다고 가정하면 역사적 테스트 결과에 대한 믿음이 없습니다. 단순히 무시할 수 있습니다. 저것들. 일련의 거래 결과에 대한 준정상성은 여전히 필요합니다.
어떤 경우든 시스템 반환값이 정지 상태에 가깝고 테스트 요구 사항을 충족하는 것이 바람직합니다. 특히 일련의 거래에서. 처음에 이것이 그렇지 않다고 가정하면 역사적 테스트 결과에 대한 믿음이 없습니다. 단순히 무시할 수 있습니다. 저것들. 일련의 거래 결과에 대한 준정상성은 여전히 필요합니다.
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원을 그리며 걷는다...
원이 없음)) 테스트를 사용하고 실제 생활에서 비슷한 것을 보고 싶다면 준정상성이 필요합니다. 그것이 없으면 테스트가 필요하지 않습니다. 우리는 실생활에서 이와 같은 것을 얻지 못할 것입니다.
다음은 정상, 비정상 및 비정상 조건에서 어떻게 수익을 올릴 수 있는지에 대한 간단한 예입니다.
우리는 올바른 동전과 그것을 던진 사람이 있습니다. 이상적인 수학적 추상화는 앞면/뒷면=0.5/0.5의 확률입니다. 머리=+1, 꼬리=-1로 둡니다. 개별 결과의 분포는 이진법입니다. 그러나 예를 들어 100번 던질 때 방울의 양을 취하면 mo=0, sko=50으로 정상적으로 분포됩니다. 고정 분포, 당신은 아무것도 얻을 수 없습니다.
이제 던지는 사람은 하나의 동전을 가지고 있지 않지만 무리와 그들 중 일부는 앞면이나 뒷면에 유리한 다른 확률 편향으로 잘못되었습니다. 그리고 던지는 사람은 그가 원할 때 이 세트에 대해 던진 동전을 바꿉니다. 결과의 분포도 이진법입니다. 100회 연속 던지기의 합은 고정되지 않습니다. 이전 100회 이상의 토스에 대한 통계를 관찰하고 계산한다고 해서 앞으로 코인을 던지는 사람이 코인을 바꾸지 않을 것이라는 보장은 없습니다. 또 다른 문제는 예를 들어 던지는 사람이 200번 던질 때마다 또는 5개 이상의 앞면이나 뒷면이 연속으로 나온 후에 동전을 더 자주 바꾸는 경우입니다. 그런 다음 이 정보를 기반으로 수익이 준정상적인 시스템을 구성할 수 있습니다. 스로워가 이 규칙을 준수하는 한 시스템은 작동합니다. 그리고 이것은 반드시 그의 의지와 관련이 있는 것은 아니지만, 예를 들어 단순히 외부 상황이나 제한과 관련이 있습니다. 비정상 프로세스에서 고정 특성을 찾아 사용하는 것으로 나타났습니다.
저것들. kotir의 비정상성은 그 위에 구축된 모든 시스템이 비정상성을 의미하지는 않습니다. 그렇다면 과거 데이터에 시스템을 구축하는 것은 의미가 없습니다. 시장의 일부 속성의 준정상성으로 충분합니다.
사실 IMHO, 틀린 코인이 하나라도 있다면 어떤 경우에도 이기는 전략이 있다;;)
안녕하세요, 없지만 ???는 규칙에 따라 다릅니다.
물론 가격 계열을 "조각별 고정(piecewise-stationary)"으로 간주할 수 있습니다. n번째 변환이 고정 계열을 제공할 것이라는 희망으로 가격 계열을 무기한으로 변환할 수 있습니다. 이 모든 것은 순수한 샤머니즘입니다.
어떤 방법이든 가격은 "갑작스럽고 예측할 수 없는" 변화의 대상이 됩니다. 이것은 악명 높은 비정상성입니다.