Maxim Romanov : 막대(촛대)에서는 작동하지 않으며 시간 이산화는 임의 구성 요소를 도입하므로 다른 이산화 방법을 사용해야 합니다.
최적의 초기 막대 수 를 결정하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 초기 데이터를 준비할 패턴 유형을 결정해야 합니다. 최소한의 초기 데이터로 선택한 패턴에 따라 계산을 시작합니다. 실제 데이터와 비교하여 모델의 오류를 결정합니다. 그런 다음 초기 데이터의 양을 한 단위 늘리고 상대 오차를 찾는 과정을 반복하고 기억합니다. 초기 데이터의 전체 질량으로 이 절차를 반복합니다. 입력 데이터의 양은 최소 오류를 제공하고 그 양을 현재 입력 데이터의 최적 양으로 취합니다. 새 막대가 나타날 때마다 유사한 검색이 수행됩니다. 다른 방법은 모르겠습니다. 당신의 의견은 무엇입니까? 이 문제를 논의하기 위해 곧 특별 스레드를 열 계획입니다.
최적의 초기 막대 수 를 결정하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 초기 데이터를 준비할 패턴 유형을 결정해야 합니다. 최소한의 초기 데이터로 선택한 패턴에 따라 계산을 시작합니다. 실제 데이터와 비교하여 모델의 오류를 결정합니다. 그런 다음 초기 데이터의 양을 한 단위 늘리고 상대 오차를 찾는 과정을 반복하고 기억합니다. 초기 데이터의 전체 질량으로 이 절차를 반복합니다. 입력 데이터의 양은 최소 오류를 제공하고 그 양을 현재 입력 데이터의 최적 양으로 취합니다. 새 막대가 나타날 때마다 유사한 검색이 수행됩니다. 다른 방법은 모르겠습니다. 당신의 의견은 무엇입니까? 이 문제를 논의하기 위해 곧 특별 스레드를 열 계획입니다.
신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 초기에 충분한 수의 막대를 사용하고 가장 적은 수의 매개변수/다항식에 가장 적합한 수학적 모델을 확인할 때 다른 쪽에서 접근합니다. 그런 다음 막대 수를 줄입니다.
나는 TsOS, Kotelnikov의 관점에서 이 경우를 알아 냈습니다. 진드기를 가져 와서 부드럽게 한 다음 TF로 분해해야한다는 것이 밝혀졌습니다. 그렇지 않으면 존재하지 않는 주파수의 모양인 앨리어싱이 발생합니다. 반면에 스무딩은 지연을 추가합니다.
일반적으로 가격, 필터링, 범위, 주식을 사전 처리해야 합니다. 여전히 통화 쌍을 별도의 통화로 나누려는 시도가 필요합니다.
무작위 성분을 도입하지 않는 이산화 방법이 필요합니다. 시장에 대한 시간은 의미가 없습니다. 시간당 촛불에는 원하는만큼 많은 거래 작업과 완전히 임의의 거래량이있을 수 있습니다. 가격은 정확히 돈, 거래 및 자금 재분배에 의해 결정됩니다. 왜 양초가 적합하지 않고 무엇이 필요한지 이해하기 위해 간단한 모델을 만들 수 있습니다. 사인을 취하고 무작위 샘플링 속도로 샘플링하고 출력에서 무작위 그래프를 얻습니다. 즉, 그 과정은 알려져 있고 간단하지만 우리는 그것을 깨뜨 렸습니다. 이제 충분히 큰 샘플을 가진 원래 신호를 복원할 수 있습니까? 아마도 어떻게 든 가능하지만 방법을 모르겠습니다.
틱은 더 좋지만 완벽하지도 않습니다. 가격의 주요 동인은 완료된 거래 작업 과 이 작업의 볼륨이기 때문입니다. 틱을하면 거래량과 거래 건수를 알 수 없습니다.
무작위 성분을 도입하지 않는 이산화 방법이 필요합니다. 시장에 대한 시간은 의미가 없습니다. 시간당 촛불에는 원하는만큼 많은 거래 작업과 완전히 임의의 거래량이있을 수 있습니다. 가격은 정확히 돈, 거래 및 자금 재분배에 의해 결정됩니다. 왜 양초가 적합하지 않고 무엇이 필요한지 이해하기 위해 간단한 모델을 만들 수 있습니다. 사인을 취하고 무작위 샘플링 속도로 샘플링하고 출력에서 무작위 그래프를 얻습니다. 즉, 그 과정은 알려져 있고 간단하지만 우리는 그것을 깨뜨 렸습니다. 이제 충분히 큰 샘플을 가진 원래 신호를 복원할 수 있습니까? 아마도 어떻게 든 가능하지만 방법을 모르겠습니다.
틱은 더 좋지만 완벽하지도 않습니다. 가격의 주요 동인은 완료된 거래 작업 과 이 작업의 볼륨이기 때문입니다. 틱을하면 거래량과 거래 건수를 알 수 없습니다.
Kantarovich의 계량 경제학 강의에는 첫 번째 강의의 주제에 대한 개요가 있습니다. 결론은 역사적 기간 동안 충분히 정확한 수학적 모델의 붕괴는 일시적인 경제 매개 변수의 평가에서 오늘날까지 예측할 수 없다는 것입니다.
100바는 의미가 없습니다. 120 - 132 나는 더 좋아. 10년, 2년, 분기, 3주, 주중 근무 시간)
즉, 축소))) 나는 아직 진실을 찾지 못했습니다. 오래된 TF에 대한 평범한 진실은 갈 일이 아니지만 아마도 무언가가 있습니다)
나는 천장에서 100을 가져 갔고, 막대 수, 모델 매개 변수, 최적화 매개 변수, 최적화 매개 변수 계산을위한 값 수 등 아직 할 일이 많습니다.
막대(촛대)에서는 작동하지 않으며 시간 이산화는 임의 구성 요소를 도입하므로 다른 이산화 방법을 사용해야 합니다.
최적의 초기 막대 수 를 결정하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 초기 데이터를 준비할 패턴 유형을 결정해야 합니다. 최소한의 초기 데이터로 선택한 패턴에 따라 계산을 시작합니다. 실제 데이터와 비교하여 모델의 오류를 결정합니다. 그런 다음 초기 데이터의 양을 한 단위 늘리고 상대 오차를 찾는 과정을 반복하고 기억합니다. 초기 데이터의 전체 질량으로 이 절차를 반복합니다. 입력 데이터의 양은 최소 오류를 제공하고 그 양을 현재 입력 데이터의 최적 양으로 취합니다. 새 막대가 나타날 때마다 유사한 검색이 수행됩니다. 다른 방법은 모르겠습니다. 당신의 의견은 무엇입니까? 이 문제를 논의하기 위해 곧 특별 스레드를 열 계획입니다.
막대(촛대)에서는 작동하지 않으며 시간 이산화는 임의 구성 요소를 도입하므로 다른 이산화 방법을 사용해야 합니다.
나는 TsOS, Kotelnikov의 관점에서 이 경우를 알아 냈습니다. 진드기를 가져 와서 부드럽게 한 다음 TF로 분해해야한다는 것이 밝혀졌습니다. 그렇지 않으면 존재하지 않는 주파수의 모양인 앨리어싱이 발생합니다. 반면에 스무딩은 지연을 추가합니다.
일반적으로 가격, 필터링, 범위, 주식을 사전 처리해야 합니다. 여전히 통화 쌍을 별도의 통화로 나누려는 시도가 필요합니다.
최적의 초기 막대 수 를 결정하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 초기 데이터를 준비할 패턴 유형을 결정해야 합니다. 최소한의 초기 데이터로 선택한 패턴에 따라 계산을 시작합니다. 실제 데이터와 비교하여 모델의 오류를 결정합니다. 그런 다음 초기 데이터의 양을 한 단위 늘리고 상대 오차를 찾는 과정을 반복하고 기억합니다. 초기 데이터의 전체 질량으로 이 절차를 반복합니다. 입력 데이터의 양은 최소 오류를 제공하고 그 양을 현재 입력 데이터의 최적 양으로 취합니다. 새 막대가 나타날 때마다 유사한 검색이 수행됩니다. 다른 방법은 모르겠습니다. 당신의 의견은 무엇입니까? 이 문제를 논의하기 위해 곧 특별 스레드를 열 계획입니다.
신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 초기에 충분한 수의 막대를 사용하고 가장 적은 수의 매개변수/다항식에 가장 적합한 수학적 모델을 확인할 때 다른 쪽에서 접근합니다. 그런 다음 막대 수를 줄입니다.
나는 TsOS, Kotelnikov의 관점에서 이 경우를 알아 냈습니다. 진드기를 가져 와서 부드럽게 한 다음 TF로 분해해야한다는 것이 밝혀졌습니다. 그렇지 않으면 존재하지 않는 주파수의 모양인 앨리어싱이 발생합니다. 반면에 스무딩은 지연을 추가합니다.
일반적으로 가격, 필터링, 범위, 주식을 사전 처리해야 합니다. 여전히 통화 쌍을 별도의 통화로 나누려는 시도가 필요합니다.
일부 규모 단계를 통해 눈금을 매끄럽게 하는 것은 흥미롭지만 비용이 많이 드는 작업입니다. 그리고 옵션이 있으며 영향의 시간과 관련된 실제 외부 요인으로 인해 주기가 있는 것이 논리적으로 보입니다. 작업 일정.
최적화를 위한 매개변수가 너무 많습니다. 최적 솔루션의 가용성은 선택에 따라 다릅니다. 매개변수를 잘못 선택하면 솔루션이 없을 수 있습니다.
일부 규모 단계를 통해 눈금을 매끄럽게 하는 것은 흥미롭지만 비용이 많이 드는 작업입니다. 그리고 옵션이 있으며 영향의 시간과 관련된 실제 외부 요인으로 인해 주기가 있는 것이 논리적으로 보입니다. 작업 일정.
최적화를 위한 매개변수가 너무 많습니다. 최적 솔루션의 가용성은 선택에 따라 다릅니다. 매개변수를 잘못 선택하면 솔루션이 없을 수 있습니다.
체크된 주기가 없습니다.
모델을 옵티마이저에 넣었습니다. 각 막대에서 매개변수가 많이 변경되는 것이 마음에 들지 않았습니다. 더 많은 안정성을 원했습니다.
체크된 주기가 없습니다.
모델을 옵티마이저에 넣었습니다. 각 막대에서 매개변수가 많이 변경되는 것이 마음에 들지 않았습니다. 더 많은 안정성을 원했습니다.
가장 순수한 형태가 아닙니다. 가격 움직임의 유사한 반복이 있습니다.) 정의에 따라 SB와 유사한 프로세스에서 매개 변수의 안정성이 없습니다. 안정성이 있으면 다른 프로세스입니다)
가장 순수한 형태가 아닙니다. 가격 움직임의 유사한 반복이 있습니다.) 정의에 따라 SB와 유사한 프로세스에서 매개 변수의 안정성이 없습니다. 안정성이 있으면 다른 프로세스입니다)
그러면 인식, 클러스터링이 필요하지 않습니다.
나는 TsOS, Kotelnikov의 관점에서 이 경우를 알아 냈습니다. 진드기를 가져 와서 부드럽게 한 다음 TF로 분해해야한다는 것이 밝혀졌습니다. 그렇지 않으면 존재하지 않는 주파수의 모양인 앨리어싱이 발생합니다. 반면에 스무딩은 지연을 추가합니다.
일반적으로 가격, 필터링, 범위, 주식을 사전 처리해야 합니다. 여전히 통화 쌍을 별도의 통화로 나누려는 시도가 필요합니다.
무작위 성분을 도입하지 않는 이산화 방법이 필요합니다. 시장에 대한 시간은 의미가 없습니다. 시간당 촛불에는 원하는만큼 많은 거래 작업과 완전히 임의의 거래량이있을 수 있습니다. 가격은 정확히 돈, 거래 및 자금 재분배에 의해 결정됩니다. 왜 양초가 적합하지 않고 무엇이 필요한지 이해하기 위해 간단한 모델을 만들 수 있습니다. 사인을 취하고 무작위 샘플링 속도로 샘플링하고 출력에서 무작위 그래프를 얻습니다. 즉, 그 과정은 알려져 있고 간단하지만 우리는 그것을 깨뜨 렸습니다. 이제 충분히 큰 샘플을 가진 원래 신호를 복원할 수 있습니까? 아마도 어떻게 든 가능하지만 방법을 모르겠습니다.
틱은 더 좋지만 완벽하지도 않습니다. 가격의 주요 동인은 완료된 거래 작업 과 이 작업의 볼륨이기 때문입니다. 틱을하면 거래량과 거래 건수를 알 수 없습니다.
그러면 인식, 클러스터링이 필요하지 않습니다.
네.
무작위 성분을 도입하지 않는 이산화 방법이 필요합니다. 시장에 대한 시간은 의미가 없습니다. 시간당 촛불에는 원하는만큼 많은 거래 작업과 완전히 임의의 거래량이있을 수 있습니다. 가격은 정확히 돈, 거래 및 자금 재분배에 의해 결정됩니다. 왜 양초가 적합하지 않고 무엇이 필요한지 이해하기 위해 간단한 모델을 만들 수 있습니다. 사인을 취하고 무작위 샘플링 속도로 샘플링하고 출력에서 무작위 그래프를 얻습니다. 즉, 그 과정은 알려져 있고 간단하지만 우리는 그것을 깨뜨 렸습니다. 이제 충분히 큰 샘플을 가진 원래 신호를 복원할 수 있습니까? 아마도 어떻게 든 가능하지만 방법을 모르겠습니다.
틱은 더 좋지만 완벽하지도 않습니다. 가격의 주요 동인은 완료된 거래 작업 과 이 작업의 볼륨이기 때문입니다. 틱을하면 거래량과 거래 건수를 알 수 없습니다.
Kantarovich의 계량 경제학 강의에는 첫 번째 강의의 주제에 대한 개요가 있습니다. 결론은 역사적 기간 동안 충분히 정확한 수학적 모델의 붕괴는 일시적인 경제 매개 변수의 평가에서 오늘날까지 예측할 수 없다는 것입니다.