과거의 모든 기간은 본질적으로 고정적입니다. 과거의 시계열 자체를 알면 거의 항상 과거 데이터에서 이익을 창출할 일부 기능이나 패턴을 찾을 수 있기 때문입니다. 이것은 전혀 문제가 되지 않습니다.
비정상성이라는 용어는 금융 시장과 관련하여 미래, 미래에 시장이 어떻게 변할지 알 수 없음을 의미합니다.
과거 데이터에서 시장이 과거에 어떻게 변화했는지 알면 이러한 변화를 고려할 기능 또는 패턴을 항상 찾을 수 있습니다. 하지만 앞으로 시장이 어떻게 변할지 아무도 모릅니다. 과거의 변화에 따라 변한다는 사실이 아니다. 더욱이 그렇게 변하지 않을 가능성이 큽니다.
이와 관련하여 우리의 TS(본질적으로 재최적화됨)를 과거 데이터, 과거에 있었던 시장 변화에 맞게 조정하여 미래에 수익을 낼 수 없는 TS를 얻게 될 것입니다.
실제로 TS를 최적화한 후에는 일반적으로 가장 작은 손실로 가장 큰 이익을 주는 매개변수로 TS를 사용하려고 합니다. 이것은 정확히 이전 데이터에 맞게 조정된 TS입니다. 이러한 TS는 이러한 최적화된 매개변수 가 과거에 필요한 모든 변경을 고려하기 때문에 미래 데이터에서 작동하지 않지만, 미래의 시장은 과거와 동일하지 않고 달라질 것이며, 이러한 최적화된 TS는 매개변수, 이를 고려하지 않음
과거의 모든 기간은 본질적으로 고정적입니다. 과거의 시계열 자체를 알면 거의 항상 과거 데이터에서 이익을 창출할 일부 기능이나 패턴을 찾을 수 있기 때문입니다. 이것은 전혀 문제가 되지 않습니다.
비정상성이라는 용어는 금융 시장과 관련하여 미래, 미래에 시장이 어떻게 변할지 알 수 없음을 의미합니다.
과거 데이터에서 시장이 과거에 어떻게 변화했는지 알면 이러한 변화를 고려할 기능 또는 패턴을 항상 찾을 수 있습니다. 하지만 앞으로 시장이 어떻게 변할지 아무도 모릅니다. 과거의 변화에 따라 변한다는 사실이 아니다. 더욱이 그렇게 변하지 않을 가능성이 큽니다.
이와 관련하여 우리의 TS(본질적으로 재최적화됨)를 과거 데이터, 과거에 있었던 시장 변화에 맞게 조정하여 미래에 수익을 낼 수 없는 TS를 얻게 될 것입니다.
실제로 TS를 최적화한 후에는 일반적으로 가장 작은 손실로 가장 큰 이익을 주는 매개변수로 TS를 사용하려고 합니다. 이것은 정확히 이전 데이터에 맞게 조정된 TS입니다. 이러한 TS는 이러한 최적화된 매개변수가 과거에 필요한 모든 변경을 고려하기 때문에 미래 데이터에서 작동하지 않지만, 미래의 시장은 과거와 동일하지 않고 달라질 것이며, 이러한 최적화된 TS는 매개변수, 이를 고려하지 않음
저는 TS가 비정상성을 식별하고 모델링한 다음 TS인지 아닌지를 깨달았을 때까지 이것에 몇 년을 바쳤습니다. 최적화, 재최적화의 모든 조건은 모든 감정, 순수한 샤머니즘이며 트랜스가 깊을수록 자신이 만든 것에 대한 믿음이 커집니다.
나는 시장의 비정상성을 고려하는 몇 가지 방법을 알고 있습니다. 공적분은 방법 중 하나이며 결과적으로 고정 급수를 얻기 때문에 정확하게 가치가 있습니다. 여기서 최적화와 재최적화는 적절하지 않습니다.
faa1947 : Что такое подгонка или не подгонка?
피팅(오버트레이닝, 재최적화)은 금융 시장(비정상 시계열)에만 사용되는 용어입니다.
말도 안되는 소리. 말 맞죠?
적합은 모수 모델의 매개변수 추정치입니다. 무시할 수 있는 것은 없습니다.
그리고 어떤 것도 고정되지 않은 시장에 전혀 조정될 수 없습니다.
말도 안되는 소리. 말 맞죠?
적합은 모수 모델의 매개변수 추정치입니다. 무시할 수 있는 것은 없습니다.
그리고 어떤 것도 고정되지 않은 시장에 전혀 조정될 수 없습니다.
나는 당신에게 설명하려고 노력할 것입니다.
과거의 모든 기간은 본질적으로 고정적입니다. 과거의 시계열 자체를 알면 거의 항상 과거 데이터에서 이익을 창출할 일부 기능이나 패턴을 찾을 수 있기 때문입니다. 이것은 전혀 문제가 되지 않습니다.
비정상성이라는 용어는 금융 시장과 관련하여 미래, 미래에 시장이 어떻게 변할지 알 수 없음을 의미합니다.
과거 데이터에서 시장이 과거에 어떻게 변화했는지 알면 이러한 변화를 고려할 기능 또는 패턴을 항상 찾을 수 있습니다. 하지만 앞으로 시장이 어떻게 변할지 아무도 모릅니다. 과거의 변화에 따라 변한다는 사실이 아니다. 더욱이 그렇게 변하지 않을 가능성이 큽니다.
이와 관련하여 우리의 TS(본질적으로 재최적화됨)를 과거 데이터, 과거에 있었던 시장 변화에 맞게 조정하여 미래에 수익을 낼 수 없는 TS를 얻게 될 것입니다.
실제로 TS를 최적화한 후에는 일반적으로 가장 작은 손실로 가장 큰 이익을 주는 매개변수로 TS를 사용하려고 합니다. 이것은 정확히 이전 데이터에 맞게 조정된 TS입니다. 이러한 TS는 이러한 최적화된 매개변수 가 과거에 필요한 모든 변경을 고려하기 때문에 미래 데이터에서 작동하지 않지만, 미래의 시장은 과거와 동일하지 않고 달라질 것이며, 이러한 최적화된 TS는 매개변수, 이를 고려하지 않음
나는 당신에게 설명하려고 노력할 것입니다.
과거의 모든 기간은 본질적으로 고정적입니다. 과거의 시계열 자체를 알면 거의 항상 과거 데이터에서 이익을 창출할 일부 기능이나 패턴을 찾을 수 있기 때문입니다. 이것은 전혀 문제가 되지 않습니다.
비정상성이라는 용어는 금융 시장과 관련하여 미래, 미래에 시장이 어떻게 변할지 알 수 없음을 의미합니다.
과거 데이터에서 시장이 과거에 어떻게 변화했는지 알면 이러한 변화를 고려할 기능 또는 패턴을 항상 찾을 수 있습니다. 하지만 앞으로 시장이 어떻게 변할지 아무도 모릅니다. 과거의 변화에 따라 변한다는 사실이 아니다. 더욱이 그렇게 변하지 않을 가능성이 큽니다.
이와 관련하여 우리의 TS(본질적으로 재최적화됨)를 과거 데이터, 과거에 있었던 시장 변화에 맞게 조정하여 미래에 수익을 낼 수 없는 TS를 얻게 될 것입니다.
실제로 TS를 최적화한 후에는 일반적으로 가장 작은 손실로 가장 큰 이익을 주는 매개변수로 TS를 사용하려고 합니다. 이것은 정확히 이전 데이터에 맞게 조정된 TS입니다. 이러한 TS는 이러한 최적화된 매개변수가 과거에 필요한 모든 변경을 고려하기 때문에 미래 데이터에서 작동하지 않지만, 미래의 시장은 과거와 동일하지 않고 달라질 것이며, 이러한 최적화된 TS는 매개변수, 이를 고려하지 않음
저는 TS가 비정상성을 식별하고 모델링한 다음 TS인지 아닌지를 깨달았을 때까지 이것에 몇 년을 바쳤습니다. 최적화, 재최적화의 모든 조건은 모든 감정, 순수한 샤머니즘이며 트랜스가 깊을수록 자신이 만든 것에 대한 믿음이 커집니다.
나는 시장의 비정상성을 고려하는 몇 가지 방법을 알고 있습니다. 공적분은 방법 중 하나이며 결과적으로 고정 급수를 얻기 때문에 정확하게 가치가 있습니다. 여기서 최적화와 재최적화는 적절하지 않습니다.
네. 사실, 당신은 일종의 합성을 얻습니다. 합성에 플러스가있는 실제 악기가 입력되면 과매수, 매도, 과매도 매수로 거래됩니다. 반대로 마이너스를 사용하면 가중치가 로트의 비율을 나타냅니다.
공동 통합은 모든 유형의 스프레드 거래의 기초입니다. 스프레드 거래는 공동 통합 상품에 대해서만 가능합니다.
스프레드 거래는 호가가 극한 지점에서 0으로 돌아올 것이라는 확신입니다. 그리고 몇시 이후?
나는 시장의 비정상성을 고려하는 몇 가지 방법을 알고 있습니다. 공적분은 방법 중 하나이며 결과적으로 고정 급수를 얻기 때문에 정확하게 가치가 있습니다. 여기서 최적화와 재최적화는 적절하지 않습니다.
이 조건은 내 것이 아닙니다. 이것은 거래자들이 사용하는 잘 알려진 용어입니다. 인생의이시기에 그것들이 마음에 들지 않는다면, 인생이 흐르고 변화함에 따라 미래에 그것에 동의하지 않을 것이라는 의미는 아닙니다.
공적분이라는 용어에 대해 다시 최적화되었다는 것뿐입니다.)))))
당신이 말하는 것은 기본적으로 미래를 예측하는 것입니다. 즉, 비정상 계열에서 고정 계열을 만들면 시장에서 내일 일어날 일을 100% 확률로 예측할 수 있습니다.
노벨상 chtolya 신청을 시도하십시오 ....))))
이 조건은 내 것이 아닙니다. 이것은 거래자들이 사용하는 잘 알려진 용어입니다. 인생의이시기에 그것들이 마음에 들지 않는다면, 인생이 흐르고 변화함에 따라 미래에 그것에 동의하지 않을 것이라는 의미는 아닙니다.
공적분이라는 용어에 대해 다시 최적화되었다는 것뿐입니다.)))))
당신이 말하는 것은 본질적으로 미래를 예측하는 것입니다. 즉, 비정상 계열에서 고정 계열을 만들어 내일 시장에서 어떤 일이 일어날지 예측할 수 있습니다.
노벨상 chtolya 신청을 시도하십시오 ....)))))
이 조건은 내 것이 아닙니다. 이것은 거래자들이 사용하는 잘 알려진 용어입니다.
확실히 당신에 의해. 무당과 피노키오가 사는 나라 TA입니다. 우리는 입문서와 계시로 "순방향 테스트, 순방향 테스트, 재최적화 ..."를 읽었습니다.
이 주제에서는 두 개의 고정되지 않은 급수 차이의 정상성을 어떻게 사용할 수 있는지 논의합니다. 지금까지는 스프레드 거래만 등장했습니다. 그러나 그녀는 노벨을 당기지 않습니다.
이 경우 이 두 계열의 비정상성은 동일해야 하므로 뺄셈에 의해 비정상성(비정상성)이 소멸됩니다.
여전히 다르다면 뺄셈 후에 세 번째 유형의 비정상 계열로 끝납니다.
두 개의 비정상 계열의 비정상성을 어떤 매개변수로 비교할 수 있습니까?
이 경우 이 두 계열의 비정상성은 동일해야 하므로 뺄셈에 의해 비정상성(비정상성)이 소멸됩니다.
여전히 다르다면 뺄셈 후에 세 번째 유형의 비정상 계열로 끝납니다.
두 개의 비정상 계열의 비정상성을 어떤 매개변수로 비교할 수 있습니까?
스프레드 거래는 호가가 극한 지점에서 0으로 돌아올 것이라는 확신입니다. 그리고 몇시 이후?