나는 당신에게 완전히 동의하고 완전히 동의하지 않습니다. 이 경우 우리의 임무는 결정론적 구성 요소를 찾고 이를 기반으로 요구 사항의 틀 내에서 우리에게 모멘텀을 줄 특정 모델을 구축하는 것입니다. 우리는 그것을 찾습니다(우리는 Ito 및 비적용적으로 Stratonovich를 외삽하고 사용합니다. 여기서 우리는 분명히 적용 불가능하게 사용하고, 신경망을 작성하거나 두 평균의 차이를 통해 표현된 패턴을 찾습니다. - IMHO는 Stratonovich 및 기타 확률론적 춤보다 훨씬 편리합니다. 의미는 여전히 동일) - 누구에게 충분한 상상력이 있고 누구에게 더 가깝습니다. 이제 우리는 우리가 결정한 바와 같이 결정론을 가진 특정 기능을 가지고 있습니다. 선험적 모델이 받아들여지면, 사후적 기능이 기반으로 구축되어 결정론적 사후적 규칙성을 추출합니다. 요점은 우리가 추출한 패턴이 사후적이라는 것뿐입니다. 그리고 우리는 그것에 대해 아무것도 하지 않을 것입니다. 우리의 임무는 ( 비정상성을 가진 결정론도 비정상이기 때문에 ) 실시간으로 수신하는 데이터에 따라 동적으로 변하는 알고리즘을 찾는 것입니다.
오프토픽: 약 반년 전에 포럼에서 키위(뉴질랜드인)와 다른 모든 키위의 차이점이 무엇인지 물었습니다. 키위. 어울리지 않고, Ito-Stratonovich도 없고, 자기기만도 없습니다. 개시 가격만 있고 최적화는 없습니다. 모델은 놀라울 정도로 단순하고 복잡하지 않습니다. 가장 단순한 촛대 통계( 원칙적으로 시장에서 작동할 수 없음 - 이로 인해 놀라움이 발생함)를 기반으로 하며, 생성된 임의 모델도 수익을 가져왔습니다. 그러나 상품 통화와 소규모 경제의 통화(추세의 영향을 받는 통화)는 예상되는 패턴에서 완전히 벗어났습니다. 내가 당신에게 동의하는 유일한 이유는 약간의 결정론이 있다는 것을 인정하는 것입니다. 비록 이것이 상식에 어긋나지만(말장난 죄송합니다), 때때로 방해가 되는 것은 이 결정론입니다... 지금까지 말한 것은 순전히 진실에 대한 주장이 없는 IMHO.
모델 가역성 요구 사항을 충족하지 않는 한 가지를 제외하고는 모든 것이 훌륭합니다. 견적(예: 트렌드)의 일부를 가져와 작업합니다. TA의 표준 계획. 나머지는 어떻습니까? 아마도 이 잔여물이 우리 모델의 모든 것을 바꾸기 시작할 것입니까? 이 나머지를 전혀 고려하지 않는다면 이 확신은 어디에서 오는가?
규칙성에 고정성이 필요한 이유는 무엇입니까? 작업 패턴이 있다고 가정해 보겠습니다. 시간에 따른 발생 분포는 엄격하게 정상이 아닙니다. 이 규칙성의 주요 특징도 고정적이지 않고 시간에 따라 유동적입니다. 그래서 무엇? 한 가지 주요 조건이 있습니다. 계속해서 나타나고 사라지지 않는다는 것입니다. 우리의 MO가 고정적이지 않지만 여전히 긍정적이며 이것이 가장 중요합니다. 또 다른 질문은 비정상성이 바로 이러한 패턴에 대한 검색을 심각하게 복잡하게 만든다는 것입니다. 우리는 식별 및 사용을 위해 표준 통계 방법에 의존할 수 없습니다. 예를 들어 지난 1년 동안 매일 나타났다가 오늘 갑자기 사라진 경우 통계에서는 패턴이 더 이상 작동하지 않는다고 말합니다. 그러나 이것은 그것이 원할 때 나타나고 고정 특성을 생성할 필요가 없기 때문에 그렇지 않습니다. 기본적인 수준에서 이 속성은 알고리즘의 재최적화 필요성을 결정합니다. 어떤 식으로든 히스토리에서만 주어진 패턴에 이상적으로 대응하는 고정 매개변수로 작업하기 때문입니다. 내일은 조금 다를 것이며, 이는 우리의 적합성의 극한에서 변화가 있을 것임을 의미합니다.
그리고 모든 질문의 질문은 내일의 변화에서 살아남는 것입니다. 그리고 우리는 상대적으로 안정적인 패턴을 사용하거나 (그리고) 상당히 거친(간단한) 식별및작업 방법을 사용하여 생존할 수 있으므로 대략적인 평가를 통해 패턴 자체가 상당히 넓은 범위 내에서 변경될 수 있습니다.
이것이 왜 간단한 방법이 복잡한 방법보다 더 효과적인 경향이 있는지, 그리고 왜 그것이 시장에서 전혀 돈을 버는 것이 가능해지는지에 대한 나의 근거입니다.
faa1947 : 모델 가역성 요구 사항을 충족하지 않는 한 가지를 제외하고는 모든 것이 훌륭합니다. 견적(예: 트렌드)의 일부를 가져와 작업합니다. TA의 표준 계획. 나머지는 어떻습니까? 아마도 이 잔여물이 우리 모델의 모든 것을 바꾸기 시작할 것입니까? 이 나머지를 전혀 고려하지 않는다면 이 확신은 어디에서 오는가?
3년 전만 해도 대부분의 사람들은 비정상성에 대해 듣고 싶어하지 않았습니다. 이제 우리는 상당히 실질적으로 논의하고 있습니다. 그러나 한 가지 더 잘못된 것이 있습니다. 모델의 가역성은 왼쪽에 있는 인용문이고 오른쪽에 있는 모든 것이 이 인용문에 합산되어야 합니다. 이 관점에서 자신의 차량을 보면 많은 것이 분명해질 것입니다.
이러한 모든 방법은 예를 들어 온도가 아닌 여러 가격에서 작동해야 하는 이유를 이해하지 못한 TA와 같은 샤머니즘입니다))
계량경제학: 한 걸음 더 나아가기 위한 예측이라는 주제에서 나는 이것이 샤머니즘이 아님을 수치로 보여주었다. 이 증명의 의미: GARCH 잔차를 모델링한 후 비정상 잔차의 범위가 감소하고 수십 핍 대신 핍의 분수가 되었습니다.
상점에서 "비정상 저울 in fractions of pips"로 물건을 살 수 있습니까? :)
나는 당신에게 완전히 동의하고 완전히 동의하지 않습니다. 이 경우 우리의 임무는 결정론적 구성 요소를 찾고 이를 기반으로 요구 사항의 틀 내에서 우리에게 모멘텀을 줄 특정 모델을 구축하는 것입니다. 우리는 그것을 찾습니다(우리는 Ito 및 비적용적으로 Stratonovich를 외삽하고 사용합니다. 여기서 우리는 분명히 적용 불가능하게 사용하고, 신경망을 작성하거나 두 평균의 차이를 통해 표현된 패턴을 찾습니다. - IMHO는 Stratonovich 및 기타 확률론적 춤보다 훨씬 편리합니다. 의미는 여전히 동일) - 누구에게 충분한 상상력이 있고 누구에게 더 가깝습니다. 이제 우리는 우리가 결정한 바와 같이 결정론을 가진 특정 기능을 가지고 있습니다. 선험적 모델이 받아들여지면, 사후적 기능이 기반으로 구축되어 결정론적 사후적 규칙성을 추출합니다. 요점은 우리가 추출한 패턴이 사후적이라는 것뿐입니다. 그리고 우리는 그것에 대해 아무것도 하지 않을 것입니다. 우리의 임무는 ( 비정상성을 가진 결정론도 비정상이기 때문에 ) 실시간으로 수신하는 데이터에 따라 동적으로 변하는 알고리즘을 찾는 것입니다.
오프토픽: 약 반년 전에 포럼에서 키위(뉴질랜드인)와 다른 모든 키위의 차이점이 무엇인지 물었습니다. 키위. 어울리지 않고, Ito-Stratonovich도 없고, 자기기만도 없습니다. 개시 가격만 있고 최적화는 없습니다. 모델은 놀라울 정도로 단순하고 복잡하지 않습니다. 가장 단순한 촛대 통계( 원칙적으로 시장에서 작동할 수 없음 - 이로 인해 놀라움이 발생함)를 기반으로 하며, 생성된 임의 모델도 수익을 가져왔습니다. 그러나 상품 통화와 소규모 경제의 통화(추세의 영향을 받는 통화)는 예상되는 패턴에서 완전히 벗어났습니다. 내가 당신에게 동의하는 유일한 이유는 약간의 결정론이 있다는 것을 인정하는 것입니다. 비록 이것이 상식에 어긋나지만(말장난 죄송합니다), 때때로 방해가 되는 것은 이 결정론입니다... 지금까지 말한 것은 순전히 진실에 대한 주장이 없는 IMHO.
규칙성에 고정성이 필요한 이유는 무엇입니까? 작업 패턴이 있다고 가정해 보겠습니다. 시간에 따른 발생 분포는 엄격하게 정상이 아닙니다. 이 규칙성의 주요 특징도 고정적이지 않고 시간에 따라 유동적입니다. 그래서 무엇? 한 가지 주요 조건이 있습니다. 계속해서 나타나고 사라지지 않는다는 것입니다. 우리의 MO가 고정적이지 않지만 여전히 긍정적이며 이것이 가장 중요합니다. 또 다른 질문은 비정상성이 바로 이러한 패턴에 대한 검색을 심각하게 복잡하게 만든다는 것입니다. 우리는 식별 및 사용을 위해 표준 통계 방법에 의존할 수 없습니다. 예를 들어 지난 1년 동안 매일 나타났다가 오늘 갑자기 사라진 경우 통계에서는 패턴이 더 이상 작동하지 않는다고 말합니다. 그러나 이것은 그것이 원할 때 나타나고 고정 특성을 생성할 필요가 없기 때문에 그렇지 않습니다. 기본적인 수준에서 이 속성은 알고리즘의 재최적화 필요성을 결정합니다. 어떤 식으로든 히스토리에서만 주어진 패턴에 이상적으로 대응하는 고정 매개변수로 작업하기 때문입니다. 내일은 조금 다를 것이며, 이는 우리의 적합성의 극한에서 변화가 있을 것임을 의미합니다.
그리고 모든 질문의 질문은 내일의 변화에서 살아남는 것입니다. 그리고 우리는 상대적으로 안정적인 패턴을 사용하거나 (그리고) 상당히 거친(간단한) 식별 및 작업 방법을 사용하여 생존할 수 있으므로 대략적인 평가를 통해 패턴 자체가 상당히 넓은 범위 내에서 변경될 수 있습니다.
이것이 왜 간단한 방법이 복잡한 방법보다 더 효과적인 경향이 있는지, 그리고 왜 그것이 시장에서 전혀 돈을 버는 것이 가능해지는지에 대한 나의 근거입니다.
상점에서 "비정상 저울 in fractions of pips"로 물건을 살 수 있습니까? :)
모델 가역성 요구 사항을 충족하지 않는 한 가지를 제외하고는 모든 것이 훌륭합니다. 견적(예: 트렌드)의 일부를 가져와 작업합니다. TA의 표준 계획. 나머지는 어떻습니까? 아마도 이 잔여물이 우리 모델의 모든 것을 바꾸기 시작할 것입니까? 이 나머지를 전혀 고려하지 않는다면 이 확신은 어디에서 오는가?
자신감 없음 - 신이 금지합니다.
따라서 이것은 시뮬레이션이 종료되었다는 신호입니다. 무시하고 계산원에게 맡길 수 있습니다.
당신은 같은 주제에 대해 토론하고 있습니다 - 당신의 모델. 모두가 이미 한 번 이상 말한 것 같습니다))
자신감 없음 - 신이 금지합니다.
그건 그렇고 지그재그로 돈을 벌 수 있습니다 :) 지그재그 하면