봐, 선형 및 선형의 두 가지 광범위한 접근 방식이 있습니다. 여기에는 본질적으로 선형인 모든 방법이 있습니다. 그들은 AR, SS, ARPSS 등을 가르쳤습니다. 권위 있는. 이제 따옴표의 첫 번째 차이의 ACF 및 FACF를 평가하면 백색 잡음의 ACF 및 FACF와 유사하므로 y(t)-y(t-1) 모델은 정상 오류를 제공합니다. 이는 좋은 징조이며, 고정 시계열 모델은 적절한 결과를 제공하지 않습니다. ACF 및 CHAKF(어떤 모델로 시작할지 선택하는 기준 중 하나)에는 지연 방출이 없습니다. 어쨌든 이 모델을 만들고 직접 확인했습니다. 선형 접근 방식의 틀 내에서 랜덤 워크 모델이 적합하므로 가장 좋은 예측 값은 이전 시점의 값이라는 결론을 내렸습니다.근데 이게 헛소리야? 누가 그렇게 거래할 것인가.
모델을 구축했고 실제로 첫 번째 차이점인 y(t)=b*y(t-1)+e를 만들었습니다. 코프. 항상 의미하고 1에 가깝습니다. 그리고 책에서 하나를 찾았습니다. 랜덤 워크를 예측하는 방법 중 하나입니다. 결국 우리는 실제로 다음 단계에서 성장 기호 만 필요합니다. 첫 번째 차이점으로 작업했기 때문에 교직원은 아직 통과하지 않았으므로 상황이 0에 가까울 때 상황과 같이 시도하고 싶습니다. 불확실하며 0에서 멀어질수록 성장 신호가 이와 같이 유효할 가능성이 높아집니다.
주요 아이디어는 다음과 같습니다. 진실은 멀리 떨어져 있을 수 있고 가격의 증분(첫 번째 차이)의 동작은 랜덤 워크로 설명될 수 없지만 선형 접근의 프레임워크 내에서 이것은 안전하게 수행될 수 있습니다.
alsu : 인용문을 구성 요소로 분해: "내부 변동" 및 "외부 영향", 특성 및 가능한 예측 가능성에 대한 별도의 연구. 어떤 방향으로 어떻게 파고들어야 하는지 알려줄 수 있는데... 아직 손이 안 가는데 방향이 상당히 흥미롭다.
이것은 모두 복잡한 매트 장치입니다. 나 스스로에게 이렇게 말해야겠어, 올해는 웨이블릿을 마스터하고 나서 분해(분해)를 시도해야 하는데, 주제는 정말 흥미롭지만 복잡하고 시간이 많이 걸리고, 2개월 이상 걸릴 것입니다. m *바시*b. 하지만 여름, 여자, 농구, 가로 막대, 파티)
쓰레기가 전부입니다 ... 주제를 탐구하게하십시오 - 화성에 생명체가 있습니까 ... 또는 그물로 Ilan을 물리 칠 방법 ....
분자 = MQL
앞으로 세 번 던지고..
그리고 세 번째로 노인은 마틴을 푸른 바다에 던졌습니다.
마틴이 콜야 아저씨와 함께 돌아왔습니다 :))
지금까지 학원에서 쫓겨났고, 어느 순간 프로그래밍을 조금 더 잘하게 되었고, 배운 예측 방법과 안 가본 예측 방법의 무능함을 확신했습니다. 일반적으로 격차를 없애고 Forex를 처리했습니다)
비밀이 아니라면 어떤 방법이 자신감을 불러일으키나요?
봐, 선형 및 선형의 두 가지 광범위한 접근 방식이 있습니다. 여기에는 본질적으로 선형인 모든 방법이 있습니다. 그들은 AR, SS, ARPSS 등을 가르쳤습니다. 권위 있는. 이제 따옴표의 첫 번째 차이의 ACF 및 FACF를 평가하면 백색 잡음의 ACF 및 FACF와 유사하므로 y(t)-y(t-1) 모델은 정상 오류를 제공합니다. 이는 좋은 징조이며, 고정 시계열 모델은 적절한 결과를 제공하지 않습니다. ACF 및 CHAKF(어떤 모델로 시작할지 선택하는 기준 중 하나)에는 지연 방출이 없습니다. 어쨌든 이 모델을 만들고 직접 확인했습니다. 선형 접근 방식의 틀 내에서 랜덤 워크 모델이 적합하므로 가장 좋은 예측 값은 이전 시점의 값이라는 결론을 내렸습니다. 근데 이게 헛소리야? 누가 그렇게 거래할 것인가.
모델을 구축했고 실제로 첫 번째 차이점인 y(t)=b*y(t-1)+e를 만들었습니다. 코프. 항상 의미하고 1에 가깝습니다. 그리고 책에서 하나를 찾았습니다. 랜덤 워크를 예측하는 방법 중 하나입니다. 결국 우리는 실제로 다음 단계에서 성장 기호 만 필요합니다. 첫 번째 차이점으로 작업했기 때문에 교직원은 아직 통과하지 않았으므로 상황이 0에 가까울 때 상황과 같이 시도하고 싶습니다. 불확실하며 0에서 멀어질수록 성장 신호가 이와 같이 유효할 가능성이 높아집니다.
주요 아이디어는 다음과 같습니다. 진실은 멀리 떨어져 있을 수 있고 가격의 증분(첫 번째 차이)의 동작은 랜덤 워크로 설명될 수 없지만 선형 접근의 프레임워크 내에서 이것은 안전하게 수행될 수 있습니다.
더 많은 결론이 있지만 사소한 일에 대해서는 오히려 내 자신의 의심을 풀었습니다.
인용문을 구성 요소로 분해: "내부 변동" 및 "외부 영향", 특성 및 가능한 예측 가능성에 대한 별도의 연구. 어떤 방향으로 어떻게 파고들어야 하는지 알려줄 수 있는데... 아직 손이 안 가는데 방향이 상당히 흥미롭다.
이것은 모두 복잡한 매트 장치입니다. 나 스스로에게 이렇게 말해야겠어, 올해는 웨이블릿을 마스터하고 나서 분해(분해)를 시도해야 하는데, 주제는 정말 흥미롭지만 복잡하고 시간이 많이 걸리고, 2개월 이상 걸릴 것입니다. m *바시*b. 하지만 여름, 여자, 농구, 가로 막대, 파티)
그런 다음 표준(MT4 MACD Advisor와 함께 제공)을 선택하고 적어도 지난 5년의 역사 동안 수익을 올리십시오.....
힌트 - 거기에 가상 트랜잭션의 기능을 삽입하고 그 중 하나를 실제 전류로 표시하십시오 :)