무작위의 생각 - 페이지 20 1...131415161718192021222324252627...30 새 코멘트 Vladimir 2012.12.13 13:44 #191 sergeyas : EMA와 SMA가 시스템의 동작을 적절하게 설명하기에는 너무 원시적이라는 점에서 다릅니다. 그것들은 최초의 대략적인 근사치일 뿐입니다. 시장은 자체(시장) 모델의 이 동결된 구조를 신속하게 "계산"하고 예금을 갉아먹을 것입니다. 이것은 기계의 TS가 빈번한 최적화, 즉 시장에 대한 조정을 필요로 한다는 사실을 설명합니다. 합리적인(위험의 관점에서 허용되는) 시간 간격 내에서 적응-자동 조정이 필요합니다. 신호 모델을 주기적으로 변경하거나 마스코트의 매개변수를 변경하는 두 가지 방법이 있습니다(상대적으로 말해서). 오류가 발생하는 위치(표준과의 편차), 강조 표시하는 방법 및 자동 조정에 사용하는 방법 - 이것이 알고리즘의 비즈니스입니다. EMA, SMA 또는 기타 FIR 필터보다 나은 적응형 필터를 본 적이 없습니다. 무슨 말을 하는지 안다면 그림에서 그러한 적응형 필터를 보여주고 그 장점을 설명하십시오. sergeyas 2012.12.13 15:08 #192 gpwr : EMA, SMA 또는 기타 FIR 필터보다 나은 적응형 필터를 본 적이 없습니다. 무슨 말을 하는지 안다면 그림에서 그러한 적응형 필터를 보여주고 그 장점을 설명하십시오. 나는 "원시"라는 단어가 잘못 사용되었다는 데 동의합니다. 인용문과 정확히 일치하는 정교한 필터를 만드는 것이 아닙니다. 이런 의미에서 다른 필터는 장점을 제공하지 않습니다(아름다움 제외). 몇 년 전 이 주제는 포럼에서 광범위하게 연구되었으며 실질적인 이익을 제공하지 않는다는 이유로 폐기되었습니다(사진이 있습니다). 시간이 지남에 따라 변화하는 시장의 특성에 맞게 TS를 조정하는 것입니다. [삭제] 2012.12.13 20:15 #193 sergeyas : 몇 년 전 이 주제는 포럼에서 광범위하게 연구되었으며 실질적인 이익을 제공하지 않는다는 이유로 폐기되었습니다(사진이 있습니다). ... 중간에 포기하고 마음에 두지 않고 ... 세르게야: 시간이 지남에 따라 변화하는 시장의 특성에 맞게 TS를 조정하는 것입니다. 맞아요. 정확히. 통신 시스템으로서의 TS. Алексей Тарабанов 2012.12.13 20:39 #194 sergeyas : 시간이 지남에 따라 변화하는 시장의 특성에 맞게 TS를 조정하는 것입니다. 지속적이고 빠르고 예측할 수 없이 변화하는 매우 명확하지 않은 것에 대한 조정이 필요한 경우 이상한 시스템입니다. [삭제] 2012.12.13 21:04 #195 tara : 지속적이고 빠르고 예측할 수 없이 변화하는 매우 명확하지 않은 것에 대한 조정이 필요한 경우 이상한 시스템입니다. 그러한 명백한 이상함은 대부분 사고의 관성 때문에 발생합니다. 그러한 사고의 관성의 생생한 예는 모든 것과 모든 사람을 전투적으로 거부하는 극단적 인 표현에서 시장 설명에 대한 확률론적 통계적 접근입니다. Алексей Тарабанов 2012.12.13 21:11 #196 avtomat : 타라 : 지속적이고 빠르고 예측할 수 없이 변화하는 매우 명확하지 않은 것에 대한 조정이 필요한 경우 이상한 시스템입니다. 그러한 명백한 이상함은 대부분 사고의 관성 때문에 발생합니다. 그러한 사고의 관성의 생생한 예는 모든 것과 모든 사람을 전투적으로 거부하는 극단적 인 표현에서 시장 설명에 대한 확률론적 통계적 접근입니다. 예, 통계 모델을 프로세스의 비정상성에 적용하려는 시도는 가치 있는 예가 될 것입니다.( Sceptic Philozoff 2012.12.13 21:13 #197 avtomat : 그러한 사고의 관성의 생생한 예는 모든 것과 모든 것을 전투적으로 거부하는 극단적 인 표현에서 시장 설명에 대한 확률론적 통계적 접근입니다. 그건 그렇고, 나는 그 어떤 것도, 모든 것을 거부하지 않습니다. 귀하의 접근 방식(관성 링크)이 마음에 들었지만 아직 적용 방법을 찾지 못했습니다. [삭제] 2012.12.13 22:54 #198 Mathemat : 그건 그렇고, 나는 그 어떤 것도, 모든 것을 거부하지 않습니다. 귀하의 접근 방식(관성 링크)이 마음에 들었지만 아직 적용 방법을 찾지 못했습니다. Alexei, 나는 일반적으로 당신이나 다른 사람을 언급하지 않고 말했습니다. 결국 이 확률 통계적 접근 방식은 전 세계적으로 매우 일반적입니다. 이 보급은 "효율적인 시장"이라는 레이블이 붙은 잘못된 "사회적 지혜" 덕분에 달성되었습니다. 이 레이블은 모든 수단(사회적 지혜의 용어로 무리)의 의식에 박혀 있습니다. Sceptic Philozoff 2012.12.13 23:23 #199 게다가 나는 시장의 효율성을 믿지 않는다. 보다 정확하게는 다음과 같은 방법이 있습니다. 점, 봉투, RSI 등의 가장 단순한 지표가 견적의 흐름을 너무 원시적으로 취급하여 그러한 사용의 관점에서 시장이 절대적으로 효과적일 것입니다. 따옴표 사용에 대한 다른 운명은 없습니다. 시장의 비효율성은 그 구조를 고려하는 충분히 미묘한 방법(이러한 방법은 분명히 하지 않음)에 의해서만 드러납니다. 나는 기능 선택 스레드의 앞부분에서 토픽 스타터가 논의한 정보 이론 방법에서 어떤 일이 발생하는지 상관하지 않습니다. GARCH 모델 등에 의해 결정된 소의 의존성이라고 하자. 이 모델이 시장의 비효율성을 나타내는 것이 중요합니다. 트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, _시장 설명 이론부터 실습까지 Алексей Тарабанов 2012.12.13 23:28 #200 그리고 저는 마가리타를 좋아합니다. 1...131415161718192021222324252627...30 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
EMA와 SMA가 시스템의 동작을 적절하게 설명하기에는 너무 원시적이라는 점에서 다릅니다.
그것들은 최초의 대략적인 근사치일 뿐입니다. 시장은 자체(시장) 모델의 이 동결된 구조를 신속하게 "계산"하고 예금을 갉아먹을 것입니다.
이것은 기계의 TS가 빈번한 최적화, 즉 시장에 대한 조정을 필요로 한다는 사실을 설명합니다.
합리적인(위험의 관점에서 허용되는) 시간 간격 내에서 적응-자동 조정이 필요합니다.
신호 모델을 주기적으로 변경하거나 마스코트의 매개변수를 변경하는 두 가지 방법이 있습니다(상대적으로 말해서).
오류가 발생하는 위치(표준과의 편차), 강조 표시하는 방법 및 자동 조정에 사용하는 방법 - 이것이 알고리즘의 비즈니스입니다.
EMA, SMA 또는 기타 FIR 필터보다 나은 적응형 필터를 본 적이 없습니다. 무슨 말을 하는지 안다면 그림에서 그러한 적응형 필터를 보여주고 그 장점을 설명하십시오.
EMA, SMA 또는 기타 FIR 필터보다 나은 적응형 필터를 본 적이 없습니다. 무슨 말을 하는지 안다면 그림에서 그러한 적응형 필터를 보여주고 그 장점을 설명하십시오.
나는 "원시"라는 단어가 잘못 사용되었다는 데 동의합니다.
인용문과 정확히 일치하는 정교한 필터를 만드는 것이 아닙니다.
이런 의미에서 다른 필터는 장점을 제공하지 않습니다(아름다움 제외).
몇 년 전 이 주제는 포럼에서 광범위하게 연구되었으며 실질적인 이익을 제공하지 않는다는 이유로 폐기되었습니다(사진이 있습니다).
시간이 지남에 따라 변화하는 시장의 특성에 맞게 TS를 조정하는 것입니다.
몇 년 전 이 주제는 포럼에서 광범위하게 연구되었으며 실질적인 이익을 제공하지 않는다는 이유로 폐기되었습니다(사진이 있습니다).
... 중간에 포기하고 마음에 두지 않고 ...
세르게야:
시간이 지남에 따라 변화하는 시장의 특성에 맞게 TS를 조정하는 것입니다.
맞아요. 정확히. 통신 시스템으로서의 TS.
시간이 지남에 따라 변화하는 시장의 특성에 맞게 TS를 조정하는 것입니다.
지속적이고 빠르고 예측할 수 없이 변화하는 매우 명확하지 않은 것에 대한 조정이 필요한 경우 이상한 시스템입니다.
지속적이고 빠르고 예측할 수 없이 변화하는 매우 명확하지 않은 것에 대한 조정이 필요한 경우 이상한 시스템입니다.
그러한 명백한 이상함은 대부분 사고의 관성 때문에 발생합니다. 그러한 사고의 관성의 생생한 예는 모든 것과 모든 사람을 전투적으로 거부하는 극단적 인 표현에서 시장 설명에 대한 확률론적 통계적 접근입니다.
지속적이고 빠르고 예측할 수 없이 변화하는 매우 명확하지 않은 것에 대한 조정이 필요한 경우 이상한 시스템입니다.
그러한 명백한 이상함은 대부분 사고의 관성 때문에 발생합니다. 그러한 사고의 관성의 생생한 예는 모든 것과 모든 사람을 전투적으로 거부하는 극단적 인 표현에서 시장 설명에 대한 확률론적 통계적 접근입니다.
예, 통계 모델을 프로세스의 비정상성에 적용하려는 시도는 가치 있는 예가 될 것입니다.(
그건 그렇고, 나는 그 어떤 것도, 모든 것을 거부하지 않습니다.
귀하의 접근 방식(관성 링크)이 마음에 들었지만 아직 적용 방법을 찾지 못했습니다.
그건 그렇고, 나는 그 어떤 것도, 모든 것을 거부하지 않습니다.
귀하의 접근 방식(관성 링크)이 마음에 들었지만 아직 적용 방법을 찾지 못했습니다.
Alexei, 나는 일반적으로 당신이나 다른 사람을 언급하지 않고 말했습니다. 결국 이 확률 통계적 접근 방식은 전 세계적으로 매우 일반적입니다. 이 보급은 "효율적인 시장"이라는 레이블이 붙은 잘못된 "사회적 지혜" 덕분에 달성되었습니다. 이 레이블은 모든 수단(사회적 지혜의 용어로 무리)의 의식에 박혀 있습니다.
게다가 나는 시장의 효율성을 믿지 않는다.
보다 정확하게는 다음과 같은 방법이 있습니다. 점, 봉투, RSI 등의 가장 단순한 지표가 견적의 흐름을 너무 원시적으로 취급하여 그러한 사용의 관점에서 시장이 절대적으로 효과적일 것입니다. 따옴표 사용에 대한 다른 운명은 없습니다.
시장의 비효율성은 그 구조를 고려하는 충분히 미묘한 방법(이러한 방법은 분명히 하지 않음)에 의해서만 드러납니다.
나는 기능 선택 스레드의 앞부분에서 토픽 스타터가 논의한 정보 이론 방법에서 어떤 일이 발생하는지 상관하지 않습니다. GARCH 모델 등에 의해 결정된 소의 의존성이라고 하자. 이 모델이 시장의 비효율성을 나타내는 것이 중요합니다.