음, 실제와 동일한 ACF로 시리즈를 생성한다고 가정해 보겠습니다. 무엇 향후 계획? 실제 시장의 ACF로 돈을 벌 수 있습니까? 나는 시도했습니다 - 수수료가 없어도 실패했습니다. 따라서 문제는 이 지식의 힘은 무엇입니까? 이것으로 SB를 시장과 구별할 수는 없지만 여전히 돈을 벌 수는 없습니다.
흑인, 조용히 부러워하십시오. 여기에서 모든 종류의 넌센스를 문질러서 당신 만 동안. 그리고 모든 것이 은색 접시에 담긴 모든 것이 당신에게 공짜로 주어질 것이라고 생각하지 마십시오. 당신이 그 차이를 구별할 수 없다고 해서 다른 사람들이 당신을 가르쳐야 한다는 의미는 아닙니다. 게다가 내가 할 수 있다거나 할 수 있다는 말은 하지 않았다. 내가 제안한 것은 이 게임(Demi가 이 스레드의 첫 페이지에서 시도한)을 하고 싶은 사람에게만 제안한 것입니다. 그러나 Demi는 일관되게 내 제안을 피하지만 이것은 그의 권리입니다.
C-4 : 흑인, 조용히 부러워 합니다. 여기에서 모든 종류의 넌센스를 문질러서 당신 만 동안. 그리고 모든 것이 은색 접시에 담긴 모든 것이 당신에게 공짜로 주어질 것이라고 생각하지 마십시오. 당신이 그 차이를 구별할 수 없다고 해서 다른 사람들이 당신을 가르쳐야 한다는 의미는 아닙니다. 게다가 내가 할 수 있다거나 할 수 있다는 말은 하지 않았다. 내가 제안한 것은 이 게임(Demi가 이 스레드의 첫 페이지에서 시도한)을 하고 싶은 사람에게만 제안한 것입니다. 그러나 Demi는 일관되게 내 제안을 피하지만 이것은 그의 권리입니다.
C-4 : 흑인, 조용히 부러워하십시오. 여기에서 모든 종류의 넌센스를 문질러서 당신 만 동안. 그리고 모든 것이 은색 접시에 담긴 모든 것이 당신에게 공짜로 주어질 것이라고 생각하지 마십시오. 당신이 그 차이를 구별할 수 없다고 해서 다른 사람들이 당신을 가르쳐야 한다는 의미는 아닙니다. 게다가 내가 할 수 있다거나 할 수 있다는 말은 하지 않았다. 내가 제안한 것은 이 게임(Demi가 이 스레드의 첫 페이지에서 시도한)을 하고 싶은 사람에게만 제안한 것입니다. 그러나 Demi는 일관되게 내 제안을 피하지만 이것은 그의 권리입니다.
C-4 : 실제 시장 ACF에서 돈을 벌 수 있습니까? 나는 시도했습니다 - 수수료가 없어도 실패했습니다.
네, 작동하지 않습니다. ACF만으로는 분명히 충분하지 않습니다.
유한한 양의 데이터는 일반적으로 그러한 100% 확실한 구별에 충분하지 않습니다. 특히 소량입니다.
2 Topikstarter: 당신의 노력은 이해할 만하고 가치가 있습니다. 그러나: 조건부로 일치하는 경우 두 계열을 조건부로 식별하기에 충분한 통계를 분명히 보고 있습니까?
여기에서 작업 자체를 매우 엄격하고 명확하게 공식화해야 합니다. 이 경우에만 시도가 정당화됩니다.
나는 이미 PRNG와 실제 시리즈를 비교하는 기준이 이러한 통계학자들이 직접 사용하는 거래 전략 자체와 관련된 영역에 있다고 썼습니다. 대략적으로 말하자면, "two-ass" 전략의 경우 한 세트의 통계가 있고 "Bollinger + ATR" 전략의 경우 다른 것입니다.
따라서 문제는 제안된 문제에서 실제 문제를 찾기 위해 다음과 같이 다시 공식화될 수 있습니다. 나머지는 문제가 될 것입니다 - 비 SB에 귀속될 수 없는 것처럼 비 SB에 귀속될 수 없습니다)))
추신 하지만 SB가 무엇인지 미리 결정해야 합니다. 방향에 대한 메모리 부족? 메모리의 반복으로 실제 시리즈의 변동성을 간단히 생성할 수 있으며, 그러면 메모리는 의지에 남아 있지만 증분 방향에는 메모리가 없습니다. 예를 들어, 메모리는 일중 주기일 뿐만 아니라 클러스터링의 효과이기도 합니다. 낮에도 나타납니다.
여기 많은 사람들이 "random series", "random walk" 및 "predictability"와 같은 기본 개념에서 명백한 혼란을 겪고 있는 것 같습니다. 만일을 대비하여 다음을 상기시켜 드리겠습니다.
"임의의 변수" 우리는 절대적으로 모든 것을 부르며, 그 값은 정확하게 예측할 수 없습니다. 즉, 내일의 감자 가격이 오늘과 같을 것이라고 99.9% 확신하더라도 이 값은 여전히 임의적이기 때문입니다. 원칙적으로 일종의 불확실성(가능한 값의 확률 분포)이 있습니다.
"랜덤 워크"는 임의의 시리즈(무작위 변수 시퀀스)로, 특정 방식으로, 즉 주어진 임의 변수(일반적으로 0의 기대치를 가짐)의 연속 값을 합산하여 형성됩니다.
"예측 가능성"(패턴의 존재, 획득 능력)은 미리 결정된 시점(어느 순간에도 가능하지만 반드시 그런 것은 아님)에 시리즈의 값이 다음과 같은 신뢰 구간 을 나타내는 능력을 의미합니다. 허용 가능한 확률로 떨어지고 (우리 업무에 적용 시) 이러한 간격에 기반한 거래 시스템의 기대 이익이 거의 확실히 0보다 크도록 합니다.
간단히 말해서 "무작위"는 "예측할 수 없음"을 의미하지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 일반적인 용어를 사용합시다.
여기 많은 사람들이 "random series", "random walk" 및 "predictability"와 같은 기본 개념에서 명백한 혼란을 겪고 있는 것 같습니다. 만일을 대비하여 다음을 상기시켜 드리겠습니다.
"임의의 변수" 우리는 절대적으로 모든 것을 부르며, 그 값은 정확하게 예측할 수 없습니다. 즉, 내일의 감자 가격이 오늘과 같을 것이라고 99.9% 확신하더라도 이 값은 여전히 임의적이기 때문입니다. 원칙적으로 일종의 불확실성(가능한 값의 확률 분포)이 있습니다.
"랜덤 워크"는 임의의 시리즈(무작위 변수 시퀀스)로, 특정 방식으로, 즉 주어진 임의 변수(일반적으로 0의 기대치를 가짐)의 연속 값을 합산하여 형성됩니다.
"예측 가능성"(규칙성의 존재, 수익 가능성)은 미리 결정된 시점(어느 순간에도 가능하지만 반드시 그런 것은 아님)에서 계열 값이 다음과 같은 신뢰 구간을 나타내는 능력을 의미합니다. 허용 가능한 확률로 떨어지고 (우리 업무에 적용 시) 이러한 간격에 기반한 거래 시스템의 기대 이익이 거의 확실히 0보다 크도록 합니다.
간단히 말해서 "무작위"는 "예측할 수 없음"을 의미하지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 일반적인 용어를 사용합시다.
단순함을 위해 나는 대부분의 사람들에게 분명한 것처럼 썼습니다. 괄호 안에는 용어를 이해하는 사람들을 위해 설명했습니다. "martingale", "Markovian" 등과 같은 용어를 사용하는 경우 대다수는 이해할 수 없고 흥미롭지 않을 것입니다.
추신: 요일에도 통계가 높지만 낮습니다. 그리고 매주 월별 분기별로 은행의 정기 운영이 있습니다.
일에 대해 이야기하는 것은 흥미롭지 않습니다. 대부분은 패턴을 찾기가 더 쉬운 더 작은 기간에 거래합니다. 전체 시리즈에 통계를 적용하고 이 시리즈의 유사성에 대해 다른 시리즈와 이야기하는 것은 어리석은 일입니다. 한 시리즈에서는 거래에 사용할 수 있는 패턴을 관찰할 수 있지만 통계에 따르면 이 시리즈의 자기상관 함수와 모멘트는 랜덤 워크와 동일하다고 주장합니다. 따라서 이 이론가는 Forex에서 돈을 버는 것이 불가능하다는 것을 스스로 증명할 것입니다.
일에 대해 이야기하는 것은 흥미롭지 않습니다. 대부분은 패턴을 찾기가 더 쉬운 더 작은 기간에 거래합니다. 전체 시리즈에 통계를 적용하고 이 시리즈의 유사성에 대해 다른 시리즈와 이야기하는 것은 어리석은 일입니다. 한 시리즈에서는 거래에 사용할 수 있는 패턴을 관찰할 수 있지만 통계에 따르면 이 시리즈의 자기상관 함수와 모멘트는 랜덤 워크와 동일하다고 주장합니다. 따라서 이 이론가는 Forex에서 돈을 버는 것이 불가능하다는 것을 스스로 증명할 것입니다.
음, 실제와 동일한 ACF로 시리즈를 생성한다고 가정해 보겠습니다. 무엇 향후 계획? 실제 시장의 ACF로 돈을 벌 수 있습니까? 나는 시도했습니다 - 수수료가 없어도 실패했습니다. 따라서 문제는 이 지식의 힘은 무엇입니까? 이것으로 SB를 시장과 구별할 수는 없지만 여전히 돈을 벌 수는 없습니다.
글쎄요, ACF는 우리가 그것을 올바르게 정의했다고 말한 모든 특성이 아닙니다.
그리고 돈을 버는 것은 소음 수준이 허용하는 경우이며 항상 그런 것은 아닙니다.
흑인, 조용히 부러워 합니다. 여기에서 모든 종류의 넌센스를 문질러서 당신 만 동안. 그리고 모든 것이 은색 접시에 담긴 모든 것이 당신에게 공짜로 주어질 것이라고 생각하지 마십시오. 당신이 그 차이를 구별할 수 없다고 해서 다른 사람들이 당신을 가르쳐야 한다는 의미는 아닙니다. 게다가 내가 할 수 있다거나 할 수 있다는 말은 하지 않았다. 내가 제안한 것은 이 게임(Demi가 이 스레드의 첫 페이지에서 시도한)을 하고 싶은 사람에게만 제안한 것입니다. 그러나 Demi는 일관되게 내 제안을 피하지만 이것은 그의 권리입니다.
뭐라고요? 당신의 논리? 그곳은 바쁘고 금발은 이미 그곳에서 부러워합니다.
추신: 정말 접시입니다, 이론가. 나는 이것을 좋아하지 않는다.
흑인, 조용히 부러워하십시오. 여기에서 모든 종류의 넌센스를 문질러서 당신 만 동안. 그리고 모든 것이 은색 접시에 담긴 모든 것이 당신에게 공짜로 주어질 것이라고 생각하지 마십시오. 당신이 그 차이를 구별할 수 없다고 해서 다른 사람들이 당신을 가르쳐야 한다는 의미는 아닙니다. 게다가 내가 할 수 있다거나 할 수 있다는 말은 하지 않았다. 내가 제안한 것은 이 게임(Demi가 이 스레드의 첫 페이지에서 시도한)을 하고 싶은 사람에게만 제안한 것입니다. 그러나 Demi는 일관되게 내 제안을 피하지만 이것은 그의 권리입니다.
고마워, 하지만 난 게임을 하지 않아 - 난 이미 컸어
네, 작동하지 않습니다. ACF만으로는 분명히 충분하지 않습니다.
유한한 양의 데이터는 일반적으로 그러한 100% 확실한 구별에 충분하지 않습니다. 특히 소량입니다.
2 Topikstarter: 당신의 노력은 이해할 만하고 가치가 있습니다. 그러나: 조건부로 일치하는 경우 두 계열을 조건부로 식별하기에 충분한 통계를 분명히 보고 있습니까?
여기에서 작업 자체를 매우 엄격하고 명확하게 공식화해야 합니다. 이 경우에만 시도가 정당화됩니다.
나는 이미 PRNG와 실제 시리즈를 비교하는 기준이 이러한 통계학자들이 직접 사용하는 거래 전략 자체와 관련된 영역에 있다고 썼습니다. 대략적으로 말하자면, "two-ass" 전략의 경우 한 세트의 통계가 있고 "Bollinger + ATR" 전략의 경우 다른 것입니다.
1. 임의의 행에서 확실히 SB인지 확인할 방법이 없습니다.
2. 일부 계열 이 비무작위(SB 아님)로 분류될 수 있는 방법이 있습니다.
따라서 문제는 제안된 문제에서 실제 문제를 찾기 위해 다음과 같이 다시 공식화될 수 있습니다. 나머지는 문제가 될 것입니다 - 비 SB에 귀속될 수 없는 것처럼 비 SB에 귀속될 수 없습니다)))
추신 하지만 SB가 무엇인지 미리 결정해야 합니다. 방향에 대한 메모리 부족? 메모리의 반복으로 실제 시리즈의 변동성을 간단히 생성할 수 있으며, 그러면 메모리는 의지에 남아 있지만 증분 방향에는 메모리가 없습니다. 예를 들어, 메모리는 일중 주기일 뿐만 아니라 클러스터링의 효과이기도 합니다. 낮에도 나타납니다.
Avals :
무작위가 아닌 것으로 귀속됨(SB 아님)
여기 많은 사람들이 "random series", "random walk" 및 "predictability"와 같은 기본 개념에서 명백한 혼란을 겪고 있는 것 같습니다. 만일을 대비하여 다음을 상기시켜 드리겠습니다.
"임의의 변수" 우리는 절대적으로 모든 것을 부르며, 그 값은 정확하게 예측할 수 없습니다. 즉, 내일의 감자 가격이 오늘과 같을 것이라고 99.9% 확신하더라도 이 값은 여전히 임의적이기 때문입니다. 원칙적으로 일종의 불확실성(가능한 값의 확률 분포)이 있습니다.
"랜덤 워크"는 임의의 시리즈(무작위 변수 시퀀스)로, 특정 방식으로, 즉 주어진 임의 변수(일반적으로 0의 기대치를 가짐)의 연속 값을 합산하여 형성됩니다.
"예측 가능성"(패턴의 존재, 획득 능력)은 미리 결정된 시점(어느 순간에도 가능하지만 반드시 그런 것은 아님)에 시리즈의 값이 다음과 같은 신뢰 구간 을 나타내는 능력을 의미합니다. 허용 가능한 확률로 떨어지고 (우리 업무에 적용 시) 이러한 간격에 기반한 거래 시스템의 기대 이익이 거의 확실히 0보다 크도록 합니다.
간단히 말해서 "무작위"는 "예측할 수 없음"을 의미하지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 일반적인 용어를 사용합시다.
여기 많은 사람들이 "random series", "random walk" 및 "predictability"와 같은 기본 개념에서 명백한 혼란을 겪고 있는 것 같습니다. 만일을 대비하여 다음을 상기시켜 드리겠습니다.
"임의의 변수" 우리는 절대적으로 모든 것을 부르며, 그 값은 정확하게 예측할 수 없습니다. 즉, 내일의 감자 가격이 오늘과 같을 것이라고 99.9% 확신하더라도 이 값은 여전히 임의적이기 때문입니다. 원칙적으로 일종의 불확실성(가능한 값의 확률 분포)이 있습니다.
"랜덤 워크"는 임의의 시리즈(무작위 변수 시퀀스)로, 특정 방식으로, 즉 주어진 임의 변수(일반적으로 0의 기대치를 가짐)의 연속 값을 합산하여 형성됩니다.
"예측 가능성"(규칙성의 존재, 수익 가능성)은 미리 결정된 시점(어느 순간에도 가능하지만 반드시 그런 것은 아님)에서 계열 값이 다음과 같은 신뢰 구간을 나타내는 능력을 의미합니다. 허용 가능한 확률로 떨어지고 (우리 업무에 적용 시) 이러한 간격에 기반한 거래 시스템의 기대 이익이 거의 확실히 0보다 크도록 합니다.
간단히 말해서 "무작위"는 "예측할 수 없음"을 의미하지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 일반적인 용어를 사용합시다.
당신은 이것에 대해 완고하게 이야기합니다))) http://forum.alpari.ru/showthread.php?t=70386&page=44 게시물 번호 439.
또한 당일 여행에 대해 데미에게 완고하게 응답하지 않습니다.
추신: 요일에도 통계가 높지만 낮습니다. 그리고 매주 월별 분기별로 은행의 정기 운영이 있습니다.
일에 대해 이야기하는 것은 흥미롭지 않습니다. 대부분은 패턴을 찾기가 더 쉬운 더 작은 기간에 거래합니다. 전체 시리즈에 통계를 적용하고 이 시리즈의 유사성에 대해 다른 시리즈와 이야기하는 것은 어리석은 일입니다. 한 시리즈에서는 거래에 사용할 수 있는 패턴을 관찰할 수 있지만 통계에 따르면 이 시리즈의 자기상관 함수와 모멘트는 랜덤 워크와 동일하다고 주장합니다. 따라서 이 이론가는 Forex에서 돈을 버는 것이 불가능하다는 것을 스스로 증명할 것입니다.
일에 대해 이야기하는 것은 흥미롭지 않습니다. 대부분은 패턴을 찾기가 더 쉬운 더 작은 기간에 거래합니다. 전체 시리즈에 통계를 적용하고 이 시리즈의 유사성에 대해 다른 시리즈와 이야기하는 것은 어리석은 일입니다. 한 시리즈에서는 거래에 사용할 수 있는 패턴을 관찰할 수 있지만 통계에 따르면 이 시리즈의 자기상관 함수와 모멘트는 랜덤 워크와 동일하다고 주장합니다. 따라서 이 이론가는 Forex에서 돈을 버는 것이 불가능하다는 것을 스스로 증명할 것입니다.
또한 통계에 따르면 대다수가 병합됩니다. 이익이 아닌 거래에 패턴을 사용하기 때문입니다.
그래, 이 이론가들의 문제..
그러나 일반적으로 분기의 목적은 다릅니다.