동지, 물론이 모든 것이 멋지지만 잘 계산 된 마틴 게일 계획조차도 처음에는 무한한 돈이 있다고 가정합니다. 그렇다면 네, 설명된 방법을 사용하여 돈을 벌 수 있습니다.
그리고 여기에서 계산의 논리적 오류로 인한 게시물의 불일치에주의를 기울일 것입니다. 시간당 양초의 분포가 고려되지만 (및 이를 기반으로 확률이 계산됨) 동시에 앉을 수 있습니다. 선언된 손절매와 함께 몇 년 동안 지속될 수 있는 "당신이 얼굴에 파랗게 질릴 때까지" 시장. 그래서 "수학"C 등급을 시도하기 위해 마이너스를 받았습니다.
여기에서 나는 당신의 질문에 약간의 적대감을 느낍니다. 나는 보통 그 자리에서 분쟁을 끝낸다. 그러나 나는 당신을 위해 예외를 만들고 대답할 것입니다:
1. M15 시간대의 두 막대 사이의 상관관계는 15개의 M1 막대 사이에 있는 계열의 자기상관입니다. 더 큰 시간 프레임의 막대의 상관 관계는 더 작은 시간 프레임의 막대, 즉 그 미세 구조의 자기 상관입니다. 여기에 인용문이 이미 필터링되어 제공된다는 것을 추가하십시오. 즉, 이미 Slutsky 효과가 있습니다. 이것이 아마도 Privalov가 필터링되지 않은 진드기 인용문을 그토록 간절히 원했고 이에 대해 금지된 이유일 것입니다(저는 이 진드기 문제를 더 침착하게 받아들입니다).
2. "비 마르코프"가 무엇인지 모르겠습니다. 나는 결함이 있는 잘못된 사변적 스콜라 수학 이론의 동어반복론에 관심을 가져본 적이 없습니다.
3. 충분하지 않습니다. 한 가지 더 필요합니다.
4. 타. 거의 모든 확률적 추론으로 작성된 내용을 다시 한 번 반복할 수 있습니다(위 참조). 그리고 왜 이론-신념(종파에서와 같이 정확히 믿음)에는 상관관계가 높은 "무작위" 계열을 처리하는 방법이 없습니다. Orlov 교수(저명한 확률 이론 실무자, 많은 기사 저자, 저널 편집자, 책 저자)도 이에 대해 씁니다. 경제학에서 통계를 사용하는 것의 위험성에 대해 명시적으로 경고합니다.
상관 의존성은 통계적 의존성의 유형 중 하나이며 일반적으로 고정 급수에 대한 실용적인 의미를 갖습니다. 가격 책정에서 증분 자기상관 에 대해 이야기할 수 있는 것은 무엇입니까? 저것들. 어디:
알렉세로 :
따라서 우선 무작위로 추정되는 가격 견적 사이에 상관 관계가 있다는 점을 고려하고 향후 이를 진행해야 합니다.
그들이 거기에 있는 이유 - 가격 책정에 대한 주제.
용어, 수학의 종파주의 등을 희생시키면서. - 수학 자체에 있는 것이 아니라 특정 주제 영역에 대한 잘못된 적용에 있습니다. 나는 그것을 옹호하지 않으며 거래에 사용하는 것을 제안하지 않습니다. 단지 객관성을 위해서입니다.
상관 의존성은 통계적 의존성의 유형 중 하나이며 일반적으로 고정 급수에 대한 실용적인 의미를 갖습니다. 가격 책정에서 증분 자기상관에 대해 이야기할 수 있는 것은 무엇입니까? 저것들. 어디:
용어, 수학의 종파주의 등을 희생시키면서. - 수학 자체에 있는 것이 아니라 특정 주제 영역에 대한 잘못된 적용에 있습니다. 나는 그것을 옹호하지 않으며 거래에 사용하는 것을 제안하지 않습니다. 단지 객관성을 위해서입니다.
재미있네요. 물론 친구여, 나는 당신을 비웃는 것이 아니라 당신의 동료들의 토론이 사라진 전형적인 상황에서 웃고 있습니다.
당신은 당신 자신의 질문에 방금 대답했습니다. 귀하의 문장 번호 2에는 귀하의 문장 번호 1에 대한 질문에 대한 답변이 포함되어 있습니다. 우리는 여기서 언어학 분야로 이동하고 있지만 이것은 제 잘못이 아닙니다. 괴델과 처치는 수학자들에게 동어반복적인 교착상태에 맞서는 강력한 무기를 주었다. (성경은 그들에게서 벗어날 수 있는 방법을 제공하지만 지금은 여기에서 그것을 사용하지 않을 것입니다.) Kolmogorov는 주장하는 "공리학"으로 확률론자들의 경로 근처에 거대한 구멍을 마련했습니다. 실제 세계의 실제 문제 해결의 원래 경로로 돌아가야만 그 문제에 빠지는 것을 피할 수 있습니다.
그리고 쉽게 해결할 수 있습니다.
상관관계는 인과관계가 아닙니다.
즉 상관관계는 인과관계가 아니다. 이것은 현상 간의 실제 인과 관계에 대한 계산 가능한 척도인 MEASURE(이 단어에 주의)일 뿐입니다. 즉, 상관 관계는 법칙의 척도입니다.
"상관 의존성"이 없으며 현상 사이에 단순한 의존성이 있습니다. 그리고 상관관계는 이러한 의존성을 측정하기 위한 수치이다. 내가 여기에 "상관관계"를 썼다면, 그것은 내가 그러한 의존성을 측정하기 위해 NUMBER개를 알고 있다는 것을 의미했을 뿐입니다. 나는 내 친구 인 당신이 나 없이도 이것을 알고 있다고 확신하지만 당신은 단순히 지역 보편적 인 "정체성"의 미끼에 굴복했습니다. 그리고 통계와 이론에서는 일반적으로 "말과 사람이 섞여 있습니다."
그래서 무엇? 그런 다음 동어반복이 theorver에서 시작됩니다. "정상성"의 개념을 분석하기 시작하면 결국 그 자체로 나타날 것입니다(Kolmogorov의 공리학 및 현재 받아들여지는 theorver의 원칙의 틀 내에서).
그리고 천 개의 간단한 질문 후에 "왜 그럴까요?" 그래서 뭐?" 악순환에서 움직이고 있다는 것을 알게 될 것입니다. 따라서 변동성이 큰 시스템(예: 인용문)에서는 theorver가 작동하지 않고 아무 것도 예측하지 못합니다.
재미있네요. 물론 친구여, 나는 당신을 비웃는 것이 아니라 당신의 동료들의 토론이 사라진 전형적인 상황에서 웃고 있습니다.
당신은 방금 당신의 질문에 대답했습니다. 귀하의 문장 번호 2에는 귀하의 문장 번호 1에 대한 질문에 대한 답변이 포함되어 있습니다. 우리는 여기서 언어학 분야로 이동하고 있지만 이것은 제 잘못이 아닙니다. 괴델과 처치는 수학자들에게 동어반복적인 교착상태에 맞서는 강력한 무기를 주었다. (성경은 그들에게서 벗어날 수 있는 방법을 제공하지만 지금은 여기에서 그것을 사용하지 않을 것입니다.) Kolmogorov는 주장하는 "공리학"으로 확률론자들의 경로 근처에 거대한 구멍을 마련했습니다. 실제 세계의 실제 문제 해결의 원래 경로로 돌아가야만 그 문제에 빠지는 것을 피할 수 있습니다.
그리고 쉽게 해결할 수 있습니다.
상관관계는 인과관계가 아닙니다.
즉 상관관계는 인과관계가 아니다. 이것은 현상 간의 실제 인과 관계에 대한 계산 가능한 척도인 MEASURE(이 단어에 주의)일 뿐입니다. 즉, 상관 관계는 법칙의 척도입니다.
"상관 의존성"이 없으며 현상 사이에 단순한 의존성이 있습니다. 그리고 상관관계는 그러한 의존성을 측정하기 위한 수치이다. 내가 여기에 "상관관계"를 썼다면, 그것은 단지 내가 그러한 의존성을 측정하기 위해 NUMBER개를 알고 있다는 것을 의미했습니다. 나는 내 친구 인 당신이 나 없이도 이것을 알고 있다고 확신하지만 당신은 단순히 지역 보편적 인 "정체성"의 미끼에 굴복했습니다. 그리고 통계와 이론에서 일반적으로 "말과 사람이 섞여 있습니다."
그래서 무엇? 그리고 나서 동어반복이 theorver에서 시작됩니다. "정상성"의 개념을 분석하기 시작하면 결국 그 자체로 나타날 것입니다(Kolmogorov의 공리 및 현재 수용되는 orver의 원칙의 틀 내에서).
그리고 천 개의 간단한 질문 후에 "왜 그러세요?" 그래서 뭐?" 악순환에서 움직이고 있다는 것을 알게 될 것입니다. 따라서 변동성이 큰 시스템(예: 인용문)에서는 theorver가 작동하지 않고 아무 것도 예측하지 못합니다. 우리는 지정하지 않습니다 이것은 주제가 아닙니다.
저것들. 상관 관계라는 것은 종속성과 이를 평가하는 다양한 방법을 의미합니까? 상관 관계는 일반적으로 매우 특정한 유형의 종속성이며 계열 구성원 간에 종속성이 있는 경우를 비마르코비안이라고 합니다. 나는 종파주의가 없지만 무화과라는 용어를 좋아하지 않습니다))
terver를 희생하여 - 그것을 사용하겠다고 제안하지 않았습니다. 가격 책정 모델은 기본이고 사용 방법은 보조입니다. 모델이 실제라면 원칙적으로 다른 영역에서의 실제 적용뿐만 아니라 사용에 높은 수학이 필요하지 않습니다.
물론, 나는 전체 이론과 matstat에 대해 감히 대답하지 않겠지만 상관 회귀 분석에서 요인의 다중 공선성 문제는 싸워서 꽤 성공적입니다. 왜 "위험"인가? 위험하지는 않지만 확인하고 변형합니다.
자, 시도하십시오. 그리고 결과를 공유해 주세요. 다른 사람들은 시도했지만 아직 성공하지 못했습니다. 정밀도가 부족합니다.
그리고 얼마나 많은 통계학자들이, 얼마나 많은 결론이 나올 것이며, 정확도는 다양할 것입니다. 그리고 정확도는 0.1%.... 1.0% 단기 1.0% 소매 FX에 필요한 만큼 아무도 주지 않습니다.
Orlov 교수는 가격의 시계열 예측에 관여하지 않는다고 사이트에서 직접 경고합니다. 그리고 그는 당신이 결과를 얻을 수 있는 곳과 그렇지 않은 곳을 확실히 알고 있습니다. 그리고 확실히 그는 그러한 일에 대한 금전 제안으로 정기적으로 접근합니다.
이자형; 주제에 맞는지 아닌지는 모르겠지만 과학적으로 선진화 된 사람들을 만족시킬 필요가 있기 때문에 사실은 아니지만 흥미로울 것입니다.
Forex 클럽 포럼의 UP이 forex에서 수익성 있는 거래가 가능하다는 수학적 증거를 게시한 게시물에 대한 링크입니다. 그리고 (!) 프로세스의 Markov 속성을 위반한 결과가 아니라 완전히 무작위라는 가정을 기반으로 합니다. 마르코프 과정.
실제로 링크 http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=22097&page=3
동지, 물론이 모든 것이 멋지지만 잘 계산 된 마틴 게일 계획조차도 처음에는 무한한 돈이 있다고 가정합니다. 그렇다면 네, 설명된 방법을 사용하여 돈을 벌 수 있습니다.
그리고 여기에서 계산의 논리적 오류로 인한 게시물의 불일치에주의를 기울일 것입니다. 시간당 양초의 분포가 고려되지만 (및 이를 기반으로 확률이 계산됨) 동시에 앉을 수 있습니다. 선언된 손절매와 함께 몇 년 동안 지속될 수 있는 "당신이 얼굴에 파랗게 질릴 때까지" 시장. 그래서 "수학"C 등급을 시도하기 위해 마이너스를 받았습니다.
여기에서 나는 당신의 질문에 약간의 적대감을 느낍니다. 나는 보통 그 자리에서 분쟁을 끝낸다. 그러나 나는 당신을 위해 예외를 만들고 대답할 것입니다:
1. M15 시간대의 두 막대 사이의 상관관계는 15개의 M1 막대 사이에 있는 계열의 자기상관입니다. 더 큰 시간 프레임의 막대의 상관 관계는 더 작은 시간 프레임의 막대, 즉 그 미세 구조의 자기 상관입니다. 여기에 인용문이 이미 필터링되어 제공된다는 것을 추가하십시오. 즉, 이미 Slutsky 효과가 있습니다. 이것이 아마도 Privalov가 필터링되지 않은 진드기 인용문을 그토록 간절히 원했고 이에 대해 금지된 이유일 것입니다(저는 이 진드기 문제를 더 침착하게 받아들입니다).
2. "비 마르코프"가 무엇인지 모르겠습니다. 나는 결함이 있는 잘못된 사변적 스콜라 수학 이론의 동어반복론에 관심을 가져본 적이 없습니다.
3. 충분하지 않습니다. 한 가지 더 필요합니다.
4. 타. 거의 모든 확률적 추론으로 작성된 내용을 다시 한 번 반복할 수 있습니다(위 참조). 그리고 왜 이론-신념(종파에서와 같이 정확히 믿음)에는 상관관계가 높은 "무작위" 계열을 처리하는 방법이 없습니다. Orlov 교수(저명한 확률 이론 실무자, 많은 기사 저자, 저널 편집자, 책 저자)도 이에 대해 씁니다. 경제학에서 통계를 사용하는 것의 위험성에 대해 명시적으로 경고합니다.
상관 의존성은 통계적 의존성의 유형 중 하나이며 일반적으로 고정 급수에 대한 실용적인 의미를 갖습니다. 가격 책정에서 증분 자기상관 에 대해 이야기할 수 있는 것은 무엇입니까? 저것들. 어디:
따라서 우선 무작위로 추정되는 가격 견적 사이에 상관 관계가 있다는 점을 고려하고 향후 이를 진행해야 합니다.
그들이 거기에 있는 이유 - 가격 책정에 대한 주제.
자, 시도하십시오. 그리고 결과를 공유해 주세요. 다른 사람들은 시도했지만 아직 성공하지 못했습니다. 정밀도가 부족합니다.
그리고 얼마나 많은 통계학자들이, 얼마나 많은 결론이 나올 것이며, 정확도는 다양할 것입니다. 그리고 정확도는 0.1%.... 1.0% 단기 1.0% 소매 FX에 필요한 만큼 아무도 주지 않습니다.
Orlov 교수는 가격의 시계열 예측에 관여하지 않는다고 사이트에서 직접 경고합니다. 그리고 그는 당신이 결과를 얻을 수 있는 곳과 그렇지 않은 곳을 확실히 알고 있습니다. 그리고 확실히 그는 그러한 일에 대한 금전 제안으로 정기적으로 접근합니다.
그리고 왜 시도 - 나는 그들을 사용합니다.
다른 정확도의 결론 - 나는 이것을 모릅니다. 예를 들어 회귀 모델이 있습니다. 결정 계수 R2가 있습니다. 이것이 귀하가 이해한 정확도입니까?
교수의 경우 이론가와 실천가의 차이가 있습니다. 경제학에 대한 지식 없이 기술 과학에서 과학 학위를 가진 사람들의 사용에 관해 Taleb는 Fooled by Chance에서 잘 썼습니다.
Demi :
경제학에 대한 지식 없이 기술 과학에서 과학 학위를 가진 사람들의 사용에 관해 Taleb는 Fooled by Chance에서 잘 썼습니다.
그래서 그는 95%의 사람들이 바보라는 모든 책을 가지고 있습니다. 그러나 우리는 이미 그것을 알고 있지 않습니까?
상관 의존성은 통계적 의존성의 유형 중 하나이며 일반적으로 고정 급수에 대한 실용적인 의미를 갖습니다. 가격 책정에서 증분 자기상관에 대해 이야기할 수 있는 것은 무엇입니까? 저것들. 어디:
용어, 수학의 종파주의 등을 희생시키면서. - 수학 자체에 있는 것이 아니라 특정 주제 영역에 대한 잘못된 적용에 있습니다. 나는 그것을 옹호하지 않으며 거래에 사용하는 것을 제안하지 않습니다. 단지 객관성을 위해서입니다.
재미있네요. 물론 친구여, 나는 당신을 비웃는 것이 아니라 당신의 동료들의 토론이 사라진 전형적인 상황에서 웃고 있습니다.
당신은 당신 자신의 질문에 방금 대답했습니다. 귀하의 문장 번호 2에는 귀하의 문장 번호 1에 대한 질문에 대한 답변이 포함되어 있습니다. 우리는 여기서 언어학 분야로 이동하고 있지만 이것은 제 잘못이 아닙니다. 괴델과 처치는 수학자들에게 동어반복적인 교착상태에 맞서는 강력한 무기를 주었다. (성경은 그들에게서 벗어날 수 있는 방법을 제공하지만 지금은 여기에서 그것을 사용하지 않을 것입니다.) Kolmogorov는 주장하는 "공리학"으로 확률론자들의 경로 근처에 거대한 구멍을 마련했습니다. 실제 세계의 실제 문제 해결의 원래 경로로 돌아가야만 그 문제에 빠지는 것을 피할 수 있습니다.
그리고 쉽게 해결할 수 있습니다.
상관관계는 인과관계가 아닙니다.
즉 상관관계는 인과관계가 아니다. 이것은 현상 간의 실제 인과 관계에 대한 계산 가능한 척도인 MEASURE(이 단어에 주의)일 뿐입니다. 즉, 상관 관계는 법칙의 척도입니다.
"상관 의존성"이 없으며 현상 사이에 단순한 의존성이 있습니다. 그리고 상관관계는 이러한 의존성을 측정하기 위한 수치이다. 내가 여기에 "상관관계"를 썼다면, 그것은 내가 그러한 의존성을 측정하기 위해 NUMBER개를 알고 있다는 것을 의미했을 뿐입니다. 나는 내 친구 인 당신이 나 없이도 이것을 알고 있다고 확신하지만 당신은 단순히 지역 보편적 인 "정체성"의 미끼에 굴복했습니다. 그리고 통계와 이론에서는 일반적으로 "말과 사람이 섞여 있습니다."
그래서 무엇? 그런 다음 동어반복이 theorver에서 시작됩니다. "정상성"의 개념을 분석하기 시작하면 결국 그 자체로 나타날 것입니다(Kolmogorov의 공리학 및 현재 받아들여지는 theorver의 원칙의 틀 내에서).
그리고 천 개의 간단한 질문 후에 "왜 그럴까요?" 그래서 뭐?" 악순환에서 움직이고 있다는 것을 알게 될 것입니다. 따라서 변동성이 큰 시스템(예: 인용문)에서는 theorver가 작동하지 않고 아무 것도 예측하지 못합니다.
그래서 그는 95%의 사람들이 바보라는 모든 책을 가지고 있습니다. 그러나 우리는 이미 그것을 알고 있지 않습니까?
재미있네요. 물론 친구여, 나는 당신을 비웃는 것이 아니라 당신의 동료들의 토론이 사라진 전형적인 상황에서 웃고 있습니다.
당신은 방금 당신의 질문에 대답했습니다. 귀하의 문장 번호 2에는 귀하의 문장 번호 1에 대한 질문에 대한 답변이 포함되어 있습니다. 우리는 여기서 언어학 분야로 이동하고 있지만 이것은 제 잘못이 아닙니다. 괴델과 처치는 수학자들에게 동어반복적인 교착상태에 맞서는 강력한 무기를 주었다. (성경은 그들에게서 벗어날 수 있는 방법을 제공하지만 지금은 여기에서 그것을 사용하지 않을 것입니다.) Kolmogorov는 주장하는 "공리학"으로 확률론자들의 경로 근처에 거대한 구멍을 마련했습니다. 실제 세계의 실제 문제 해결의 원래 경로로 돌아가야만 그 문제에 빠지는 것을 피할 수 있습니다.
그리고 쉽게 해결할 수 있습니다.
상관관계는 인과관계가 아닙니다.
즉 상관관계는 인과관계가 아니다. 이것은 현상 간의 실제 인과 관계에 대한 계산 가능한 척도인 MEASURE(이 단어에 주의)일 뿐입니다. 즉, 상관 관계는 법칙의 척도입니다.
"상관 의존성"이 없으며 현상 사이에 단순한 의존성이 있습니다. 그리고 상관관계는 그러한 의존성을 측정하기 위한 수치이다. 내가 여기에 "상관관계"를 썼다면, 그것은 단지 내가 그러한 의존성을 측정하기 위해 NUMBER개를 알고 있다는 것을 의미했습니다. 나는 내 친구 인 당신이 나 없이도 이것을 알고 있다고 확신하지만 당신은 단순히 지역 보편적 인 "정체성"의 미끼에 굴복했습니다. 그리고 통계와 이론에서 일반적으로 "말과 사람이 섞여 있습니다."
그래서 무엇? 그리고 나서 동어반복이 theorver에서 시작됩니다. "정상성"의 개념을 분석하기 시작하면 결국 그 자체로 나타날 것입니다(Kolmogorov의 공리 및 현재 수용되는 orver의 원칙의 틀 내에서).
그리고 천 개의 간단한 질문 후에 "왜 그러세요?" 그래서 뭐?" 악순환에서 움직이고 있다는 것을 알게 될 것입니다. 따라서 변동성이 큰 시스템(예: 인용문)에서는 theorver가 작동하지 않고 아무 것도 예측하지 못합니다. 우리는 지정하지 않습니다 이것은 주제가 아닙니다.
저것들. 상관 관계라는 것은 종속성과 이를 평가하는 다양한 방법을 의미합니까? 상관 관계는 일반적으로 매우 특정한 유형의 종속성이며 계열 구성원 간에 종속성이 있는 경우를 비마르코비안이라고 합니다. 나는 종파주의가 없지만 무화과라는 용어를 좋아하지 않습니다))
terver를 희생하여 - 그것을 사용하겠다고 제안하지 않았습니다. 가격 책정 모델은 기본이고 사용 방법은 보조입니다. 모델이 실제라면 원칙적으로 다른 영역에서의 실제 적용뿐만 아니라 사용에 높은 수학이 필요하지 않습니다.
나는 추측하려고 노력할 것이다 - 군중의 효과(긍정적인 피드백). 모두가 산다 -> 가격이 오른다 -> 모두가 산다. 당연히, 그 과정을 위한 "연료"가 고갈될 때까지 국부적으로 그리고 단기적으로.
많은 것은 특정 시장에 달려 있습니다. 그 유형과 미세 구조에서. 저것들. 거래 규칙 및 참가자가 이익을 추출(시도)하는 방법. 누가 어떻게 거래하는지, 더 쉬울 경우.