Integer : 일반적으로 어떤 종류의 예측 방법이 이상합니다. 글쎄요, 그렇게 정확할 수는 없습니다.
글쎄, 단 하나의 바를 위해. 평가하는 데 또 다른 어려움이 있습니다. 잠재적인 수익성조차 시각적으로 평가하기 어렵습니다. 진실은 테스터에 가깝습니다. 그러나 그는 (Aftar) 아직 mql을 보지 않은 것 같으므로 당신과 같은 사람이 무료 mql 구현을 제공할 때까지 50페이지 분량의 똑똑한 R-noodles를 만들 것입니다. 그의 교수 피질은 그것에 의존하는 것 같습니다 ...)))
예상 가격과 실제 가격의 편차가 너무 작습니다.
매우 독창적인 결론입니다. 따라서 편차가 없는 절대 정확도로 무언가를 예측하면 예측이 적용되지 않습니다. 원래의.
기능을 찾을 수 없습니다
na.locf(p, na.rm = F)
어떤 패키지에? 어떤 수업? 다른 방법이 될 수 있습니까?
일반적으로 어떤 종류의 예측 방법이 이상합니다. 글쎄요, 그렇게 정확할 수는 없습니다.
H1의 경우 18핍이 정확도입니까? 그런 길이의 H1에 촛불이 가득합니다.
그래서 주제를 열었습니다.
아주 독창적인 결론. 따라서 편차가 없는 절대 정확도로 무언가를 예측하면 예측이 적용되지 않습니다. 원래의.
물론 해당되지 않습니다.
스프레드가 거래되고 있습니다. 현재 가격 이 1.3200이고 한 단계에 대한 예측이 1.3200이면 여기서 거래하는 방법은 무엇입니까?
스프레드가 거래 스프레드 내에 있는 경우 - 또한 적용되지 않습니다.
첫 페이지에 토피캐스터가 쓴 - 퍼짐 분석
예측 정확도는 아무것도 아닙니다. 분산 - 모든 것
일반적으로 어떤 종류의 예측 방법이 이상합니다. 글쎄요, 그렇게 정확할 수는 없습니다.
글쎄, 단 하나의 바를 위해. 평가하는 데 또 다른 어려움이 있습니다. 잠재적인 수익성조차 시각적으로 평가하기 어렵습니다. 진실은 테스터에 가깝습니다. 그러나 그는 (Aftar) 아직 mql을 보지 않은 것 같으므로 당신과 같은 사람이 무료 mql 구현을 제공할 때까지 50페이지 분량의 똑똑한 R-noodles를 만들 것입니다. 그의 교수 피질은 그것에 의존하는 것 같습니다 ...)))
요컨대 - 또 다른 Yusuf ..))))
예측 정확도는 아무것도 아닙니다. 분산 - 모든 것
더 정확하게는 정확도가 아니지만:
예측 오차 = 예측 - 사실
분산은 한 걸음 떨어져 있습니다. 나는 어떤 모순도 보이지 않는다. MSE를 사용하고 있습니다.
더 정확하게는 정확도가 아니지만:
예측 오류 = 예측 - 사실
분산은 한 단계 떨어져 있습니다. 어떤 모순도 보이지 않습니다. MSE를 사용하고 있습니다.
이것은 예측 오류가 아니라 거래 중인 스프레드입니다. 그는 당신이 필요로하는 것입니다.
가격이 항상 예측대로 돌아간다면 TS는 성배 가 될 것입니다. 그래서 당신은 적어도 50/50을 가질 것이고 스프레드의 속도로 합쳐질 것입니다.
물론 해당되지 않습니다.
스프레드가 거래되고 있습니다. 현재 가격이 1.3200이고 한 단계에 대한 예측이 1.3200이면 여기서 거래하는 방법은 무엇입니까?
스프레드가 거래 스프레드 내에 있는 경우 - 또한 적용되지 않습니다.
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예측 정확도는 아무것도 아닙니다. 분산 - 모든 것
당신들은 흥미로운 계량 경제학자들입니다 ... 마치 달에서 떨어진 것처럼 도당에서 그들 자신의 무언가에 대해 이야기합니다.
현재 가격 이 1.3200이고 한 단계에 대한 예측이 1.3200이면 아무 것도 할 필요가 없다는 것은 당연한 일입니다.
막대의 크기가 스프레드를 초과하므로 막대의 방향을 예측하기에 충분합니다. 첫 번째 그림에서 거의 모든 변화의 방향이 정확하게 예측됩니다.
물론 해당되지 않습니다.
스프레드가 거래되고 있습니다. 현재 가격이 1.3200이고 한 단계에 대한 예측이 1.3200이면 여기서 거래하는 방법은 무엇입니까?
스프레드가 거래 스프레드 내에 있는 경우 - 또한 적용되지 않습니다.
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예측 정확도는 아무것도 아닙니다. 분산 - 모든 것
논란의 여지가 있는 논문. 매우.
지정가 주문을 거래할 때 분산을 유리하게 바꿀 수 있고 시도해야 합니다. 나는 무작위 시리즈에서 그러한 전술의 수익성을 믿지 않지만 정확한 예측과 함께 사용하기에 적합하다고 거의 100% 확신합니다.
따라서 반대 테제: 분산은 아무것도 아닙니다. 예측 정확도가 전부입니다. ))