에프-? :) 이 공식에는 의미가 없습니다. 프로세스의 내부 시간과 단계를 조사할 필요가 있습니다. 시장은 많은 과정과 그 결과 가격이 있다는 사실로 인해 복잡합니다. 과정은 비주기적입니다 (천문 시간의 기간은 일정하지 않음) 변경)) 과정의 일부만 고려하고 남아 있습니다 빨리 사라지지 않을 것으로 예상합니다.
우리는 단지 이 f를 찾고 있으며, 그 일정한 시간을 통해 프로세스의 내부 시간에 도달하려고 하며, 이는 귀하가 표시한 시장의 단계로 우리를 이끌어야 합니다.
1) 오일러의 감마 함수를 사용하면 문제가 없다는 것이 분명합니다. 점수는 막대로 유지되므로 n은 정수입니다. 따라서 Г( n +1) = 1*2*3*….* n = n !
2) H(v) = (t/τ)^n/ Г (n+1)*exp(-t/τ)
이것이 현재의 현재
여기서 n 과 m 은 매개변수입니다. 그리고 작업은 실제 데이터에 가장 가까운 적합을 위해 이러한 매개변수를 선택하는 것입니다.
수식을 올바르게 쓰고 있습니까? 솔직히 의문점이 생겼습니다...
확인하거나 명확히 한 다음 계속 진행합니다.
공식 자체가 맞습니다. 그러나 n의 해석에서 당신은 착각하고 있습니다. 나는 n - 블랙 박스 모델에서 이상적인 혼합 셀의 수, 이 경우 시장 및 tau - 우리 시간과 프로세스 시간을 연결하는 프로세스 시간 상수를 가지고 있습니다. 게다가 Avals가 말한 것에 대해 그는 그것을 프로세스의 내부 시간으로 절대적으로 올바르게 이해하고 있으며, 이 두 매개변수 모두 실제 데이터에 맞게 피팅하여 찾아야 합니다. 아마도 우리의 경우 n은 은행, 펀드, 시장 조성자, 거래자 등으로 구성된 가장 큰 대기업이며 가격의 운명을 결정하며 정수일 필요는 없습니다. 이것은 가정일 뿐입니다. 솔직히 말해서 이 매개변수의 역할이 나에게 완전히 명확하지 않다는 것을 인정합니다. 그러한 매개변수가 존재해야 한다고 확신할 뿐입니다. 여기서 t는 시간을 상징하는 막대의 수입니다 . t/tau 비율은 함수를 정규화하고 비율 자체는 프로세스의 완료 정도를 나타냅니다. 예를 들어 비율 = 3이면 프로세스(추세)는 80% 완료, 4 - 90%, 5 - 95%, 6 -97%, 7 - 99%, ..... 이 함수 H ( c) 가격 자체가 아니라 각 막대에 대한 증가(감소)를 설명하며, 또한 이것은 정규화된 함수, 즉 가격 증가(t) = 비례 계수(베타)를 도입할 필요가 있습니다. (베타)*Н( c) 또는 가격 증분(t) = (베타)*Н(t, n, tau).
yosuf : 아마도 우리의 경우 n은 은행, 펀드, 시장 조성자, 거래자 등으로 구성된 가장 큰 대기업이며 가격의 운명을 결정하며 정수일 필요는 없습니다. 이것은 가정일 뿐입니다. 솔직히 말해서 이 매개변수의 역할이 나에게 완전히 명확하지 않다는 것을 인정합니다. 그러한 매개변수가 존재해야 한다고 확신할 뿐입니다.
yosuf : 공식 자체가 맞습니다. 그러나 n의 해석에서 당신은 착각하고 있습니다. 나는 n - 블랙 박스 모델에서 이상적인 혼합 셀의 수, 이 경우 시장 및 tau - 우리 시간과 프로세스 시간을 연결하는 프로세스 시간 상수를 가지고 있습니다. 게다가 Avals가 말한 것에 대해 그는 그것을 프로세스의 내부 시간으로 절대적으로 올바르게 이해하고 있으며, 이 두 매개변수 모두 실제 데이터에 맞게 피팅하여 찾아야 합니다. 아마도 우리의 경우 n은 은행, 펀드, 시장 조성자, 거래자 등으로 구성된 가장 큰 대기업이며 가격의 운명을 결정하며 정수일 필요는 없습니다. 이것은 가정일 뿐입니다. 솔직히 말해서 이 매개변수의 역할이 나에게 완전히 명확하지 않다는 것을 인정합니다. 그러한 매개변수가 존재해야 한다고 확신할 뿐입니다. 여기서 t는 시간을 상징하는 막대의 수입니다. t/tau 비율은 함수를 정규화하고 비율 자체는 프로세스의 완료 정도를 나타냅니다. 예를 들어 비율 = 3이면 프로세스(추세)는 80% 완료, 4 - 90%, 5 - 95%, 6 -97%, 7 - 99%, ..... 이 함수 H ( c) 가격 자체가 아니라 각 막대에 대한 증가(감소)를 설명하며, 또한 이것은 정규화된 함수, 즉 가격 증가(t) = 비례 계수(베타)를 도입할 필요가 있습니다. (베타)*Н( c) 또는 가격 증분(t) = (베타)*Н(t, n, tau).
당신이 방금 말한 것을 볼 때, 나는 나의 발표와 해석을 재고할 필요가 있습니다.
이 함수 자체의 동작은 매우 흥미롭습니다.
.
시간 tau에서 함수의 동작은 특정 과도 프로세스와 매우 유사합니다. 이 경우 매개변수 n은 전환 프로세스 속도의 일부 지표인 것 같습니다.
1. 어떤 것을 이해하지 않고도 안전하게 사용할 수 있습니다.
2. 어떤 알고리즘도 시장을 "지배"할 수 없고, 이 비참한 사업을 포기하고 나에게 투자할 수 없습니다. 그것은 불가능한 간단한 아이디어를 사용합니다. 프로세스의 관성입니다.
그리고 많은 수의 거래가 없습니다. 하루 최대 한 건입니다.
PAMM은 어디에 있으며 수용 가능한(친절한) 제안이 있습니까?
알파리에서.
B(c)=f(P(c),N(c))
에프-? :) 이 공식에는 의미가 없습니다. 프로세스의 내부 시간과 단계를 조사할 필요가 있습니다. 시장은 많은 과정과 그 결과 가격이 있다는 사실로 인해 복잡합니다. 과정은 비주기적입니다 (천문 시간의 기간은 일정하지 않음) 변경)) 과정의 일부만 고려하고 남아 있습니다 빨리 사라지지 않을 것으로 예상합니다.
우리는 단지 이 f를 찾고 있으며, 그 일정한 시간을 통해 프로세스의 내부 시간에 도달하려고 하며, 이는 귀하가 표시한 시장의 단계로 우리를 이끌어야 합니다.
모두가 f를 찾고 있음이 분명합니다. 그러나 이것을 수식으로 쓴다고 해서 문제 해결에 더 가까워지는 것은 아닙니다))
변환의 오류가 눈에 띄지 않게 들어왔습니다. 거짓 진술:
그런 다음 과거 == P(v)=N(v-1),
그리고 미래 == B(c)=H(c+1).
P(c)와 B(c)는 적분 함수이고 H(c)는 미분 함수이며 이러한 방식으로 쉽게 동일화될 수 없습니다.
B(c) = 1-E
E = 적분(0에서 t까지) (t/τ)^(n-1)/ Г (n)*exp(-t/τ)dt - 내가 소개한 기능, 그래서 E \u003d H(v) + P(v).Н(в) = (t/τ)^n/ Г (n+1)*exp(-t/τ)
P(V) = 적분(0에서 t까지) (t/τ)^(n)/ Г (n+1)*exp(-t/τ)dt
Г( n +1) = 적분(0에서 무한까지) x ^ n * exp (- x ) dx – 오일러 감마 함수
Г( n +1) = 1*2*3*….* n = n ! – n 의 정수 값의 경우 ;
적분 기호는 표시되지 않습니다, 나는 당신이 이해할 것이라고 생각합니다.
자, 당신이 쓴 공식을 내가 제대로 이해했는지 명확히 합시다.
1) 오일러의 감마 함수를 사용하면 문제가 없다는 것이 분명합니다. 점수는 막대로 유지되므로 n은 정수입니다. 따라서 Г( n +1) = 1*2*3*….* n = n !
2) H(v) = (t/τ)^n/ Г (n+1)*exp(-t/τ)
이것이 현재의 현재
여기서 n 과 m 은 매개변수입니다. 그리고 작업은 실제 데이터에 가장 가까운 적합을 위해 이러한 매개변수를 선택하는 것입니다.
수식을 올바르게 쓰고 있습니까? 솔직히 의문점이 있습니다...
확인하거나 명확히 한 다음 계속 진행합니다.
자, 당신이 쓴 공식을 내가 제대로 이해했는지 명확히 합시다.
1) 오일러의 감마 함수를 사용하면 문제가 없다는 것이 분명합니다. 점수는 막대로 유지되므로 n은 정수입니다. 따라서 Г( n +1) = 1*2*3*….* n = n !
2) H(v) = (t/τ)^n/ Г (n+1)*exp(-t/τ)
이것이 현재의 현재
여기서 n 과 m 은 매개변수입니다. 그리고 작업은 실제 데이터에 가장 가까운 적합을 위해 이러한 매개변수를 선택하는 것입니다.
수식을 올바르게 쓰고 있습니까? 솔직히 의문점이 생겼습니다...
확인하거나 명확히 한 다음 계속 진행합니다.
아마도 우리의 경우 n은 은행, 펀드, 시장 조성자, 거래자 등으로 구성된 가장 큰 대기업이며 가격의 운명을 결정하며 정수일 필요는 없습니다. 이것은 가정일 뿐입니다. 솔직히 말해서 이 매개변수의 역할이 나에게 완전히 명확하지 않다는 것을 인정합니다. 그러한 매개변수가 존재해야 한다고 확신할 뿐입니다.
공식 자체가 맞습니다. 그러나 n의 해석에서 당신은 착각하고 있습니다. 나는 n - 블랙 박스 모델에서 이상적인 혼합 셀의 수, 이 경우 시장 및 tau - 우리 시간과 프로세스 시간을 연결하는 프로세스 시간 상수를 가지고 있습니다. 게다가 Avals가 말한 것에 대해 그는 그것을 프로세스의 내부 시간으로 절대적으로 올바르게 이해하고 있으며, 이 두 매개변수 모두 실제 데이터에 맞게 피팅하여 찾아야 합니다. 아마도 우리의 경우 n은 은행, 펀드, 시장 조성자, 거래자 등으로 구성된 가장 큰 대기업이며 가격의 운명을 결정하며 정수일 필요는 없습니다. 이것은 가정일 뿐입니다. 솔직히 말해서 이 매개변수의 역할이 나에게 완전히 명확하지 않다는 것을 인정합니다. 그러한 매개변수가 존재해야 한다고 확신할 뿐입니다. 여기서 t는 시간을 상징하는 막대의 수입니다. t/tau 비율은 함수를 정규화하고 비율 자체는 프로세스의 완료 정도를 나타냅니다. 예를 들어 비율 = 3이면 프로세스(추세)는 80% 완료, 4 - 90%, 5 - 95%, 6 -97%, 7 - 99%, ..... 이 함수 H ( c) 가격 자체가 아니라 각 막대에 대한 증가(감소)를 설명하며, 또한 이것은 정규화된 함수, 즉 가격 증가(t) = 비례 계수(베타)를 도입할 필요가 있습니다. (베타)*Н( c) 또는 가격 증분(t) = (베타)*Н(t, n, tau).
당신이 방금 말한 것을 볼 때, 나는 나의 발표와 해석을 재고할 필요가 있습니다.
이 함수 자체의 동작은 매우 흥미롭습니다.
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시간 tau에서 함수의 동작은 특정 과도 프로세스와 매우 유사합니다. 이 경우 매개변수 n은 전환 프로세스 속도의 일부 지표인 것 같습니다.
당신이 방금 말한 것을 볼 때, 나는 나의 발표와 해석을 재고할 필요가 있습니다.
이 함수 자체의 동작은 매우 흥미롭습니다.
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시간 tau에서 함수의 동작은 특정 과도 프로세스와 매우 유사합니다. 이 경우 매개변수 n은 전환 프로세스 속도의 일부 지표인 것 같습니다.
멋진!!! 재미있고 잘 읽었습니다...
공통 분모에 도달하고 더 나아가 ... 거래 조건, 테이크 스톱 수준, exp 옵션에 대한 기타 매개 변수 생성 ...