Logistic Parameters Support PDF CDF Mean Median Mode Variance Skewness Ex. kurtosis Entropy MGF CF f ( x ; μ , s ) = e − x − μ s s ( 1 + e − x − μ s ) 2 = 1 s ( e x − μ 2 s + e − x − μ 2 s ) 2 = 1 4 s sech 2...
조금 더 가면 코사인, 아크 탄젠트(일명 Fisher) 및 로그에 대해 알아보겠습니다. 질문은 언제?
진드기의 흐름은 이미 자연스러운 1차 비선형성이며, 분당 평균 양의 2/3(200-300)의 일정 주기로 smma(예를 들어)를 매끄럽게 하고, 분 단위로 결과를 기록하고 즐기십시오(분석) . 누군가 여기에서 진드기를 수집했지만 MT5에는 이미 진드기가 포함되어 있습니다.
티키는 나에게 관심이 없다. 한 가지 간단한 이유가 있습니다. 브로커마다 다른 수의 브로커가 있습니다. 뿐만 아니라 OPEN M1, M5, ... 시장에서 균일 이산화의 불법으로 인해.
저는 EVENTS에 관심이 있습니다. 서로 다른 DC 간에 동기화된 따옴표 스트림입니다. 이는 두 번째 TF에서 확인할 수 있습니다.
조금 더 가면 코사인, 아크 탄젠트(일명 Fisher) 및 로그에 대해 알아보겠습니다. 질문은 언제?
진드기의 흐름은 이미 자연스러운 1차 비선형성이며, 분당 평균 양의 2/3(200-300)의 일정 주기로 smma(예를 들어)를 매끄럽게 하고, 분 단위로 결과를 기록하고 즐기십시오(분석) . 누군가 여기에서 진드기를 수집했지만 MT5에는 이미 진드기가 포함되어 있습니다.
나는 이것을 말하고 싶다 - 사건의 흐름 은 이미 자연스러운 일차 비선형성이다. 그러나 나는 나머지 텍스트에 동의하지 않습니다. 여기에서 아무 것도 평균화할 필요가 없지만 이 비선형성을 직접 사용하는 것은 어리석은 일입니다. 프로세스의 분산을 계산할 때 이 작업을 수행합니다.
티키는 나에게 관심이 없다. 한 가지 간단한 이유가 있습니다. 브로커마다 다른 수의 브로커가 있습니다. 뿐만 아니라 OPEN M1, M5, ... 시장에서 균일 이산화의 불법으로 인해.
저는 EVENTS에 관심이 있습니다. 서로 다른 DC 간에 동기화된 따옴표 스트림입니다. 이는 두 번째 TF에서 확인할 수 있습니다.
틱 스트림에서 m1보다 나은 분당 1개의 평활화된 값을 얻을 수 있습니다. ~8gmt의 낮에는 대부분의 큰 것의 +/-가 동일합니다. 신호 전송 지연(빛의 속도, 장비 지연)으로 인해 몇 초 안에 다른 DC 간에 동기화할 수 없습니다. 모스크바에서 유럽까지 약 50-100ms + 서버 및 터미널 지연. 몇 시간 후에 m5가 충분합니다.
나는 이것을 말하고 싶다 - 사건의 흐름 은 이미 자연스러운 일차 비선형성이다. 그러나 나는 나머지 텍스트에 동의하지 않습니다. 여기에서 아무 것도 평균화할 필요가 없지만 이 비선형성을 직접 사용하는 것은 어리석은 일입니다. 프로세스의 분산을 계산할 때 이 작업을 수행합니다.
당신이 말했듯이, 당신은 선형적으로 슬라이딩 윈도우와 같은 핵심(MA)을 가지고 있습니다.
따라서 무작위가 아닌 이벤트를 찾을 확률은 슬라이딩 윈도우로 비선형 프로세스를 인덱싱할 확률과 같습니다. 50/50. 그래서 당신은 그것을 사용하지 않습니다.
당신이 말했듯이, 당신은 선형적으로 슬라이딩 윈도우와 같은 핵심(MA)을 가지고 있습니다.
따라서 무작위가 아닌 이벤트를 찾을 확률은 슬라이딩 윈도우로 비선형 프로세스를 인덱싱할 확률과 같습니다. 50/50.
아니요. 내 슬라이딩 창은 이제 일정 수의 이벤트와 동일하게 시간이 비선형입니다(틱은 아님!!!). 그러나 틱 수와 함께 일반적인 선형 시간도 분산 계산에 포함됩니다. 그리고 우리는 다음 주 말에 결과를 보게 될 것입니다.
일반적으로 특정 시점에서 나는 이것이 실제 VR과 SB, 브라운 모션 등과 같은 인공 무작위 프로세스 사이에서 정확히 (Bas가 말하고 싶어하는 것처럼) 다른 것이라고 생각했습니다.
예, 이벤트 사이의 시간 간격!!! SB의 경우 일반적으로 단일 기준점 N, N + 1, ... 즉, 조건부 단계 수이고 Wiener 프로세스는 연속 프로세스의 모델이며, 이는 입자 간의 충돌이 발생할 때 혼돈 브라운 운동에 해당합니다. 무한히 작은 시간 간격으로 그리고 이 경우 균일한 이산화가 유효하며 시장에서 이벤트 사이의 시간 간격은 고유한 마법적 의미를 갖습니다.
아니요. 내 슬라이딩 창은 이제 일정 수의 이벤트와 동일하게 시간이 비선형입니다(틱은 아님!!!). 그러나 틱 수와 함께 일반적인 선형 시간도 분산 계산에 포함됩니다. 그리고 우리는 다음 주 말에 결과를 보게 될 것입니다.
일반적으로 특정 시점에서 나는 이것이 실제 VR과 SB, 브라운 모션 등과 같은 인공 무작위 프로세스 사이에서 정확히 (Bas가 말하고 싶어하는 것처럼) 다른 것이라고 생각했습니다.
예, 이벤트 사이의 시간 간격!!! SB의 경우 일반적으로 단일 기준점 N, N + 1, ... 즉, 조건부 단계 수이고 Wiener 프로세스는 연속 프로세스의 모델이며, 이는 입자 간의 충돌이 발생할 때 혼돈 브라운 운동에 해당합니다. 무한히 작은 시간 간격으로 그리고 이 경우 균일한 이산화가 유효하며 시장에서 이벤트 사이의 시간 간격은 고유한 마법적 의미를 갖습니다.
일반적으로 특정 시점에서 나는 이것이 실제 VR과 SB, 브라운 모션 등과 같은 인공 무작위 프로세스 사이에서 정확히 (Bas가 말하고 싶어하는 것처럼) 다른 것이라고 생각했습니다.
예, 이벤트 사이의 시간 간격!!! SB의 경우 일반적으로 단일 기준점 N, N + 1, ... 즉, 조건부 단계 수이고 Wiener 프로세스는 연속 프로세스의 모델이며, 이는 입자 간의 충돌이 발생할 때 혼돈 브라운 운동에 해당합니다. 무한히 작은 시간 간격으로 그리고 이 경우 균일한 이산화가 유효하며 시장에서 이벤트 사이의 시간 간격은 고유한 마법적 의미를 갖습니다.
그리고 시간의 이러한 비선형성을 고려하지 않는 것은 모든 계산에서 끔찍한 실수입니다.
기본적으로 아무것도. SB는 닫힌 시스템에 존재합니다. 모든 것이 균형 잡히고 균질하며 적절합니다. 개방형(비폐쇄형) 또는 비평형 시스템에서는 고전적인 SB가 존재할 수 없습니다. 우리의 안전보장이사회는 정의상 개방형 시스템에 있습니다.
연속성에 관해서는 프로세스를 이산 관찰로 대체하고 SB는 제자리에 유지되고 Wiener 모델에서는 아무 것도 변경되지 않습니다. 그런데 희박한 매체에서 SB 이벤트는 일정한 간격으로 발생하지 않으며 무한히 작은 일도 일어나지 않습니다. 샷 노이즈 같은 것이있을 것입니다. 고양이도 Wiener에 의해 연구되었으며 SB와 동일한 특성을 가지고 있습니다.
모든 정보를 기억하면 버리십시오. 따라서 배포 유형
그것은 처럼 보인다
- 에를랑가
- 물류 센터
- 라플라스
근데 정확히 기억이 안나..
지금 필요해..
가능한 경우 공식)
음, 정점 분포에 관심이 있다면 중앙에 물류 분포와 유사한 것이 있습니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_distribution
하지만 잘린 꼬리로
삼각형 분포로 근사화할 수 있습니다.
조금 더 가면 코사인, 아크 탄젠트(일명 Fisher) 및 로그에 대해 알아보겠습니다. 질문은 언제?
진드기의 흐름은 이미 자연스러운 1차 비선형성이며, 분당 평균 양의 2/3(200-300)의 일정 주기로 smma(예를 들어)를 매끄럽게 하고, 분 단위로 결과를 기록하고 즐기십시오(분석) . 누군가 여기에서 진드기를 수집했지만 MT5에는 이미 진드기가 포함되어 있습니다.
티키는 나에게 관심이 없다. 한 가지 간단한 이유가 있습니다. 브로커마다 다른 수의 브로커가 있습니다. 뿐만 아니라 OPEN M1, M5, ... 시장에서 균일 이산화의 불법으로 인해.
저는 EVENTS에 관심이 있습니다. 서로 다른 DC 간에 동기화된 따옴표 스트림입니다. 이는 두 번째 TF에서 확인할 수 있습니다.
조금 더 가면 코사인, 아크 탄젠트(일명 Fisher) 및 로그에 대해 알아보겠습니다. 질문은 언제?
진드기의 흐름은 이미 자연스러운 1차 비선형성이며, 분당 평균 양의 2/3(200-300)의 일정 주기로 smma(예를 들어)를 매끄럽게 하고, 분 단위로 결과를 기록하고 즐기십시오(분석) . 누군가 여기에서 진드기를 수집했지만 MT5에는 이미 진드기가 포함되어 있습니다.
나는 이것을 말하고 싶다 - 사건의 흐름 은 이미 자연스러운 일차 비선형성이다. 그러나 나는 나머지 텍스트에 동의하지 않습니다. 여기에서 아무 것도 평균화할 필요가 없지만 이 비선형성을 직접 사용하는 것은 어리석은 일입니다. 프로세스의 분산을 계산할 때 이 작업을 수행합니다.
티키는 나에게 관심이 없다. 한 가지 간단한 이유가 있습니다. 브로커마다 다른 수의 브로커가 있습니다. 뿐만 아니라 OPEN M1, M5, ... 시장에서 균일 이산화의 불법으로 인해.
저는 EVENTS에 관심이 있습니다. 서로 다른 DC 간에 동기화된 따옴표 스트림입니다. 이는 두 번째 TF에서 확인할 수 있습니다.
틱 스트림에서 m1보다 나은 분당 1개의 평활화된 값을 얻을 수 있습니다. ~8gmt의 낮에는 대부분의 큰 것의 +/-가 동일합니다. 신호 전송 지연(빛의 속도, 장비 지연)으로 인해 몇 초 안에 다른 DC 간에 동기화할 수 없습니다. 모스크바에서 유럽까지 약 50-100ms + 서버 및 터미널 지연. 몇 시간 후에 m5가 충분합니다.
나는 이것을 말하고 싶다 - 사건의 흐름 은 이미 자연스러운 일차 비선형성이다. 그러나 나는 나머지 텍스트에 동의하지 않습니다. 여기에서 아무 것도 평균화할 필요가 없지만 이 비선형성을 직접 사용하는 것은 어리석은 일입니다. 프로세스의 분산을 계산할 때 이 작업을 수행합니다.
당신이 말했듯이, 당신은 선형적으로 슬라이딩 윈도우와 같은 핵심(MA)을 가지고 있습니다.
따라서 무작위가 아닌 이벤트를 찾을 확률은 슬라이딩 윈도우로 비선형 프로세스를 인덱싱할 확률과 같습니다. 50/50. 그래서 당신은 그것을 사용하지 않습니다.
당신이 말했듯이, 당신은 선형적으로 슬라이딩 윈도우와 같은 핵심(MA)을 가지고 있습니다.
따라서 무작위가 아닌 이벤트를 찾을 확률은 슬라이딩 윈도우로 비선형 프로세스를 인덱싱할 확률과 같습니다. 50/50.
아니요. 내 슬라이딩 창은 이제 일정 수의 이벤트와 동일하게 시간이 비선형입니다(틱은 아님!!!). 그러나 틱 수와 함께 일반적인 선형 시간도 분산 계산에 포함됩니다. 그리고 우리는 다음 주 말에 결과를 보게 될 것입니다.
일반적으로 특정 시점에서 나는 이것이 실제 VR과 SB, 브라운 모션 등과 같은 인공 무작위 프로세스 사이에서 정확히 (Bas가 말하고 싶어하는 것처럼) 다른 것이라고 생각했습니다.
예, 이벤트 사이의 시간 간격!!! SB의 경우 일반적으로 단일 기준점 N, N + 1, ... 즉, 조건부 단계 수이고 Wiener 프로세스는 연속 프로세스의 모델이며, 이는 입자 간의 충돌이 발생할 때 혼돈 브라운 운동에 해당합니다. 무한히 작은 시간 간격으로 그리고 이 경우 균일한 이산화가 유효하며 시장에서 이벤트 사이의 시간 간격은 고유한 마법적 의미를 갖습니다.
그리고 시간의 이러한 비선형성을 고려하지 않는 것은 모든 계산에서 끔찍한 실수입니다.
아니요. 내 슬라이딩 창은 이제 일정 수의 이벤트와 동일하게 시간이 비선형입니다(틱은 아님!!!). 그러나 틱 수와 함께 일반적인 선형 시간도 분산 계산에 포함됩니다. 그리고 우리는 다음 주 말에 결과를 보게 될 것입니다.
일반적으로 특정 시점에서 나는 이것이 실제 VR과 SB, 브라운 모션 등과 같은 인공 무작위 프로세스 사이에서 정확히 (Bas가 말하고 싶어하는 것처럼) 다른 것이라고 생각했습니다.
예, 이벤트 사이의 시간 간격!!! SB의 경우 일반적으로 단일 기준점 N, N + 1, ... 즉, 조건부 단계 수이고 Wiener 프로세스는 연속 프로세스의 모델이며, 이는 입자 간의 충돌이 발생할 때 혼돈 브라운 운동에 해당합니다. 무한히 작은 시간 간격으로 그리고 이 경우 균일한 이산화가 유효하며 시장에서 이벤트 사이의 시간 간격은 고유한 마법적 의미를 갖습니다.
그리고 시간의 이러한 비선형성을 고려하지 않는 것은 모든 계산에서 끔찍한 실수입니다.
슬라이딩 창을 완전히 제거하십시오.
물론 결과를 얻고 싶지 않다면 말이다.
로봇이 시장에서 작동하지 않는다면 시장을 분석하는 것이 얼마나 어려운지 모릅니다.
이제 20년 전보다 100500배 더 쉽게 분석할 수 있습니다.
여러 TF의 표준 EURJPY 설정이 있는 예를 보여 드리겠습니다. 아름다운 사진을 위한 옵션을 선택했다는 비난을 받았습니다. 하지만 그렇지 않습니다.
다음은 로봇이 레벨링한 H4입니다.
H1을 자세히 보면
M30에서 로봇의 행동에 대한 자신의 명령
자신있게 시장에 나가려면 시장 로봇의 작업을 이해해야 합니다. 그리고 당신은 성배를 갖게 될 것입니다.
일반적으로 특정 시점에서 나는 이것이 실제 VR과 SB, 브라운 모션 등과 같은 인공 무작위 프로세스 사이에서 정확히 (Bas가 말하고 싶어하는 것처럼) 다른 것이라고 생각했습니다.
예, 이벤트 사이의 시간 간격!!! SB의 경우 일반적으로 단일 기준점 N, N + 1, ... 즉, 조건부 단계 수이고 Wiener 프로세스는 연속 프로세스의 모델이며, 이는 입자 간의 충돌이 발생할 때 혼돈 브라운 운동에 해당합니다. 무한히 작은 시간 간격으로 그리고 이 경우 균일한 이산화가 유효하며 시장에서 이벤트 사이의 시간 간격은 고유한 마법적 의미를 갖습니다.
그리고 시간의 이러한 비선형성을 고려하지 않는 것은 모든 계산에서 끔찍한 실수입니다.
기본적으로 아무것도. SB는 닫힌 시스템에 존재합니다. 모든 것이 균형 잡히고 균질하며 적절합니다. 개방형(비폐쇄형) 또는 비평형 시스템에서는 고전적인 SB가 존재할 수 없습니다. 우리의 안전보장이사회는 정의상 개방형 시스템에 있습니다.
연속성에 관해서는 프로세스를 이산 관찰로 대체하고 SB는 제자리에 유지되고 Wiener 모델에서는 아무 것도 변경되지 않습니다. 그런데 희박한 매체에서 SB 이벤트는 일정한 간격으로 발생하지 않으며 무한히 작은 일도 일어나지 않습니다. 샷 노이즈 같은 것이있을 것입니다. 고양이도 Wiener에 의해 연구되었으며 SB와 동일한 특성을 가지고 있습니다.