W функция Ламберта определяется как обратная функция к f(w) = wew, для комплексных w. Обозначается W(x) или . Для любого комплексного z она определяется функциональным уравнением: z = W(z)eW(z) W функция Ламберта не может быть выражена в…
당신은 시장에서 가장 아름다운 확률 밀도 사진을 가지고 있습니다. 그리고 당신은 그것들을 연구함으로써 시장 이론을 만들려고 노력하고 있습니다. 사실 나도 그렇게 한다. 그러나, 좋은가요? 결국 이러한 밀도는 제어되지 않는 핵 반응 과정을 설명하는 핵 물리학에서만 발견됩니다.
이 경제를 가우스와 같은 잘 알려진 분포로 줄이는 것이 더 좋지 않을까요?
Box-Cox 변환(신이 성을 발명했습니다! 어.)은 시장에서 통하지 않습니다. 모두가 알고 있습니다. 아무도 Lambert W-함수를 사용하여 변환을 연구하거나 적용하지 않았습니다.
혹시 다른 걸 알고 계시나요? 아니면 어떤 변형에도 의미가 없습니까?
나는 그런 정글에 들어가곤 했었다... 확률론적 사건의 웹의 초복잡 평면... 공적분 세그먼트... 규모-시간 변환... 웨이블릿... 아무것도 작동하지 않는다... 시장 예측과 관련된 모든 작업에서 이벤트, 모든 것은 "blah blah blah"로 끝납니다. 실제로 작동하는 메커니즘에 대한 완성된 작업은 없습니다.
따라서 수학을 개인적으로 완전히 사용하긴 하지만 수학을 별로 좋아하지 않습니다.
물론 우리는 몬티 홀 역설을 사용할 수 있습니다... 이진 이벤트를 2개가 아닌 3개의 결과로 연속적으로 이끄는 경우에만. 그리고 이것은 불가능합니다 ... 불행히도.
데이터는 다음과 같습니다.
예, 증분 합계에 대한 고정 프로세스가 있지만 아아, 이것은 완전히 말도 안되는 소리입니다.
당신은 약간의 증가가 있는 가격 범위를 가지고 있고 당신의 것은 그것에 전혀 속하지 않습니다. 이것은 일반적으로 방해가되지 않습니다 ... 동일한 성공으로 모든 VR을 가져 와서 옆에있는 RNG에서 증분을 쓸 수 있습니다.
가격과 일반적으로 모든 프로세스는 증분에 대한 적분이며 다른 것은 아닙니다. 이것은 떼려야 뗄 수 없는 두 가지입니다.
이상한 ... 나는 로봇이 보이지 않는 선(빨간색 선)에서 주문을 여는 것을 점점 더 자주 알아차립니다.
이것이 당신의 진정한 채널 중앙값일까요?)
모르겠어요 :)
VR 변환을 하거나 원본으로 작업하고 통계만 보나요?
모든 일을 평범하게 하지 않고 통계와 관련이 있는 것 같지만, 통계적 공식에 따르면 탐지 방법 자체가 전혀 작동하지 않습니다.
예를 들어 이 줄은 다시 두 개로 나뉩니다.
그리고 다시 하나로...
흠 이상하다..
채널을 기반으로 설명 할 수 있습니다 ...
나는 무언가를 이해하지 못할 때 그것을 좋아하지 않습니다.
물론 내가 틀릴 수도...
인간의 시각은 그러한 분석기입니다))
모르겠어요 :)
VR 변환 을 하거나 원본으로 작업하고 통계만 보 나요 ?
아니요, 저는 순 원래 가격으로만 작업하며 어떤 식으로든 변환하지 않을 것입니다.
나는 단지 그녀의 움직임을 분석하고 있을 뿐입니다.
그래서 오정렬 오류가 전혀 없습니다.
나는 통계와 밀접하게 일하곤 했지만 ... 결국 나는 어떤 변환도 절대적으로 불일치로 이어진다는 것을 깨달았습니다.
일반적으로 아무.
그게 시장이 돌아가는 방식이야..
가격을 변환하면 자신의 꼬리를 쫓는 것입니다..
수식을 개선하면 불일치가 커지거나 줄어들지만 절대 사라지지 않습니다... 불행히도.
랜덤 워크가 책임이 있습니다.
가장 낮은 수준의 독학으로는 토론에 참여할 수 없습니다. 그게 내가 말할 수 있는 전부야.
....
이제 가능하다면 Lambert W-함수의 도움으로 실제 증분 시리즈를 정규 증분으로 줄여 누적 합계 집합도 정규 분포를 형성하도록 합니다. Kolmogorov에 따른 고정 무작위 수열 을 사용하면 누가 뭐라고 하든 그러한 수열을 예측할 수 있습니다.
....
이 기능을 말씀하시는 건가요?
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1172968
그리고 왜 만병 통치약입니까? 아니면 또 다른 총격전입니까?
추신
내 의견으로는 " 누적 합계 집합도 정규 분포를 형성하도록 실제 일련의 증분을 정규 분포로 줄이는 " 문제의 공식화는 올바르지 않거나 오히려 그러한 공식화에서 문제가 해결책이 없습니다.
Sash 이 파일을 보고 시스템에 던지십시오. 거기에서만 변환을 위해 여전히 증분해야 합니다.
질문은 무엇입니다.
당신은 시장에서 가장 아름다운 확률 밀도 사진을 가지고 있습니다. 그리고 당신은 그것들을 연구함으로써 시장 이론을 만들려고 노력하고 있습니다. 사실 나도 그렇게 한다. 그러나, 좋은가요? 결국 이러한 밀도는 제어되지 않는 핵 반응 과정을 설명하는 핵 물리학에서만 발견됩니다.
이 경제를 가우스와 같은 잘 알려진 분포로 줄이는 것이 더 좋지 않을까요?
Box-Cox 변환(신이 성을 발명했습니다! 어.)은 시장에서 통하지 않습니다. 모두가 알고 있습니다. 아무도 Lambert W-함수를 사용하여 변환을 연구하거나 적용하지 않았습니다.
혹시 다른 걸 알고 계시나요? 아니면 어떤 변형에도 의미가 없습니까?
나는 그런 정글에 들어가곤 했었다... 확률론적 사건의 웹의 초복잡 평면... 공적분 세그먼트... 규모-시간 변환... 웨이블릿... 아무것도 작동하지 않는다... 시장 예측과 관련된 모든 작업에서 이벤트, 모든 것은 "blah blah blah"로 끝납니다. 실제로 작동하는 메커니즘에 대한 완성된 작업은 없습니다.
따라서 수학을 개인적으로 완전히 사용하긴 하지만 수학을 별로 좋아하지 않습니다.
물론 우리는 몬티 홀 역설을 사용할 수 있습니다... 이진 이벤트를 2개가 아닌 3개의 결과로 연속적으로 이끄는 경우에만. 그리고 이것은 불가능합니다 ... 불행히도.응.
솔직히 여기에서 처음 들었습니다.
이것은 변환된 고정 급수를 얻을 때 누적 합계 집합으로 탐색할 수 있다는 추측입니다. 어떻게 하는지는 이미 말씀 드렸지만 사실 이 전략은 변화 없이 시장에 쏟아지고 있습니다. 아아, non-stationarity는 매우 심각한 것이고 다루기 어렵습니다.
실제 VR에서 고정 VR을 얻는 다른 방법을 알려주시면 감사하겠습니다.
그런 방법은 없습니다. 그리고 그들이 발견되지 않았기 때문이 아닙니다. 그리고 그것은 근본적으로 불가능하기 때문입니다. 비유적으로 말해서, 정상성은 비정상성의 광대한 끝없는 바다에 있는 작은 섬입니다.
응.
솔직히 여기에서만 처음 들었습니다 .
이것은 변환된 고정 급수를 얻을 때 누적 합계 집합으로 탐색할 수 있다는 추측입니다. 어떻게 하는지는 이미 말씀 드렸지만 사실 이 전략은 변화 없이 시장에 쏟아지고 있습니다. 아아, non-stationarity는 매우 심각한 것이고 다루기 어렵습니다.
실제 VR에서 고정 VR을 얻는 다른 방법을 알려주시면 감사하겠습니다.
Lambert 함수의 일부 응용 프로그램
http://trudymai.ru/upload/iblock/98a/primenenie-funktsii-lamberta-v-teorii-turbulentnogo-treniya.pdf?lang=en&issue=50
http://edu.secna.ru/media/f/LambertW.pdf
저것들. 순수 BP와 그 통계?
제 생각에 이것은 이미 잘 알려진 주제이므로 수익을 내기 매우 어렵습니다. 약간의 돌파구가 필요합니다.
Lambert 함수는 나에게 획기적인 것 같습니다. 불행히도 WisSim에는 없습니다 ... 직접 작성하지 않는 한 ...
변형된 행을 살짝 엿보기만 하면 되는데....
파일에 입력 - 여기에 고정되지 않은 원본 VR이 있지만 Lambert를 사용하여 변환되었습니다. 그리고 수익을 내는 방법을 알려드리겠습니다.
당신은 전체 시계열을 절대적으로 변환하고 있다는 것을 잊지 마십시오. 이것은 내가 오랫동안 말했듯이 이미 근본적인 실수입니다.
나는 이미 생각하는 것처럼 성배를 가지고 있지만 100 % 수익성있는 거래를 가져 오기 때문에가 아니라 매개 변수를 변경할 때 시세 이동의 역사에 조정되지 않기 때문에
그리고 통계 분포 아래에서 나는 더 뚱뚱한 꼬리를 쉽게 잡을 수 있고 덜 뚱뚱한 꼬리를 잡을 수 있으며 바보처럼 무작위로 걸을 수 있습니다.
통계에 적합하는 것은 확률 분포에 엄격하게 적합합니다 .
이는 과거와 미래 모두에서 한 번에 모든 거래의 품질에 미치는 영향 을 의미합니다.
이것은 정확히 성배의 주요 구성 요소입니다.
이것이 바로 당신이 하려는 것입니다. 당신은 단지 견적 이동의 역사에 맞는 것과 확률 분포 에 맞는 것을 혼동합니다.
모두가 견적 기록에 맞게 로봇을 사용자 정의하려고 노력하고 있으므로 수많은 테스트 후에 아무도 보장할 수 없습니다.
진실은 매우 간단하기 때문에 이것은 자연스러운 일 입니다. 통계와 달리 역사는 반복되지 않습니다.
모든 것이 매우 간단합니다.