친애하는 알렉산더! 나는 당신이 처음으로 이러한 가설을 제시한 당신의 거대한 지점에 갔습니다. 솔직히 말해서, 나는 그런 거대한 지부를 읽을 시간이 없습니다. 다른 모든 존경받는 포럼 참가자들과 이 문제에 대해 논의할 때 어떤 구체적인 결론에 도달했는지 말씀해 주십시오.
그래서 가설을 세웠습니다. 통계적으로 검증되었습니까? 그렇다면 귀하가 설치한 최적의 거래 알고리즘은 무엇입니까?
안녕, 알렉시!
최소한 대각선으로 지점을 읽으십시오. 후회하지 않을 것입니다.
간단히 말해서:
1. t2-증분 분포가 확인되지 않았습니다. 실제 분포는 두 함수의 곱이며 안정적입니다. 여기에서 샘플 크기를 찾고 증분 가중치를 사용하여 WMA를 계산합니다.
2. 확산계수는 거래강도를 의무적으로 고려하여 계산한다.
3. WMA에 대한 역추세 거래가 진행 중입니다.
꽤 흥미로운 것으로 밝혀졌으며 여기에서 좋은 책을 찾을 수 있습니다.
그리고 예 - 흥미로운 사람들이 여기서 만났습니다. 잊을 수없는 의사 소통. 눈물나게 하더군요...
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그래서 가설을 세웠습니다. 통계적으로 검증되었습니까? 그렇다면 귀하가 설치한 최적의 거래 알고리즘은 무엇입니까?
안녕, 알렉시!
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1. t2-증분 분포가 확인되지 않았습니다. 실제 분포는 두 함수의 곱이며 안정적입니다. 여기에서 샘플 크기를 찾고 증분 가중치를 사용하여 WMA를 계산합니다.
2. 확산계수는 거래강도를 의무적으로 고려하여 계산한다.
3. WMA에 대한 역추세 거래가 진행 중입니다.
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그리고 예 - 흥미로운 사람들이 여기서 만났습니다. 잊을 수없는 의사 소통. 눈물나게 하더군요...
안녕, 알렉시!
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1. t2-분포가 확인되지 않았습니다. 실제 분포는 두 함수의 곱이며 안정적입니다. 여기에서 샘플 크기를 찾고 증분 가중치를 사용하여 WMA를 계산합니다.
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그리고 갑자기 눈꺼풀이 꿈틀거렸다.
그런데도 국가는?
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이미 큰 소리로 흐느껴 울며 나는 약속을 이행합니다.
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제로 좋아, 질문이 제거되었습니다
감사해요.
1. t2-증분 분포가 확인되지 않았습니다. 실제 분포는 두 함수의 곱 이며 안정적입니다. 여기에서 샘플 크기를 찾고 증분 가중치를 사용하여 WMA를 계산합니다.
2. 확산계수는 거래강도를 의무적으로 고려하여 계산한다.
3. WMA에 대한 역추세 거래가 진행 중입니다.
1. 귀찮게 하지 않는다면 이러한 기능의 유형에 대해 저에게 편지를 보내주십시오.
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동료인 Shelepin L.A., 특히 9-10페이지를 읽으십시오. 모든 것이 있습니다.
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얼마나 아름다운 상태입니까? 아마도 거래 강도를 의무적으로 고려하여 확산 계수에서 고려됩니다.
저것들. 이 책에는 가격 의 확률 밀도에 대한 특정 비율이 있습니다. 그녀의 이력 배열에서 통계적으로 확인했습니까? 아니면 무엇입니까?
공식 (14)는 가격 증분의 확률 밀도 함수입니다. 실험적으로 확인되었습니다.