A_K2 방식을 이해하는 한 Markov/non-Markov 속성을 밝힐 수 없었습니다.)
프로세스가 비마코비안임을 밝히는 열쇠는 네겐트로피입니다. 불행히도, 나는 그것을 분석하기 시작할 수 없습니다. 적어도 직장을 그만 두십시오 ... 그리고 여기에있는 대부분의 포럼 참가자는 의심스럽고 아무 것도 뒤지지 않습니다 ... 아아 ...
지금까지는 시장의 프로세스가 비마코비안이라는 것만 충분히 이해했습니다. 나는 그것을 내 눈으로 보았다. 이것은 다음과 같이 수행됩니다. 슬라이딩 윈도우를 사용하고 각각의 새로운 틱이 도착할 때 프로세스의 평균 분산을 계산합니다. 나는 놀랐습니다. 거의 일정합니다! 그리고 시장이 롱플랫에 있을 때 약간 하락하기 시작합니다. 그런 다음 추세를 따라 분산의 평균 값을 해당 상수로 복원합니다. 그 과정은 스스로 정리하는 것 같다.
나는 왜 이 방향을 떠났을까? 이것은 매우 자원 집약적인 작업이며 가정용이 아닙니다. 정전, 통신 단절 및 단순히 컴퓨팅 성능 부족이 제 역할을 하고 있습니다.
기하급수적 인 시간 간격으로 작동하려면 Markov가 아닌 프로세스를 Markov 프로세스로 어리석게 변환해야 했습니다. 물론 이 방법으로는 부족하고 트렌드를 완전히 없애는 것도 불가능해서 20%의 손실 거래가 있습니다... 하지만 일반적으로 확산 과정의 수학은 효과가 있습니다. 이제 비대칭 계수를 네겐트로피 계수로 바꾸면 이 나머지 20%의 추세가 정확하게 분류되어 우리가 찾고 있는 황금 성배를 얻을 수 있다고 생각합니다.
Renat Akhtyamov : 그것은 그들이 무엇을 쓰고 무엇을 읽고 무엇을 읽지 않았는지 이해하는 방법에 달려 있습니다.
좋아, 다른 쪽 끝으로 가자. 머티리얼 포인트의 상태(더 원시적임)는 이미 16차원 벡터로 설명되어 있습니다(잊지 않은 경우). 한 차원이 잊혀지고 우리의 모든 계산은 전혀 가치가 없습니다.
그리고 A_K2는 - 한 차원을 보았고 - 아니요, 그는 프로세스가 비 Markovian이라고 말합니다.
그리고 저는 4차원 벡터가 이미 프로세스를 아주 잘 설명하고 있으며 짧은 간격으로 테스트 시간 간격의 70%에 대한 적절한 예측을 이미 얻을 수 있다고 말합니다. 내 기존 시스템(최대 14-15g)은 이것을 거래에 진입/종료하기 위한 조건 중 하나로 사용했습니다. 그리고 이 비마르코비즘은 어디에 있습니까?
그건 그렇고, 그들은 matmateka-Markov / non-Markov에 의해 확인됩니다.
확인했습니다. 그러나 상태 벡터가 완전히 설정된 경우에만 가능합니다. 그렇지 않으면 수학이 없고 방법이 확인되지 않고 공개되지 않습니다.
A_K2 방식을 이해하는 한 Markov/non-Markov 속성을 밝힐 수 없었습니다.)
글쎄, 당신은 링크를 주었다, 그들은 더 높다
나는 단 하나의 링크를 주었다:
https://en.wikipedia.org/wiki/Negentropy
나는 더 많은 것을 원하지만 약간의 추상적인 철학이 있습니다. 그리고 시장과 관련하여 무언가가 발생하면 일반적으로 괜찮습니다. 시너지 효과에서 이것은 다음과 같아야합니다. 찾을 시간이 없습니다 ...
확인 했습니다. 그러나 상태 벡터가 완전히 설정된 경우에만 가능합니다. 그렇지 않으면 수학이 없고 방법이 확인되지 않고 공개되지 않습니다.
A_K2 방식을 이해하는 한 Markov/non-Markov 속성을 밝힐 수 없었습니다.)
자, 여기 있습니다:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0 %B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%B8%D1%81%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD %D0%B8%D0%B5_%D0%98%D1%82%D0%BE
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0 %B8%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81
그리고 구체적으로 다음을 확인해야 합니다.
자, 여기 있습니다:
수학은 모든 고정이 될 수 있습니다. 이 수학의 입력에서 중요합니다. 입구의 쓰레기 - 출구의 쓰레기 (c)
수학은 모든 고정이 될 수 있습니다. 이 수학의 입력에서 중요합니다. 입구의 쓰레기 - 출구의 쓰레기 (c)
나는 하나의 링크만 주었다:
https://en.wikipedia.org/wiki/Negentropy
더 많은 것을 원하지만 추상적인 철학이 있습니다. 그리고 시장과 관련하여 무언가가 발생하면 일반적으로 괜찮습니다. 시너지 효과에서 이것은 있어야합니다-찾을 시간이 없습니다 ...
https://cyberleninka.ru/search?q=%D0%BD%D0%B5%D0%B3%D1%8D%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BF%D0 %B8%D1%8F
A_K2 방식을 이해하는 한 Markov/non-Markov 속성을 밝힐 수 없었습니다.)
프로세스가 비마코비안임을 밝히는 열쇠는 네겐트로피입니다. 불행히도, 나는 그것을 분석하기 시작할 수 없습니다. 적어도 직장을 그만 두십시오 ... 그리고 여기에있는 대부분의 포럼 참가자는 의심스럽고 아무 것도 뒤지지 않습니다 ... 아아 ...
지금까지는 시장의 프로세스가 비마코비안이라는 것만 충분히 이해했습니다. 나는 그것을 내 눈으로 보았다. 이것은 다음과 같이 수행됩니다. 슬라이딩 윈도우를 사용하고 각각의 새로운 틱이 도착할 때 프로세스의 평균 분산을 계산합니다. 나는 놀랐습니다. 거의 일정합니다! 그리고 시장이 롱플랫에 있을 때 약간 하락하기 시작합니다. 그런 다음 추세를 따라 분산의 평균 값을 해당 상수로 복원합니다. 그 과정은 스스로 정리하는 것 같다.
나는 왜 이 방향을 떠났을까? 이것은 매우 자원 집약적인 작업이며 가정용이 아닙니다. 정전, 통신 단절 및 단순히 컴퓨팅 성능 부족이 제 역할을 하고 있습니다.
기하급수적 인 시간 간격으로 작동하려면 Markov가 아닌 프로세스를 Markov 프로세스로 어리석게 변환해야 했습니다. 물론 이 방법으로는 부족하고 트렌드를 완전히 없애는 것도 불가능해서 20%의 손실 거래가 있습니다... 하지만 일반적으로 확산 과정의 수학은 효과가 있습니다. 이제 비대칭 계수를 네겐트로피 계수로 바꾸면 이 나머지 20%의 추세가 정확하게 분류되어 우리가 찾고 있는 황금 성배를 얻을 수 있다고 생각합니다.
한편, 성배는 나무입니다. 하지만 성배!
https://cyberleninka.ru/search?q=%D0%BD%D0%B5%D0%B3%D1%8D%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BF%D0 %B8%D1%8F
고마워, 맥심!
고마워, 맥심!
여기에서 거기에서 주제에있는 것 같으며 synergetics라는 단어도 존재합니다)
https://cyberleninka.ru/article/n/sinergeticheskaya-teoriya-informatsii-chast-1-sinergeticheskiy-podhod-k-opredeleniyu-kolichestva-informatsii
그러나 물론 우리는 앉아서 잡초를 뽑아야 합니다.
좋은 검색 https://scholar.google.com/ 도 있습니다. 모든 언어로 된 과학 기사만 검색하십시오. 나는 항상 그것을 사용합니다.
그것은 그들이 무엇을 쓰고 무엇을 읽고 무엇을 읽지 않았는지 이해하는 방법에 달려 있습니다.
좋아, 다른 쪽 끝으로 가자. 머티리얼 포인트의 상태(더 원시적임)는 이미 16차원 벡터로 설명되어 있습니다(잊지 않은 경우). 한 차원이 잊혀지고 우리의 모든 계산은 전혀 가치가 없습니다.
그리고 A_K2는 - 한 차원을 보았고 - 아니요, 그는 프로세스가 비 Markovian이라고 말합니다.
그리고 저는 4차원 벡터가 이미 프로세스를 아주 잘 설명하고 있으며 짧은 간격으로 테스트 시간 간격의 70%에 대한 적절한 예측을 이미 얻을 수 있다고 말합니다. 내 기존 시스템(최대 14-15g)은 이것을 거래에 진입/종료하기 위한 조건 중 하나로 사용했습니다. 그리고 이 비마르코비즘은 어디에 있습니까?