Vladimir : 2017년 11월 Alexander가 어떤 종류의 불변량에 대해 이야기했는데, 이는 종종 0.0018과 같은 것으로 판명되었습니다. 그 당시에는 매개변수 t2 - 학생 분포, 척도 매개변수, 그리고 드리프트에 관한 것 같습니다. 어째서인지 나는 그 번호를 기억한다.
고맙습니다!
이 수치의 생존 가능성을 확인하겠습니다.
나는 기다리고 있다 - 어떤 평균으로든 돌아올 것인가, 지금까지 차트는 거의 움직이지 않고 있다
Vladimir : 2017년 11월 Alexander가 어떤 종류의 불변량에 대해 이야기했는데, 이는 종종 0.0018과 같은 것으로 판명되었습니다. 그 당시에는 매개변수 t2 - 학생 분포, 척도 매개변수, 그리고 드리프트에 관한 것 같습니다. 어째서인지 나는 그 번호를 기억한다.
글쎄, 어디에서, 나는 아마 동의하지 않습니다.
이 질문은 전혀 관심이 없었습니다. 이것은 그녀, 가격, 개인 문제입니다. 어디를 가도 괜찮습니다. 우리가 가진 것을 가지고 일합니다.
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이것은 분 차트에 적용되며 더 오랜 시간 동안 어느 정도의 확률로 어디로 갈지 예측할 수 있습니다.
이 질문은 전혀 관심이 없었습니다. 이것은 그녀, 가격, 개인 문제입니다. 어디를 가도 괜찮습니다. 우리가 가진 것을 가지고 일합니다.
어떤 숫자를 찾았습니다 - 0.0018, 모든 것이 계산 없이 그려졌습니다
무엇에?
두개골을 부수는 둘째 날, 어디에 어떻게 적용해야 할지 몰라서...
비슷한 상황에 직면하면 힌트 플리즈2017년 11월 Alexander가 어떤 종류의 불변량에 대해 이야기했는데, 이는 종종 0.0018과 같은 것으로 판명되었습니다. 그 당시에는 매개변수 t2 - 학생 분포, 척도 매개변수, 그리고 드리프트에 관한 것 같습니다. 어째서인지 나는 그 번호를 기억한다.
고맙습니다!
이 수치의 생존 가능성을 확인하겠습니다.
나는 기다리고 있다 - 어떤 평균으로든 돌아올 것인가, 지금까지 차트는 거의 움직이지 않고 있다
2017년 11월 Alexander가 어떤 종류의 불변량에 대해 이야기했는데, 이는 종종 0.0018과 같은 것으로 판명되었습니다. 그 당시에는 매개변수 t2 - 학생 분포, 척도 매개변수, 그리고 드리프트에 관한 것 같습니다. 어째서인지 나는 그 번호를 기억한다.
0.18
예, 저는 여전히 이 불변량을 사용합니다.
이것은 비모수 스큐 가격 확률 분포 의 스큐 평균값 입니다.
다시 한 번, 틱 샘플의 특정 볼륨(예: = 10,000)을 취하고 각각의 새 틱이 도착할 때 이 볼륨에 대한 분산과 비대칭을 계산하면 0에서 무한대까지 항상 다릅니다. 그러나 각 단계에서 이러한 값의 평균값을 계산하면 실제로 일정함을 알 수 있습니다.
이걸 본지 6개월이 다 되어가네요. 예를 들어 한 달 동안 32개 통화 쌍에 대해 계수가 > 0.2 또는 < 0.16이었던 평균은 이전에는 없었습니다.
결론은 평균적으로 가격 확률 분포가 안정적이라는 것입니다. 우리의 행동으로 이 구조를 파괴하려고 하지만 작동하지 않습니다. 가격 시리즈는 추세에 따라 구조를 복원합니다. 이것이 내가 프로세스의 "기억" 효과라고 부르는 것입니다.
0.18
예, 저는 여전히 이 불변량을 사용합니다.
비모수 스큐 가격 확률 분포의 스큐 평균값 입니다.
다시 한 번, 틱 샘플의 특정 볼륨(예: = 10,000)을 취하고 각각의 새 틱이 도착할 때 이 볼륨에 대한 분산과 비대칭을 계산하면 0에서 무한대까지 항상 다릅니다. 그러나 각 단계에서 이러한 값의 평균값을 계산하면 실제로 일정함을 알 수 있습니다.
이걸 본지 6개월이 다 되어가네요. 예를 들어 한 달 동안 32개 통화 쌍에 대해 계수가 > 0.2 또는 < 0.16이었던 평균은 이전에는 없었습니다.
결론은 평균적으로 가격 확률 분포가 안정적이라는 것입니다. 우리의 행동으로 이 구조를 파괴하려고 하지만 작동하지 않습니다. 가격 시리즈는 추세에 따라 구조를 복원합니다. 이것이 내가 프로세스의 "기억" 효과라고 부르는 것입니다.
이 계수로 흥미로운 것이 밝혀졌습니다. 최대값에서 지수를 가져오면 일련의 증가분보다 빠르게 감소하고, 계수를 변경하면 약 1.6으로 나오지만 이것은 대략적인 것입니다.
0.18
예, 저는 여전히 이 불변량을 사용합니다.
비모수 스큐 가격 확률 분포의 스큐 평균값 입니다.
다시 한 번, 틱 샘플의 특정 볼륨(예: = 10,000)을 취하고 각각의 새 틱이 도착할 때 이 볼륨에 대한 분산과 비대칭을 계산하면 0에서 무한대까지 항상 다릅니다. 그러나 각 단계에서 이러한 값의 평균값을 계산하면 실제로 일정함을 알 수 있습니다.
이걸 본지 6개월이 다 되어가네요. 예를 들어 한 달 동안 32개 통화 쌍에 대해 계수가 > 0.2 또는 < 0.16이었던 평균은 이전에는 없었습니다.
결론은 평균적으로 가격 확률 분포가 안정적이라는 것입니다. 우리의 행동으로 이 구조를 파괴하려고 하지만 작동하지 않습니다. 가격 시리즈는 추세에 따라 구조를 복원합니다. 이것이 내가 프로세스의 "기억" 효과라고 부르는 것입니다.
글쎄, 나는 쌍을 비교하기 위해 포인트 로 나눴습니다. 그대로 ... 0.0018을 얻었습니다.
네 정말 평균입니다
그러나 지금까지 이 아이디어의 배기량도 많지 않습니다.
1. 다시 한 번 - 특정 양의 틱 샘플(예: = 10.000)을 취하고 각 새 틱에 대해 이 볼륨의 분산 및 비대칭을 계산하면 0에서 무한대까지 항상 다릅니다. 그러나 각 단계에서 이러한 값의 평균값을 계산하면 실제로 일정함을 알 수 있습니다.
2. 결론 - 평균적으로 가격확률분포는 안정적이다. 우리의 행동으로 이 구조를 파괴하려고 하지만 작동하지 않습니다. 가격 시리즈는 추세에 따라 구조를 복원합니다. 이것이 내가 프로세스의 "기억" 효과라고 부르는 것입니다.
1. 이를 대수의 법칙 또는 병원의 평균온도라고 한다.))
2. 레귤레이터는 가격이 필요한 한도 내에서 움직이는 동안 가격이 흔들리도록 허용합니다. 그렇지 않으면 필요한 방향의 추세로 가격을 수정합니다. 규제 기관은 가격이 얼마인지 "기억"합니다.))
여기서 신비주의와 신비한 무작위 가격 책정 프로세스를 찾는 것은 물론 순진하지만 까다로운 매트를 우연히 발견할 수 있습니다. 처음에는 무작위가 아닌 추세를 고려하지 않고 어떻게든 이를 분석하고 예측하는 공식...