따라서 보시다시피 Shelepin은 교활하게 행동했습니다. 파동 함수(방정식 (13))에 대해 그는 상수에 물리적 의미를 부여했습니다. 이것은 빛의 속도이고 일반적인 확률 밀도 함수 (방정식 (12)는 정확히 우리에게 관심이 있는 것은 !!!) 바보 같은 속임수입니다. C/lambda 도입 - 점프 빈도로 C 자체를 미묘하게 무시했습니다.
Asaulenko의 억제되지 않은 독백을 회상하면 다음과 같습니다. "차이점은 무엇입니까? 배포는 무엇입니까? 나는 익사하기 때문에 전혀 신경 쓰지 않고 내 손으로 스스로를 돕습니다 ..."(글쎄, 그와 같은 것, 매우 가까운 의미), 우리는 말할 수 있습니다. 예, 정규 분포가 없으므로 Chebyshev 또는 Petunin-Vysokovsky 부등식을 사용해야 합니다.
여기에 Shelepin의 작업에서 이 텍스트를 삽입할 것입니다. 젠장, 이 방정식에서 Grail을 짜낼 때까지. 제 TS가 이것에 기반을 두고 있기 때문입니다.
그는 듣지 않습니다. 미래로 갔다.
반복해서 죄송합니다.
그는 펜 끝에서 성배 를 잡는 디랙과 같다.)
위에서 언급했듯이 우리는 엄격하게 정의된 슬라이딩 시간 창에서 식 (12)를 만족하는 프로세스를 고려하고 있습니다. 그리고 점프(증가) 람다의 특성 값은 이 창에 대해 계산되며 차원 핍(조건부)을 갖습니다.
따라서 상수 C는 pips/sec의 차원을 갖습니다.
그리고 private C/lamda는 점프(증가) 빈도에 대해 알려줘야 합니다. 흠... 하지만!
저것들. EURUSD에 대해 상수 C = 0.0001을 입력하고(고백합니다) 시간 창의 평균 증분 값(점프)을 조건부로 람다 = 0.00002(즉, 2핍)로 설정하면 조건부 점프 빈도 C /lambda= 0.0001/0.00002 = EURUSD의 경우 초당 5회
EURJPY의 경우 상수 C = 0.01이고 시간 창의 증분(점프) 평균 값이 조건부로 람다 = 0.0025(즉, 2.5핍)이면 점프 빈도는 C/람다= 0.01/0.0025 = 4 입니다. EUR/JPY의 경우 초당 횟수 .
그래서 무엇? 그러나 이것은 확실히 잘못된 것입니다. 이것은 EURJPY에 대한 틱 시세 도착 빈도가 EURUSD보다 훨씬 높다는 내 실제 데이터와 완전히 모순됩니다.
나는 늙은 바보야, 내가 말해줄게.
그러나 파동 함수가 실제로 적합한 프로세스가 단일하지 않은 것은 무엇입니까?
그리고 파동 함수의 사용이 적합하지 않은 여러 프로세스의 부과(선형이라는 사실이 아님).
질문은 수사학적입니다.
그러나 파동 함수가 실제로 적합한 프로세스가 단일하지 않은 것은 무엇입니까?
그리고 파동 함수의 사용이 적합하지 않은 여러 프로세스의 부과(선형이라는 사실이 아님).
질문은 수사학적입니다.
예, 모두가 신경 쓰지 않습니다 :-) 프로세스, 구조, 주기성, 구성 요소, 소음의 특성 - 아무도 여기에서 조금도 신경 쓰지 않습니다.
"돼지들이 트러플을 찾고 있다" ... 대충 비교해서 미안하지만 아주 비슷하다.
적용 방법에 대한 아이디어가 없어도 고려 / 가정하지 않고 배포 (또는 기타 속성)의 세련미 - 이것은 오직 냄새로만 귀중한 트뤼플을 찾는 것입니다. 검색 자체
그러나 파동 함수가 실제로 적합한 프로세스가 단일하지 않은 것은 무엇입니까?
그리고 파동 함수의 사용이 적합하지 않은 여러 프로세스의 부과(선형이라는 사실이 아님).
질문은 수사학적입니다.
파동 함수(방정식 (13))는 고려하지 않습니다. 반대로 우리의 경우 가격은 비상대론적 입자이며 이는 방정식 (12)로 설명됩니다.
이 경우 자유 상대론적 입자의 경우 빛의 속도가 아니라 어리석게도 입자 자체의 평균 속도가 C입니다 !!!
그러나 여기에 질문이 있습니다. 슬라이딩 시간 창 또는 오랜 시간 t --> 무한대의 평균 속도?
나는 우리의 경우 C가 정확히 오랜 시간(t에서 무한대까지)에 걸친 평균 속도라고 자유롭게 주장할 것입니다.
저것. 이동 창의 평균에서 가격 의 표준 편차 = 4시간은 다음과 같은 형식을 취합니다.
시그마 = 제곱((SUM(ABS(반환))/T)*(SUM(ABS(반환))/N)*14400)
여기서 T는 시스템의 작동 시간입니다( --> 무한대까지).
이제 신뢰 구간 을 결정하기 위해 이 시그마의 승수를 처리해야 합니다.
Asaulenko의 억제되지 않은 독백을 회상하면 다음과 같습니다. "차이점은 무엇입니까? 배포는 무엇입니까? 나는 익사하기 때문에 전혀 신경 쓰지 않고 내 손으로 스스로를 돕습니다 ..."(글쎄, 그와 같은 것, 매우 가까운 의미), 우리는 말할 수 있습니다. 예, 정규 분포가 없으므로 Chebyshev 또는 Petunin-Vysokovsky 부등식을 사용해야 합니다.
그럼 아저씨들, 그런 숙제가 해결됩니다!
네, 하지만 실천이 없는 이론은 죽은 것 아닙니까?
따라서 프로세스 의 표준 편차 를 계산하기 위한 업데이트된 공식을 방금 받았다는 사실을 고려하여 업데이트된 TS를 즉시 실행했습니다.
그리고 Erlang 스트림은 지금을 기다릴 것입니다.
결과에 대해 말씀드리겠습니다.
감사합니다,
A_K2