다시 읽어보니 정말 삐뚤삐뚤하게 나왔네요. 마치 나에게 효과가 있었던 것과 당신에게 효과가 없었던 것을 강조하려는 것처럼. 같은 생각이었다면 죄송합니다. 그런 자기 유사성이 어떻게 도움이 되는지 정말 알고 싶습니다.
나 자신은 검색 범위를 좁히고 "볼 곳"을 찾기 위해 제곱근 법칙을 사용합니다. 예를 들어, 이론상 가능한 최대 이익이 가장 큰 곳(스프레드를 고려한 하나의 거래가 하나의 스프레드인 곳). 이것은 종종 검색 공간의 차원을 실질적으로 줄이는 것을 가능하게 합니다.
신경 쓰지 마. 나는 결과를 발표하지 않고 결론만 발표했다. 계산을 저장하는 데에도 신경을 쓰지 않았기 때문입니다. 나는 존재-부재라는 사실 자체에 관심이 있었다. 이 모든 것이 무엇을 위해 사용될 수 있으며 오늘날까지 나는 모릅니다. 나는 아무것도 보지 못했다, 당신의 결론은 무엇입니까?
실험 자체는 거의 동일합니다. MA 대신에 저역 통과 필터를 사용했고 "빈도" 분포 대신 (내가 이해 한 한) 확률 분포 를 사용했습니다. 그는 필터의 차단 주파수를 신호 에너지 측면에서 진폭의 상응하는 변화와 함께 1로 변환하여 이를 하나로 모았습니다.
또는 푸리에 변환과 스케일링을 통한 스펙트럼 비교를 통해 동일한 것을 나타낼 수 있습니다. 하지 않았다.
Alexander_K2 : 다시 설명합니다. 증분으로 볼 수 있는 확률 분포는 어디에서도 사라지지 않습니다. 그것은 살고 싶어! 어떤 식 으로든 이동 평균 과의 가격 편차로 나타납니다. 그리고 블라디미르가 한 그러한 실험의 임무는 증분으로 보는 분포와 가능한 한 유사한 분포를 형성하는 MA 편차가 무엇인지 이해하는 것입니다. 이것은 최대 이익이 달성되는 이동 MA를 계산하기 위한 샘플의 양과 정확히 일치합니다. 여기서 이해할 수 없는 것은 무엇입니까?
증분에 대한 분포가 ma로부터의 편차에 대한 분포와 같아야 한다고 결정한 이유는 무엇입니까?
Alexander_K2 : 다시 설명합니다. 증분으로 볼 수 있는 확률 분포는 어디에서도 사라지지 않습니다. 그것은 살고 싶어! 어떤 식 으로든 이동 평균 과의 가격 편차로 나타납니다. 그리고 블라디미르가 한 그러한 실험의 임무는 증분으로 보는 분포와 가능한 한 유사한 분포를 형성하는 MA 편차가 무엇인지 이해하는 것입니다. 이것은 최대 이익이 달성되는 이동 MA를 계산하기 위한 샘플의 양과 정확히 일치합니다. 여기서 이해할 수 없는 것은 무엇입니까?
Alexander_K2 : 흠... 아니, 너무 게으르다. 나이가 들수록 나는 독점적으로 감독하는 데 익숙해 지므로 여기에있는 학생 중 어떤 학생이 비모수적 방법을 기반으로 하는 고정성/비정상성에 대한 기말 논문을 작성하고 여기에 감독자의 서명이 있는 - 그것은 예가 될 것입니다 !
탁월한. 그리고 노련하고 노련한 도발사로서 저항할 수 없었다.)
나는 저울도 저울의 반도 아니다.
그리고 그는 검은 빵 껍질을 씹으며 앉아 있었습니다.
그는 안경을 쓴 크센킨을 계속 바라보았다.
그가 스스로 과학자가 된 방법.
아니면 제가 신학교 출신일 수도 있습니다.
내가 우연히 운전기사가 된 건 아닐까
나는 손님 zakemarili조차도,
Ksenka조차도 구름 한 점을 봅니다.
그는 철야에서 합창단처럼 노래합니다.
X, Y 및 사인에 관한 모든 것
그리고 슈트 - 그리고 볼 것이 없습니다:
Indposhiv, 커터 "on-ka, 물어뜯어"!
그리고 그는 핵 Dubna에 살지 않습니다.
그리고 카시라 근처의 어떤 연구소에서는
그는 그가 거기 기관총의 보스라고 거짓말을 하고 있어
전자계산기.
말하라, 그가 그녀에게 명령할 것이다: 나를 번성하게 하라
100분의 1로 25 x 9, -
그리고 그는 앉아서 다리를 매달고,
그는 자신을 해고하지만 그녀는 일합니다.
그리고 그녀는 투덜거리지 않고 일하고,
유선형 콘솔의 조명!
글쎄, 우리를 위해, 우리를 위해, 로봇들 사이에서,
우리는 어떻게해야합니까, 안절부절!
자, 반년이면 MQL 언어를 2주 만에 배울 수 있습니다. 그리고 C, C ++, C #에 익숙하고 동시에 전체 언어가 아니라 특정 부분이 필요한 사람들에게는 일반적으로 하루 만에 알아낼 수 있습니다.
고문을 작성하는 데 경험이 필요하다는 데 동의하지만 우선 뉘앙스를 이해하기 위해서는 상인의 경험이 필요합니다.
그래서 연습이 중요합니다! 또한 2주 만에 언어를 스스로 배웠습니다(구문, 주기, 기능).
다시 읽어보니 정말 삐뚤삐뚤하게 나왔네요. 마치 나에게 효과가 있었던 것과 당신에게 효과가 없었던 것을 강조하려는 것처럼. 같은 생각이었다면 죄송합니다. 그런 자기 유사성이 어떻게 도움이 되는지 정말 알고 싶습니다.
나 자신은 검색 범위를 좁히고 "볼 곳"을 찾기 위해 제곱근 법칙을 사용합니다. 예를 들어, 이론상 가능한 최대 이익이 가장 큰 곳(스프레드를 고려한 하나의 거래가 하나의 스프레드인 곳). 이것은 종종 검색 공간의 차원을 실질적으로 줄이는 것을 가능하게 합니다.신경 쓰지 마. 나는 결과를 발표하지 않고 결론만 발표했다. 계산을 저장하는 데에도 신경을 쓰지 않았기 때문입니다. 나는 존재-부재라는 사실 자체에 관심이 있었다. 이 모든 것이 무엇을 위해 사용될 수 있으며 오늘날까지 나는 모릅니다. 나는 아무것도 보지 못했다, 당신의 결론은 무엇입니까?
실험 자체는 거의 동일합니다. MA 대신에 저역 통과 필터를 사용했고 "빈도" 분포 대신 (내가 이해 한 한) 확률 분포 를 사용했습니다. 그는 필터의 차단 주파수를 신호 에너지 측면에서 진폭의 상응하는 변화와 함께 1로 변환하여 이를 하나로 모았습니다.
또는 푸리에 변환과 스케일링을 통한 스펙트럼 비교를 통해 동일한 것을 나타낼 수 있습니다. 하지 않았다.
다시 설명합니다. 증분으로 볼 수 있는 확률 분포는 어디에서도 사라지지 않습니다. 그것은 살고 싶어! 어떤 식 으로든 이동 평균 과의 가격 편차로 나타납니다. 그리고 블라디미르가 한 그러한 실험의 임무는 증분으로 보는 분포와 가능한 한 유사한 분포를 형성하는 MA 편차가 무엇인지 이해하는 것입니다. 이것은 최대 이익이 달성되는 이동 MA를 계산하기 위한 샘플의 양과 정확히 일치합니다. 여기서 이해할 수 없는 것은 무엇입니까?
증분에 대한 분포가 ma로부터의 편차에 대한 분포와 같아야 한다고 결정한 이유는 무엇입니까?
다시 설명합니다. 증분으로 볼 수 있는 확률 분포는 어디에서도 사라지지 않습니다. 그것은 살고 싶어! 어떤 식 으로든 이동 평균 과의 가격 편차로 나타납니다. 그리고 블라디미르가 한 그러한 실험의 임무는 증분으로 보는 분포와 가능한 한 유사한 분포를 형성하는 MA 편차가 무엇인지 이해하는 것입니다. 이것은 최대 이익이 달성되는 이동 MA를 계산하기 위한 샘플의 양과 정확히 일치합니다. 여기서 이해할 수 없는 것은 무엇입니까?
글쎄, 헛된!
:))))))))))))))))) 네, 저입니다. 여기 누군가가 말했듯이 "연회를 계속할 것을 요구합니다!" :))))))))
무슨 연회? 당신은 당신의 중간 결과를 보여줍니다! )
무슨 연회? 당신은 당신의 중간 결과를 보여줍니다! )
그리고 홀에서 그들은 나에게 소리칩니다. 세부 사항을 알려주십시오! (와 함께)
오, Alexander가 기사를 작성해야 할 것입니다.) 그런데 기사의 경우 여기에서 돈을 줍니다.) 데모가 아닌 실제 기사.
흠... 아니, 너무 게으르다. 나이가 들수록 나는 독점적으로 감독하는 데 익숙해 지므로 여기에있는 학생 중 어떤 학생이 비모수적 방법을 기반으로 하는 고정성/비정상성에 대한 기말 논문을 작성하고 여기에 감독자의 서명이 있는 - 그것은 예가 될 것입니다 !
탁월한. 그리고 노련하고 노련한 도발사로서 저항할 수 없었다.)
... 자, 여기 참석 한 학생 중 어떤 학생 이 기말 논문을 작성하면 ...
여기 학생들은 극히 드문 손님입니다. 또한 30세 미만의 젊은 사람들도 거의 없습니다. 주요 파견 인원은 40+에서 70+입니다. 그래서 당신은 노인으로 등록하는 것이 헛된 것입니다. 이 포럼에서는 연령별로 보면 젊음에 더 가깝습니다.
흠... 그리고 왜 이렇게 오랫동안 이 일을 하느라고 괴로워하는 겁니까???