상대적으로 안정적인 증분 분포를 가진 확률적 프로세스 모델을 적용하여 정확하게 150개 거래에 확신을 가지고 플러스가 될 수 있으며 이 모든 통계적으로 중요한 장점은 분포가 다음과 같은 경우 문자 그대로 2-3개의 거대한 추세에 의해 파괴됩니다. 코시 같은 초거대 꼬리?
그러나 증분이 일반적으로 선형 함수로 설명될 때 프로세스 메모리 효과가 발생하는 것은 이 순간입니다.
나는 그것을 처리하는 방법을 이해하지 못합니다. 나는 이미 녹아웃 후처럼 "떠다니는" 상태입니다.
게임이론을 아시나요? 그것의 차동 공식에서? 나는 당신에게 Pontryagin의 작업에 대한 링크를 주었습니다. 당신은 그것을 알아 냈습니까? 그렇지 않다면, 나는 당신이 그것을 조사하는 것이 좋습니다.
TI 기반 모델은 너무 복잡한 것으로 판명되었습니다. 재교육에 문제가 있습니다.
TI 기반 모델은 너무 복잡합니다. 재교육 문제가 있습니다.
Pontryagin의 작품을 마스터 했습니까?
Pontryagin의 작품을 마스터 했습니까?
마스터 할 것이 없습니다. 모든 것이 매우 투명합니다. 용어만 처음에는 다소 성가시다.
꼬리에 관한 것이 아닙니다.
그리고 무엇에서?
나는 역사에 대한 내 거래 차트를 게시하고 있습니다:
상대적으로 안정적인 증분 분포를 가진 확률적 프로세스 모델을 적용하여 정확하게 150개 거래에 확신을 가지고 플러스가 될 수 있으며 이 모든 통계적으로 중요한 장점은 분포가 다음과 같은 경우 문자 그대로 2-3개의 거대한 추세에 의해 파괴됩니다. 코시 같은 초거대 꼬리?
그러나 증분이 일반적으로 선형 함수로 설명될 때 프로세스 메모리 효과가 발생하는 것은 이 순간입니다.
나는 그것을 처리하는 방법을 이해하지 못합니다. 나는 이미 녹아웃 후처럼 "떠다니는" 상태입니다.
TI 기반 모델은 너무 복잡한 것으로 판명되었습니다. 재교육에 문제가 있습니다.
마스터 할 것이 없습니다. 모든 것이 매우 투명합니다. 용어만 처음에는 다소 성가시다.
글쎄, 당신이 그것을 알아 냈다면 재교육 문제가 발생해서는 안됩니다. 그리고 그것이 발생하면 잘못된 TI를 사용하고 있음을 알 수 있습니다.
그리고 무엇에서?
나는 역사에 대한 내 거래 차트를 게시하고 있습니다:
상대적으로 안정적인 증분 분포를 가진 확률적 프로세스 모델을 정확하게 적용함으로써 150개 거래에 확신이 있는 플러스가 있을 수 있으며, 이 모든 통계적으로 중요한 장점은 분포가 코시 같은 초거대 꼬리?
그러나 증분이 일반적으로 선형 함수로 설명될 때 프로세스 메모리 효과가 발생하는 것은 이 순간입니다.
나는 그것을 처리하는 방법을 이해하지 못합니다. 나는 이미 녹아웃 후처럼 "떠다니는" 상태입니다.
실명과 청각 장애는 해를 입힐뿐입니다 ...
여기가 진짜야 찾지마라 공개되지도 않았고 이 차트의 쇼케이스에도 나오지 않을거야 절대
여기도 당신의 것입니다.
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
거래에서의 기계 학습: 이론 및 실습(거래 등)
레나트 아크티아모프 , 2018.11.25 18:48
예측(보통 성장, 추세 하락):
제가 위에 글을 쓴 이유는...
다음은 2-3개의 거래가 말 그대로 150(!!!!!)을 압도한다는 사실을 설명하는 몇 가지 통계입니다.
일종의 게임 이론이나 카오스 이론??!! 그것은 재앙 이론에 가깝습니다.
제가 위에 글을 쓴 이유는...
다음은 2-3개의 거래가 말 그대로 150(!!!!!)을 압도한다는 사실을 설명하는 몇 가지 통계입니다.
무슨 게임이론 이나 혼돈이론 ??!! 그것은 재앙 이론 에 가깝습니다.
아주 좋은 이론들.