패턴 또는 임의성 - 페이지 17

 
multiplicator :
아래로 및 정현파에서 패턴을 찾을 수 없습니다.
스마트 외환 차트에서는 패턴을 찾지 못할 것입니다.
Forex에서 패턴을 찾으려면 아마도 지구상에서 가장 똑똑한 사람들의 1/1000에 포함될 필요가 있습니다)
그리고 알고리즘에 따르면 수천 퍼센트의 이익을 가져오는 시스템이 작동한다고 Alpari 메일링 리스트를 보면 .. 그들은 매번 새로운 것을 생각해 내고 어떻게 거래하거나 로봇을 ??? 시스템이 없고 거리에서 이익이 없습니다! 당신은 적어도 당신이 쓴 것에 대해 생각하십시오))) 당신의 99%가 스스로 패턴을 찾지 못했고 아무 것도 얻지 못했기 때문에 왜 이 순서로 말하는지 매우 분명합니다) .. 그런 다음 패턴을 찾기 위해 천 명 중 한 명을 입력해야 한다는 의구심이 있습니다. 그리고 천 명 중 몇 명이 벌고 있습니까? 예를 들어 이백?)
 
Renat Akhtyamov :

예를 들어, 그가 이익을 아낌없이 공유한다면 나는 철을 찾을 것입니다.

그러나 분명히 그는 그런 행동을 할 준비가 되어 있지 않았다.

Renat, 나는 Gann의 이익에 대해 아무 말도하지 않겠지만 Gann의 다양한 시장 분석 방법, 전문적으로 개발 된 직관력, 즉 직관력을 존중합니다. 시장은 정보를 100% 알려주지 않고, 도구로서의 직관은 데이터가 제한된 환경에서 작동합니다. 예를 들어, 물체를 모퉁이 뒤에서 천천히 밀어내고 50%에 도달하면 - 예, 자전거 펌프, 이것은 용어집(뇌)에서 주제가 물체의 이미지이고, 그것이 없으면 100%에서도 연관 연결이 발생하지 않는다는 것을 전제로 합니다. James Hedzherik을 다시 공부할 생각입니다.

 
secret :

정지는 일회성 손실입니다. 그리고 저는 일회성 사례가 아니라 통계에 대해 이야기하고 있습니다.

임의의 시스템을 선택하고 10년 동안 테스트를 실행하고 평균 거래를 계산 하고 스프레드 크기 와 비교합니다.

대부분의 경우 유출은 거래당 스프레드의 비율과 비슷합니다. 스프레드가 최대한 0에 가깝게 설정되면(5자리 포인트 1개) 드레인은 0 부근에서 잡담으로 변합니다.



절대적으로 맞습니다.)

 

나는 여전히 내 머리 속에 맴도는 좋은 정의를 찾았지만 그것을 표현하는 방법을 몰랐다.

알고리즘 복잡성이 시퀀스의 길이에 가까우면 시퀀스는 무작위입니다.

이제 문제는 시퀀스의 알고리즘 복잡성을 계산하는 방법입니다.

 
지금까지는 열거하는 방법만 떠올랐지만 .... 이제는 거의 불가능에 가깝습니다.
 
즉, 앞서 말했듯이 각 시장에는 고유한 알고리즘 복잡성이 있으며 참가자 수와 자격/컴퓨팅 능력에 따라 다릅니다.
 
Maxim Romanov :

나는 여전히 내 머리 속에서 빙빙 도는 좋은 정의를 찾았지만 그것을 표현하는 방법을 몰랐습니다.

알고리즘 복잡성이 시퀀스의 길이에 가까우면 시퀀스는 무작위입니다.

이제 문제는 시퀀스의 알고리즘 복잡성을 계산하는 방법입니다.

이것을 Kolmogorov randomness 라고도 합니다. 가장 큰 문제는 이것이 절대적인 개념이 아니라 상대적인 개념이라는 것입니다. 고정된 "컴퓨팅 장치"에 대한 무작위성을 정의하며 동일한 시퀀스가 완전히 다른 방식으로 인식될 수 있습니다. 예를 들어 숫자 pi의 숫자 시퀀스는 이 숫자에 대해 모르는 사람에게 무작위로 보일 수 있습니다.

기회에 대한 Shiryaev의 강의:


 
Aleksey Nikolayev :

이것을 Kolmogorov randomness 라고도 합니다. 가장 큰 문제는 이것이 절대적인 개념이 아니라 상대적인 개념이라는 것입니다. 고정된 "컴퓨팅 장치"에 대한 무작위성을 정의하며 동일한 시퀀스가 완전히 다른 방식으로 인식될 수 있습니다. 예를 들어 숫자 pi의 숫자 시퀀스는 이 숫자에 대해 모르는 사람에게 무작위로 보일 수 있습니다.

기회에 대한 Shiryaev의 강의:


감사합니다 한번 볼게요

 
시장에서 최소한의 영구적인 패턴을 발견하고 이에 대해 지속적으로 100% 이상의 수익을 올리는 사람은 실제로 선택되는 사람입니다. 왜냐하면 그러한(존재하는 경우)는 10억 분의 1이기 때문입니다.
 
Aleksey Nikolayev :

이것을 Kolmogorov randomness 라고도 합니다. 가장 큰 문제는 이것이 절대적인 개념이 아니라 상대적인 개념이라는 것입니다. 고정된 "컴퓨팅 장치"에 대한 무작위성을 정의하며 동일한 시퀀스가 완전히 다른 방식으로 인식될 수 있습니다. 예를 들어 숫자 pi의 숫자 시퀀스는 이 숫자에 대해 모르는 사람에게 무작위로 보일 수 있습니다.

기회에 대한 Shiryaev의 강의:


멋진 강의!) 신나는))))