2 알고리즘이 1-2 이상의 손실 거래 시퀀스를 생성하지 않는 것이 바람직합니다. 4연속 너무 아깝다...
3- 이 모든 것이 사용자 정의 가능한 기간을 벗어나는 것이 바람직합니다...
당신이 염두에 두고 있는 것은 추측하기 어렵지 않습니다. 순수한 마틴이 아니더라도 Evgeniy Zhdan이 말한 것과 같은 유사한 것이 엘크 다음에 채워집니다. "이 모든 것이 사용자 정의 가능한 기간을 벗어나도록"이라는 문구도 혼란스러워 일반적으로 사기를 암시합니다. 8(
10년 전에는 모든 것이 달라졌고, 멍청이들은 훨씬 더 나빴고, 유전자 최적화는 지식의 정점이었고, 지금은 모든 것이 기계 학습입니다. 모든 잠재적 멍청이는 재교육과 일반적으로 위기에서 테스터 성배를 판매하는 비즈니스에 대해 알고 있습니다. .
당신이 염두에 두고 있는 것은 추측하기 어렵지 않습니다. 순수한 마틴이 아니더라도 Evgeniy Zhdan이 말한 것과 같은 유사한 것이 엘크 다음에 채워집니다. "이 모든 것이 사용자 정의 가능한 기간을 벗어나도록"이라는 문구도 혼란스러워 일반적으로 사기를 암시합니다. 8(
10년 전에는 모든 것이 달라졌고, 멍청이들은 훨씬 더 나빴고, 유전자 최적화는 지식의 정점이었고, 지금은 모든 것이 기계 학습입니다. 모든 잠재적 멍청이는 재교육과 일반적으로 위기에서 테스터 성배를 판매하는 비즈니스에 대해 알고 있습니다. .
기계 학습 - 신경망. 쓰레기. 그들이 훈련을 덜 받거나 다시 훈련을 받거나)) 쓰레기. 이것은 프로그래머가 블랙박스 거래에 대한 책임을 회피하려는 시도일 뿐입니다. 내 말은, 젠장.
그리고 어제 간단히 훑어본 사실로 판단 - 그들은 말도 안되는 것을 많이 팔고 있습니다 ...
판매 계획이 없습니다.
당연히, 나는 당신이 여행 친화적 인 것을 제공하지 않았기 때문에 내 아이디어의 본질을 말하지 않을 것입니다. 그러나 나는 오프닝 포스트에서 이것이 마틴이라고 많은 사람들에게 보일 것이라고 썼습니다. 이건 괜찮아. 본질은 마틴에 있지 않지만 잘 알려진 외부 징후를 믿을 수 없고 마주칠 수 없습니다.
임의의 산책에서 그것은 동일 할 것입니다
현재 및 모든 후속 추세를 명확하게 추적하는 경우에만 동일 합니다.
임의의 산책에서 그것은 동일 할 것입니다
그리고 실제 또는 카드 만 상태가 있습니까?
현재 및 모든 후속 추세를 명확하게 추적하는 경우에만 동일 합니다.
그리고 실제 또는 카드 만 상태가 있습니까?
2 알고리즘이 1-2 이상의 손실 거래 시퀀스를 생성하지 않는 것이 바람직합니다. 4연속 너무 아깝다...
3- 이 모든 것이 사용자 정의 가능한 기간을 벗어나는 것이 바람직합니다...
당신이 염두에 두고 있는 것은 추측하기 어렵지 않습니다. 순수한 마틴이 아니더라도 Evgeniy Zhdan이 말한 것과 같은 유사한 것이 엘크 다음에 채워집니다. "이 모든 것이 사용자 정의 가능한 기간을 벗어나도록"이라는 문구도 혼란스러워 일반적으로 사기를 암시합니다. 8(
10년 전에는 모든 것이 달라졌고, 멍청이들은 훨씬 더 나빴고, 유전자 최적화는 지식의 정점이었고, 지금은 모든 것이 기계 학습입니다. 모든 잠재적 멍청이는 재교육과 일반적으로 위기에서 테스터 성배를 판매하는 비즈니스에 대해 알고 있습니다. .
SB를 선택하고 미리 알려진 피크를 사용하여 거래를 열면 동일한 값을 얻을 수 있습니다.
문제는 과거와 현재, 미래의 연결고리를 얼마나 잃지 않을 수 있느냐다.
얼마나 미니 성배 :-) 겸손한 이유
TC는 다음과 같은 전략을 원합니다.
1) 긍정적인 MO
2) 균일 이외의 분포 .
3) 장기간에 걸친 손실 가능성이 매우 낮습니다. 그리고 그것의 부재를 더 잘 보장
이것이 메가그레일이다
이를 위해 최소한의 수학 지식을 가진 모든 두 번째 프로그래머는 베개와 오버클러킹의 효과적인 사용을 위해 MM을 고정합니다.
당신이 염두에 두고 있는 것은 추측하기 어렵지 않습니다. 순수한 마틴이 아니더라도 Evgeniy Zhdan이 말한 것과 같은 유사한 것이 엘크 다음에 채워집니다. "이 모든 것이 사용자 정의 가능한 기간을 벗어나도록"이라는 문구도 혼란스러워 일반적으로 사기를 암시합니다. 8(
10년 전에는 모든 것이 달라졌고, 멍청이들은 훨씬 더 나빴고, 유전자 최적화는 지식의 정점이었고, 지금은 모든 것이 기계 학습입니다. 모든 잠재적 멍청이는 재교육과 일반적으로 위기에서 테스터 성배를 판매하는 비즈니스에 대해 알고 있습니다. .
기계 학습 - 신경망. 쓰레기. 그들이 훈련을 덜 받거나 다시 훈련을 받거나)) 쓰레기. 이것은 프로그래머가 블랙박스 거래에 대한 책임을 회피하려는 시도일 뿐입니다. 내 말은, 젠장.
그리고 어제 간단히 훑어본 사실로 판단 - 그들은 말도 안되는 것을 많이 팔고 있습니다 ...
판매 계획이 없습니다.
당연히, 나는 당신이 여행 친화적 인 것을 제공하지 않았기 때문에 내 아이디어의 본질을 말하지 않을 것입니다. 그러나 나는 오프닝 포스트에서 이것이 마틴이라고 많은 사람들에게 보일 것이라고 썼습니다. 이건 괜찮아. 본질은 마틴에 있지 않지만 잘 알려진 외부 징후를 믿을 수 없고 마주칠 수 없습니다.
지금까지 오프닝 포스트에서 언급한 것 외에는 아무도 목소리를 내지 않았습니다.
얼마나 작은 성배 :-) 겸손한 이유
TC는 다음과 같은 전략을 원합니다.
1) 긍정적인 MO
2) 균일 이외의 분포.
3) 장기간에 걸친 손실 가능성이 매우 낮습니다. 그리고 그것의 부재를 더 잘 보장
메가그레일입니다
이를 위해 최소한의 수학 지식을 가진 모든 두 번째 프로그래머는 베개와 오버클러킹의 효과적인 사용을 위해 MM을 고정합니다.
아니, 마틴이 새고 있어, 그건 트릭이 아니야...