Topikstarter는 프로세스를 식별하지도 않았습니다. 그는 단순히 머리에서 재발이 있다고 가정했고 이것이 그 공식입니다.
그리고 둘째, 현재 구현에서 직접 결정하는 것이 더 정확하고 쉬운 경우 프로세스 공식에 따라 변동성 의 한계를 고려하는 이유가 명확하지 않습니다.
특히 그는 평균과 동일하게 수행하기 때문에)
일반적으로 말하면 상당히 간단한 matstat가 있지만 명확하게 설명할 수 있을지 확신할 수 없습니다. 이것은 증가 기대치의 0과 동등성에 대한 귀무 가설을 테스트하는 것을 의미합니다. 귀무 가설에 대한 증분 분포는 평균이 0이고 가우스 또는 라플라스입니다. 통계는 스튜던트 테스트에서 사용된 것과 유사하게 구성되며 증분 제곱합의 근 대신 모듈의 합이 사용됩니다. 통계의 분포는 증분 분포의 유형에 따라 달라지거나 점근 가우스 분포가 사용됩니다(증분의 표본 크기가 충분히 큰 경우). Shurik 공식에서 계수 2.578의 "마법" 값을 얻는 귀무 가설을 기각하기 위해 특정 p-값이 선택됩니다.
귀무가설이 기각되면 원래의 모형은 갑자기 잊혀지고 실질 가격 의 평균 증분은 0이 되어야 하고 이를 위해서는 곧 부호를 바꾸어야 하므로 해당 방향으로 포지션 이 열린다고 한다. , "균형이 복원될 때" 닫힙니다.
오히려 추세와 수익률의 차이에 대해 이야기할 필요가 있음)
일반 이론에 대해 논의하기 시작하면 다시 좋은 결과가 나오지 않을 것입니다. 다음은 반복의 형식화가 이미 있고 추세에 대한 적절한 형식화로 보완해야 하는 좋은 경우입니다. 명백한 옵션 - 조건의 반전이 작동하지 않을 것입니다)
내 로봇 중에는 분명히 추세가 있는 로봇과 조건부로 반대 추세를 보이는 로봇이 있습니다. 긴 간격으로 둘 다 수익을 얻습니다.
토픽스타터도 돈 버는 것 같긴 한데, 큰 폭의 하락으로 인해 볼륨을 높이는 것은 불가능합니다. 분명한 아이디어는 다각화를 위해 기존 트렌드 시스템을 보완하는 것입니다.
토픽스타터도 돈 버는 것 같긴 한데, 큰 폭의 하락으로 인해 볼륨을 높이는 것은 불가능합니다. 분명한 아이디어는 다각화를 위해 기존 트렌드 시스템을 보완하는 것입니다.
우와! 다양화라는 표현이 맞습니다. 저는 이제 실생활에서 거래되는 4개의 다른 기본 알고리즘을 가지고 있습니다. 2개는 추세이고, 하나는 조건부 역추세이고, 하나는 조건부 스캘퍼입니다.
그리고 그들은 다른 매개 변수로 몇 가지 수정 사항이 있습니다.
모두 평균적으로 수익성이 있으며 모두 상당한 손실이 있습니다.
토픽스타터도 돈 버는 것 같긴 한데, 큰 폭의 하락으로 인해 볼륨을 높이는 것은 불가능합니다. 분명한 아이디어는 다각화를 위해 기존 트렌드 시스템을 보완하는 것입니다.
또는 기존 포지션에 대한 가격 반전의 징후를 생각해내면 이 징후가 나타날 때 최소한의 손실로 포지션 을 청산할 수 있습니다.
일반 이론에 대해 논의하기 시작하면 다시 좋은 결과가 나오지 않을 것입니다. 다음은 반복의 형식화가 이미 있고 추세에 대한 적절한 형식화로 보완해야 하는 좋은 경우입니다. 명백한 옵션 - 조건의 반전이 작동하지 않을 것입니다)
어, 잠깐만. 그리고 우리는 " 이미 재발의 공식화"를 가지고 있습니까?
토픽스타터도 돈 버는 것 같긴 한데, 큰 폭의 하락으로 인해 볼륨을 높이는 것은 불가능합니다. 분명한 아이디어는 다각화를 위해 기존 트렌드 시스템을 보완하는 것입니다.
그런데 Topicstarter 드로우다운은 약간의 손 움직임으로 줄일 수 있지만 방법에 대한 공개 발표는 불필요하다고 생각합니다)
어, 잠깐만. 그리고 우리는 " 이미 재발의 공식화"를 가지고 있습니까?
글쎄, 시간의 순간을 결정하기 위한 공식적인 규칙이 있다고 말하는 것이 더 정확할 것입니다. 이 순간은 가격 반전 순간에 매우 자주(항상 그런 것은 아니지만) 가깝습니다.
그런데 Topicstarter 드로우다운은 약간의 손 움직임으로 줄일 수 있지만 방법에 대한 공개 발표는 불필요하다고 생각합니다)
3월 8일에 어떤 여자에게 줄 필요가 있었다)
글쎄, 시간의 순간을 결정하기 위한 공식적인 규칙이 있다고 말하는 것이 더 정확할 것입니다. 이 순간은 가격 반전 순간에 매우 자주(항상 그런 것은 아니지만) 가깝습니다.
마침표가 있는 공식인가요? 그녀를 믿어야 하는 이유는 무엇입니까?
Topikstarter는 프로세스를 식별하지도 않았습니다. 그는 단순히 머리에서 재발이 있다고 가정했고 이것이 그 공식입니다.
그리고 둘째, 현재 구현에서 직접 결정하는 것이 더 정확하고 쉬운 경우 프로세스 공식에 따라 변동성 의 한계를 고려하는 이유가 명확하지 않습니다.
특히 그는 평균과 동일하게 수행하기 때문에)마침표가 있는 공식인가요? 그녀를 믿어야 하는 이유는 무엇입니까?
Topikstarter는 프로세스를 식별하지도 않았습니다. 그는 단순히 머리에서 재발이 있다고 가정했고 이것이 그 공식입니다.
그리고 둘째, 현재 구현에서 직접 결정하는 것이 더 정확하고 쉬운 경우 프로세스 공식에 따라 변동성 의 한계를 고려하는 이유가 명확하지 않습니다.
특히 그는 평균과 동일하게 수행하기 때문에)일반적으로 말하면 상당히 간단한 matstat가 있지만 명확하게 설명할 수 있을지 확신할 수 없습니다. 이것은 증가 기대치의 0과 동등성에 대한 귀무 가설을 테스트하는 것을 의미합니다. 귀무 가설에 대한 증분 분포는 평균이 0이고 가우스 또는 라플라스입니다. 통계는 스튜던트 테스트에서 사용된 것과 유사하게 구성되며 증분 제곱합의 근 대신 모듈의 합이 사용됩니다. 통계의 분포는 증분 분포의 유형에 따라 달라지거나 점근 가우스 분포가 사용됩니다(증분의 표본 크기가 충분히 큰 경우). Shurik 공식에서 계수 2.578의 "마법" 값을 얻는 귀무 가설을 기각하기 위해 특정 p-값이 선택됩니다.
귀무가설이 기각되면 원래의 모형은 갑자기 잊혀지고 실질 가격 의 평균 증분은 0이 되어야 하고 이를 위해서는 곧 부호를 바꾸어야 하므로 해당 방향으로 포지션 이 열린다고 한다. , "균형이 복원될 때" 닫힙니다.