Da teoria à prática - página 299
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Bem, eu teria que discordar sobre onde.
Nunca me interessei por essa questão. É ela, os preços, seu próprio negócio. Para onde vai, tudo bem. O que nós temos é com o que trabalhamos.
Nunca me interessei por esta questão. É ela, os preços, seu próprio negócio. Para onde vai, tudo bem. O que nós temos é com o que trabalhamos.
Isto se aplica aos gráficos de minutos, em prazos mais longos você pode prever com algum grau de probabilidade para onde irá.
Nunca me interessei por esta questão. É ela, os preços, seu próprio negócio. Para onde vai, tudo bem. O que nós temos é com o que trabalhamos.
encontrou algum número - 0,0018, tudo veio à tona sem cálculo.
Qual é o objetivo?
Há dois dias que ando a racionar o cérebro, não sei onde nem como aplicá-lo...
Se você encontrou algo assim, por favor, me dê uma dica.Lembro que em novembro de 2017 Alexander falou sobre alguns invariantes, que muitas vezes se revelaram ser 0,0018. Acho que ele estava se referindo aos parâmetros t2 da distribuição dos estudantes, o parâmetro de escala, e acho que a deriva. O número me ficou preso por alguma razão.
Obrigado!
Vou verificar a viabilidade desta figura.
Esperando para ver se haverá um retorno a algum tipo de meio, até agora o gráfico está quase sem movimento
Lembro que em novembro de 2017 Alexander estava falando de algum tipo de invariância, que muitas vezes acabou sendo de 0,0018. Acho que ele estava se referindo aos parâmetros t2 da distribuição dos estudantes, o parâmetro de escala, e acho que a deriva. Eu me lembro do número por alguma razão.
0.18
Sim, eu ainda uso esta invariância.
É o valor médio do coeficiente de assimetria do enviesamento não paramétrico da distribuição de probabilidade de preço.
Mais uma vez - se tomarmos um certo volume de amostragem de carrapatos (por exemplo = 10.000) e calcularmos a variância e a inclinação para este volume na chegada de cada novo carrapato, eles são sempre diferentes - de zero a infinito. Mas se, a cada passo, você calcular a média desses valores, você verá que eles são praticamente constantes.
Há seis meses eu venho observando isto. Nunca antes este valor médio, por exemplo por um mês, foi >0,2 ou <0,16 para qualquer um dos 32 pares de moedas.
A conclusão é que a distribuição da probabilidade média do preço é estável. Tentamos destruir esta estrutura através de nossas ações, mas falhamos. A série de preços restaura sua estrutura por tendências. Isto é o que eu chamo o efeito de "memória" do processo.
0.18
Sim, eu ainda uso esta invariância.
É o valor médio do coeficiente de assimetria do enviesamento não paramétrico da distribuição de probabilidade de preço.
Mais uma vez - se tomarmos um certo volume de amostragem de carrapatos (por exemplo = 10.000) e calcularmos a variância e a inclinação para este volume na chegada de cada novo carrapato, eles são sempre diferentes - de zero a infinito. Mas se, a cada passo, você calcular a média desses valores, você verá que eles são praticamente constantes.
Há seis meses eu venho observando isto. Nunca antes este valor médio, por exemplo por um mês, foi >0,2 ou <0,16 para qualquer um dos 32 pares de moedas.
A conclusão é que a distribuição da probabilidade média do preço é estável. Tentamos destruir esta estrutura através de nossas ações, mas falhamos. A série de preços restaura sua estrutura por tendências. Isto é o que eu chamo o efeito de "memória" do processo.
Quando se toma o expoente dos valores máximos, ele diminui mais rapidamente do que a série de incrementos. Se você mudar o coeficiente, ele acaba sendo de 1,6, mas este é um valor bruto.
0.18
Sim, eu ainda uso esta invariância.
É o valor médio do coeficiente de assimetria do enviesamento não paramétrico da distribuição de probabilidade de preço.
Mais uma vez - se tomarmos um certo volume de amostragem de carrapatos (por exemplo = 10.000) e calcularmos a variância e a inclinação para este volume na chegada de cada novo carrapato, eles são sempre diferentes - de zero a infinito. Mas se, a cada passo, você calcular a média desses valores, você verá que eles são praticamente constantes.
Há seis meses eu venho observando isto. Nunca antes este valor médio, por exemplo por um mês, foi >0,2 ou <0,16 para qualquer um dos 32 pares de moedas.
A conclusão é que a distribuição da probabilidade média do preço é estável. Tentamos destruir esta estrutura através de nossas ações, mas falhamos. A série de preços restaura sua estrutura por tendências. Isto é o que eu chamo o efeito de "memória" do processo.
Bem, eu estava apenas dividindo por um ponto para comparar pares de alguma forma... e consegui 0,0018
Sim, de fato, é uma média.
no entanto, também ainda não há muito efeito desta idéia
1. Mais uma vez - se pegarmos um certo volume de amostra de carrapato (por exemplo = 10.000) e calcularmos a variação e assimetria deste volume na chegada de cada novo carrapato, eles são sempre diferentes - de zero a infinito. Mas se você calcular a média desses valores em cada etapa, verá que eles são praticamente constantes.
2. Conclusão - a distribuição de probabilidade dos preços é estável, em média. Estamos tentando destruir esta estrutura por nossas ações, mas não podemos fazer isso. A série de preços restaura sua estrutura por tendências. Isto é o que eu chamo o efeito de "memória" do processo.
1. é chamada a lei de grandes números ou a temperatura média em um hospital).
2. O regulador apenas deixa o preço oscilar enquanto ele se move dentro dos limites necessários, e caso contrário o corrige na direção desejada pela tendência. O regulador "lembra-se" de qual deve ser o preço))
Procurar o misticismo e algum misterioso processo de formação de preços aleatórios é, naturalmente, ingênuo, mas é bem possível que se possa encontrar algumas fórmulas matemáticas inteligentes que, de alguma forma, analisarão e preverão isso sem levar em conta a tendência, que inicialmente é não-acidental...