市场现象 - 页 11

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Farnsworth:

我的理解是，这是一个神话（至少可以这么说），是的，报价是一个复杂的但不是 随机的过程（这真的很令人鼓舞），有非常强的非线性关系。但这并没有改变最主要的东西--价格轨迹（线条、水平、网格、弧线等所应用的东西）实际上并没有以任何方式描述过程本身的特征。换句话说--你无法以图形方式找到这些依赖关系。

我同意!我支持你!

我走的是一条稍微不同的路，我以前已经说过了。


而且已经有了一些转变;)例如，该过程的结构已经相当清晰。

 
ZetM:

现在是夏天，我住在海边，现在是海滩季节，"哲学假期 "继续....))


特别为你感到高兴。而一般来说，"波浪理论 "应该在实际材料上进行研究--在波浪上:o)))。我希望你在看潮水的时候没有在脑海中构建人字形的图案？

我明白了......))你是一个聪明的人。因此，不可能把你逼到墙角，也没有必要去尝试，这样对自己更安全......））)

我是蓬松、洁白和善良的，是的，--洁白、蓬松和善良--这就是我。）

 
TheXpert:
极端的，说。
也许我们应该请阿列克谢告诉我们更多关于 "长期记忆现象 "及其（现象）的检测方法？- 阿列克谢，请！这样就有可能进入下一个阶段--思考，如何利用这一现象的优势。;)
 
avtomat:

而且已经有了一些进展;)例如，该过程的结构已经相当清晰。

至少对我来说，并非一切都很清楚。不过，我们还是需要解释一下，至少要解释一下，谁是图上的谁。

y-常规过程

真的有可能隔离常规过程吗？还是只是 "分配"？

 
joo:
也许我们应该请阿列克谢告诉我们更多关于 "长期记忆的现象 "和检测其（现象）的方法？- 阿列克谢，请！这样就有可能进入下一个阶段--思考，如何有目的的使用这个现象。;)


长期记忆的现象还有一个 "角度"--就是分布本身的长尾。用非常粗略的术语来说（甚至不是 "近乎科学"）--所有的记忆都位于这些非常长的尾巴中。 也就是说，对于一个具有长尾增量的过程，（某个给定的）逃避事件的发生率（计算上有微妙之处）会明显增加（与之相对）。

PS：轨迹偏差是一定长度的路段上的增量之和。

 
Farnsworth:

至少对我来说，并非一切都很清楚。但它确实需要一些澄清，至少是一点点，关于谁是谁在图上的问题。

常规过程真的被隔离了吗？还是只是 "分配"？

除了前面的数字--这样的分离与控制。

任务只完成了一半，但在这个阶段，结果已经令人鼓舞;)

 
avtomat:

除了前面的图片，这也是一次有控制的提取。

任务只完成了一半，但在这个阶段，结果已经令人鼓舞;)


有三条线，红色、蓝色和灰色--提醒我他们是谁。
 
Farnsworth:


说得非常粗俗（甚至不是 "近乎科学"）--所有的记忆都在这些非常长的尾巴上。 也就是说，对于一个具有长尾增量的过程，（给定的）偏差事件的发生率会明显增加（计算上有一些微妙的地方）（相对于）。

PS: 牵引力偏差是指一定长度的路段上的增量之和。


Sergey，你是否有具体的研究与证实（最好是在mql4上）？
 
Farnsworth:

有三条线，红、蓝、灰--提醒我他们是谁。

x - 灰色

y是红色

u是蓝色的。

 

我的2戈比。

长期记忆的话题很有意思，特别是对神经网络爱好者来说。至于选择相关的条形图，在某种程度上影响了零条，这是一个有趣的话题，但它也是异常复杂的。在想法中，这种记忆可能是微不足道的，不足以建立一个具有令人满意的准确性的模型。

但是，如果我们用合成的时间序列 进行实验，其中这种非常长期的记忆可以被测量和控制，那么我们可以对合成物进行神经网络预测，并观察获得的准确性。然后我会尽力配合引文，如果在合成中发现的记忆与引文相当，在这种情况下，神经预测就值得关注并进一步花费时间。

我会考虑的。

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