苏尔托诺夫回归模型（SRM）--声称是市场的数学模型。 - 页 23

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yosuf:

无论如何，我们应该尝试预测这些爆发，因为它们不可能在一个空旷的地方形成，肯定在BP中有前兆，我们没有注意到，就像切线的情况一样，那里也是一个9位数的平滑序列没有发出任何信号，但雷达明显感觉到发生了错误。

顺便说一下，我们应该分析RMS对算术和几何级数的反应。

评论，对上面的数字。

下午2:40 由于应用材料公司的警告，KLA-Tencor (KLAC-0.2% )早些时候下跌，在一次行业会议上表示，预计第四季度（截至6月底）收入将达到 公司指导范围的 高端，已经挽回损失。此外，这家芯片设备制造商预计在第一季度疲软的情况下，第二季度的预订量将有所改善。KLAC今天早些时候宣布增加股息。

而且没有进步，都是平庸的。

 
许多预测者的一个很大的误区是用一些理论上更简单、更有预测性的模型来代替价格，用这些模型的预测来预测价格，即使这个模型与价格本身没有关系。这类模型的例子有Yusuf的回归公式（18），三角数列（傅里叶），多项式，ARMA静止数列（无异常值）。一旦我们把价格称为"时间序列"或 "受控过程"，我们就进入了科学价格分析的死胡同，需要为它提供某种理论依据和模型。
 
gpwr:
许多预测者的一个很大的误区是用一些理论上更简单、更有预测性的模型来代替价格，用这些模型的预测来预测价格，即使这个模型与价格本身没有关系。这类模型的例子有Yusuf的回归公式（18），三角数列（傅里叶），多项式，ARMA静止数列（无异常值）。一旦我们把价格称为 "时间序列 "或 "控制过程"，我们就进入了科学价格分析的死胡同，要求我们给它提供一些理论依据和模型，无论是回归还是神经网络。
你的工作呢？https://www.mql5.com/ru/code
 
是的，好，好;)
 
IgorM:
你的工作呢？https://www.mql5.com/ru/code

胡说八道!
 
gpwr:
许多预测者的一大误区是用一些理论上更简单、更有预测性的模型来代替价格，并使用这些模型的预测来预测价格，即使该模型与价格本身无关。这类模型的例子有Yusuf的回归公式（18），三角数列（傅里叶），多项式，ARMA静止数列（无异常值）。一旦我们把价格称为 "时间序列 "或 "控制过程"，我们就进入了科学价格分析的死胡同，需要某种理论上的证明和模型，无论是回归还是神经网络。
任何决定进入市场 的交易者都会自愿或不自愿地进行预测，也许是在潜意识的层面上，只有他/她的大脑知道，对此你怎么看？不难想象，交易员本人并不完全知道自己在预测什么，但他的大脑显然参与了这个过程。
 
yosuf:
你如何看待这样一个事实，即任何交易者在做出进入市场的决定时，不管是自愿的还是不自愿的，都会进行自己的预测过程。
没关系的 )
 
yosuf:
你如何看待这样一个事实：任何交易者 在做出入市决定时，都 会自愿或不自愿地进行预测，也许是在只有大脑知道的 潜意识层面。不难想象，交易员本人并不完全知道自己在预测什么，但他的大脑显然参与了这个过程。


结论提示自己--任何交易员都对自己的大脑不友好 ))
 
Mischek2:

结论是，任何交易员都不善于用脑子))
任何大脑都是不完美的!而我们将帮助它!每个人的大脑都有一个拐杖!
 
avtomat:
任何大脑都是不完美的!而我们会帮助他的!每个人的大脑都有一个拐杖!


那么我们就必须开始一个新的主题)。

一个名叫苏尔托诺夫的有头脑的拐杖

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