不是圣杯，只是一个普通的--Bablokos！！！。 - 页 474

[transcendreamer]

Aleksandr Volotko:

在这上面筹集了多少钱？

没有钱去工厂

[Aleksander]

transcendreamer:

没钱了，我们得去工厂了

Priva :) 停止宣传你的工厂 :)

我想问你一些关于你的投资组合的问题...不是在这里，而是在那里 :)- 关于fxsystems...再见了...我将制定一些...

[transcendreamer]

Aleksander:

Priva :) 停止对你的植物进行公关 :)

我有几个关于你的投资组合的问题...不是在这里，而是在那里 :)- 关于fxsystems...几分钟后查看...我将制定一些...

嘿，你的回答！你的回答

[transcendreamer]

benzovoz:
Graalevods知道庞德处于一个 "有趣的位置"？）

这次我没有欺骗gbpaud)))

我仍然认为外汇是垃圾！你不可能在交易中赚到钱！最好是去工厂！"。

[benzovoz]

transcendreamer:

这次我没有欺骗gbpaud)))

但外汇仍然是垃圾！你不可能在交易中赚到钱！去工厂更容易。

感谢沙皇鲍里斯，主要的英镑交叉盘已经进入了正确的区域，英镑只是第一个也是最有希望的，现在我们已经可以顺便看看其他的，特别是英镑兑美元，不要忘了英国脱欧是相当快的))))。

ZS。虽然英镑的波动性当然很好））））。

[ironfelx]

伙计们，也许有人正在研究改变增量模数的符号，正如@used 在第69页写的那样，他也是我理解的最有可能是Necolla。我不主张，一般来说，不是这个意思。
我计算了一个变体的长度为3的系列，其中变体的系列可以是8。也就是说，我给每个系列一个从1到8的指数。我还研究了这8个指数的所有可能的排列组合!= 40320
我通过策略交易的结果来运行它们，当然，++或--之后的增量模块的符号变化（或0）的数量，比非符号变化的数量要多出大约85-90%。但45%的标志变化是由于标志的变化可以引起从1到8的任何下跌系列，无论它们如何洗牌，都会导致标志的变化，那么30%的标志变化是由7个指数的下跌系列实现的，这可以导致标志的变化，但随后这7%的下跌。等等，总之，在一个有趣的变体2dvukh或3 treh系列，这将导致标志的变化，对他们占5-10％，从标志的总变化，但最可悲的是，当有一个标志的变化的变体数量较少，最有可能这些系列不会下降！！！。对于2个变体系列来说，在40000个变体中，这个百分比大约是20%会掉出来，80%不会掉出来。对于3个变体系列来说，它已经刚刚超过30%对70%。我把不同策略的结果，包括亏损的和盈利的，以及在0附近悬空的，结果都是一个，正负5%。
我还尝试了一系列不同变化的4次胜利。但分布有点棘手，例如，当变体导致16个可能的符号中的6个变化时，那么导致系列变化的次数为100万（我只取了100万=16个变体系列的排列组合！因数是一个非常大的数字=））比没有变化的大约75%与25%，结果我们有10个选项掉了，有6个。我们接下来可以在这里做什么？那么可能要看看这些系列，比方说1111，1011，0011，0111，0000，0001，等待什么会首先下降，如果是1的滚动，那么系列的第一个零去，并保持只有1111，1011，即至少有两个1我们在系列（总之，研究的范围太大）。
但总的来说，分布情况与3系列的长度相同，改变符号的选项越多，它们掉出来的次数就越多，而且这些掉出来的百分比也越多，这些选项越少，它们出现的次数就越少，但不掉出来的次数也比掉出来的多得多。
我还做了各种各样的过滤器，只选择那些更经常显示符号变化的系列的2个变体的指数排列组合。是的，现在这两种变体的总脱落数比不脱落数多，大约是75%对25%。但如果你增加样本的长度，这个百分比就会趋向于50%，属于这个样本的排列组合的数量就会减少。
总之，如果有人在这个方向上挖掘过，并能建议下一步在哪里挖掘，我将不胜感激。

[ironfelx]

Retsam:

我确信在原则上，并确认出价是在所有可能的绝大多数数字上进行的（标志改变几乎所有的数字），如轮盘赌将投注在36个数字和零，然后计算球在这个范围内打了多少次:))
多比西尔文件只在数字小于或等于50%（范围可以设定）的情况下才会投注。 当然，条目变得更小了。

其结果是，当投注在一组数字中的一半以下时，你会输，这是可以预料的。而数字的范围越小，命中的概率就越低。

虽然我读得更仔细，但那人得出的结论与我相同。然后他开始咆哮，说没有人会白白投资任何有价值的东西。哦，好吧，但至少他检查了自己=）。
起初，这很耐人寻味。

[ironfelx]

我想我要再写一些。不要认为它是洪水泛滥。我应用了一个40000系列排列组合的过滤器，即它们的指数从1到8。而过滤器是原始的--如果跌出系列指数的数量会导致两个相同的字符后的增量模块的符号差异变化超过说30%，比没有跌出，那么这样的排列组合选项离开。结果我们发现，8个数字中至少有2个数字掉出来导致符号改变的数量高出80%，如果没有过滤，那么相反，不掉出来的数量比掉出来的这两个变体高出50%。如果我增加样本量，这个百分比就会下降，太糟糕了！"。我把样本增加了10倍，也就是说，我在采取1年的策略前运行了10年，这个比例对落差只有50%。符合逻辑的是，如果我再加10年，就会有25%。但我们仍然可以跳过一个动作，确保与我们的2个指数相对应的系列将跌出，它可能会将概率更多地转向我们的方向。

[ironfelx]

也许有人会发现它是有用的，因为在第一个 文件中显示了在三个 "投掷 "中的系列数量的下拉列表的分布，从1到8导致一个可能的系列，2，3到8的符号或0的改变。总共有40230个这样的排列组合。

第二个文件系列长度为4，系列排列数为500,000。异常分布用红色标出，与3的系列不同。

我绝不想说，在分支开始时发布这个文件的作者有误导性，他进一步写道，这只是一个例子，你应该使用SB的这个特殊属性，但如何使用和以何种方式使用，你应该自己思考。

[Aleksander]

你太自不量力了 :) 比这更简单。