绝对课程 - 页 38

[Avals]

Dr.F.:

我可以自己做。这个话题很有意思，关于报价和hspc之间的区别。我的算法似乎能够做到这一点，尽管它并没有计划这样做。

以真正的系列为例。通过你的算法对前144个样本进行计算。然后为下一个，以此类推。看看QC（分配）是如何变化的。对随机行走系列做同样的处理。冷静点，别耍花招))

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Avals:
采取真正的行。计算你前144个计数的算法。然后为下一个，以此类推。看看QC（分配）是如何变化的。对随机行走系列做同样的处理。冷静点，别耍花招))

这正是我打算做的，并把材料张贴出来。虽然计算量很大，我将不得不纯粹地手动运行不超过10个点在那里和那里。

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顺便说一下，这是针对你的情况的图片。 我把它们转换成ED1、EY1、ED2、EY2文件，以便于阅读 - 我把它们贴在这里。

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第一次就成功了。

这些数字是近似的，因为算法比在家里的电脑上要差。

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然而，对于第二个案例，结果是这样的。

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真实的0.98和HSPC的0.997是一个明显的区别。 我想在晚上用正常的算法甚至会变得更清楚。比如说0.985和0.9999。

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它的物理学原理其实很简单。根据我之前所说的。在真实的报价中，我们将能够看到一些 "一般形状 "和针对它的 "个体差异"。具有 "共同运动 "的形状差异。而在HSPC中，我们将简单地看到一个 "一般形状"。而如果我们要么更准确地计算（更长的时间），那么什么都没有，或者绝对可以忽略的影响，仅仅是因为我们计算的是近似值。没有 "个体差异 "形成ED、EY、DY关系。在某种程度上，这是我的模型的证明。更多的细节在晚上。

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请记住，自然界中不存在理想的随机过程。PRNG是一个 "人造 "的事件，所以一定有一些（不一定很重要）"功能 "上的依赖。检测/将看似随机的系列还原为规律性的算法早已存在。所以....

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我们基本上是在扭曲货币比率以匹配货币对的增量。所有货币都在朝同一个方向发展。这都是关于挑选比例的问题。有不止一个解决方案，这里已经说过了。但在货币相关的条件下，应该有或多或少的最佳条件/比率，可能，我们应该通过关系，并在其中选择一个在关系集合中具有最小参数的关系。 也许我们应该考虑到归一化系列对的最小模值，让我们看看什么对有最小的增加，并选择最近的关系，所以在归一化形式中共同方向指数的差异将是最小的。

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Joperniiteatr:
基本上是扭曲货币比率以配合货币对的增量。所有货币都在朝同一个方向发展。这都是关于挑选比例的问题。有不止一个解决方案，这里已经说过了。但考虑到货币的方向性，应该有或多或少的最佳条件/比率，显然，我们需要通过比率，选择在比率集合中具有最小参数的比率。

可能有很多解决方案，但极限过渡是由一个解决方案满足的。我们正在寻找这样的E、D、Y，它们将与已知的系数=1的关系相关，并且它们之间将最大限度地接近于统一体（我指的是相关系数）。达到最大可能的上限corr(E,D)+corr(E,Y)+corr(D,Y)->3，尽可能地接近3。当然，这样的解决方案只有一个。在真正的球场上，它有一个限制，不能达到3。在HSPC，它可以。