圣杯指标 - 页 7

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yosuf:

过去（P）+现在（N）+未来（B）=有关的单一过程。尽管函数P(c)、H(c)和B(c)的类型有功能上的区别，其中c是时间，但归一化条件：P(c)+H(c)+B(c)=1在任何时间时刻都是满足的。 这些阶段的时间界线取决于所考虑的时间单位。如果我们考虑千年，"现在 "的时间=1000年，虽然看起来很奇怪。如果我们考虑年，"现在"=1年，等等。

在我们的例子中，"现在 "是指在当前酒吧期间发生的事件。事实证明，如果我们不考虑当前条形图之前的价格行为，我们也不使用历史数据。



有趣的想法;)换句话说，未来是通过现在和过去的一个非常简单的关系来表示的：B(c) = 1 - H(c) - P(c)

而这样的归一化条件P(c)+H(c)+B(c)=1的公平性或不公平性，可以根据以下考虑轻松检查。

如果

present == H(c),

那么过去==P（in）=H（in-1）。

和未来==B（c）=H（c+1）。

来自

P(in) + H(in) + B(in) = 1

我们得到

H(in-1) + H(in) + H (in+1) = 1

即

H(in+1) = 1 - H(in) - H(in-1)。

或者说是

H(in) = 1 - H(in-1) - H(in-2)。

我们有最简单的递归。考虑酒吧--小时、日、年、千禧年。

你应该初步将过程拟合到[-1;1]的范围内，这并不困难，在初步做到这一点后，你可以检查你对任何过程的H-H-B关系的陈述。

但这种检查不太可能得到一个积极的结果;)

 
avtomat:


有趣的想法;)换句话说，未来是通过现在和过去的一个非常简单的依赖关系来表示的：B(c) = 1 - H(c) - P(c)

而这样的归一化条件P(c)+H(c)+B(c)=1的公平性或不公平性，可以基于以下考虑轻松检查。

如果

本==H(c)。

那么过去==P（in）=H（in-1）。

和未来==B（c）=H（c+1）。

来自

P(in) + H(in) + B(in) = 1

我们得到

H(in-1) + H(in) + H (in+1) = 1

即

H(in+1) = 1 - H(in) - H(in-1)。

或者说是

H(in) = 1 - H(in-1) - H(in-2)。

我们有最简单的递归。考虑酒吧--小时、日、年、千禧年。

你应该初步将过程拟合到[-1;1]的范围内，这并不困难，在初步做到这一点后，你可以检查你对任何过程的H-H-B关系的陈述。

但这种检查不太可能得到一个积极的结果;)

完全正确。不要怀疑，如果你以指定的原始方式想出了这样的检查，因为，我发现，从数学的角度来看，归一化条件是绝对无误的，尽管有必要在B(c)中引入之前未知的"双参数积分指数"函数E--所有指数的 "始祖"，因此，B(C)=1-E，而E本身，奇迹般地，在其积分部分分解为和H(C)+P(C)（看文件）。而正常化的条件是作为一个单一的管弦乐队来发声的（！），因此，"蚊子不能削尖鼻子"（c）。
 

就我对物理课程的理解而言。时间是一个系统过渡到一个新的状态，熵值不断增加。因此，时间可以由基本粒子的空间位置来描述（如何基本是个问题）。在这里，空间又是离散或连续的，所以时间也将是离散或连续的。如果上帝不玩骰子，一切都会好起来。一个随机变量引入了它的修正。事实证明，未来是由相互作用的规律描述的，由概率扇校正，离现在的时刻越远，结果就越不可预测。例如，以接近1的概率，我会称你为一个出色的人。在10-15分钟内，概率显然较低，在一年内，谁知道呢。回到我们的羊肉，我们必须知道现在系统的位置，基本粒子的位置读商，以某种方式建立它们的行为模型（让我们假设有一个足够准确的行为模型来说明随机性）。还有一个问题是，初始数据的表述的准确性。结果可能就像蝴蝶引起飓风，而拥有一英镑存款的交易员导致金融系统的崩溃。

今年的蘑菇非常强壮。

 
avtomat:


为什么过滤器突然成了乌托邦？

然而，"过滤器 "的概念过于宽泛，因此相当含糊。毕竟，"过滤器 "一词也很适用于（18）。

我的观点是，一个刚开始的有用信号可以被一个滤波器大致 "切断"。你需要一个聪明的过滤器，但一旦你发明了一个，你就不需要其他东西了。因此，这是一个恶性循环。
 
ivandurak:

就我对物理课程的理解而言。时间是一个系统过渡到一个新的状态，熵值不断增加。因此，时间可以由基本粒子的空间位置来描述（如何基本是个问题）。在这里，空间又是离散或连续的，所以时间也将是离散或连续的。如果上帝不玩骰子，一切都会好起来。一个随机变量引入了它的修正。事实证明，未来是由相互作用的规律描述的，由概率扇校正，离现在的时刻越远，结果就越不可预测。例如，以接近1的概率，我会称你为一个出色的人。在10-15分钟内，概率显然较低，在一年内，谁知道呢。回到我们的羊肉，我们必须知道现在系统的位置，基本粒子的位置读商，以某种方式建立它们的行为模型（让我们假设有一个足够准确的行为模型来说明随机性）。还有一个问题是，初始数据的表述的准确性。它可能会发生，就像蝴蝶导致飓风，而拥有一美元存款的交易者导致金融系统的崩溃。

今年的蘑菇非常强壮。

为了成功地描述交易者随机行动的结果，有一个很好的例子来解决这样的问题，被称为气体定律，只是在这种情况下，气体分子的 "疯狂 "是通过连接体积、温度和压力的关系来实现的。温度的类似物可以是价格，市场的容量可以采取，作为第一近似值，不变。但 "压力 "参数是什么？这就是我们的麻烦的原因--不可能仅用 "价格 "这个参数来描述定价过程！"。缺少一个参数--压力的类似物。想想吧，先生们。我们需要一个在任何时候都能明确估计的参数。也许宣布的所有价格的买入和卖出合同的总数就可以了？
 
yosuf:
很对。不要怀疑，如果你以特定的原始方式设想了这种检查，因为我发现，从数学的角度来看，归一化的条件是绝对无误的，尽管有必要在B(c)中引入未知的早期"双参数积分指数 "函数E--所有指数的 "始祖"，因此，B(C)=1-E，而E本身，奇迹般地，在其积分部分分解为和H(C)+P(C)（看文件）。而正常化的条件是作为一个单一的管弦乐队来发声的（！），因此，"蚊子不能削尖鼻子"（c）。



.

驱动过程进入[-1;1]范围

这里的评论显示出明显的不一致。

.

而这里是故事上的样子。


Y[j]=1-X[j+1]-X[j+2]。

.

相对于原始过程，这看起来更像是一个共轭过程。

但你必须同意，这与所述内容相去甚远。

 
avtomat:


.

驱动过程进入[-1;1]范围

这里的评论显示出明显的不一致。

.

而这里是故事上的样子。

Y[j]=1-X[j+1]-X[j+2]。

.

相对于原始过程，这看起来更像是一个共轭过程。

但是，同意，这与所述内容相去甚远。

一个转换错误在不知不觉中悄然出现。这些说法是错误的。

那么，过去==P（c）=H（c-1）。

和未来==B（c）=H（c+1）。

P(c)和B(c)是积分函数，而H(c)是微分函数，不能以这种方式进行等价。

B(c) = 1- E

E = 积分（从0到t） (t/τ)^(n-1)/G(n)*exp(-t/τ)dt - 由我引入的函数，所以E=H(in)+P(in )。

H(c) = (t/τ)^n/G(n+1)*exp(-t/τ)

P(B)=积分（从0到t）(t/τ)^(n)/G(n+1)*exp(-t/τ) dt

G(n+1) =积分（0到无限） x^n*exp(-x)dx-Hamma Euler函数

G(n+1) = 1*2*3*....*n =n! -对于n 的整数值。

积分的符号没有显示，我想你会看到。

 
yosuf:

转化中一个未被注意到的错误已经悄然出现。这些说法是错误的。

则过去==P(c)=H(c-1)。

和未来==B（c）=H（c+1）。

P(c)和B(c)是积分函数，而H(c)是微分函数，它们不能以这种方式进行等价。



好吧，我们来纠正一下。给出P（c）和B（c）的公式。
 
avtomat:

好吧，我们来纠正一下。给出P（c）和B（c）的公式。


B(c)=f(P(c),H(c))

f-?:)这些公式是没有用的。你必须研究这些过程--它们的内部时间和阶段。在市场上很复杂，因为有很多过程，它们的价格是由此产生的，过程不是周期性的（天文时间的周期不是一个常数），它们是变化的）。仍然只考虑一部分过程，并期望它们不会迅速消失。

 
yosuf:

1.我同意，但我们仍应努力了解自然过程。

2.我不同意，这个过程正在进行中。这是第二个月的僵局：最初的存款2K以1.7-2.4K的振幅围绕其轴心旋转。市场无法压倒算法，正如算法对市场没有明显的优势一样，尽管交易数量巨大（每15分钟连续设置2个订单，手数为0.1）。目前，股权=2.109K。



1.你可以在不理解的情况下安全地使用一些东西。

2.市场并没有被任何算法所压倒，离开这个致命的业务，投资于pams，那里是一个简单的想法--过程的惯性。

而且没有大量的交易--每天最多只能有一次。

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