Laplace Parameters Support PDF CDF Mean Median Mode Variance Skewness Ex. kurtosis Entropy MGF CF f ( x ∣ μ , b ) = 1 2 b exp ( − | x − μ | b ) {\displaystyle f(x\mid \mu ,b)={\frac {1}{2b}}\exp \left(-{\frac {|x-\mu |}{b}}\right)\,\!} = 1 2 b { exp ( − μ − x b...
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我的想法是这样的。
如果一个样本的分布，比如说100万个点的分布是不稳定的（我的指数时间仍然无法得到这个量），并且随着时间的推移而改变方差，那么事实证明，在我的情况下，无论是算术平均数还是加权平均数都不能作为中心趋势的衡量标准。
这给我留下了中位数。
通道必须相对于中位数来绘制。是这样吗？
在我看来，问题的关键不仅仅在于样本量和其分布中心特征的选择（平均值、中位数、模式、四分位数平均值或其他）。你的增量样本必须属于同一趋势--那么它可以被认为是平均分布。而在这里你会发现，结果将取决于趋势的概念究竟是如何正式化的。
我把这篇文章献给所有对这个话题和市场扩散过程理论感到绝望的人。
农民！
我终于弄清楚了计算过程分散的公式中臭名昭著的常数C（见我以前的帖子）。
而且这不是一个常量!它是当前观察时间窗口中的速率。
在过去的2天里，澳元兑瑞郎货币对的过程看起来如下。
在用最可耻的欧元兑美元交易失去了这个主题的所有读者之后，我将把它留给自己。作为一本日记。
观察移动期望值的偏差分布，鉴于巨大的样本量，我越来越相信它是一个拉普拉斯分布。
在计算方差以及随之而来的标准差 时，似乎一切都被考虑在内，包括回归者的速度以及他们的平均价值和时间。
但是，到目前为止，无论我如何努力，都不可能把这个过程简化为一个静止的过程。最有可能的是，它永远不会成功。
同时，量化指标总是=常数。而分布的形式，由于非平稳性的原因，会发生变化...
事实证明，分位数--它涵盖了99%的分布值--也是一个变量，而不是一个常数。它还需要在每个步骤中进行计算...是这样的吗？这很疯狂...
百分制计算器。
https://keisan.casio.com/menu/system/000000000540
现在我明白了为什么我们需要一幅关于概率分布 动态形式的漫画--至少要看它相对于期望值是单模还是多模。
在第一种情况下，应该使用Petunin-Vysokovsky不等式，在第二种情况下使用Chebyshev不等式。
是的，在quantile=const时，问题的解决是不精确的，它也应该是动态的，但对我个人来说，这是不可能的。
不过，我还是敢说，增量分布和移动期望偏差分布都属于同一类单模态分布，随着样本量的增加-->属于拉普拉斯分布。
这意味着我们应该使用一个大约=3的四分位数，根据Petunin-Vysokovsky，对应于95%的置信度。
如果为95%的切比雪夫分布选择quantile=4.47，那么，明确地说，很多很酷的交易条目将被丢失，这实际上是我的情况。非常罕见的交易使我衰老的灵魂不安。
也许你还应该努力计算最佳的止损，如果可以的话，你也许可以增加交易的数量。
也许你应该计算出一个最佳的止损，如果可以的话，你也许可以增加交易的数量。
你能给我一个关于最佳止损水平的这种计算和研究的链接吗？在那次可耻的交易中，我没有做到这一点，而正是因为没有做到这一点，我才被烧伤。
你能给我一个关于最佳止损水平的这种计算和研究的链接吗？毕竟，在那笔臭名昭著的交易中，正是因为缺乏它而使我被烧伤。
不，不是的。
如果你从kotier中去掉趋势（即把自己限制在X时间段的增量分析中），那么这个趋势就会把你带入负数。
反之亦然：如果你从Kotir中移除平坦，那么这个非常平坦的...
你的程序是盲目的，不幸的是
这就像其他渠道一样，因为在渠道中我们只分析1-2个点的价格或时间间隔。
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不，这不是因为这个
如果你把趋势从Kotir中去掉（即把它限制在X期的增量分析上），正是这个趋势把你带入了负数。
反之亦然：如果我们从kotir中移除平坦，就会出现这种非常平坦的情况......
你的程序是盲目的。
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是否有一个通用的论坛将数据分为趋势/平面？(实时无延迟，不在历史上)
有了这样一个公式，赚钱就像发送两个字节。