Впервые уравнение было использовано для статистического описания броуновского движения частиц в воде. Хотя броуновское движение описывается уравнениями Ланжевена, которые могут быть решены численно методом Монте-Карло или методами молекулярной динамики, задачу в такой постановке часто трудно решить аналитически. И, вместо сложных численных...
欢迎回来!
你好，尤金!
你什么时候会打开信号，即使是在演示中？
同样，我们不得不承认--只有交易信号才能判断交易者是否在向正确的方向发展。
我的利润=0%，我明白在算法中不明确核算ACF和/或熵（非熵）是无法做到的。它使你工作和前进，我希望你也能这样做。
我遇到了一个情况，我需要通过一些标准动态地改变样本量，但我不明白如何实现它。
例如，我的样本量是200个，我只差一点就能得到信号....。但当样本量为300时，就出现了一个信号。
我遇到了一个情况，我需要通过一些标准动态地改变样本量，但我不明白如何实现它。
例如，我的样本量是200个，我只差一点就能得到信号....。同时，我有一个样本量为300的信号。
IMHO--样本量应该是=常数。
"浮动 "是置信度的四分位数--你和我已经讨论过这个问题了。
滑动窗口中的增量之和的正态分布在测量极限中得到。而在当前这个时刻，分布有点变化，但变化不大--从某一阶的伽马分布到正态分布。
类似这样的事情。
https://ru.wikipedia.org/wiki/Уравнение_Фоккера_-_Планка，只是稍微复杂一些--形成偏态分布。
巫师给我的任务是制作同样的动画片，而我还没有制作......他显然生气了，离开了论坛...这是一种耻辱。
所以--看到当前的概率分布，并动态地改变置信度分位数是很重要的。
向尊敬的无线电物理学家提问。
离散信号的ACF是在信号时移deltaT=const时计算，还是deltaT仍然可以是一个变量？
向在数据收集和处理方面有更多经验的交易者提问。
如果我们采取一个滑动窗口=24小时，收集tick量=该时间窗口中所有tick的总和--该滑动总和是否代表泊松分布？
朋友们，我真的需要这些问题的答案，以便节省研究时间。
请帮助解答--圣杯 比以往任何时候都更接近了，由于不耐烦和兴奋，我的手和脚都在颤抖--我无法工作......。
我认为。圣杯 是当价格在密度=0，分布函数=0/1的数值下展开。那么只有空间更高。
我认为。圣杯是当价格在密度=0时反转，分布函数=0/1。那么只有宇宙是更高的。
这里有一个例子。 就像在墙上撞了一下，价格停了下来，又回去了。 (虽然我把利润放光了，而是在那里收盘~比开盘价低30点)。
(确实，我把利润放在背景中，而那里的收盘价比开盘价低了~30点)
TP/SL比率=3比1。