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SanaSanych，我不是在说历史，而是在说实时信号处理的原理。在这种情况下，历史是辅助性的，我们对此时此刻更感兴趣。
我只对历史感兴趣，在未来的可预测性的意义上，科蒂尔。
哦，我们有多少奇妙的发现...。)
你比我快半步）。
只是想谈一谈心思敏捷的Neutons，已经...
而在这之前，关于布林格，关于实时。
萨纳-萨尼茨，我说的不是历史，而是实时信号处理的原理。在这种情况下，历史是辅助性的，我们对此时此刻更感兴趣。
如果你不理解SanSanych，当你计算一些统计数据时，你会在一个窗口内进行概括，所以非平稳性意味着统计数据在你走出窗口之前会发生变化。
在实践中，下一个条形图会有不同的统计数据，因为在平均化时有半个周期的延迟。而恰恰是在这半个月里，模型的预知能力被分散了。
换句话说，你可以明确地只考虑那些已经进入窗口并被计算过的柱子。
我只对这个故事感兴趣，在未来科蒂尔的可预测性意义上。
我认为这是不可能的，至少不是系统地。我尽量不做任何预测。就这样上上下下。然后，生活就会显示出来。
嗯，甚至向上向下都已经是一种预测了。
有一次我们在第四论坛上争论，其中一位作者说，不应该预测什么，而是应该跟随市场。
但这就是问题所在，如果你想跟随市场，你必须了解它下一步会去哪里，因为它是如此动荡，你无法跟上它。
现在，从清障车上取下差额，得到同样的平均图。
而如果你从BB波段中减去马赫数，并取其差值，就可以得到RMS图。
你不需要从有效值图表中提取差值，因为它是由刻度得出的。只要从BB中取出马赫数，就可以得到与平均差值的有效值相同的系列。
那么布林线是否使用滑动偏移？
我在想，为什么上下带不像平均值。
)))
70页之后，我们在这个主题中取得了什么成果？))
我认为这根本不可能，至少不可能系统地做到。试图在没有预测的情况下进行。只在上下层。然后，生活就会显示出来。
不仅是必要的，而且是可能的。
如果我们谈论的是回归模型（相对于分类模型而言），主要敌人不是静止性。其基本思想是消除这种非平稳性。
所有这些技巧的目的是为了得到一个静止的残差，如果残差不仅是静止的，而且具有正态分布，那么我们就有了金融系列增量的可预测性证明。
这种可预测性可能出现在第一步是ARMA模型。我见过这个模型在一些美国机构的数据上的实际应用--事实证明，他们的增量是静止的。
每个步骤都有自己的细微差别，但所有这些细微差别都被作者用静止性假设杀死了--不发生的金融系列增量被调查了。
如果你不理解SanSanych，当你计算一些统计数据时，你会在一个窗口内进行概括，所以非平稳性意味着统计数据在你走出窗口之前会发生变化。
在实践中，下一个条形图会有不同的统计数据，因为在平均化方面有半个周期的延迟。而恰恰在这半个月里，模型的预测能力是分散的。
重要的是 "变化会有多快"。
在实践中，下一个条形图会有不同的统计数据，因为在平均化过程中我们有半个周期的延迟。模型的预测能力恰恰是在这半个月内传播的。
换句话说，你可以毫不含糊地只考虑那些已经进入窗口并被计算过的柱子；你不能说任何关于未计算过的柱子。
你使用的是什么设置？
注意：该EA基于当前的蜡烛MA交叉点!所以，MA可以在当前的蜡烛上重新涂抹！！！。
请用"视觉模式"检查这些错误的 "交易"（用缓慢的速度和两个MAs）？
然后你就可以看到所有的东西（实际上有MA交叉）！！！。
不过，从逻辑上讲，我们还是明白，记忆是存在的。EA的工作就是发现它，把它带到阳光下。
让我们想象一个没有任何外部影响的黑盒子（里面有交易者和市场），过着自己的生活--盒子的输出：一定的报价流。即使没有外部影响，它也会以某种方式改变。
现在让这个BS接收随机的（对观察者来说）不同符号和强度的delta-functions（例如，新闻）。NM开始以某种方式作出反应，我们观察的不是效果本身，而是NM对它们的反应+NM本身的独立生命。
记忆是存在的，但输出是对许多事件的反应和NM的自我生活的叠加。即使在一个简单的控制系统（ACS）的情况下，什么的划分问题也不是很好解决的。