SB图能否与价格图区分开来？ - 页 16

[secret]

我已经告诉过你很多次了--分布的形状与可恢复性没有关系。

可逆性的指标是相邻增量的关联性。

p.s. 读序列分析教科书的人，不会把600页和几年的时间花在分析分布的无结果尝试上。

[Violetta Novak]

secret:
我已经告诉过你很多次了--分布的形状与可逆性没有关系。

回报的衡量标准是相邻增量的关联性。

也谢谢你的回答））。那么这些相邻的增量是如何表现的呢？如果你做这样的分析，结果是什么？在我的印象中，ACF的波动幅度大约为零？那么你如何解释呢？没有复发？但我们有时确实看到它。

[secret]

那么你是想要正确的答案，还是喜欢这个答案呢？）

[Violetta Novak]

secret:
那么你是想要正确的答案还是喜欢这个答案呢？）

对不起，我太匆忙了，我后来才完成的...

[secret]

关键字是 "有时"。

是的，"医院平均水平 "的市场既没有显示出还原性，也没有显示出趋势性。

研究者的技巧是找到那些属性不同于零的时刻。

[Violetta Novak]

我再次希望有人能有发言权，否则会陷入困境，在整堆分配中，哪一个可以说是最不可恢复的？

[secret]

这意味着你想要一个你喜欢的答案，即使它是错的）不幸的是，你对知识充耳不闻）。

[Violetta Novak]

secret:
这意味着你想要一个你喜欢的答案，即使它是错的）不幸的是，你对知识充耳不闻）。

这不是问题的关键，我想知道替代方案。

[Unicornis]

Sergey Chalyshev:

不可能的。

价格图是SB的。

如果它与你绘制的内容不同，那么你就没有正确绘制。

以1791年的英镑数据为例，从这个数值出发，生成未来250年的SB图表--会有数值面积为负数的变体，或者你会发现这样的最小增量，从而使这个图表在人类生活的规模中失去了意义，因此SB在一般情况下不以任何方式应用于价格。

去一个十字路口，汽车的流动可能看起来是随机的，但在交通核算系统中，每辆车的流向都可以预测到80%，谁以什么顺序，早上去哪里，晚上如何。不知道原始数据并不意味着这个过程是随机的。

[secret]

Novaja:

这不是问题的关键，我想知道替代方案。

边缘的面积越小（中间的面积越大），可返回的次数就越多（从边缘到中间）。

问题是，这并不适用于市场，这样的过程根本不存在。它指的是物理学，例如（某种粒子的浓度）。