स्टोचस्टिक के बारे में

बोली छायांकन केवल एक मानक सैद्धांतिक निर्माण नहीं है, यह उपर्युक्त वास्तविक विश्व नीलामी बाजारों में पाया गया था। [3] [4] अनुक्रमिक नीलामियों पर पिछला सैद्धांतिक काम या तो नीलामी के बहिर्जात अनुक्रम में बोली छायांकन पर केंद्रित था, [5] [6] या अल्पकालिक खरीदारों के लिए रणनीतिक नीलामी पर, जो कभी भी अपनी बोली नहीं लगाना चाहते हैं। [7] यह पेपर एंडोजेनस रणनीतिक बिक्री और आगे से दिखने वाले लंबे समय तक रहने वाले खरीदारों के साथ एक अनुक्रमिक नीलामी का पहला मॉडल प्रदान करता है जो अपनी बोली लगा सकते हैं। मॉडल का योगदान विक्रेता के रणनीतिक बोली छायांकन और बाजार स्टोचस्टिक के बारे में संतुलन के विस्तार की सर्वश्रेष्ठ प्रतिक्रिया का विश्लेषण है, जिसमें बोली लगाने वाले हमेशा छाया नहीं करते हैं। बोली लगाने का सबसे संबंधित मॉडल Jeitschko (1999) है, [6] जो पाता है कि अपेक्षाकृत अधिक मात्रा में और निश्चित भविष्य की आपूर्ति के लिए, बहिर्जात लेकिन अनिश्चित भविष्य की आपूर्ति एक आनुपातिक बोली वृद्धि की ओर ले जाती है। इसके विपरीत, उच्च-मूल्यांकन वाले बोलीदाता यहां कम मूल्यांकन वाले बोलीदाताओं की तुलना में अधिक छाया करते हैं। Vulcano, van Ryzin, और Maglaras (स्टोचस्टिक के बारे में स्टोचस्टिक के बारे में 2002), (VRM), द्वारा इष्टतम अनुक्रमिक नीलामी का सबसे संबंधित मॉडल [7] जो यूनिट-डिमांड रणनीतिक खरीदारों को बेचने वाले एक एकाधिकार का अध्ययन करते हैं जो प्रत्येक केवल एक अवधि के लिए रहता है। जबकि स्टोचस्टिक के बारे में वीआरएम के बोलीदाता धारणा के आधार पर अपनी बोली नहीं लगाते हैं, लेकिन रणनीतिक अनुक्रमिक नीलामी का उनकी बोली की रणनीति पर प्रभाव पड़ता है क्योंकि वे आगे की ओर देखते हैं: वर्तमान में अधिक बिक्री करने वाले और अधिक बिक्री करने वाले को बेचने के लिए एक प्रोत्साहन होता है। उसके।

बोली छायांकन - विकिपीडिया - Bid shading

बोली शेडिंग का उपयोग दो उद्देश्यों में से एक के लिए किया जाता है। में सामान्य मूल्य नीलामी साथ से असंगत जानकारी स्टोचस्टिक के बारे में के लिए क्षतिपूर्ति करने के लिए बोली शेडिंग का उपयोग किया जाता है विजेता का अभिशाप । इस तरह की नीलामी में, बोली सभी बोलीदाताओं के लिए एक ही राशि के लायक है, लेकिन बोलीदाताओं को अच्छे का मूल्य नहीं पता है और इसे स्वतंत्र रूप से अनुमान लगाना चाहिए। चूंकि सभी बोलीदाता समान रूप से अच्छे को महत्व देते हैं, इसलिए विजेता आमतौर पर बोली लगाने वाला होगा जिसका मूल्य का अनुमान सबसे बड़ा है। लेकिन अगर हम मानते हैं कि सामान्य बोलीदाताओं में मूल्य का सही अनुमान लगाया जाता है, तो उच्चतम बोलीदाता ने अच्छे मूल्य को कम कर दिया है और इसके लायक होने से अधिक भुगतान करना समाप्त कर देगा। दूसरे शब्दों में, नीलामी जीतने से बोली लगाने वाले के मूल्य अनुमान के बारे में बुरी खबर आती है। एक समझदार बोलीदाता यह अनुमान लगाएगा, और तदनुसार अपनी बोली कम करेगा।

शिकार रणनीति के साथ व्यापार पर Pocket Option युक्तियाँ - "शिकार" के लिए आपको किन उपकरणों की आवश्यकता है?

ट्रेडिंग में आप रातों-रात उनके खाते को दोगुना कर सकते हैं या कुछ ही घंटों में सब कुछ खो सकते हैं यदि वे अपने निपटान में पूरा मार्जिन लगाते हैं। अनुभवी व्यापारी अपने उत्तोलन को सीमित करते हैं और कभी भी इतना बड़ा जोखिम नहीं उठाते हैं। "शिकार" रणनीति एक बहुत ही सरल सेटअप है, जिसमें मूल्य चार्ट और एक संकेतक से ज्यादा कुछ नहीं चाहिए।

"शिकार" के लिए आपको किन उपकरणों की आवश्यकता है?

यहाँ संक्षेप में सेटअप है: आपको एक मूल्य चार्ट और एक मगरमच्छ संकेतक की आवश्यकता है। जैसा कि आप जानते हैं, प्रकृति में घड़ियाल शातिर शिकारी होते हैं जो झाड़ियों में अपने भोजन पर प्रार्थना करते हैं। विलियम्स एलीगेटर इंडिकेटर एक तकनीकी विश्लेषण उपकरण है जो स्मूद मूविंग एवरेज का उपयोग करता है। संकेतक शुरू करने के लिए एक साधारण चलती औसत (एसएमए) के साथ गणना की गई एक चिकनी औसत का उपयोग करता है। यह तीन चलती औसत का उपयोग करता है, जो पांच, आठ और 13 अवधियों पर सेट होता है। तीन चलती औसत में मगरमच्छ के जबड़े, दांत और होंठ शामिल हैं। संकेतक व्यापारिक संकेतों के निर्माण के लिए अभिसरण-विचलन संबंधों को लागू करता है, जबड़ा सबसे धीमा मोड़ बनाता है और होंठ सबसे तेज़ मोड़ बनाते हैं। व्यापार में अंगूठे का नियम शिकार करना है जब मगरमच्छ शिकार कर रहा हो। एक सवाल है: कब कॉल करें या लगाएं? आइए नीचे स्क्रीनशॉट पर एक नजर डालते हैं।

ठीक है, ऐसा लगता है कि पुट अनुबंध के लिए सभी स्थितियाँ अच्छी हैं क्योंकि संकेतक नीचे की ओर निर्देशित है, और रेखाएँ प्रतिच्छेद नहीं करती हैं। हालांकि, यह एक गलती है: यह विफलता का रास्ता है क्योंकि कीमत हमारे खिलाफ चलती है।

हंटिंग स्ट्रैटेजी के साथ ट्रेडिंग के बारे में और टिप्स

शिकार व्यापार रणनीति को स्टोचस्टिक के बारे में कम समय सीमा के लिए डिज़ाइन किया गया है: 5 से 15 मिनट तक। हम एक छोटी समाप्ति अवधि निर्धारित करने की सलाह देते हैं: 2-3 मोमबत्तियों का निर्माण समय। कॉल अनुबंध को निष्पादित करने स्टोचस्टिक के बारे में का मूल संकेत तब होता है जब मगरमच्छ शिकार कर रहा होता है, और सभी रेखाएं ऊपर की ओर बढ़ रही होती हैं। प्रवृत्ति की पुष्टि करने के लिए, आपको जांचना चाहिए कि क्या आरएसआई 50-स्तर से ऊपर है और तेज स्टोचस्टिक (नीली रेखा) नीचे स्टोचस्टिक के बारे में से ऊपर तक धीमी गति से पार करती है जैसा कि नीचे स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है।

बेचने का संकेत तब प्रकट होता है जब सोने की अवधि नीचे की ओर गति के लिए बदल जाती है। शिकार की रणनीति के अनुसार एक पुट अनुबंध निष्पादित किया जाता है जब मगरमच्छ शिकार कर रहा होता है, और इसकी रेखाएं नीचे की ओर निर्देशित होती हैं। प्रवृत्ति की पुष्टि स्टोचस्टिक के बारे में करने के लिए, आपको जांचना चाहिए कि क्या आरएसआई 50-स्तर से नीचे है और तेज स्टोचस्टिक (नीली रेखा) धीमी गति से ऊपर से नीचे तक पार करती है जैसा कि नीचे स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है।

लेस्ली पी। कालबेलिंग - Leslie P. Kaelbling

लेस्ली पैक कालबेलिंग है एक अमेरिकन डाकू और कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग के पैनासोनिक प्रोफेसर में मेसाचुसेट्स प्रौद्योगिक संस्थान. [1] वह व्यापक रूप से पहचान के लिए पहचाना जाता है आंशिक रूप से अवलोकनीय मार्कोव निर्णय प्रक्रिया से गतिविधि अनुसंधान में आवेदन के लिए कृत्रिम होशियारी और रोबोटिक्स। [2] [3] [4] कालबेलिंग ने प्राप्त किया IJCAI कंप्यूटर्स एंड थॉट अवार्ड आवेदन करने के लिए 1997 में सुदृढीकरण सीखना सेवा मेरे एम्बेडेड नियंत्रण प्रणाली और के लिए प्रोग्रामिंग उपकरण विकसित करना रोबोट नेविगेशन. [5] 2000 में, उन्हें एक के रूप में चुना गया था साथी की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की उन्नति के लिए एसोसिएशन. [6]

कालबेलिंग को 1983 में दर्शनशास्त्र में ए। बी। और 1990 में कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी, दोनों स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय से मिले। [7] इस समय के दौरान वह भी के साथ संबद्ध था भाषा और सूचना के अध्ययन के लिए केंद्र. [8] उसने फिर काम किया एसआरआई इंटरनेशनल संकाय में शामिल होने से पहले और संबंधित रोबोटिक्स स्पिन-ऑफ टेलोस रिसर्च ब्राउन विश्वविद्यालय स्टोचस्टिक के बारे में । उन्होंने 1999 में ब्राउन को संकाय में शामिल होने के लिए छोड़ दिया एमआईटी. [9] उनका शोध अनिश्चितता के तहत निर्णय लेने पर केंद्रित है, मशीन लर्निंग, और अनुप्रयोगों के साथ संवेदन रोबोटिक. [7]