بوتسترابينغ ثابتة الانحدار الذاتي نماذج المتوسط المتحرك

بوتسترابينغ ثابتة الانحدار الذاتي نماذج المتوسط المتحرك

Declarar - ganancias - الفوركس   تداول
خيارات الأسهم بنك إيسيسي
الفوركس 50 مكافأة إيداع


رمز الفوركس للذهب كيف يمكنك تحديد الاتجاه اليومي في الفوركس فوركس تداول للإسلام ، فتوى يوم التجارة خيارات الفوركس التجارة الصباح تحميل مجاني المتاجرة منصة تنزيل خالية من النقد الاجنبى

بوتسترابينغ ثابت الانحدار الذاتي نماذج المتوسط ​​المتحرك لذلك، هذا النهج العشوائي غير قادر على ضمان هيكل الارتباط الزمني، بحيث أنها غير قادرة على انعكاس الخاصية الإحصائية للتذبذب على المدى القصير. في هذه الورقة، ونحن نقدم طريقتين لتوليد تسلسل معقول من تذبذب واحد يقوم على نهج متوسط ​​الانحدار الذاتي (أرما) نهج التمهيد 2، والآخر يقوم على نهج التمهيد بوتلراب 5. وقد أدخل النهج السابق في منطقتنا العمل السابق 6. كوت عرض الملخص إخفاء الملخص الملخص: إن التذبذب غير المتوقع لانتاج طاقة الرياح سيصبح مشاكل خطيرة من وجهة نظر العرض المستقر لشبكة الكهرباء. تشغيل نظام البطارية المثبتة في الشبكة لتخفيف التقلبات على المدى القصير هو واحد من النهج الجديدة لاستقرار الشبكة. في هذه الورقة، نقترح طريقة لتوليد ملامح طاقة الرياح الاصطناعية مع القرار الزمني العالي لمحاكاة تدفق الطاقة التي تهدف إلى تقدير تأثير تقلبات طاقة الرياح وتحديد نظام البطارية المطلوبة. ونظهر عدديا قابلية ملامح طاقة الرياح الاصطناعية من وجهة نظر الخصائص الإحصائية. النص الكامل المادة تشرين الثاني / نوفمبر 2016 سيغو فورويا يو فوجيموتو نوبورو موراتا ياسوهيرو هاياشي التبرير ل بوتستراب بارامتري هو أنه في إطار دوفور وآخرون. (2010) يتم تقييد الأخطاء، و بوتستراب باراميتريك يحافظ على تقييد. وهناك نهج آخر يتمثل في استخدام إجراء بوتستراب غير قائم على البقايا (انظر كريس وفرانك 1992، وكريس 1997). غونالفس و كيليان (2004)، و هافنر و هيروارتز كوت عرض الملخص الملخص إخفاء الملخص: يقترح اختبار مضاعف لاغرانج (لم) لأخطاء الانحدار الذاتي المشروط هيتيروسكيداستيك (أرش) في نماذج الانحدار الذاتي للنواقل (فار) عن طريق استبدال مونتي كارلو ( ماك) اختبار بواسطة اختبار بوتستراب ماك عندما يتضمن النموذج التأخر. ويتجنب الاختبار مشكلة الأبعاد العالية في الاختبارات متعددة المتغيرات ل أرش في نماذج فار. فإنه يتطلب فقط حساب إحصاءات أحادية المتغير. ومن ثم، فإن الميزة الحسابية هي أن عدد المعلمات المطلوب تقديرها مستقل عن بعد عملية القيمة المعرضة للمخاطر. يظهر اختبار بوتستراب ماك لتكون صحيحة بشكل غير متناظر. وتبين المحاكاة مونت كارلو أن الاختبار له خصائص جيدة عينة محددة. الاختبار قوي ضد توزيع الخطأ غير الطبيعي. يتم عرض اثنين من التطبيقات المالية للاختبارات لم متعددة المتغيرات ل أرش إلى أسعار الفائدة على مبادلة الائتمان (كدز) وأسعار الفائدة وريبور. وتشير النتائج إلى أن الأخطاء هي منحرفة وثقيلة الذيل، وأن هناك آثار كبيرة أرش. النص الكامل المادة تشرين الثاني / نوفمبر 2016 P.S. كاتاني N.J.C. أثلغرين كوثولدز، cf. كريس أمب فرانكي (1992) للحصول على دليل على حالة أحادية المتغير. ويمكن معاملة الحالتين '2' و '3' على النحو نفسه. كوت شو أبستراكت هايد أبستراكت الملخص: نستمد إطارا لاستدلال صحيح غير متناظر في نماذج الانحدار الذاتي للنواقل المستقرة (فار) مع متغايرة غير متجانسة مشروطة من شكل غير معروف. ونحن نثبت نظرية الحد المركزي المشترك لمعلمة المنحدر فار ومقدرات معلمة التباين التغاير والابتكار استنتاج بوتستراب كذلك. نتائجنا مهمة للاستدلال الصحيح على إحصاءات فار التي تعتمد على المنحدر فار ومعلمات التباين على سبيل المثال. في وظائف الاستجابة النبضية الهيكلية (إيرفس). وتبين لنا أيضا أن برامج بوتستراب البرية والزوجية تفشل في وجود غير متجانسة المشروط إذا كان الاستدلال على (الدالات) معلمات التباين غير المشروط من الفائدة لأنها لا بشكل صحيح تكرار بنية timeentsx27 الرابع ذات الصلة من شروط الخطأ. على النقيض من ذلك، فإن بوتستراب كتلة التحرك القائم على المتبقية ينتج في الاستدلال صحيح أديمبوتتيكالي. نحن توضيح الآثار العملية لنتائجنا النظرية من خلال توفير أدلة محاكاة على خصائص عينة محدودة من أساليب الاستدلال مختلفة ل إيرفس. وتشير نتائجنا إلى أن عدم التأكد من التقديرات قد يزيد بشكل كبير في وجود غير متجانسة المشروط. وعلاوة على ذلك، فإن معظم طرق الاستدلال من المرجح أن تقلل من عدم اليقين في التقدير الحقيقي بشكل كبير في عينات محدودة. النص الكامل مقالة أغسطس 2014 رالف برغمان كارستن جنتسش كارستن ترينكليربوتسترابينغ نماذج المتوسط ​​المتحرك ملخص في السنوات الأخيرة، تم تمديد طريقة بوتستراب لتحليل السلاسل الزمنية حيث ترتبط الملاحظات بشكل متسلسل. وركزت المساهمات على نموذج الانحدار الذاتي الذي ينتج إجراءات بديلة لإعادة الاختزال. في المقابل، وبصرف النظر عن بعض التطبيقات التجريبية، وقد تم إيلاء القليل جدا من الاهتمام لإمكانية توسيع استخدام طريقة بوتستراب إلى المتوسط ​​المتحرك النقي (ما) أو نماذج أرما مختلطة. في هذه الورقة، نقدم إجراء بوتستراب الجديد الذي يمكن تطبيقه لتقييم خصائص التوزيع لتقديرات المعلمات المتوسط ​​المتحرك التي تم الحصول عليها من خلال نهج مربع أقل. نناقش المنهجية وحدود استخدامها. وأخيرا، يقارن أداء النهج بوتستراب مع البديل المتنافس الذي قدمته محاكاة مونت كارلو. هل تريد قراءة بقية هذه المقالة. إظهار الملخص المجرد الملخص: يمكن للطبيعة المعقدة المترابطة للنظم متعددة المتغيرات أن تؤدي إلى علاقات وهياكل للتغاير تتغير بمرور الوقت. ويقترح تحليل المكونات الرئيسية على نحو سلس كوسيلة للتحقيق فيما إذا كان هيكل التباين المشترك لمتغيرات الاستجابة المتعددة يتغير بمرور الوقت وكيف يتغير مع مرور الوقت بعد إزالة وظيفة سلسة للمتوسط، وهذا حافز ويوضح باستخدام البيانات المستمدة من دراسة تكنولوجيا الطائرات و البحيرة النظام البيئي. يتم التحقيق في الإجراءات الاستنتاجية في حالات الأخطاء المستقلة والمعتمدة، مع إجراء بوتسترابينغ المقترحة للكشف عن التغيرات في اتجاه أو تباين المكونات. المادة نوف 2012 كلير ميلر أدريان بومان إظهار الملخص إخفاء الملخص الملخص: نحن نقدم التبرير النظري للنماذج المتجهة إلى الانحدار الذاتي المتحرك (فارما) المتجه نحو الانقلاب الثابت باستخدام الطرق الخطية. يتم إنشاء صحة متناظرة من بوتستراب مع الضوضاء البيضاء قوية تحت افتراضات حدودي وغير لامباركتريك. إن أساليبنا عملية ومفيدة لبناء استدلال يعتمد على المحاكاة والتنبؤ دون تطبيق تقنيات تقدير غير خطية مثل مل التي عادة ما تكون مرهقة أو تتطلب وقتا أو غير عملي، خاصة في الأنظمة الكبيرة أو الثابتة للغاية. أهمية إجراءاتنا هو أكثر وضوحا في سياق التقنيات القائمة على المحاكاة الديناميكية مثل تعظيم مونت كارلو (مك) اختبارات انظر دوفور J-M. اختبارات مونت كارلو مع المعلمات إزعاج: نهج عام للاستنتاج عينة محدودة والمعاير غير قياسي في الاقتصاد القياسي. J إكونوم. 2006133 (2): 443-477 و دوفور J-M، الجويني T. عينة محدودة المحاكاة القائم على الاختبارات في نماذج فار مع التطبيقات ل غرانجر اختبار السببية. J إكونوم. 2006-135 (1-2): 229-254 لقضية فار. وتبين أدلة المحاكاة أنه بالمقارنة مع الأساليب التقليدية، لدينا أساليب بوتستراب جيدة خصائص عينة محددة في تقريب التوزيع الفعلي للتقديرات معلمة فارما المتعلمة، وفي توفير المعلمة الثقة مجموعات مع تغطية مرضية. في هذه الدراسة، نقدم بنية خوارزمية تستند إلى المنطق المشروح البارز (بال) التي يمكن أن تحاكي حساب القيم المتوسطة الموجودة في مجموعة بيانات والكشف عن الاختلافات في المتوسط ​​باستخدام بال فقط المفاهيم. ونحن نسمي هيكل الشبكة العصبية الاصطناعية باراكونسيستنت لاستخراج المتوسط ​​المتحرك (بانيت (ماثرم)). وكمثال على تطبيقه، نستخدم بانيت (ماثرم) للمساعدة في تحليل مؤشر جودة المنتج النهائي المتعلقة الهندسة الكهربائية. ولتحقيق النتيجة النهائية، طبقنا بانيت (ماثرم) لمحاكاة السلوك الإحصائي للتحكم في العمليات الإحصائية (سيك) من خلال مقارنة القيم التي تم الحصول عليها مع الترتيب الذي يحدد معايير مؤشر الجودة على أساس توزيع الطاقة الكهربائية. أولا، أجريت الاختبارات باستخدام بيانات ذات قيم عشوائية للتحقق من سلوك بانيت (ماثرم) ولضبط العدد الأمثل للخوارزميات لتشكيل بنية حسابية محسنة. ثم، استخدمنا قاعدة بيانات مع قيم الجهد الكهربائي الفعلية التي تم إنشاؤها بواسطة نظام الطاقة الكهربائية من شبكة المرافق الطاقة الكهربائية في البرازيل. في الاختبارات المختلفة، كشفت بانيت (ماثرم) بشكل مناسب التغيرات وحددت الاختلافات في الجهد الكهربائي في خطوط نقل 220 فولت. وأظهرت النتائج أن بانيت (ماثرم) يمكن استخدامها لبناء بنية فعالة لتحديد ورصد درجات الجودة مع التطبيقات في مختلف مجالات الهندسة، وخاصة للكشف عن مؤشر الجودة في شبكة توزيع الكهرباء. الفصل يناير 2016 مجلة الحساب الإحصائي والمحاكاة بيتر بلمان. 1999. قارنا ومراجعة كتلة، غربال و بوتسترابس المحلية للسلاسل الزمنية وبالتالي إلقاء الضوء على الحقائق النظرية وكذلك الأداء على بيانات نيت عينة. وجهة نظرنا (re-) هو انتقائية مع نية للحصول على صورة جديدة وعادلة حول بعض جوانب معينة من سلسلة الوقت بوتسترابينغ. ذي غي. قارنا ومراجعة كتلة، غربال و بوتسترابس المحلية للسلاسل الزمنية وبالتالي إلقاء الضوء على الحقائق النظرية وكذلك الأداء على بيانات نيت عينة. وجهة نظرنا (re-) هو انتقائية مع نية للحصول على صورة جديدة وعادلة حول بعض جوانب معينة من سلسلة الوقت بوتسترابينغ. وتتناقض عمومية بوتستراب كتلة بواسطة بوتسترابس غربال. ونناقش المزايا التفاضلية للتنفيذ، ونقول أن نوعين من المناخل يتفوقان على أسلوب الكتلة، كل منهما في مكانته الهامة، وهما العمليات الخطية والفئوية، على التوالي. بوتسترابس المحلية، والمصممة لمشاكل التنعيم غير بارامترية، هي سهلة الاستخدام والتنفيذ ولكن تظهر في بعض الحالات انخفاض الأداء. الكلمات والعبارات الرئيسية. أوتورجرسيون، كتلة بوتستراب، سلسلة الوقت الفئوية، خوارزمية السياق، بوتستراب مزدوج، عملية خطية، بوتستراب المحلية، سلسلة ماركوف، غربال بوتستراب، عملية ثابتة. 1 مقدمة يمكن النظر بوتسترابينغ على أنها محاكاة إحصائية أو المؤيدة الإحصائية. وولفغانغ هردل، هلموت لتيبوهل، رونغ تشن. 1996 ملخص لم يتم العثور عليه من قبل جرجن فرانك، جينز بيتر كريس، إينو مامن - برنولي. 1997. نواة تجانس في مخططات الانحدار الذاتي غير الجانبي يوفر أداة قوية في النمذجة السلاسل الزمنية. في هذه الورقة هو مبين أن بوتستراب يمكن استخدامها لتقدير توزيع سموثرز النواة. ويمكن القيام بذلك عن طريق محاكاة الطبيعة العشوائية للعملية برمتها في التمهيد. نواة تجانس في مخططات الانحدار الذاتي غير الجانبي يوفر أداة قوية في النمذجة السلاسل الزمنية. في هذه الورقة هو مبين أن بوتستراب يمكن استخدامها لتقدير توزيع سموثرز النواة. ويمكن القيام بذلك عن طريق محاكاة الطبيعة العشوائية للعملية برمتها في إعادة اختزال بوتستراب أو عن طريق توليد نموذج الانحدار البسيط. سيتم عرض اتساق إجراءات بوتستراب هذه. 1 مقدمة ظهرت النمذجة غير الخطية للسلاسل الزمنية كنهج واعد في تحليل السلاسل الزمنية التطبيقية. وهناك الكثير من النماذج البارامترية يمكن العثور عليها في كتب بريستلي (1988) وتونغ (1990). في هذه الورقة نعتبر نماذج غير بارامترية من الانحدار غير الخطية. بدافع من تطبيقات الاقتصاد القياسي، نسمح للأخطاء هيتيروشيداستيك: X t m (X tGamma1 X تغاماب) X (Tgamma1 X تغماق) أمبكوت t t 0 1 2. (1.1) هنا (أمبكوت t) هي i.i.d. متغيرات عشوائية مع متوسط ​​0 والتباين 1. وعلاوة على ذلك، م و أو غير معروفة. لورينزو باسكوال، خوان رومو، إستر رويز - مجلة تحليل سلسلة الوقت. في هذه الورقة، نقترح استراتيجية بوتستراب جديدة للحصول على فترات التنبؤ لعمليات الانحدار الذاتي المتكامل المتوسط ​​المتحرك. ميزته الرئيسية على أساليب بوتستراب أخرى المقترحة سابقا لعمليات الانحدار الذاتي المتكاملة هي أن التباين بسبب تقدير المعلمة يمكن أن يكون. في هذه الورقة، نقترح استراتيجية بوتستراب جديدة للحصول على فترات التنبؤ لعمليات الانحدار الذاتي المتكامل المتوسط ​​المتحرك. ميزته الرئيسية على أساليب بوتستراب أخرى المقترحة سابقا لعمليات الانحدار الذاتي المتكاملة هو أن التباين بسبب تقدير المعلمة يمكن دمجها في فترات التنبؤ دون الحاجة إلى التمثيل المتخلف للعملية. وبالتالي، فإن الإجراء مرن جدا ويمكن تمديده ليشمل العمليات حتى لو لم يكن تمثيله المتخلف متاحا. وعلاوة على ذلك، فإن تنفيذه بسيط جدا. يتم الحصول على خصائص متناظرة من كثافة التنبؤ بوتستراب. يتم إجراء تجارب محدودة النطاق من مونت كارلو لمقارنة أداء الإستراتيجية المقترحة مقابل الإجراءات البديلة. إن سلوك اقتراحنا يساوي أو يتفوق في معظم الحالات على البدائل. وعلاوة على ذلك، يتم تطبيق استراتيجية بوتستراب لدينا أيضا لأول مرة للحصول على كثافة التنبؤ من العمليات مع مكونات المتوسط ​​المتحرك. بقلم جينز بيتر كريس. 1997. في هذه الورقة نتعامل مع عمليات الانحدار الذاتي ثابتة من أجل محدود أو لانهائي ولكن غير معروف. في ظل افتراضات عامة إلى حد ما نستمد الاتساق المتناظر لإجراءات التمهيد المتبقية المعتادة لوظائف سلسة من أوتوكوفاريانس التجريبي والترابط الذاتي. خاصة t. في هذه الورقة نتعامل مع عمليات الانحدار الذاتي ثابتة من أجل محدود أو لانهائي ولكن غير معروف. في ظل افتراضات عامة إلى حد ما نستمد الاتساق المتناظر لإجراءات التمهيد المتبقية المعتادة لوظائف سلسة من أوتوكوفاريانس التجريبي والترابط الذاتي. يسمح بشكل خاص ترتيب نموذج الانحدار الذاتي المجهزة أن تعتمد على البيانات. مكمل ل بوتستراب المتبقية المعتادة نعتبر إجراء التمهيد البرية. بعض الملاحظات حول الدقة المتناظرة لإجراءات بوتستراب المقترحة ودراسة محاكاة تختتم الورقة. بي فيوليتا دالا، جافير هيدالغو لم يتم العثور على الملخص من قبل كي-لي شو، بيتر C. B. فيليبس. 2007. وتعتبر نماذج الانحدار الذاتي مستقرة من أجل محدود المعروفة مع أخطاء الاختلافات مارتينغال تحجيمها غير معروف غير متجانسة الوقت متغير وظيفة توليد عدم التجانس. حالة خاصة هامة تنطوي على تغيير هيكلي في التباين الخطأ، ولكن في معظم الحالات العملية نمط. وتعتبر نماذج الانحدار الذاتي مستقرة من أجل محدود المعروفة مع أخطاء الاختلافات مارتينغال تحجيمها غير معروف غير متجانسة الوقت متغير وظيفة توليد عدم التجانس. وثمة حالة خاصة هامة تنطوي على تغيير هيكلي في التباين في الخطأ، ولكن في معظم الحالات العملية، فإن نمط التباين يتغير بمرور الوقت غير معروف وقد ينطوي على تحولات في نقاط منفصلة غير معروفة في الوقت، أو تطور مستمر أو توليفة من الاثنين. وتطور هذه الورقة مقدرات قائمة على النواة للتباينات المتبقية وما يقترن بها من مكررات تكيف المربعات الصغرى (ألس) لمعاملات الانحدار الذاتي. وتبين أن هذه الكفاءة تتسم بالكفاءة، إذ أن توزيعها هو الحد الأدنى من المربعات الصغرى المعممة (غلس) المعمول بها. وتبين المقارنات بين الإجراءات الفعالة والمربعات الصغرى العادية أن المربعات الصغرى يمكن أن تكون غير فعالة للغاية في بعض الحالات بينما تكون الأمثل تقريبا في حالات أخرى. وتبين المحاكاة أنه عندما تعمل المربعات الصغرى بشكل جيد، فإن المقدرين التكيفيين يؤدون أداء جيدا نسبيا، في حين أن المربعات الصغرى تعمل بشكل ضعيف، فإن مكاسب الكفاءة الرئيسية تتحقق من قبل المقدرين الجدد. بالقرب من التحولات من سلسلة زمنية متكاملة. نظرية الاقتصاد القياسي 15، 269-298. 25 بارك، J. فيليبس، P. C. B. 2001. الانحدار غير الخطية مع سلسلة زمنية متكاملة. إكونوميتريكا 69، 117-161. 26 -26-- بارك، S. لي، S. جيون J. 2000. كوسوم المربعات اختبار التغيرات التباين في نماذج الانحدار الذاتي لانهائية. مجلة الجمعية الإحصائية الكورية 29، 351-361. (27) فيليبس، P.C.B B. بي هاينز، R.Delhaus. للعمليات الخطية الثابتة كولموغوروف-سميرنوف نوع الخير من تناسب الاختبارات للفرضيات المركبة على أساس أساليب بوتستراب مجال التردد. تقترح اختبارات بوتستراب مماثلة لمقارنة التوزيعات الطيفية لسلسلتين زمنيتين. أداء عينة صغيرة من الاختبارات. للعمليات الخطية الثابتة كولموغوروف-سميرنوف نوع الخير من تناسب الاختبارات للفرضيات المركبة على أساس أساليب بوتستراب مجال التردد. تقترح اختبارات بوتستراب مماثلة لمقارنة التوزيعات الطيفية لسلسلتين زمنيتين. يتم فحص أداء عينة صغيرة من الاختبارات عن طريق المحاكاة، ويرد مثال البيانات الحقيقي للتوضيح. كارستن جينتسش، جينس-بيتر كريس. نبذة مختصرة. تعيد الورقة النظر في التمهيد التمهيدي للاعتماد على الانحدار الذاتي (آب) الذي اقترح في كري و باباروديتيس (2003). كانت فكرتهم الجمع بين المعلمة المجال الزمني ونطاق التردد غير التمهيدية بوتستراب لتقليد ليس فقط جزء ولكن بقدر الإمكان كومبل. نبذة مختصرة. تعيد الورقة النظر في التمهيد التمهيدي للاعتماد على الانحدار الذاتي (آب) الذي اقترح في كري و باباروديتيس (2003). وكانت فكرتهم الجمع بين المعلمة المجال الزمني ونطاق التردد غير التمهيدية بوتستراب لتقليد ليس فقط جزء ولكن قدر الإمكان بنية التباين الكامل للسلاسل الزمنية الأساسية. نحن تمديد أب في اتجاهين. يؤدي إجراءنا بشكل صريح إلى ملاحظات بوتستراب في المجال الزمني وينطبق على العمليات الخطية متعددة المتغيرات، ولكن يوافق تماما مع آب في حالة أحادي المتغير، عند تطبيقها على فونكتيوناليس من بيريودوغرام. وتظهر النظرية المتناظرة مدى صحة إجراء التمهيد المختلط المتعدد لمتوسط ​​العينة، وتقديرات الكثافة الطيفية للنواة، وبقدر أقل من العمومية، فيما يتعلق بالتعويضات التلقائية. 1. مايكل H. نيومان. 1997. وغالبا ما يتم تطوير نظرية في تحليل السلاسل الزمنية في سياق نماذج محدودة الأبعاد لعملية توليد البيانات. في حين أن المقدر المقابلة مثل تلك الخاصة بوظيفة المتوسط ​​الشرطي معقولة حتى لو كانت آلية الاعتماد الحقيقية هي بنية أكثر تعقيدا، فهي لنا. وغالبا ما يتم تطوير نظرية في تحليل السلاسل الزمنية في سياق نماذج محدودة الأبعاد لعملية توليد البيانات. في حين أن المقدر المقابلة مثل تلك الخاصة بوظيفة متوسط ​​مشروط معقولة حتى لو كانت آلية الاعتماد الحقيقية لهيكل أكثر تعقيدا، فإنه من الضروري عادة التقاط هيكل الاعتماد كله بشكل متناظر لكي يكون بوتستراب صالحا. ومع ذلك، لا تزال بعض أساليب بوتستراب القائم على نموذج صالحة لبعض الكميات مثيرة للاهتمام الناشئة في الإحصاءات غير بارامترية. نحن تعميم أمبكوتوتينينغ المعروفة من قبل مبدأ ويندينغامبكوت لتوزيعات مشتركة من مقدرون نونبارامتريك من وظيفة أوتورجرسيون. ونتيجة لذلك، نحصل على أن هذه البرامج القائمة على غير التمهيدية بوتستراب لا تزال صالحة ل سوبيرموم من فونكتيوناليس طالما أنها تقليد التوزيعات المشتركة محدودة الأبعاد المقابلة باستمرار. وكمثال على ذلك، نحن التحقيق في ترتيب محدود ماركوف سلسلة التمهيد في سياق ثابتة العامة.
توقعات فوريكس اليومية ور الدولار
الفوركس   التداول   منصة   MT4