Diskussion zum Artikel "Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik mit Beispielen (Teil I): Grundlagen und elementare Theorie" - Seite 7
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Der Zeitplan ist ein anderer, ich kümmere mich nur um die bereitgestellte Hardware.
Deshalb kam die Frage auf, was wir bekommen, wenn meine Werte meine Werte nach Bernoulis Schema sind?
Versuchen Sie, die sich ergebende Zweiteilung mit Hilfe des Skripts aus dem zweiten Beispiel über Hypothesentests (Fisher's exact test) zu überprüfen. Es wird getestet, ob der Unterschied zwischen p1 und p2 signifikant ist.
Versuchen Sie, die sich ergebende Aufteilung in zwei Teile mit dem Skript aus dem zweiten Beispiel für Hypothesentests zu überprüfen (exakter Test nach Fisher). Es wird getestet, ob der Unterschied zwischen p1 und p2 signifikant ist.
Ich werde morgen Abend lange aufbleiben, um mir das genauer anzusehen.
Meine Frage ist eine geschlagene Frage... Ich habe wiederholt Artikel auf verständliche Daten (Weierstraß-Funktion) getestet, wie die Praxis zeigt, verwenden die Autoren der Artikel sehr oft mathematische Apparate aus verschiedenen Bereichen, aber ausschließlich auf EURUSD ..... im Allgemeinen, wenn es lange dauert, es zu erklären, kommen wir zu dem Artikel über Hubre, den ich erwähnt habe https://www.mql5.com/ru/forum/345555/page4#comment_17178481.
Skript zur Generierung meines Symbols angehängt
ZY: nichts Persönliches, aber auf der Suche nach der Wahrheit! )))
Der Zeitplan ist ein anderer, ich kümmere mich nur um die bereitgestellte Hardware.
Deshalb kam die Frage auf, was wir bekommen, wenn meine Werte meine Werte nach Bernoulis Schema sind?
für dieses Diagramm:
n1e=34069 p1e=0.5006604244327688 p2e=0.09090909090909091
D1-Diagramm selbst, wo der Trend deutlich zu erkennen ist
Ich denke, Sie haben hier eine Art Sinuswelle).
Das Modell aus dem vierten Beispiel passt hier aufgrund der offensichtlichen Abhängigkeit zwischen den Inkrementen eindeutig nicht. Dies zeigt sich auch deutlich daran, dass es eine sehr kleine Spitze "abschneidet".
Hier ist es besser, das Modell aus dem fünften Beispiel (Markov-Kette) zu verwenden. Sie müssen nur den Preisstichprobenschritt so wählen, dass die Differenz zwischen p1e und p2e maximal ist.
PS Das Modell aus dem vierten Beispiel + Fishers Test kann auch hier angewendet werden. Es sollte jedoch nicht auf das gesamte Kursstück auf einmal angewandt werden, sondern zum Beispiel bei jedem Auftreten eines neuen Balkens. Wenn die Aufspaltung in zwei Teile bestätigt wird, wird der ältere Teil aus der Betrachtung herausgenommen, usw. Dies ist eine einfache Version der so genannten "Online-Diskrepanzsuche".
ZY: nichts Persönliches, aber auf der Suche nach der Wahrheit! )))
Ich bin ganz dafür))
Ich glaube, es handelt sich um eine Art Sinuskurve.)
keine Sinuskurve, führen Sie das Skript aus, es macht das ganz von selbst
Für das Markov-Kettenmodell (5. Beispiel, Skript "markov_model.mq5") ist es notwendig, einen Preisstichprobenschritt von 5% zu nehmen, dann sind die Wahrscheinlichkeitsschätzungen maximal voneinander entfernt und gleich etwa 0,4 und 0,6.
Es stellt sich (wie es sein sollte) Antipersistenz heraus - eine Richtungsänderung ist wahrscheinlicher.
Ich widerspreche lediglich Ihrer ursprünglichen Aussage, dass stückweise konstante Modelle nicht anwendbar sind, und behaupte, dass sie (ganz allgemein gesehen) die einzigen sind, die wir verwenden.
Theoretisch, ja. In der Praxis, wenn die Häufigkeit der Modellneuberechnung viel höher ist als die Häufigkeit des Handels, können wir davon ausgehen, dass die stückweise Konstante keinen Einfluss auf den TS hat.
Alexey, können Sie die Maximum-Likelihood-Methode näher erläutern?
Nehmen wir an, dass wir eine lineare Approximation erstellen. Wenn ich mich richtig erinnere, ist bei normalverteilten Daten die beste Annäherung die MNC, und wenn die Daten schwanzlastig sind, ist die beste Annäherung die MNM. Und beide leiten ihre Schlussfolgerung aus dem MMP ab. Ist es möglich, dies alles auf einfache Weise zu erklären?
Alexej, können Sie die Maximum-Likelihood-Methode näher erläutern?
Nehmen wir an, dass wir eine lineare Approximation erstellen. Wenn ich mich richtig erinnere, ist bei normalverteilten Daten die beste Annäherung die MNC, und wenn die Daten schwanzlastig sind, ist die beste Annäherung die MNM. Und beide leiten ihre Schlussfolgerung aus dem MMP ab. Ist es möglich, dies alles auf einfache Weise zu erklären?
Alles ist richtig, aber nicht nur "tailed", sondern zum Beispiel Laplace. Vielleicht einige andere, aber sicherlich nicht die von Cauchy, die viel "schwanzloser" ist.
Im nächsten Artikel werde ich mich mit so etwas beschäftigen - bis hin zu einem numerischen Beispiel. Im Prinzip handelt es sich um ein gewöhnliches Problem über Extrema einer Funktion (gelöst durch die Suche nach der Nullstelle der Ableitungen).
Ich habe das Archiv seiner Beiträge auf cyber spider mit Interesse gelesen. Leider kann nicht jeder einen so scharfen Verstand besitzen, wie ihn der Verstorbene hatte. Ich persönlich bevorzuge die langweiligen, aber verständlichen Vorträge von Alexander Gortschakow.
Zum Thema des Zitats in Ihrem Link - meiner Meinung nach ist es ein Versuch, in probabilistischer Sprache (Prigogine, Bayes-Formel, etc.) das zu sagen, was die Wirtschaftsphysik heutzutage in den Sprachen der Spieltheorie und der statistischen Physik zu sagen versucht - Phasenzustände und ihre Veränderungen, etc. etc. Darüber hinaus sagt die Wirtschaftsphysik genau dies über die Finanzmärkte, ohne sich dabei auf Analogien zu biologischen Objekten zu versteifen.
Ein Mathematiker der ~6. Generation, wo ist er?
Auf Haushaltsebene (so wie ich es verstehe) schreibt er über die Zyklizität/Clusterung der Volatilität und die Bedeutung von Senior tf.
Interessant, dass er versucht hat, dies mathematisch zu berechnen, nicht nur eine abstrakte Beschreibung.
Das ist es, was sie (Ataman, Ilyinsky) daran hindert, eine Einführung in einfacher Sprache zu machen, so dass man nicht jede Zeile 10 Mal lesen muss.