Stochastische Resonanz - Seite 19
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an Yurixx
Diese Abhängigkeit ist am einfachsten experimentell zu ermitteln, da die Preisreihen überhaupt nicht normalverteilt sind und die Erstellung von "Modellen" auf dieser Grundlage zu erheblichen Fehlern führen wird.
P.S. Mein Fehler, ich war unaufmerksam, ein Irrtum, RMS kann nicht ins Unendliche streben. Nimm die Summe nur für M Inkremente
Yuri, ein erster Blick auf diese Abhängigkeit. Das erste, was mir in die Hände fiel, war eine EURUS-Uhr. Der untersuchte Bereich ist (10000 - gelogen) 5000 Zählungen, die Größe des Fensters ging von 50 bis 3000 in Schritten von 50. Hier ist das Ergebnis (wie erwartet):
PS: Am einfachsten ist es, sie zu approximieren und eine sehr genaue analytische Funktion zu erhalten.
P.S. Mein Fehler, unaufmerksam, ein Irrtum, RMS kann nicht ins Unendliche streben. Nimm die Summe nur für M Inkremente
Einverstanden :)
Und hier ist die Sucht selbst, ein bisschen grob:
Danke, Sergei. 10000 ist eine zu kleine Zahl für ein M-Intervall von 50 - 3000. Deshalb gibt es solche Ungleichmäßigkeiten wie am oberen Rand Ihrer Kurve. Auch im Bereich der kleinen Werte, der mich interessiert, gibt es zu viele Abweichungen. Ich werde die Idee, auf diese Weise zu rechnen, ausprobieren. Das Einzige, was ich befürchte, ist, dass ich jedes Mal eine neue Berechnung durchführen muss, wenn ich zu einem neuen Instrument, einer neuen T/F oder was auch immer wechsle.
Gern geschehen, es war kein fertiges Ergebnis. :о) Meines Erachtens ist dies der einzige normale, aber durchaus zulässige Weg, um ein Ergebnis zu erzielen. Theoretische Schlussfolgerungen können eine gröbere Schätzung liefern, aber hier haben wir Statistiken. Sie können die gesamte Stichprobe nehmen und den Algorithmus mit dem optimalen Schritt für die Fenstergröße ausführen.
Und aus irgendeinem Grund scheint es mir, dass der Koeffizient in der Potenz für den Rest der Fälle ungefähr gleich sein wird, aber der erste Koeffizient wird sich mit Sicherheit ändern und die Streuung der ursprünglichen Stichprobe symbolisieren. Übrigens können Sie - unter ähnlichen Bedingungen - auch eine andere Serie an einem anderen Ort aufnehmen:
Abhängigkeit
Die analytische Funktion
Die Koeffizienten unterscheiden sich nicht wesentlich:
Option 1: -0,0005
Variante 2: -0,0004
Wenn man also mehr Rohdaten nimmt, kann man eine mehr oder weniger genaue Abhängigkeit erhalten, ohne an den ersten Koeffizienten gebunden zu sein :o) Ich bin sicher!
Ich will ja nicht streiten, aber...
Damit habe ich im Grunde genommen angefangen. Aber dann habe ich entdeckt, dass sich die Situation für verschiedene TFs ändert. Es ist verständlich - weniger Balken (oder mehr) - wir bekommen ein anderes N. Eine solche Abhängigkeit von M, wie sie in den obigen Diagrammen dargestellt ist, habe ich von Anfang an erhalten, aber wenn ich zu einem anderen TP übergehe, weil ich die Gesamtzahl der Balken ändere, verschiebt sich diese Kurve vertikal. Es stellt sich heraus, dass wir nicht nach einer Abhängigkeit von M, sondern von dem Verhältnis von N zu M suchen sollten.
Ich will ja nicht streiten, aber...
Damit habe ich im Grunde genommen angefangen. Aber dann habe ich entdeckt, dass sich die Situation für verschiedene TFs ändert. Es ist verständlich - weniger Balken (oder mehr) - wir bekommen ein anderes N. Eine solche Abhängigkeit von M, wie sie in den obigen Diagrammen dargestellt ist, habe ich von Anfang an festgestellt, aber wenn ich zu einem anderen TP übergehe, weil sich die Gesamtzahl der Balken ändert, verschiebt sich diese Kurve vertikal. Es stellt sich heraus, dass man nicht nach einer Abhängigkeit von M, sondern von dem Verhältnis von N zu M suchen muss.
Ja, verschiedene Zeitrahmen sollten das Ergebnis korrigieren, und es ist wahrscheinlich einfacher, die Abhängigkeit für jeden von ihnen zu ermitteln, als zu versuchen, eine universelle Formel zu finden (alles hängt vom Preis-Qualitäts-Kriterium ab). Vielleicht würde die Wahl von (H+L)/2 die Unterschiede ausgleichen?