Zufallsstromtheorie und FOREX - Seite 67
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Timbo, schön, dass du wieder hier bist. Ich erinnere Sie an meine Bitte um die Namen dieser beiden Männer und einen Link zu ihrer Arbeit.
Sie sind ein Verfechter von Beweisen und Spezifität. Wenn Sie so freundlich wären, das zu bestätigen. Ich spreche nicht von Ihrem Einkommen, ich spreche von Nobelpreisträgern.
Ich habe Ihnen von Anfang an gesagt, dass es das neunte Weltwunder bleiben würde. Trompeten Sie weiter von der "stationären Zufallswanderung".
Ich habe Ihnen gleich gesagt, dass es für Sie das "tymbische neunte Weltwunder" bleiben wird. Reden Sie weiter über "stationäre Zufallsbewegungen".
Das Standardbeispiel mit einer Münze und ihrer kumulativen Summe ist ein Beispiel für eine stationäre Reihe, die im Idealfall eine SB
NR ist nicht durch die Rückkehr zum Mittelwert gekennzeichnet (sie sagt nichts über das Vorhandensein von Erinnerungen in der Reihe aus). Die Rückkehr zum Mittelwert (oder umgekehrt) wird als Persistenz bezeichnet und zum Beispiel in Hursts gemessen.
Das Gedächtnis hat damit nichts zu tun. Es wird statistisch wiederkehren. Übrigens ist es möglich, mit Persistenz, oder besser gesagt mit 2H-Volatilität, Geld zu verdienen, aber es ist sehr gering, das System ist fadenscheinig. Der Trick besteht darin, die Kompensation für den Übergang von Persistenz zu Antipersistenz und umgekehrt zu berechnen.
Es ging um die kumulative Summe, nicht nur um die Verteilung der Inkremente.
Übrigens, Ihr Verteilungsdiagramm im vorherigen Beitrag sieht nicht nach HP aus. Welches Sigma?
Sigma und in der ersten Post 35 Cent.Es gibt drei Schwänze "abgeschnitten".Ich schrieb bereits über sie.Dies ist der kumulierte Betrag abzüglich der muving.Der Betrag "nicht weglaufen", es kommt zurück zu ihm.
Das Gedächtnis hat damit nichts zu tun. Es wird statistisch wiederkommen. Übrigens ist es möglich, mit Persistenz, oder besser gesagt mit 2H-Volatilität, Geld zu verdienen, aber es ist sehr gering - das System ist fadenscheinig. Der Trick besteht darin, eine Kompensation für den Übergang von Persistenz zu Antipersistenz und umgekehrt zu berechnen.
Nun, hier geht es darum, eine Rückkehr zum Mittelwert zu erreichen, der visuell durch Flachheit gekennzeichnet ist. Das Gedächtnis ist hier der Schlüsselbegriff. Übrigens eines der TA-Postulate).
Wenn es sich um eine praktisch reale Serie handelt, warum nicht, um an der Ausdauer zu verdienen. Wenn es sich um eine theoretische Reihe mit solchen Merkmalen handelt, dann gibt es, wie man sagt, nicht genügend Informationen, um sie zu bestätigen oder zu widerlegen.
Sigma und in der ersten Post 35 Cent.Es gibt drei Schwänze "abgeschnitten".Ich habe bereits über sie geschrieben.Dies ist der kumulierte Betrag abzüglich der muving.Der Betrag "nicht weglaufen", es kommt zurück zu ihm.
Es ist zu stachelig für HP.
>> Eher eine Laplace-Verteilung.
Zu stachelig für HP
Ich habe es in Intervalle von 3 Cent aufgeteilt, ich kann mich jetzt nicht mehr daran erinnern, wahrscheinlich liegt es daran. Ich habe Inkonsistenzen um die Null herum. Der Punkt ist, dass die Frequenzen zu HP tendieren.
Nun, es geht darum, eine Rückkehr zum Durchschnitt zu erreichen, der visuell durch Flachheit gekennzeichnet ist. Das Gedächtnis ist hier der Schlüsselbegriff. Übrigens eines der Postulate der TA ;)
Wenn es sich um eine praktisch reale Serie handelt, warum nicht, um an der Ausdauer zu verdienen. Wenn es sich um eine theoretische Serie mit solchen Merkmalen handelt, dann haben wir, wie man sagt, nicht genügend Informationen, um sie zu bestätigen oder zu widerlegen.
Wir sprechen über das Paar Euro/Dollar.
Das Standardbeispiel mit einer Münze und ihrer kumulativen Summe ist ein Beispiel für eine stationäre Reihe, die im Idealfall eine SB
Wie würde dieser Prozess ablaufen und was hat das mit der Definition von Stationarität zu tun?
Wie hoch ist die Varianz dieses Prozesses und wie verhält sich dies zur Definition der Stationarität?
Bei Eagle, wenn Kopf 1, Zahl -1, dann MO=0, D(X)=((0-1)^2+(0+1)^2)/2=1
Konstante Dispersion und konstante MO. Warum nichtstationär?
Selbst wenn man eine kumulative Summe über eine beliebige Anzahl von Würfen (z. B. 100) bildet, wäre die Verteilung ebenfalls normal mit MO=0 und einer festen, leicht zu berechnenden Varianz.