Diskussion zum Artikel "Statistische Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten in MQL5"
Sehr interessant, danke, gute Arbeit. Wenn es nicht schwierig ist, die Berechnung der Verteilung einer tabellarischen Funktion hinzuzufügen, so dass es etwas gibt, mit dem man sie vergleichen kann.
Und darüber hinaus eine Methode zur Bestimmung der größten Ähnlichkeit mit theoretischen Verteilungen (dies kann durch den Korrelationskoeffizienten getan werden).
Sehr interessant, danke, gute Arbeit.
Ich danke Ihnen für Ihre Meinung.
Bitte präzisieren. Am besten anhand eines Beispiels :-)))
Ich danke Ihnen für Ihre Meinung.
1) Bitte präzisieren. Am besten mit einem Beispiel :-)))
2) Was meinen Sie, inwieweit unterscheidet sich die empirische Verteilung von der theoretischen?1) Eine tabellarisch angegebene Funktion bedeutet, dass es einen Datensatz (z.B. ein Array) gibt, bei dem jedes x mit y korrespondiert, aber die Abhängigkeitsformel nicht bekannt ist.
Eine solche Funktion ist in der Tat zitiert. Und genau darum geht es mir: die Wahrscheinlichkeitsverteilung solcher Daten zu berechnen.
2) Ja. Welche der theoretischen Verteilungen ist der empirischen am ähnlichsten. Oder einfach der Korrelationskoeffizient zwischen empirischer und theoretischer Verteilung.
1) Eine tabellarisch definierte Funktion bedeutet, dass es einen Datensatz (z. B. ein Array) gibt, bei dem jedes x mit y korrespondiert, aber die Abhängigkeitsformel nicht bekannt ist.
Eine solche Funktion ist in der Tat ein Zitat. Und genau darum geht es mir: die Wahrscheinlichkeitsverteilung solcher Daten zu berechnen.
Entweder verstehe ich etwas falsch oder... in der Regel werden in tabellarischer Form bereits bekannte theoretische Verteilungen angegeben. Ich persönlich mag Tabellen nicht so sehr. Ich sehe sozusagen besser in einem Diagramm... und ich kann die Form der Verteilung sehen... In dem im Artikel gezeigten Video können Sie sehen, wie sich die Werte ändern, wenn Sie den Cursor bewegen. Und das ist nur eine Möglichkeit, das Verteilungsgesetz darzustellen... man braucht eine Menge Tabellen, um alles zu erfassen... und ein Diagramm kann.....
2) Ja. Welche der theoretischen Verteilungen entspricht eher der empirischen Verteilung. Oder nur der Korrelationskoeffizient zwischen der empirischen und der theoretischen Verteilung.
In der Schlussfolgerung des Artikels habe ich das so geschrieben:
Ich für meinen Teil werde dieses Thema weiterentwickeln und anhand praktischer Beispiele zeigen, wie statistische Wahrscheinlichkeitsverteilungen bei der Analyse probabilistischer Modelle verwendet werden können.
Mehr dazu etwas später.
Entweder habe ich etwas falsch verstanden oder.... in der Regel in tabellarischer Form bereits bekannte theoretische Verteilungen angegeben werden. Ich persönlich mag Tabellen nicht so sehr. Ich sehe sozusagen besser in einem Diagramm... und ich kann die Form der Verteilung sehen... In dem im Artikel gezeigten Video können Sie sehen, wie sich die Werte ändern, wenn Sie den Cursor bewegen. Und das ist nur eine Möglichkeit, das Verteilungsgesetz darzustellen... Man braucht eine Menge Tabellen, um alles zu erfassen... und ein Diagramm kann....
Am Ende des Artikels habe ich dies geschrieben:
Ich für meinen Teil werde dieses Thema weiterentwickeln und anhand praktischer Beispiele zeigen, wie statistische Wahrscheinlichkeitsverteilungen bei der Analyse probabilistischer Modelle verwendet werden können.
Mehr dazu etwas später.
Nein, nein, Sie müssen keine analytischen Funktionen als Tabelle zeichnen, ich wollte eine Methode (Programmfunktion) erstellen, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung von Quotes zu berechnen. Quotes ist eine tabellarisch definierte Funktion, ohne die Formel zu kennen, mit der die Umrechnung von x nach y erfolgt.
OK, warten wir auf die Fortsetzung.
Nein, es ist nicht notwendig, analytische (als Formel definierte) Funktionen als Tabelle zu zeichnen, ich wollte eine Methode (Programmfunktion) zur Berechnung der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Kursen erstellen. Quotes ist eine tabellarisch definierte Funktion, ohne die Formel zu kennen, mit der die Umrechnung von x nach y erfolgt.
OK, warten wir die Fortsetzung ab.
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Neuer Artikel Statistische Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten in MQL5 :
Dieser Beitrag behandelt Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten (normal, lognormal, binomial, logistisch, Cauchy-Verteilung, Studentsche t-Verteilung, Laplace-Verteilung, Poisson-Verteilung, Secans-Hyperbolicus-Verteilung, Beta- und Gamma-Verteilung) zufälliger Statistiken in der angewandten Statistik. Er nennt ebenfalls Klassen für den Umgang mit diesen Verteilungen.
Versuchen wir nun, im Kontext von MQL5 Klassen zu erstellen, die statistische Verteilungen beschreiben. Ferner möchte ich hinzufügen, dass die Fachliteratur zahlreiche Codebeispiele in C++ bietet, die erfolgreich auf die MQL5-Codierung angewendet werden können. Ich habe also das Rad nicht neu erfunden und habe in manchen Fällen die Best Practices des C++-Codes angewendet.
Die größte Herausforderung war für mich die fehlende Unterstützung einer Mehrfachvererbung in MQL5. Deshalb habe ich es nicht geschafft, komplexe Klassenhierarchien zu benutzen. Das Buch mit dem Titel Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing [2] wurde für mich zur optimalen Quelle von C++-Code, der ich den Großteil der Funktionen entnehme. In den meisten Fällen mussten sie gemäß den Anforderungen von MQL5 verfeinert werden.
2.1.1 Normalverteilung
Traditionell beginnen wir mit der Normalverteilung.
Die Normalverteilung, auch Gauß-Verteilung genannt, ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung aus der Funktion der Wahrscheinlichkeitsdichte:
wobei der Parameter µ der Mittelwert (der erwartete Wert) einer zufälligen Variable ist und auf die höchste Koordinate der Kurve der Verteilungsdichte deutet. σ² ist die Varianz.
Abbildung 1. Dichte der Normalverteilung Nor(0,1)
Autor: Dennis Kirichenko