Resonancia estocástica - página 15
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Se parece mucho a un atractor caótico. Estás en lo profundo,grasn...
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Se parece mucho a un atractor caótico. Te estás metiendo de lleno,grasn....
Se metió de lleno, y lo que mostró fue sólo el "principio". El modelo de movimiento de los precios en forma de plano y de tendencia local como transición de nivel a nivel es algo interesante. A veces me parece que las ondas se toman del modelo, pero es sólo una filosofía. Yo uso atractores pero no por el precio sino por algunos parámetros del canal.
a vaa20003
Es cierto que la amplitud y los picos flotan un poco de un día a otro. Acabo de construir una onda sinusoidal con estos períodos y los he sumado. Y resulta (puramente visual hasta ahora) que para cada movimiento
es un pico o una caída. ¿Puedo usar esto como una señal sub-umbral?
El modelo de resonancia estocástica no tiene cualidades de previsión que permitan calcular el nuevo nivel de un piso con respecto al mercado, mientras que parece ser del mayor interés. Pero el desarrollo de una herramienta para controlar la aparición de "situaciones peligrosas" como la posibilidad de una tendencia local y la transición del sistema a un nuevo nivel, creo que tiene todas las posibilidades.
Se parece mucho a un atractor caótico. Estás yendo a lo profundo,grasn...
Creo que se parece más a una gamba, y no te rías por favor :) no es una gamba TA, es esta http://www.ibiblio.org/e-notes/Chaos/ru/swallow_r.htm
Al final del artículo "camarones" se encuentran
(Vaya, imágenes locas) ¿De verdad creen que son más informativas que un gráfico de precios, por ejemplo? ¿Es necesario escarbar en ese desierto?
(Vaya, imágenes locas) ¿De verdad creen que son más informativas que un gráfico de precios, por ejemplo? ¿Es necesario escarbar en ese desierto?
Una pregunta a los expertos, pero fuera de tema.
Supongamos que existe una secuencia de valores X normalmente distribuida. El número de miembros de la secuencia es N=1000000, el valor medio es A y el ska es S. Obviamente, el conjunto de valores de los elementos X está acotado por arriba, es decir, todos los X pertenecen al intervalo [0,Xmax]. Tomamos una muestra de M=100 miembros de la secuencia y calculamos su media XM. Formamos una nueva secuencia Y = {XM} a partir de todas las muestras secuenciales, que contiene M elementos de la secuencia inicial. Está claro que el conjunto de valores Y también está acotado.
¿Cómo encontrar sus límites superior e inferior, es decir, el intervalo de valores [Ymin,Ymax]?
Naturalmente, me interesa la evaluación analítica por medio de la estadística matemática (en la que, por desgracia, no soy fuerte). Calcular de frente no es difícil, pero no es interesante. Es interesante obtener la dependencia de los límites de este intervalo con la relación de N y M y las propiedades estadísticas de la secuencia inicial.
Una pregunta a los expertos, pero fuera de tema.
Supongamos que existe una secuencia de valores X normalmente distribuida. El número de miembros de la secuencia es N=1000000, el valor medio es A y el ska es S. Obviamente, el conjunto de valores de los elementos X está acotado por arriba, es decir, todos los X pertenecen al intervalo [0,Xmax]. Tomamos una muestra de M=100 miembros de la secuencia y calculamos su media XM. Formamos una nueva secuencia Y = {XM} a partir de todas las muestras secuenciales que contienen M elementos de la secuencia original. Es evidente que el conjunto de valores Y también está acotado.
¿Cómo encontrar sus límites superior e inferior, es decir, el intervalo de valores [Ymin,Ymax]?
Naturalmente, me interesa la evaluación analítica por medio de la estadística matemática (en la que, por desgracia, no soy fuerte). Calcular de frente no es difícil, pero no es interesante. Es interesante obtener una dependencia de los límites de este intervalo con la relación de N y M y las propiedades estadísticas de la secuencia inicial.
Una pequeña aclaración, en mis propias palabras, por así decirlo. ¿He entendido bien que la muestra original se divide en secciones no superpuestas (intervalos) de longitud M, y que cada muestra de una nueva secuencia es la media de los datos delimitados por el intervalo, y se identifica mediante números de partición?
PD: no soy un experto en absoluto, sólo quiero ayudar :o)
Una pequeña aclaración, por así decirlo, con mis propias palabras. ¿He entendido bien que la muestra original se divide en segmentos (intervalos) no intersecados de longitud M, y que cada muestra de la nueva secuencia es la media de los datos delimitados por el intervalo, y se identifica por los números de la división?
PD: no soy un experto en absoluto, sólo quiero ayudar :o)
No, es sólo una ventana deslizante de longitud M de muestras. Por tanto, el número de elementos de la secuencia Y es N-M+1.
En el límite cuando M=1 obtenemos la misma secuencia X con su rango de valores [0,Xmax]. Pero en el caso opuesto M=N obtenemos sólo un término en la secuencia Y - el valor medio de la secuencia original A, es decir, Ymin=Ymax=A.
La verdad siempre está en el medio. :-) Con M arbitrario 0<Ymin<A y A<Ymax<Xmax. Me gustaría tener fórmulas analíticas (o al menos un procedimiento de cálculo) para calcular estas cantidades. Creo que en matemáticas este problema es de nivel estudiantil y ha sido resuelto hace tiempo.
Supongamos que existe una secuencia de valores X con distribución normal. El número de miembros de la secuencia es N=1000000, el valor medio es A y la ska es S. Obviamente, el conjunto de valores de los elementos X está acotado por arriba, es decir, todos los X pertenecen al intervalo [0,Xmax]. Tomamos una muestra de M=100 miembros de la secuencia y calculamos su media XM. Formamos una nueva secuencia Y = {XM} a partir de todas las muestras secuenciales que contienen M elementos de la secuencia original. Es evidente que el conjunto de valores Y también está acotado.
¿Cómo encontrar sus límites superior e inferior, es decir, el intervalo de valores [Ymin,Ymax]?
Naturalmente, me interesa la evaluación analítica por medio de la estadística matemática (en la que, por desgracia, no soy fuerte). Calcular de frente no es difícil, pero no es interesante. Es interesante obtener una dependencia de los límites del intervalo con la relación de N y M y las propiedades estadísticas de la secuencia inicial.
Si X es una variable aleatoria, entonces Y es la suma de M variables aleatorias independientes con la misma distribución que X. Por lo tanto, si X es normal, entonces Y también será normal, con una varianza S/sqrt(M). La cuestión de los valores máximos y mínimos sólo puede plantearse para una realización concreta de la serie (es decir, para contar de frente), para una realización arbitraria sólo podemos hablar de probabilidades.
P.D. Lo anterior no significa que me considere un experto en estadística matemática :)
Si X es una variable aleatoria, entonces Y es la suma de M variables aleatorias independientes con la misma distribución que X. Por lo tanto, si X es normal, entonces Y también será normal, con una varianza S/sqrt(M). La cuestión de los valores máximos y mínimos sólo puede plantearse para una realización concreta de la serie (es decir, contando de frente), para una realización arbitraria sólo podemos hablar de probabilidades.
Por supuesto. Me refería a una estimación estadística.
Por ejemplo. Si conocemos la función de distribución, entonces para cualquier X0 conocemos la probabilidad P de aparición de un elemento con valor >=X0 en la secuencia. Si una secuencia contiene N elementos, el número total de elementos de la secuencia que cumplen la condición X>=X0 es P*N. Si este valor es menor que 1, es decir, 0, entonces estadísticamente Xmax<X0. Pero ciertamente no significa que no se pueda tener un elemento >=X0 en dicha secuencia.
Espero no haberme equivocado en la aritmética en ninguna parte...