Resonancia estocástica - página 28
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El viaje misionero quedó en suspenso por un tiempo. La gente ha admitido honestamente que se avecinan algunos días de fiesta, y después de ellos vendrá un estado de reposo.
a Yurixx
∫ (ξ^a)*exp(–B*(ξ^b)) dξ = –1/(B*b) * (X^(a–b+1))*exp(–B*(X^b)) + (a–b+1)/ (B*b) *∫ (ξ^(a–b))*exp(–B*(ξ^b)) dξ
No soy un gran experto en análisis matemático, francamente hablando no, pero no pude tomar esta integral, ni MathCAD, ni "Matemáticas". Pero tal vez entendí algo mal o leí mal una expresión.
En mi opinión, este es el más sencillo de los dos. Una pequeña parte de código que calcula los coeficientes de normalización en función de los parámetros t/f y de promediación se incrusta en init() de un indicador o de un Asesor Experto. ¿Cómo puede hacerlo en el Campeonato si el Asesor Experto no está en su PC y el historial se carga allí en el volumen desconocido?
Pero esos son asuntos triviales. La cuestión es más grave. ¿Hay que recalcular estos ratios cada vez que se cambia un símbolo, t/f, etc., ya sea a mano o con Matkad :-)? ? ¿No te cansas de ello? ¿O crear una base de datos para todos los símbolos, t/f, parámetros de suavizado, etc.? ? :-)
No hay nada difícil, sólo hay que recalcular una vez para el entorno de cotización actual y eso es suficiente, el tiempo de cálculo no tardará más que un descenso de gradiente.
Es aún más ridículo declarar simplemente que la distribución es así, sin ninguna prueba. Sí, tienes razón, las cotizaciones reales tienen una distribución completamente diferente a la utilizada como base de tu prueba.
No, no lo he hecho. Pero hace tiempo que me di cuenta de que el problema del racionamiento se ha resuelto de muchas maneras, por ejemplo, yo utilizo un método descrito en la sección de estadística "planificación del experimento". Al menos yo no tengo ningún problema con el racionamiento. Además, todas las ventajas y aplicaciones enumeradas son muy cuestionables:
4. En las redes neuronales, de las que no sé nada, es necesario normalizar los datos. Superar el rango condicional hace que los neurocerebros pierdan su neurocobertura.
Quizá esta forma de normalización resulte más útil en algunos casos que la que se utiliza actualmente.
En las redes neuronales en las que probablemente todavía "no entiendo lo suficiente" no hay ningún problema de racionamiento (¿de dónde has sacado este problema?), además, están exigiendo exactamente para la precisión metrológica de esta operación, y es simplemente imposible de conseguir por su método.
Sugerencia:
Bien, hagámoslo así. Dime qué parámetros de entrada son necesarios para el cálculo. Elijo una serie arbitraria, calculo los parámetros necesarios y te informo. Después, acordamos el valor de una ventana deslizante arbitraria. Se publican los valores calculados de mínimo y máximo para esta ventana. En mi turno, publicaré los valores exactos y los compararemos.
Honestidad garantizada, no se puede dudar.
PS:
El programador no es el que programa todo lo que se le presenta.
Al igual que un hombre no es el que se bebe todo lo que arde y se folla todo lo que se mueve.
Yuri, ¿cuál es la razón de eso? ¿Como consecuencia de la prueba? ¿Has decidido confirmarla, como hizo Ales? Aunque, conociéndote, es dudoso... pero sin embargo
A Neutrón
Gracias Seryoga, le echaré un vistazo.
Yuri, ¿para qué está escrito esto? ¿Como corolario de la evidencia? ¿Has decidido hacerte valer como Ales? Aunque, conociéndote, es dudoso... pero sin embargo
Hay cierta agresividad en tu tono, Sergei. No creo que debas ver lo que he publicado a través del prisma de esta condición. ¿No te gustan mis sugerencias? No los lleves a tu consulta. ¿No has entendido algo de mis explicaciones? Pero eso no es motivo para enfadarse. No entiendo muchos de sus métodos y no tengo ningún problema. ¿No lo quieres? Bien, no te preocupes.
¿Ha encontrado algún error? Entonces, señálelos. De toda su respuesta sólo vi un lugar que puede llamarse objeción:
Probablemente no estés familiarizado con el funcionamiento de las matemáticas. Postula objetos y luego los examina. Aquí pasa lo mismo. Originalmente postulé un tipo de función de distribución y luego la refiné para adaptarla a mis necesidades. ¿Y no te has fijado en la frase de que la curva de la función de distribución del modelo se corresponde perfectamente con la experimental? ¿Qué más pruebas quieres?
Su frase "las citas reales son muy diferentes" implica que usted sabe cuál es? Pues dale aquí. ¿Qué tienen que ver las comillas? ¿Quién te ha dicho que trabajo con comillas? De mi escrito se deduce que trabajo con datos de un indicador, que necesito normalizar. Lamentablemente, no se sabe nada de la distribución de los valores de este indicador. Entonces, ¿a qué te opones?
En general, hay dos tipos de objeciones reales: 1. La incorrección de la construcción teórica. 2. La incorrección de la aplicación. Sobre el primer punto, por lo que tengo entendido, no tienes ningún argumento válido. Y el segundo punto es un punto elástico. Es difícil que juzgue la aplicación a mi problema. Y la aplicación a tus tareas es cosa tuya. Si no necesitas esas características (y son pocos los que las necesitan, es un caso muy particular), entonces no debes prestar tanta atención.
Por cierto, sobre las redes neuronales. Cuando introducimos datos en la entrada de la cuadrícula, debemos especificar claramente su rango. Esto es imposible para el precio y la mayoría de los indicadores. Este es el motivo de mi comentario. Puede que esté equivocado, pero es sólo una opinión sobre el posible uso del método.
Sergey, tú eres capaz de hacer muchas cosas que yo no. Pero no es una razón para que me disguste. Por el contrario, es un motivo de mayor respeto.
no pudo tomar esta integral
La expresión es absolutamente correcta, acabo de comprobarlo yo mismo (aunque no es el método de descenso de gradiente, sino el de integración por partes). Basta con poner el exponente bajo la diferencial, compensando esta operación por el grado de la variable independiente antes de la diferencial.
El problema de la otra es que, como se ha señalado correctamente aquí, la distribución se elige arbitrariamente. Pero igual miraría los resultados de lo que sugirió Yurixx para una prueba práctica de estas fórmulas. Al fin y al cabo, el principal criterio de verdad es la práctica, aunque las conclusiones finales no sean del todo correctas.
Todavía me gustaría aclarar cuál es el valor X en tu problema,Yurixx...
En mi opinión, por el precio, una sola distribución no tiene valor. En diferentes momentos, diferentes distribuciones. Por ejemplo, el mismo canal es una distribución temporalmente estable de un determinado tipo. En los momentos de transición, es imposible determinar en cuál acabará, siempre hay escenarios alternativos. Entramos sólo contando con alguna distribución particular con MO positiva (o la usamos para obtener +MO). Por supuesto, podemos mezclarlas todas para un rango arbitrario y elegir una distribución similar, y luego utilizar como sugieres: reducción a estándar universal, normalización... Pero el propósito de los indicadores y otras herramientas es detectar los momentos en los que puede producirse (o continuar) una determinada distribución, que podemos utilizar, pero no para predecir alguna condición global del mercado. Para ello un indicador no debería mezclar varias distribuciones anteriores, y no está claro con qué periodo: tomamos algunas de esta distribución, otras de la otra y otras de la tercera. En mi opinión, es necesario separar, quizá incluso a posteriori, pero no mezclar. Y entonces, o bien utilizar la distribución revelada con la esperanza de que aún se conserve, o bien esperar a la nueva en momentos transitorios y utilizarla. En este último caso, la distribución anterior (completada) también puede determinar el potencial de uso en el futuro.
Las dos primeras frases articulan un concepto fundamentalmente diferente al mío. Yo, por el contrario, creo que el mercado es uno y, en consecuencia, su distribución es un fenómeno independiente, aunque en algunos períodos esta distribución esté dominada por aspectos diferentes (pero propios).
Para ser claros, la función de distribución propuesta es un caso especial. A mí me viene bien para mi problema, pero no tiene por qué venirle bien a todo el mundo en absoluto. Al final escribí sobre las dificultades de la aplicación. En el punto 3 dice "investigar las estadísticas de la serie". ¿Para qué crees que sirve? Creo que para saber si esta función de distribución es adecuada o no.
Y sobre la "norma universal" también hay una discrepancia en los términos. Tú hablas de distribución, yo hablo de normalización de un rango de valores (justo) para lo cual la normalización es la forma más fácil y efectiva.
Sus pensamientos sobre el propósito de los indicadores y todo lo que sigue son ciertas nociones que gradualmente se convierten en vagas fantasías. No me atrevo a desafiarlos. Desgraciadamente, no tiene nada que ver con el tema del documento, las ideas expresadas, las consideraciones de aplicación y el resto. Así que me encantaría responder a esas afirmaciones, pero no sé cómo relacionarlo con mis escritos. :-)
grasn
Podría proporcionar una imagen (histograma) de la distribución en estudio. También hay una distribución definida en el intervalo 0 a ... . http://avs.cde.spbstu.ru/str/HTML/pag/1/23.htm
Tal vez sea una buena para ti. Mira, es el último de este artículo. Llegaré a casa. Voy a encontrar un programa en Matkad donde trabajé con los datos, comprobar el cumplimiento de esta ley por varios criterios chi-cuadrado, Neuman Pearson. Te lo enviaré si lo necesitas.
no pudo tomar esta integral
La expresión es absolutamente correcta, acabo de comprobarlo yo mismo (aunque no es el método de descenso de gradiente, sino el de integración por partes). Basta con poner el exponente bajo la diferencial, compensando esta operación por el grado de la variable independiente antes de la diferencial.
El problema de la otra es que, como se ha señalado correctamente aquí, la distribución se elige arbitrariamente. Pero yo seguiría mirando detrás de los resultados de lo que sugirió Yurixx sobre las pruebas prácticas de estas fórmulas. Al fin y al cabo, el principal criterio de verdad es la práctica, aunque las conclusiones finales no sean del todo correctas.
Todavía me gustaría aclarar cuál es el valor X en tu problema,Yuurixx...
No puedo creerlo ....
¿Y quién ha dicho que esta integral se toma por el método de descenso de gradiente? He escrito claramente: "lo tomamos pieza por pieza". En qué sitio, si no es un secreto, leen ustedes. :-)))
Por lo demás, tu post, Mathemat, es muy optimista. Ya está claro que eres mejor que "tanto MathCAD como Mathemat" ¡Significativamente mejor! No en vano soy escéptico sobre estos artificios. No se puede discutir con ellos, como si ...
El valor X en mi problema es un conjunto de valores de algún indicador.
Mi propia práctica demostró que este método resolvió mi problema. Estoy satisfecho con los resultados.
Sus pensamientos sobre el propósito de los indicadores y todo lo que sigue son ciertas percepciones que gradualmente se convierten en vagas fantasías. No me atrevo a desafiarlos. Por desgracia, no tiene nada que ver con el tema de la obra, con las ideas expresadas, con las consideraciones de aplicación y todo lo demás. Así que me encantaría responder a esas afirmaciones, pero no sé cómo relacionarlo con mis escritos. :-)
Antes de hacer algo con los indicadores o con cualquier otra cosa, tenemos que definir lo que esperamos de ellos. Esto determinará qué problemas hay que abordar dentro de la tarea en cuestión y cuáles son descabellados.
"Los indicadores de AT son prácticamente independientes de t/f, según tengo entendido, es una propiedad de sus estadísticas. Pero si se pudiera resolver el problema del alisado, tal vez se podría obtener algo nuevo de ellos".
¿Qué cosas nuevas quiere de los indicadores, por ejemplo?
Sus pensamientos sobre el propósito de los indicadores y todo lo que sigue son ciertas percepciones que gradualmente se convierten en vagas fantasías. No me atrevo a desafiarlos. Por desgracia, no tiene nada que ver con el tema de la obra, con las ideas expresadas, con las consideraciones de aplicación y todo lo demás. Así que me encantaría responder a esas afirmaciones, pero no sé cómo relacionarlo con mis escritos. :-)
Antes de hacer algo con los indicadores o con cualquier otra cosa, tenemos que definir lo que esperamos de ellos. Esto determinará qué problemas hay que resolver dentro de la tarea que se está llevando a cabo y cuáles son descabellados.
"Los indicadores de AT son prácticamente independientes de t/f, según tengo entendido, es una propiedad de sus estadísticas. Pero si se pudiera resolver el problema del alisado, tal vez se podría obtener algo nuevo de ellos".
¿Qué novedades quiere obtener de los indicadores, por ejemplo?
En cuanto a los indicadores estándar de AT, no mucho. Pero también merece atención. Ya he publicado las fotos. Hay gráficos de RSI para dos períodos diferentes y mis comentarios al respecto. Si se normaliza el RSI para que su magnitud no dependa del periodo de suavización, se podrá utilizar con mayor eficacia. Lo mismo ocurre con otros indicadores.
Está bien, Yurixx, no te atribuyo esa frase. En cuanto a ser escéptico sobre los artilugios... Tengo Maple instalado en casa, a veces me ayuda mucho, incluso en los cálculos simbólicos. Sin embargo, hace tiempo que no lo uso.
a Yurixx
Yury, te pido disculpas si te he ofendido de alguna manera, no tenía ningún pensamiento de ese tipo, no hay ninguna animosidad, al contrario, veo a un interlocutor inteligente, interesante y paciente.
En el primer punto me tropecé con la integral, escribí sobre ella, por lo tanto, más allá sólo tomar mi palabra, pero es, por supuesto, mi problema, tomar esta integral y comprobar la prueba completa. El segundo punto es lo que causó la reacción, como usted piensa, agresivo. En el servicio, trabajó en un proyecto en el que el cliente requiere la optimización de su inventario para la producción principal sobre la base de la probabilidad de fallo de los componentes (unidades, conjuntos). Son bastante caros y la tarea era académica. Tuvimos todo un instituto de investigación trabajando con nosotros, que se encargó de la justificación teórica. El resultado fue un excelente modelo teórico, pero no funcionó en absoluto en la práctica, todo porque la distribución real resultó ser un poco diferente.
Lo de las citas no lo he asumido, sino que he leído tus posts. He aquí una de ellas, un poco sacada de contexto: "...Las series originales son precios. Debe tener una distribución no normal. Escribí sobre la normal, porque muchas cosas se pueden calcular analíticamente para ella y porque la distribución real se puede aproximar con cierta exactitud por la normal.... " Eso fue lo que entendí, además, que X es una serie de precios. Si la serie X es generalmente algo abstracto, pero sujeta a una distribución determinada, entonces no hay problema. ¿Está seguro, por ejemplo, de que un estocástico obedece a una distribución "asignada"?
Aparentemente mi estupidez no me permite darme cuenta de la profundidad de este NO problema, así como en otros puntos.
Estoy asombrado ....
¿Y quién dice que esta integral se toma por el método de descenso de gradiente? He escrito claramente: "tomarla pieza por pieza". Qué sitio, si no es un secreto, leen ustedes. :-)))
Creo que no escribí que intenté tomar la integral por el método del gradiente,
Creo que tienes razón, como siempre :o)
a las Matemáticas
Gracias por la explicación, es que lo escribí mal originalmente, me confundí de paréntesis y confundí los límites de integración :o.
a Prival
Lo siento, no entiendo muy bien para qué y por qué, es decir, ¿qué sentido tiene su petición?
a Neutrón
Es un indicador interesante, podré estudiarlo en detalle por la noche, ahora estoy en el trabajo y sólo puedo teorizar. Aquí está: 'Stochastic Resonance';;;; He publicado el primer material sobre los patrones encontrados. Pero la sutileza es que aparece muy bien sólo en algunas clases de canales, en otros - caos completo. Estos canales, artísticamente hablando, se pueden contar con los dedos. Más abajo escribí que los resultados se obtuvieron sin ninguna señal, es decir, se tomó el rango de precios como ruido.