De la teoría a la práctica - página 106
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No me refiero a la distribución sino al proceso en sí, es aleatorio, definitivamente no hay un patrón allí.
Uhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh..... Cielos, Nikolai, tú eres el que responde a tus propias preguntas. Intentamos convertirlo en un patrón y reducir toda esta basura a un simple flujo. Y lo que nos queda de dicha conversión no será lo más sencillo, por supuesto, pero es mucho más fácil de examinar. Es un tipo de filtro, un filtro de flujo de garrapatas muy bueno.
Entonces, ¿dices que si medimos una serie con cien filtros de este tipo, la aleatoriedad se anulará y surgirá un patrón?
Entonces, ¿dices que si medimos una serie con cientos de filtros de este tipo, la aleatoriedad se anulará y la regularidad saldrá a flote?
¡Vaya! Nikolai, estás pensando de forma más abstracta que yo... Bueno, inténtalo... Será mejor que me vaya de aquí, no me siento cómodo con esta escala de pensamiento...
¿Dónde estáVladimir? En los pegajosos brazos del inolvidableSanSanych, supongo... Bueno, yo también.
Sinceramente,
Alexander_K y el gato de Schrodinger cerca :)))))))))))))
Parece que acaba de toparse con la volatilidad intradía asociada a los datos de la sesión. Y está suavizando esto con el tiempo. Piensa que hará que los tamaños de los pasos sean lineales si toma un intervalo de tiempo más largo por la noche y más pequeño por el día del flujo de garrapatas. Así, cambiando la distribución del tiempo en ticks, recoge lo que necesita. Lo que acabará reforzando algunos extremos locales y debilitando los demás. Al haber colocado los precios más significativos con mayor ponderación, les aplicará la media exponencial en el futuro.
Su fórmula no ve el sesionismo, y la distribución exponencial no ayuda. Si tuviera tasas de recepción dependientes del tiempo utilizando una función de tabla, entonces sí.
Son intervalos puramente aleatorios.
es un filtro de información normal)))
superponer intervalos de mercado con sus propios intervalos))
¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡!!!!!!!!!!!!!
1. Y yo sostengo que es útil. Si toma los incrementos para el mismo par de divisas en una muestra enorme (al menos 1.000.000 de incrementos), para diferentes periodos de tiempo, verá que los parámetros de la distribución de incrementos no cambian en absoluto.
2. La distribución Cauchy como tipo existe, pero en Forex no.
3. ¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡!!!!!!!!!!!!!! Sí, tienes razón, este es sin duda un tema para una tesis doctoral. Mira, la ecuación en sí es por supuesto para tiempo continuo, pero numéricamente la resolvemos por métodos de diferencias finitas con tiempo discreto. ¿No?
PS Estamos hablando de incrementos entre cotizaciones de ticks, no entre precios de APERTURA o CIERRE o similares.
1) Está claro que si a una muestra de un millón le añades casi cualquier muestra de 1000, los cambios no serán perceptibles. Pero lo que necesitamos es algo más: que ambas muestras sean consistentes (igualmente distribuidas).
Además, si hablamos de dependencia de los incrementos, para estudiar la estructura de esta dependencia tendremos que estudiar las distribuciones conjuntas de los incrementos de una forma u otra (ya no serán iguales a los productos de las univariantes). Al hacerlo, nos convenceremos rápidamente de que un millón no es tanto.
3) Primero debemos asegurarnos de que la solución existe. Por ejemplo, podemos generar una muestra con una distribución de Cauchy y calcular su media, pero eso no es razón para suponer que tiene una expectativa.
Una pregunta sobre un tema abstracto. Supongamos que hay una muestra de 15.000 unidades (digamos, la población general). ¿De cuántas unidades debe constar la población de la muestra para conservar las propiedades de la población general, y qué método debe utilizarse para recoger la población de la muestra?
Una pregunta sobre un tema abstracto. Supongamos que hay una muestra de 15.000 unidades (digamos, la población general). ¿De cuántas unidades debe constar el marco de muestreo para conservar las propiedades del marco general, y cuál es el método para recoger este marco de muestreo?
No, tengo que responder a Denis, así que vuelvo a pasar al frente como un carpetero.
Se calcula la varianza de una población general determinada. Y con una precisión determinada, es decir, la probabilidad de confianza de esta varianza, se calcula el tamaño de la muestra mediante la fórmulaN=(Z^2)*(S/E)^2 donde
Z - cuantil de distribución de la población general
S - desviación estándar
E - precisión de la medida
Y el método es tan sencillo como una bota: la muestra tiene que ser aleatoria, es decir, utilizar un generador de números aleatorios.
Es un poco difícil, ¿no? Es MUY fácil en Wissim. :)))))))))))))))))
La moneda es el punto de referencia, el punto de referencia básico. Un proceso sin memoria, en el que por definición es imposible ganar dinero. Y si alguien afirma que "tal vez se pueda, deberías construir un modelo en VisSim y ver", entonces no entiende los fundamentos más básicos.
¿Qué te hace pensar que es imposible ganar? La moneda es un proceso en el que se puede ganar, e incluso infinitamente. Pero también puedes perder.
Por lo tanto, es usted quien no entiende estos fundamentos tan básicos. Tampoco lo hacen los que tienen una opinión similar a la suya.