De la teoría a la práctica - página 578
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Tienes que leer a partir del capítulo 2. Y las formas de las distribuciones son las mismas que en Forex. Y la red neuronal determina los parámetros de estas distribuciones. En general, es un buen libro.
Finalmente hemos llegado a la difusión anómala. Un par de observaciones:
1) Que en el inicio del 2º capítulo -vuelos de Levy- no es adecuado para el mercado, porque se trata de procesos con incrementos estacionarios. Es mejor pensar que los incrementos son gaussianos, pero no estacionarios.
2) Me parece que las variables "espaciales" no son sólo el precio, sino también algún tipo de estado del mercado.
:)
No deberías reírte. ¿Hay alguna razón para pensar en el cuadrado de la varianza como medida de la misma? ¿Por qué se suele tomar la varianza como medida de la misma y se aplica el criterio de proximidad derivado de ella al aproximar las dependencias? Sólo conozco una razón: una simplificación radical de los cálculos cuando la medida de la varianza se toma como la varianza de sus series, y se plantea la tarea de minimizarla (MNC). Sin embargo, el resultado de la primera característica -la media- ya depende de la medida de varianza elegida. Para una desviación |di|^2 (OLS), el mínimo de la suma de las desviaciones se obtiene cuando la media es igual a la media aritmética. Si tomamos como criterio la suma de desviaciones en el primer grado (suma |di|^1), entonces la mediana será la media, es su propiedad matemática. Se trata del problema. Si hablamos de niveles salariales, no vamos a creer en la media aritmética, sino en la mediana https://clubtk.ru/chto-takoe-mediannaya-zarplata:
"A veces, las estadísticas relativas a los niveles de ingresos son sorprendentes: de dónde procede la información con cifras tan elevadas. Cuando informan a la población sobre la evolución de los salarios, se refieren a los ingresos, que en realidad son la media aritmética entre las cifras máximas y mínimas.
Los criterios en Rusia
Salario medio: ¿qué es? Este tipo de ingresos es una cifra artificial. Es una cifra que caracteriza el salario de un empleado que se encuentra en el centro de la nómina. Significa que ½ de los empleados incluidos en el cálculo tienen sueldos superiores a la cifra elegida y ½ tienen sueldos inferiores a la cifra elegida."
Fin de la cita
Alexander, según tengo entendido, busca lo contrario, no la media, sino los valores más alejados, los valores atípicos. Para ellos es natural tomar el índice de grado en la suma |di|^n (análogo de la varianza) por encima de 2. Otra cosa es que esto no sea posible para Vissim, cuyo ámbito de aplicación es limitado para Alexander.
No deberías reírte. ¿Hay alguna razón para pensar en el cuadrado de la varianza como medida de la misma? ¿Por qué se suele tomar la varianza como medida de la misma y se aplica el criterio de proximidad derivado de ella al aproximar las dependencias? Sólo conozco una razón: una simplificación radical de los cálculos cuando se toma como medida de varianza la varianza de sus series y se plantea la tarea de minimizarla (MNC). Sin embargo, el resultado de la primera característica -la media- ya depende de la medida de varianza elegida. Para una desviación |di|^2 (OLS), el mínimo de la suma de las desviaciones se obtiene cuando la media es igual a la media aritmética. Si tomamos como criterio la suma de desviaciones en el primer grado (suma |di|^1), entonces la mediana será la media, es su propiedad matemática. Se trata del problema. Si hablamos de niveles salariales, no vamos a creer en la media aritmética, sino en la mediana https://clubtk.ru/chto-takoe-mediannaya-zarplata:
"A veces, las estadísticas relativas a los niveles de ingresos son sorprendentes: de dónde procede la información con cifras tan elevadas. Cuando informan a la población sobre la evolución de los salarios, se refieren a los ingresos, que en realidad son la media aritmética entre las cifras máximas y mínimas.
Los criterios en Rusia
Salario medio: ¿qué es? Este tipo de ingresos es una cifra artificial. Es una cifra que caracteriza el salario de un empleado que se encuentra en el centro de la nómina. Significa que ½ de los empleados incluidos en el cálculo tienen sueldos superiores a la cifra elegida, y ½ tienen sueldos inferiores a la cifra elegida".
Fin de la cita
Alexander, según tengo entendido, no busca la media, sino los valores más alejados, los valores atípicos. Para ellos es natural tomar el índice de grado en la suma |di|^n (análogo de la dispersión) mayor que 2. Otra cosa es que esto no sea posible para Vissim, cuyo ámbito de aplicación es limitado para Alexander.
Me parece que la cuestión de lo que hay que minimizar debería decidirse en términos de teoría de la decisión estadística. Es decir, debería reducirse a minimizar la pérdida media de errores. En los problemas estándar de la estadística matemática, este enfoque suele conducir naturalmente a la minimización del cuadrado medio (o módulo) de la desviación. Para los problemas interesantes para nosotros, puede llevar a algo más.
Me parece que la cuestión de lo que hay que minimizar debería decidirse en términos de teoría de la decisión estadística. Es decir, debería reducirse a minimizar la pérdida media de errores. En los problemas estándar de la estadística matemática, este enfoque suele conducir naturalmente a la minimización del cuadrado medio (o módulo) de la desviación. Para los problemas que nos interesan, puede resultar otra cosa.
Nuestros tipos de cambio minoristas no obedecen en absoluto a las leyes de la probabilidad, lo que queda claramente demostrado por la cifra del post de Yuri Asaulenko https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page162#comment_6399653. En particular, la frecuencia relativa no tiende a la probabilidad, no se cumplen las leyes de los grandes números. En la teoría de la probabilidad, la naturaleza de las fluctuaciones estadísticas de la frecuencia de los sucesos en torno a su probabilidad está sujeta a las leyes de los grandes números. La teoría de la inferencia estadística disponible se basa siempre en la teoría de la probabilidad, utilizando sus postulados.
En particular, el método de máxima verosimilitud más popular requiere que los datos 1) se distribuyan según una ley de probabilidad conocida y 2) que las desviaciones de esa ley se distribuyan normalmente. Por lo tanto, no es adecuado para los cursos de divisas.
La teoría de la deducción estadística no funciona, porque la teoría no existe para los tipos de cambio. Existe una descripción rudimentaria de su comportamiento con una gravitación hacia la terminología conocida y aceptada en la teoría de la probabilidad:
I.I. Gorban TEORÍA DE LOS SUCESOS HIPERSLUOS. Teoría y práctica. Sección 7. Análisis del sistema.
I.I. HURBAN, EL FENÓMENO DE LA ESTABILIDAD ESTADÍSTICA KIEV NAUKOVA DUMKA 2014.
Nuestros tipos de cambio minoristas no obedecen en absoluto a las leyes de la probabilidad, como demuestra claramente la figura del post de Yuri Asaulenko https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page162#comment_6399653. En particular, la frecuencia relativa no tiende a la probabilidad, no se cumplen las leyes de los grandes números. En la teoría de la probabilidad, la naturaleza de las fluctuaciones estadísticas de la frecuencia de los sucesos en torno a su probabilidad está sujeta a las leyes de los grandes números. La teoría de la inferencia estadística disponible se basa siempre en la teoría de la probabilidad, utilizando sus postulados.
En particular, el método de máxima verosimilitud más popular requiere que los datos 1) se distribuyan según una ley de probabilidad conocida y 2) las desviaciones de esa ley se distribuyan normalmente. Por lo tanto, no es adecuado para los cursos de divisas.
La teoría de la deducción estadística no funciona, porque la teoría no existe para los tipos de cambio. Hay una descripción rudimentaria de su comportamiento con una inclinación hacia la terminología conocida y aceptada en la teoría de la probabilidad:
Por un lado, estoy bastante de acuerdo con usted en que la naturaleza del mercado no se describe con métodos estadísticos. Más bien, por métodos de teoría de juegos. Pero los métodos para resolver los problemas de la teoría de los juegos suelen ser bastante estadísticos: los equilibrios de Nash mixtos, por ejemplo. Se pueden observar las fluctuaciones en torno a estos equilibrios.
También existe un enfoque ecofísico. Allí se modela el mercado mediante juegos potenciales que se estudian con un gran número de jugadores. Allí se utilizan las ideas de la física estadística.
En general, la inaplicabilidad de algunos modelos no significa la inaplicabilidad de la ciencia en su conjunto, sino sólo que es necesario construir otros modelos.
Bueno, sí - la suma de los incrementos en la ventana deslizante, si entiendo correctamente. Buen indicador, pero no hace mucho con las tendencias. Pero... genial... Pero no es genial... Estoy confundido.
Estoy leyendo un libro ahora mismo. Es lo mejor que he encontrado en mucho tiempo. Hay mucho de lo que hemos hablado en este hilo + redes neuronales.
Lo voy a publicar de nuevo.
Gracias.
respondió en persona
5. En mi gráfico, tengo la expectativa +- desviación estándar*cuantil.
Bueno, esto es el canal en sí, pero ¿el papel del precio? ¿La suma de cambios? ¿O el canal se basa en el precio?
Bueno, eso es el canal en sí, pero ¿el papel del precio? ¿La suma de incrementos? ¿O el canal se construye a partir del precio?
Pues bien, Warlock recomienda trabajar no con el precio, sino con la suma de los incrementos (la suma de los incrementos es el precio a partir de unas coordenadas iniciales).
Probablemente sea la única persona aquí (¿es una persona?) en cuya opinión confío.
Bueno, eso es el canal en sí, pero ¿el papel del precio? ¿La cantidad de incrementos? ¿O el canal se construye a partir del precio?
no trabajan con el precio, sino con la suma de los incrementos (la suma de los incrementos es el precio desde alguna coordenada inicial).
Bueno, eso es lo que estoy viendo.