De la teoría a la práctica - página 104
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¿Por qué leer los ticks a intervalos exponenciales? Es sólo... tonterías. ))
¿Pueden generarse los MPF de MQL de manera uniforme de 0 a 1?
Si es así, tome el logaritmo natural de la misma en cada ciclo de ejecución del programa, multiplique por -1. Se trata de un generador exponencial estándar de MF. Así que se obtiene 0,12, por lo que se lee un tick en 120 ms, el siguiente valor es 1,011, por lo que en 1011 ms, y así sucesivamente.
Le sumo 1 y tomo la parte entera para trabajar en una escala de segundos, no de milisegundos.
PS Parte entera por supuesto, no módulo - corregido.
Es decir, de todo el rango de 0 a 1 se trabaja sólo en la sección que tiende a cero, el primer tercio para ser exactos,
dos tercios se degeneran en el sumado (bueno, si se toma sólo la parte entera y 2/3 de la escala, el gran 0,33333 según la fórmula será menor que uno).
en total tenemos una serie de tiempos 111111111111111111111111111111111111121111111111111114111111111111111111111111111411111111111111111113111111111111111111111111111111116 como este?
ZS ¿Es esto correcto?
Si la frecuencia de muestreo es de al menos 1 segundo, entonces se inicia el temporizador con 1 segundo.
Luego, en la propia función de llamada se establece la condición para procesar este tiempo como un tick o ignorarlo.
En la sección de procesamiento, se almacena la temporización en una variable estática, o en una variable global predefinida (no la confundas con una variable global del terminal, se trata de otra cosa). Cuando se llega a la condición se toma la diferencia entre el tiempo actual y el tiempo del tick anterior y se compara esta diferencia con el valor calculado durante la última ejecución para el nuevo timing (por la fórmula, que has explicado), si el tiempo es igual o mejor, se entra a la sección de nuevo tick, se hace el cálculo del nuevo timing, se escribe el nuevo tiempo y se obtienen los datos del tick y se envían al historial.
Es decir, simplemente, en el temporizador ya establecemos la condición que nos permite decidir si este tiempo se ajusta al nuevo tick o no. Esa es la solución.
¿Pueden generarse los MPF de MQL de manera uniforme de 0 a 1?
Si es así, tome el logaritmo natural de la misma en cada ciclo de ejecución del programa, multiplique por -1. Se trata de un generador exponencial estándar de MQL. Así que se obtiene 0,12, por lo que se lee un tick en 120 ms, el siguiente valor es 1,011, por lo que en 1011 ms, y así sucesivamente.
Le sumo 1 y tomo la parte entera para trabajar en una escala de segundos, no de milisegundos.
PS Parte entera por supuesto, no módulo - corregido.
¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡PPS Si no hay una nueva marca en el paso actual - no se lee nada!!!!!!!!!!!!!!!!
para obtener números de 0,00 a 1,00, tenemos que dividir el gpsh de la emkuel por 32768, y luego redondear al segundo dígito.
Es decir, de todo el rango de 0 a 1 se trabaja sólo en la parte que tiende a cero, el primer tercio para ser exactos,
dos tercios se degeneran en el añadido (bueno, si se toma sólo la parte entera y 2/3 de la escala, mayor que 0,33333 según la fórmula será menor que uno).
ZS ¿Es eso correcto?
Si la frecuencia de muestreo es de al menos 1 segundo, entonces se inicia el temporizador con 1 segundo.
Luego, en la propia función de llamada se establece la condición para procesar este tiempo como un tick o ignorarlo.
En la sección de procesamiento, se almacena la temporización en una variable estática, o en una variable global predefinida (no la confundas con una variable global del terminal, se trata de otra cosa). Cuando se llega a la condición se toma la diferencia entre el tiempo actual y el tiempo del tick anterior y se compara esta diferencia con el valor calculado durante la última ejecución para el nuevo timing (por la fórmula, que has explicado), si el tiempo es igual o mejor, se entra a la sección de nuevo tick, se hace el cálculo del nuevo timing, se escribe el nuevo tiempo y se obtienen los datos del tick y se envían al historial.
Es decir, simplemente, en el temporizador ya establecemos la condición que nos permite decidir si ese tiempo se ajusta al nuevo tick o no. Esa es la solución.
Alexander_K2:
1. Y de inmediato se equivocó. Nuestros incrementos dependen unos de otros y de qué manera. No sé por qué - pero, el primer día de mi análisis, entendí que hay una dependencia entre dos cotizaciones consecutivas, obtenemos un vector del precio actual y del anterior. 2 grados de libertad. ¡No hay ni puede haber nada más en los incrementos que una distribución de t2 Student! Pero, caramba, es un poco "sucio". De hecho en los incrementos tenemos una función de densidad de probabilidad = producto de la distribución t2 y algún tipo de distribución exponencial con un lambda bastante grande. Lo que significa este componente exponencial... aún no lo sé. Trabajando.
2. No existe, ni nunca ha existido, una distribución de Cauchy.
3. 4. 5. Tenemos exactamente un proceso no Markoviano. Y en eso tenemos que basarnos. Y la ecuación de Fokker-Planck, por supuesto, no describe completamente el comportamiento de la función de densidad de probabilidad. Debe contener un término integral. El resultado es una ecuación integro-diferencial.
1) No, no me equivoco. No estoy afirmando que los incrementos de precio sean independientes - eso es probablemente erróneo. Sólo sostengo que si quieres juzgar su distribución exacta a partir de una distribución empírica construida a partir de una muestra, tienes que hacer algunas suposiciones. En un matstat, suelen ser la independencia y la distribución equitativa. De este supuesto, debido al teorema de Levy-Hinchin, se obtiene que la distribución debe ser de divisibilidad infinita, y la distribución de Student sólo es relevante cuando coincide con la de Cauchy. Si existe una dependencia y/o una distribución desigual, la distribución empírica no caracteriza con precisión la distribución de los rendimientos. La consecuencia de esto es, en particular, que la distribución construida sobre el historial de cotizaciones resulta poco útil en el futuro. Es decir, en definitiva, niegas la markovianeidad pero sigues utilizándola implícitamente.
2) Cauchy ciertamente existe y a veces, junto con otras distribuciones infinitamente divisibles, se utiliza para modelar los precios (aunque es poco adecuado para el Forex)
3) Los procesos no markovianos son una clase extremadamente amplia. Tienes que reducirlo de alguna manera - para ello considera alguna clase de procesos que se generalicen a la difusión. Es necesario demostrar de alguna manera que su ecuación generalizada tiene una solución - puede haber problemas aquí, ya que es poco probable que sea posible utilizar el aparato de SRS. Pero ni siquiera entiendo si su tiempo es discreto o continuo. La ecuación de Fokker-Planck se define para el continuo, mientras que el proceso de media móvil se define para el discreto.
Es un poco complicado, ¿no? Es MUY fácil en Wissima. :)))))))))))))))))
112124113121222123221621222122611311321321223213111112211321232133121233121231322112131215113212223211231312211231161111114222211121221311321134224323
su fórmula me dio una serie de tiempos así
1) No, no me equivoco. No estoy afirmando que los incrementos de precio sean independientes - eso es probablemente erróneo. Sólo sostengo que si quieres juzgar su distribución exacta a partir de una distribución empírica construida a partir de una muestra, tienes que hacer algunas suposiciones. En un matstat, suelen ser la independencia y la distribución equitativa. De este supuesto, debido al teorema de Levy-Hinchin, se obtiene que la distribución debe ser de infinitos divisibles, y la distribución de Student sólo es relevante cuando coincide con la de Cauchy. Si existe una dependencia y/o una distribución desigual, la distribución empírica no caracteriza con precisión la distribución de los rendimientos. La consecuencia de esto es, en particular, que la distribución construida sobre el historial de cotizaciones resulta poco útil en el futuro. Es decir, en definitiva, niegas la markovianeidad pero sigues utilizándola implícitamente.
2) Cauchy ciertamente existe y a veces, junto con otras distribuciones infinitamente divisibles, se utiliza para modelar los precios (aunque es poco adecuado para el Forex)
3) Los procesos no markovianos son una clase extremadamente amplia. Hay que acotar de alguna manera - se busca alguna clase de procesos generalizando la difusión para este fin. Tienes que demostrar de alguna manera que tu ecuación generalizada tiene solución - aquí puede haber problemas, ya que es poco probable que puedas utilizar el aparato de SRU. Pero ni siquiera entiendo si su tiempo es discreto o continuo. La ecuación de Fokker-Planck se define para el continuo, mientras que el proceso de media móvil se define para el discreto.
¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡!!!!!!!!!!!!!
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.
112124113121222123221621222122611311321321223213111112211321232133121233121231322112131215113212223211231312211231161111114222211121221311321134224323
su fórmula me dio una serie de tiempos así