De la théorie à la pratique - page 1050
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Sur le sujet, Kolmogorov a été remplacé par Einstein et quelqu'un d'autre.
Einstein et sa femme développaient en quelque sorte des théories)))).
Einstein et sa femme élaboraient en quelque sorte des théories)))).
Non, c'était des Curies.
Non, c'était les Curies.
J'ai vu un film sur lui. Je crois que sa femme était boiteuse et qu'ils se sont rencontrés à l'institut. Et elle avait, genre, 50% des découvertes.
Demain, le 14 mars 2019, sera le 140e anniversaire de la naissance d'Albert Einstein, l'homme qui a apparemment apporté les changements les plus importants à notre compréhension scientifique du monde. En termes de contribution à la science, Einstein est probablement le plus grand scientifique de tous les temps. Au cours de la seule "année des miracles" de 1905, il a créé la théorie de la relativité restreinte, jeté les bases de la mécanique quantique dans l'hypothèse de la quantification du rayonnement électromagnétique, et publié des travaux expliquant le mécanisme du mouvement brownien, qui ont confirmé la structure moléculaire de la matière. Albert Einstein était un lauréat du prix Nobel de physique, auteur d'environ 300 articles scientifiques.
La première femme d'Einstein, Mileva Maric - de nationalité serbe, son rôle dans le succès scientifique de son mari est une fantaisie folklorique, basée sur un travail commun sur les diplômes. Il est certain que le jeune Einstein a discuté de ses idées et de ses projets avec sa femme et qu'elle l'a peut-être conseillé sur quelque chose, mais pas plus. Elle n'a jamais eu de publications scientifiques.
Yep....
Le sujet a tourné au vinaigre - aucune recherche, aucune formule convoitée... Dommage !
Jusqu'à présent, j'ai fait une petite expérience.
J'ai pris des séries générées par Doc - avec une distribution gaussienne pour les incréments, sur la base de laquelle il est pratique de simuler un processus de Wiener (aka mouvement brownien).
Ainsi, tant pour les incréments initiaux que pour les incréments dilués (toutes les 2e, 3e, etc. valeurs), nous avons TOUJOURS UNE seule et même distribution gaussienne, avec la même espérance et les autres moments d'une variable aléatoire. Cela confirme l'invariance du mouvement brownien en tant que processus stochastique classique par rapport au temps et son autosimilarité.
Mais si nous prenons une série de cotations du marché et que nous commençons à l'éclaircir, nous obtenons pour chaque cas des distributions de probabilité DIFFÉRENTES, c'est-à-dire que le marché n'est PAS autosimilaire et que l'éclaircissement (par exemple OHLC M1) entraîne une distorsion du processus et une perte d'informations importantes.
Les cotations en tick sont inapplicables en raison de leur nombre différent dans les différentes sociétés de courtage.
Impasse. C'est une impasse ? Je pense que - pour obtenir un flux de cotations qui doit être vu et manipulé, il est important d'apprendre à éclaircir correctement les cotations initiales du tick, en montrant une fausse cotation des sociétés de courtage et en même temps ne pas perdre d'informations avec un chargement inutile, comme c'était le cas dans l'affaire OHLC M1.
Comment faire ? Eh bien, bien sûr, en convertissant le flux de tics en Erlang d'un certain ordre ! J'ai suivi cette voie il y a quelque temps, puis j'ai abandonné, et maintenant j'ai décidé de m'y remettre.
L'éclaircissement compétent est le sel et la puissance du Graal.
Yep....
Le sujet a tourné au vinaigre - aucune recherche, aucune formule convoitée... Dommage !
Jusqu'à présent, j'ai fait une petite expérience.
J'ai pris des séries générées par Doc - avec une distribution gaussienne pour les incréments, sur la base de laquelle il est pratique de simuler un processus de Wiener (aka mouvement brownien).
Ainsi, tant pour les incréments initiaux que pour les incréments dilués (toutes les 2e, 3e, etc. valeurs), nous avons TOUJOURS UNE seule et même distribution gaussienne, avec la même espérance et les autres moments d'une variable aléatoire. Cela confirme l'invariance du mouvement brownien en tant que processus stochastique classique par rapport au temps et son autosimilarité.
Mais si nous prenons une série de cotations du marché et que nous commençons à l'éclaircir, nous obtenons pour chaque cas des distributions de probabilité DIFFÉRENTES, c'est-à-dire que le marché n'est PAS autosimilaire et que l'éclaircissement (par exemple OHLC M1) entraîne une distorsion du processus et une perte d'informations importantes.
Les cotations en tick sont inapplicables en raison de leur nombre différent dans les différentes sociétés de courtage.
Impasse. C'est une impasse ? Je pense que pour obtenir un flux de cotations qui doit être vu et manipulé, il est important d'apprendre à éclaircir correctement les cotations initiales en tick, en montrant une fausse cotation des sociétés de courtage et en même temps en ne perdant pas d'informations avec un chargement de données inutile, comme c'était le cas dans l'affaire OHLC M1.
Comment faire ? Eh bien, bien sûr, en convertissant le flux de tics en Erlang d'un certain ordre ! J'ai suivi cette voie il y a quelque temps, puis j'ai abandonné, et maintenant j'ai décidé de m'y remettre.
Un bon éclaircissage est le sel et la puissance du Graal.
Peut-être qu'avant de soustraire et d'amincir, vous devriez apprendre à additionner les flux ?
Imaginez que vous recevez deux flux de cotations de deux sociétés de courtage et que vous générez le vôtre. Et voyez quelles propriétés des flux d'origine restent en conséquence et de quelles options d'ajout dépendent.
Donc, bien que je ne fasse pas de commerce, je ne fais que spéculer théoriquement.
Et théoriquement, nous devons, par tous les moyens, réduire le processus de marché au processus d'Ornstein-Uhlenbeck, qui garantit un retour à la moyenne.
Ses caractéristiques distinctives sont la stationnarité, la distribution stable et infiniment divisible des incréments et l'ACF à décroissance exponentielle.
On estime que la similitude d'un tel processus sera observée dans la fenêtre de temps glissante = 24 heures, dans le flux de cotation d'Erlang d'un certain ordre.
La semaine prochaine, j'essaierai de me remettre sur les rails et de vous montrer comment éclaircir correctement les séries chronologiques du marché.
Restez éveillés, les enfants ! Le Graal sera trouvé, point final.
Yep....
Le sujet a tourné au vinaigre - aucune recherche, aucune formule convoitée... Dommage !
Jusqu'à présent, j'ai fait une petite expérience.
J'ai pris des séries générées par Doc - avec une distribution gaussienne pour les incréments, sur la base de laquelle il est pratique de simuler un processus de Wiener (aka mouvement brownien).
Ainsi, tant pour les incréments initiaux que pour les incréments dilués (toutes les 2e, 3e, etc. valeurs), nous avons TOUJOURS UNE seule et même distribution gaussienne, avec la même espérance et les autres moments d'une variable aléatoire. Cela confirme l'invariance du mouvement brownien en tant que processus stochastique classique par rapport au temps et son autosimilarité.
Mais si nous prenons une série de cotations du marché et que nous commençons à l'éclaircir, nous obtenons pour chaque cas des distributions de probabilité DIFFÉRENTES, c'est-à-dire que le marché n'est PAS autosimilaire et que l'éclaircissement (par exemple OHLC M1) entraîne une distorsion du processus et une perte d'informations importantes.
Les cotations en tick sont inapplicables en raison de leur nombre différent dans les différentes sociétés de courtage.
Impasse. C'est une impasse ? Je pense que - pour obtenir un flux de cotations qui doit être vu et manipulé, il est important d'apprendre à éclaircir correctement les cotations initiales du tick, en montrant une fausse cotation des sociétés de courtage et en même temps ne pas perdre d'informations avec un chargement inutile, comme ce fut le cas dans le dossier OHLC M1.
Comment faire ? Eh bien, bien sûr, en convertissant le flux de tics en Erlang d'un certain ordre ! J'ai suivi cette voie il y a quelque temps, puis j'ai abandonné, et maintenant j'ai décidé de m'y remettre.
Un bon éclaircissage est le sel et la puissance du Graal.
Alexander, vous vous dites physicien, mais vous ne travaillez qu'avec des statistiques. Où est l'approche physique ? Où est la physique ?
Alexander, vous vous dites physicien, mais vous ne travaillez qu'avec des statistiques. Où se trouve l'approche physique ? Où est la physique ?
Le pouvoir de la récursion est imparable...
avec une question aussi simple, vous ramenez la discussion à un millier de pages en arrière :-)