Risonanza stocastica - pagina 15
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Assomiglia molto a un attrattore caotico. Sei nel profondo,grasn...
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Assomiglia molto a un attrattore caotico. Stai andando a fondo,grasn....
È entrato in profondità, e quello che ha mostrato era solo l'"inizio". Il modello del movimento dei prezzi sotto forma di un piatto e di una tendenza locale come transizione da un livello all'altro è una cosa interessante. A volte mi sembra che le onde siano prese dal modello, ma è solo una filosofia. Io uso gli attrattori ma non per il prezzo ma per alcuni parametri del canale.
a vaa20003
È vero, l'ampiezza e i picchi fluttuano un po' di giorno in giorno. Ho solo costruito una sinusoide con questi periodi e li ho sommati. E si scopre (per ora solo visivamente) che per ogni movimento
è un picco o un avvallamento. Posso usarlo come segnale sottosoglia?
Ho già detto la mia opinione su questo argomento, cioè che non ha prospettiva. Il modello di risonanza stocastica non ha qualità di previsione che permettano di calcolare il nuovo livello di un piatto rispetto al mercato, mentre sembra essere di grande interesse. Ma lo sviluppo di uno strumento per controllare l'apparizione di "situazioni pericolose" come la possibilità di una tendenza locale e la transizione del sistema a un nuovo livello, penso che abbia tutte le possibilità.
Assomiglia molto a un attrattore caotico. Stai andando a fondo,Grasn...
Penso che assomigli più a un gambero, e non ridete per favore :) non è il gambero TA, è questo http://www.ibiblio.org/e-notes/Chaos/ru/swallow_r.htm
Alla fine dell'articolo "gamberetti" sono
(Wow, immagini pazzesche) Pensate davvero che siano più informativi di un grafico dei prezzi per esempio? È necessario scavare in una natura così selvaggia?
(Wow, immagini pazzesche) Pensate davvero che siano più informativi di un grafico dei prezzi per esempio? È necessario scavare in una natura così selvaggia?
Una domanda agli esperti, ma fuori tema.
Supponiamo che ci sia una sequenza normalmente distribuita di valori X. Il numero di membri della sequenza è N=1000000, il valore medio è A e la ska è S. Ovviamente, l'insieme dei valori degli elementi X è delimitato dall'alto, cioè tutti gli X appartengono all'intervallo [0,Xmax]. Prendiamo un campione di M=100 membri della sequenza e calcoliamo la sua media XM. Formiamo una nuova sequenza Y = {XM} da tutti i campioni sequenziali, contenente M elementi della sequenza iniziale. È chiaro che anche l'insieme dei valori Y è delimitato.
Come trovare i suoi limiti superiore e inferiore, cioè l'intervallo di valori [Ymin,Ymax]?
Sono naturalmente interessato alla valutazione analitica per mezzo della statistica matematica (in cui io, ahimè, non sono forte). Calcolare a testa alta non è difficile, ma non è interessante. È interessante ottenere la dipendenza dei limiti di questo intervallo dal rapporto tra N e M e dalle proprietà statistiche della sequenza iniziale.
Una domanda agli esperti, ma fuori tema.
Supponiamo che ci sia una sequenza normalmente distribuita di valori X. Il numero di membri della sequenza è N=1000000, il valore medio è A e la ska è S. Ovviamente, l'insieme dei valori degli elementi X è delimitato dall'alto, cioè tutti gli X appartengono all'intervallo [0,Xmax]. Prendiamo un campione di M=100 membri della sequenza e calcoliamo la sua media XM. Formiamo una nuova sequenza Y = {XM} da tutti i campioni sequenziali contenenti M elementi della sequenza originale. È chiaro che anche l'insieme dei valori Y è delimitato.
Come trovare i suoi limiti superiore e inferiore, cioè l'intervallo di valori [Ymin,Ymax]?
Sono naturalmente interessato alla valutazione analitica per mezzo della statistica matematica (in cui io, ahimè, non sono forte). Calcolare a testa alta non è difficile, ma non è interessante. È interessante ottenere una dipendenza dei limiti di questo intervallo dal rapporto tra N e M e dalle proprietà statistiche della sequenza iniziale.
Un piccolo chiarimento, con parole mie, per così dire. Ho capito bene che il campione originale è diviso in sezioni non sovrapposte (intervalli) di lunghezza M, e ogni campione di una nuova sequenza è la media dei dati delimitati dall'intervallo, ed è identificato da numeri di partizione?
PS: non sono affatto un esperto, voglio solo aiutare :o)
Un piccolo chiarimento, per così dire, con parole mie. Ho capito bene che il campione originale è diviso in segmenti non intersecanti (intervalli) di lunghezza M, e ogni campione della nuova sequenza è la media dei dati delimitati dall'intervallo, ed è identificato dai numeri della divisione?
PS: non sono affatto un esperto, voglio solo aiutare :o)
No, è solo una finestra scorrevole di lunghezza M campioni. Quindi il numero di elementi nella sequenza Y è N-M+1.
Nel limite in cui M=1 si ottiene la stessa sequenza X con la sua gamma di valori [0,Xmax]. Ma nel caso opposto M=N otteniamo solo un termine nella sequenza Y - il valore medio della sequenza originale A, cioè Ymin=Ymax=A.
La verità è sempre nel mezzo. :-) Con M arbitrario 0<Ymin<A e A<Ymax<Xmax. Mi piacerebbe avere formule analitiche (o almeno una procedura di calcolo) per calcolare queste quantità. Penso che in matematica questo problema sia a livello di studenti ed è stato risolto da tempo.
Supponiamo che ci sia una sequenza normalmente distribuita di valori X. Il numero di membri della sequenza è N=1000000, il valore medio è A, e la ska è S. Ovviamente, l'insieme dei valori degli elementi X è delimitato dall'alto, cioè tutti gli X appartengono all'intervallo [0,Xmax]. Prendiamo un campione di M=100 membri della sequenza e calcoliamo la sua media XM. Formiamo una nuova sequenza Y = {XM} da tutti i campioni sequenziali contenenti M elementi della sequenza originale. È chiaro che anche l'insieme dei valori Y è delimitato.
Come trovare i suoi limiti superiore e inferiore, cioè l'intervallo di valori [Ymin,Ymax]?
Sono naturalmente interessato alla valutazione analitica per mezzo della statistica matematica (in cui io, ahimè, non sono forte). Calcolare a testa alta non è difficile, ma non è interessante. È interessante ottenere una dipendenza dei limiti dell'intervallo dal rapporto tra N e M e dalle proprietà statistiche della sequenza iniziale.
Se X è una variabile casuale, allora Y è la somma di M variabili casuali indipendenti con la stessa distribuzione di X. Così se X è normale, allora anche Y sarà normale, con varianza S/sqrt(M). La questione dei valori massimi e minimi può essere posta solo per una realizzazione particolare della serie (cioè il conteggio a testa), per una realizzazione arbitraria si può parlare solo di probabilità.
P.S. Quanto sopra non significa che mi considero un esperto di statistica matematica :)
Se X è una variabile casuale, allora Y è la somma di M variabili casuali indipendenti con la stessa distribuzione di X. Così se X è normale, allora anche Y sarà normale, con varianza S/sqrt(M). La questione dei valori massimi e minimi può essere posta solo per una particolare realizzazione della serie (cioè contando a testa alta), per una realizzazione arbitraria possiamo solo parlare di probabilità.
Naturalmente. Intendevo una stima statistica.
Per esempio. Se conosciamo la funzione di distribuzione, allora per qualsiasi X0 conosciamo la probabilità P di occorrenza di un elemento con valore >=X0 nella sequenza. Se una sequenza contiene N elementi, il numero totale degli elementi della sequenza che soddisfano la condizione X>=X0 è P*N. Se questo valore è minore di 1, cioè 0, allora statisticamente Xmax<X0. Ma certamente non significa che non si possa avere un elemento >=X0 in una tale sequenza.
Spero di non aver fatto un errore di aritmetica da qualche parte?