Qualcuno può aiutare, cercando la generazione di variabili casuali con distribuzione Laplace in Excel, trovato per esponenziale -LN(SLCHIS())/lamda, ma per Laplace non riesco a trovare. C'è qualcosa: mean(mu)+LN(SLCHIS())/lamda, ma c'è qualcosa di sbagliato in questa formula, chi lo sa, lanciami un link, grazie
Qualcuno può aiutare, cercando la generazione di variabili casuali con distribuzione Laplace in Excel, trovato per esponenziale -LN(SLCHIS())/lamda, ma per Laplace non riesco a trovare. C'è qualcosa: mean(mu)+LN(SLCHIS())/lamda, ma c'è qualcosa di sbagliato in questa formula, chi lo sa, lanciami un link, grazie
"La distribuzione di Laplace è una distribuzione esponenziale a due lati (divisa a metà) Per una distribuzione centrata a zero p[lap](x) = lambda/2 * exp(-lambda * |x|) p[exp](x) = lambda * Exp(-lambda * x) - cioè avendo una distribuzione esponenziale, è facile passare a Laplace
mentre la distribuzione esponenziale può essere ottenuta per inversione dalla distribuzione uniforme per 0..1 valori U 1/lambda * Ln(U) "
"La distribuzione di Laplace è una distribuzione esponenziale a due lati (divisa a metà) Per una distribuzione centrata a zero p[lap](x) = lambda/2 * exp(-lambda * |x|) p[exp](x) = lambda * Exp(-lambda * x) - cioè avendo una distribuzione esponenziale, è facile passare a Laplace
mentre la distribuzione esponenziale può essere ottenuta per inversione dalla distribuzione uniforme per 0..1 valori U 1/lambda * Ln(U) "
Grazie mille. In particolare ho bisogno di Laplace sullo stesso principio che qui"la distribuzione esponenziale può essere ottenuta per inversione da valori uniformemente distribuiti a 0...1 di U
1/lambda * Ln(U)" e l'altro lato della distribuzione sarebbe: -1/lambda*Ln(U), per Laplace dobbiamo collegare questi due lati.
Ho trovato in Wadzinski come ho scritto, mean(mu)+LN(SLCHIS())/lambda, ma sto sbagliando lì LN non è da(U)valore uniformemente distribuito è considerato, ma dal rapporto di queste variabili casuali, cosa in questo caso la voce dovrebbe essere, non lo so.
Sono solo estremamente dispiaciuto per il tempo sprecato con spazzatura come ACF e Hearst. Non ti danno niente... E sul forum Prival ha confuso tutti con questo schifoso ACF, e ha dimenticato di mostrare il suo stato :)))
Una cosa posso dire: il trading nel canale è l'unica soluzione sensata. È discutibile se andare con la tendenza o contro di essa... Personalmente sono un sostenitore del trading in controtendenza.
La cosa principale è vedere le "code". E il quantile prima del sigma deve essere dinamico. Ma come possiamo definire il tipo di distribuzione attuale? È difficile e richiede risorse con i metodi standard. E nel quadro della diffusione anomala questa questione si risolve da sola - non esiste una nozione di "quantile" e le linee di supporto/resistenza sono determinate da sole. Autotuning, per così dire.
Grazie mille. Ho specificamente bisogno di Laplace sullo stesso principio che qui"la distribuzione esponenziale può essere ottenuta per inversione da valori uniformemente distribuiti a 0...1 di U
1/lambda * Ln(U)" e l'altro lato della distribuzione sarebbe: -1/lambda*Ln(U), per Laplace dobbiamo collegare questi due lati.
Ho trovato in Wadzinski come ho scritto, mean(mu)+LN(SLCHIS())/lambda, ma sto sbagliando lì LN non è da(U)valore uniformemente distribuito è considerato, ma dal rapporto di queste variabili casuali, cosa in questo caso la voce dovrebbe essere, non lo so.
Basato su http://sernam.ru/book_dm.php?id=6 formula (1.5) fatto esponenziale e Laplace, sembra simile, ma nessun controllo di coerenza:
File MS Excel allegato. Essa (e l'immagine) è incompleta, nella cella J3 si dovrebbe leggere "y = 2x-1".
Affinché nessuno soffra in futuro, segnalo - anche i coefficienti di diffusione anomali non funzionano bene sul mercato. Il problema è lo stesso - è impossibile trovare e spiegare teoricamente perché si sceglie la proporzione non la "radice di T", ma la "radice cubica di T". Non funziona bene. Testato su un deposito.
Consenti l'uso dei cookie per accedere al sito MQL5.com.
Abilita le impostazioni necessarie nel browser, altrimenti non sarà possibile accedere.
Hai effettuato l'accesso. L'autenticazione a due fattori è stata disattivata. Configurala di nuovo e scansiona un nuovo codice QR, oppure continua con l'autenticazione a due fattori disattivata.
Ha corso sulla sterlina
Ehm, scusate se mi intrometto nella piacevole discussione .... In realtà, la domanda è:
Dove? "4mestieri in totale ".
Dici sul serio? ))))
Ha corso sulla sterlina
Aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa!!!!
Segnale di commercio andiamo, Eugene! Fammi bere dal Graal - l'ho cercato e sofferto per così tanto tempo...
Fallo passare attraverso la sterlina.
Sì.
sistema...
E chiaramente con un atteggiamento di attesa.Qualcuno può aiutare, cercando la generazione di variabili casuali con distribuzione Laplace in Excel, trovato per esponenziale -LN(SLCHIS())/lamda, ma per Laplace non riesco a trovare. C'è qualcosa: mean(mu)+LN(SLCHIS())/lamda, ma c'è qualcosa di sbagliato in questa formula, chi lo sa, lanciami un link, grazie
Qualcuno può aiutare, cercando la generazione di variabili casuali con distribuzione Laplace in Excel, trovato per esponenziale -LN(SLCHIS())/lamda, ma per Laplace non riesco a trovare. C'è qualcosa: mean(mu)+LN(SLCHIS())/lamda, ma c'è qualcosa di sbagliato in questa formula, chi lo sa, lanciami un link, grazie
Sembra essere trovato, non l'ho provato io stesso http://forum.sources.ru/index.php?showtopic=210488:
"La distribuzione di Laplace è una distribuzione esponenziale a due lati (divisa a metà)
Per una distribuzione centrata a zero
p[lap](x) = lambda/2 * exp(-lambda * |x|)
p[exp](x) = lambda * Exp(-lambda * x) -
cioè avendo una distribuzione esponenziale, è facile passare a Laplace
mentre la distribuzione esponenziale può essere ottenuta per inversione dalla distribuzione uniforme per 0..1 valori U
1/lambda * Ln(U) "
Sembra che ci sia, non l'ho provato io stesso http://forum.sources.ru/index.php?showtopic=210488:
"La distribuzione di Laplace è una distribuzione esponenziale a due lati (divisa a metà)
Per una distribuzione centrata a zero
p[lap](x) = lambda/2 * exp(-lambda * |x|)
p[exp](x) = lambda * Exp(-lambda * x) -
cioè avendo una distribuzione esponenziale, è facile passare a Laplace
mentre la distribuzione esponenziale può essere ottenuta per inversione dalla distribuzione uniforme per 0..1 valori U
1/lambda * Ln(U) "
Grazie mille. In particolare ho bisogno di Laplace sullo stesso principio che qui"la distribuzione esponenziale può essere ottenuta per inversione da valori uniformemente distribuiti a 0...1 di U
1/lambda * Ln(U)" e l'altro lato della distribuzione sarebbe: -1/lambda*Ln(U), per Laplace dobbiamo collegare questi due lati.
Ho trovato in Wadzinski come ho scritto, mean(mu)+LN(SLCHIS())/lambda, ma sto sbagliando lì LN non è da(U)valore uniformemente distribuito è considerato, ma dal rapporto di queste variabili casuali, cosa in questo caso la voce dovrebbe essere, non lo so.
Credo che anche l'impasto salterà fuori.
Sono solo estremamente dispiaciuto per il tempo sprecato con spazzatura come ACF e Hearst. Non ti danno niente... E sul forum Prival ha confuso tutti con questo schifoso ACF, e ha dimenticato di mostrare il suo stato :)))
Una cosa posso dire: il trading nel canale è l'unica soluzione sensata. È discutibile se andare con la tendenza o contro di essa... Personalmente sono un sostenitore del trading in controtendenza.
La cosa principale è vedere le "code". E il quantile prima del sigma deve essere dinamico. Ma come possiamo definire il tipo di distribuzione attuale? È difficile e richiede risorse con i metodi standard. E nel quadro della diffusione anomala questa questione si risolve da sola - non esiste una nozione di "quantile" e le linee di supporto/resistenza sono determinate da sole. Autotuning, per così dire.
Va bene allora...
Grazie mille. Ho specificamente bisogno di Laplace sullo stesso principio che qui"la distribuzione esponenziale può essere ottenuta per inversione da valori uniformemente distribuiti a 0...1 di U
1/lambda * Ln(U)" e l'altro lato della distribuzione sarebbe: -1/lambda*Ln(U), per Laplace dobbiamo collegare questi due lati.
Ho trovato in Wadzinski come ho scritto, mean(mu)+LN(SLCHIS())/lambda, ma sto sbagliando lì LN non è da(U)valore uniformemente distribuito è considerato, ma dal rapporto di queste variabili casuali, cosa in questo caso la voce dovrebbe essere, non lo so.
Basato su http://sernam.ru/book_dm.php?id=6 formula (1.5) fatto esponenziale e Laplace, sembra simile, ma nessun controllo di coerenza:
File MS Excel allegato. Essa (e l'immagine) è incompleta, nella cella J3 si dovrebbe leggere "y = 2x-1".