Dalla teoria alla pratica - pagina 617

[Igor Makanu]

Evgeniy Chumakov:

Ha corso sulla sterlina

Ehm, scusate se mi intrometto nella piacevole discussione .... In realtà, la domanda è:

Dove? "4mestieri in totale ".

Dici sul serio? ))))

[Alexander_K2]

Evgeniy Chumakov:

Ha corso sulla sterlina

Aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa!!!!

Segnale di commercio andiamo, Eugene! Fammi bere dal Graal - l'ho cercato e sofferto per così tanto tempo...

[Renat Akhtyamov]

Evgeniy Chumakov:

Fallo passare attraverso la sterlina.

cioè la sterlina è saltata 3 volte durante il mese e un massimo di 50 pips delle 4 cifre?

Sì.

sistema...

E chiaramente con un atteggiamento di attesa.

[Oleg Papkov]

[Violetta Novak]

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

[Vladimir]

Novaja:

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) "

[Violetta Novak]

Vladimir:

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.

[Алексей Тарабанов]

Alexander_K2:

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...

[Vladimir]

Novaja:

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".

[Alexander_K2]

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.