랜덤 시퀀스 메모리 정리 - 페이지 27

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코드에서 또 다른 잼을 찾았습니다. Expert Advisor가 시작되거나 자동 거래가 해제되었을 때 Expert Advisor는 알고리즘에 있어야 하는 새 막대 의 형성이 아니라 활성 거래에 즉시 포함되었습니다. 몇 줄을 더 추가해야 했습니다.

 //+------------------------------------------------------------------+
//| Expert initialization function                                   |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit (){

   
   if (!Sym.Name( _Symbol )){
       Alert ( "Failed to initialize CSymbolInfo, try again" );    
       return (- 1 );
   }
   // Добавлены две нижеуказанные строки, чтобы советник ждал формирования нового бара
   CopyTime ( _Symbol , PERIOD_CURRENT , 0 , 1 ,ctm);   
   LastTime=ctm[ 0 ];

   Print ( "Expert initialization was completed" );
   
   
   return ( 0 );
}
예고편에서 수정된 EA 코드:
파일:
AfterEffects.mq5  21 kb
 
이중 결과 = 비율[0].open - 2.0 * 비율[p].open + 비율[2*p].open; 이 줄을 이해할 수 없습니다. 그 의미는 무엇입니까?
 
Denis Timoshin :
이중 결과 = 비율[0].open - 2.0 * 비율[p].open + 비율[2*p].open; 나는이 줄을 이해할 수 없다, 그 의미는 무엇입니까?

다음과 같습니다.

 double results = (rates[ 0 ].open - rates[p].open) - (rates[p].open - rates[ 2 *p].open);
 
этоYury Reshetov :

다음과 같습니다.

이것은 확실히 이해할 수 있지만 그 의미가 무엇이며 어떻게 당신의 이론과 비교할 수 있습니까?

 
Denis Timoshin :

이것은 확실히 이해할 수 있지만 그 의미가 무엇이며 어떻게 당신의 이론과 비교할 수 있습니까?

과거 역사 섹션에서 얻은 숫자 값이 있습니다(즉, 해당 값은 이미 우리에게 알려져 있음).

 double a = rates[ 0 ].open - rates[p].open;

그리고

 double b = rates[p].open - rates[ 2 *p].open;

그리고 미래에는 세 번째 값이 있을 것입니다(아직 알 수 없음).

 double c = rates[-X*p].open - rates[0].open;

게다가 X의 값도 우리에게 알려지지 않았습니다.

정리에 따르면 a, b 및 c가 난수이면 1/2 이상의 확률로 두 개의 상호 배타적인 부등식이 참입니다.

  1. a > b > c
  2. a<b<c

무작위가 아닌 경우 1/2 이상의 확률로 두 개의 상호 배타적인 부등식도 가능합니다.

  1. c > > b
  2. c < < b

알아내기 위해 다음을 계산합니다.

 double results = rates[ 0 ].open - 2.0 * rates[p].open + rates[ 2 *p].open;

동등한 것:

 double results = a - b;

그 후 0보다 크거나 낮은 값에 대해 결과 값을 0과 비교하고 숫자가 무작위인지 아닌지에 따라 위의 부등식에 따라 결정합니다.

 

...

일련의 무작위 변수가 있다고 가정해 보겠습니다.


x1, x2, ...xn

모든 i와 j에 대해 평등이 참인 경우:

p(xi) = p(xj | xi)

시퀀스에 메모리가 없습니다.

그렇지 않으면 있습니다.

유리야, 안녕!

늦었지만 처음부터 이 주제를 읽었습니다.

내가 마지막으로 알려진 카운트에서 값을 결정하는 무작위 변수의 값을 지연에서 찾을 수 있다는 것을 올바르게 이해하고 있습니까? 아니면 여기가 더 어렵습니까?

 
Alexey Burnakov :

내가 마지막으로 알려진 카운트에서 값을 결정하는 무작위 변수의 값을 지연에서 찾을 수 있다는 것을 올바르게 이해하고 있습니까? 아니면 여기가 더 어렵습니까?

Random lag에서 2개 이상의 다른 2개의 random 값이 알려진 경우. 그러나 결론은 결정론이 엄격하지 않고 확률론적이라는 것입니다.

 
Yury Reshetov :

Random lag에서 2개 이상의 다른 2개의 random 값이 알려진 경우. 그러나 결론은 결정론이 엄격하지 않고 확률론적이라는 것입니다.

랜덤 변수에 iid 속성이 있습니까? 이것이 결론의 정확성을 방해하지 않습니까?
 
Alexey Burnakov :
랜덤 변수에 iid 속성이 있습니까? 이것이 결론의 정확성을 방해하지 않습니까?

가장 중요한 것은 p(Xi > Xj) = p(Xi < Xj)와 같이 모든 i 및 j에 대한 시퀀스의 독립성을 존중하는 것입니다. 다른 모든 것은 드럼에 있습니다.

 
Yury Reshetov :

가장 중요한 것은 p(Xi > Xj) = p(Xi < Xj)와 같이 모든 i 및 j에 대한 시퀀스의 독립성을 존중하는 것입니다. 다른 모든 것은 드럼에 있습니다.

나는 생각할 것이다. 나 자신은 상호 정보의 방법을 사용하여 외환 시장의 수익에 대한 종속성을 찾고 있었고 계속 찾고 있습니다. 그녀는 거기에 있다.

그러나 여기에서 내가 이해하는 한 임의의 시리즈에 대해 이야기하고 있습니다.

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