이것은 이해할 수 있습니다. Rosh , 우리는 그러한 기능을 알고 있습니다. 문제는 두 데이터 계열 자체의 공분산이 아니라 함수를 계산하는 것입니다. 글쎄, FREQUENCY 함수의 작동 방식과 같은 "tau" 오프셋의 다른 값에 대한 값 배열을 생성하기 위해. 좋아, 생각하자...
추신: 당신은 제 시간에 여기에 나타났습니다. 피터스 읽어봤어? 그는 반품 프로세스의 정상성에 대해 아무 말도 하지 않습니까?
PPS 예, 공분산 기능을 사용하여 서두르게 되었습니다. 프로세스의 정상성을 나타내려면 적어도 넓은 의미에서 모든 쌍의 시간 판독값 R(ti, tj)에 대해 2차원 테이블을 표시해야 합니다. 즉. 매트릭스 ...
혼란스럽지 않다면 프로세스에 편향이 있고 이 동일한 편향이 주기적으로 변경됩니다(한 경향이 다른 경향으로 변경됨). 그래서 대답하기 어렵다고 생각합니다. 그는 다음과 같은 분포 함수를 제공합니다. a) 유한 MO 및 무한 분산 b) 무한 MO 및 무한 분산
그리고 정규 분포는 일반화 프랙탈 분포의 특수한 경우입니다. 여기에서 정의를 찾았습니다.
일반적인 경우 X(t) 는 모든 확률적 특성이 시간에 의존하지 않는 경우(더 정확하게는 t 축을 따라 의존하는 인수의 이동으로 인해 변경되지 않는 경우) 고정 프로세스로 간주됩니다. 결과적으로 랜덤 프로세스의 수학적 기대치, 분산 및 상관 함수는 시간에 의존하지 않습니다.
“그 과정에서 흥미로운 질문이 떠올랐습니다. 아마도 누군가는 좋은 속성을 가진 간단하고 편리한 유형의 분포 함수가 통계에서 사용되지 않는 이유를 알려줄 것입니다. 그리고 그것이 사용된다면 왜 그것에 대해 기록되지 않습니까? 나는 로그 정규 이외의 증분 분포를 근사하려고 시도하는 사람을 본 적이 없습니다."
아마도 이것은 Rayleigh-Rice 분포의 특별한 경우일 것입니다. 나는 이전에 그것에 대한 링크를 제공했습니다. 공식은 다음과 같습니다. 그리고 그림.
물리적으로 Rayleigh-Rice 분포는 결정적 신호와 일반 잡음의 포락선 합계의 1차원 분포를 특징으로 합니다. 그것은 당신이 풀고 있는 문제와 매우 유사합니다. 예를 들어 Mathcad 파일을 첨부합니다. Neyman-Pearson 기준에 따라 분석된 샘플이 이론적 분포 법칙을 준수하는지 확인할 수 있는 알고리즘에 대한 자세한 설명이 포함되어 있습니다. 어떻게든 도움이 되었기를 바랍니다.
Excel에서 어떻게 Matkad에서 자기 상관을 2가지 방법으로 계산할 수 있는지 모르겠습니다. 파일도 예제와 함께 첨부되어 있습니다. 유일한 언급은 ACF를 계산하는 두 가지 접근 방식이 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있다는 것입니다. 그건 그렇고, IHMO는 매우 유망합니다. 한때 저는 공중 표적을 위한 적응형 추적 필터를 설계해야 했습니다. 당신은 가격을 따라 시도 할 수 있습니다 :). ACF는 방정식의 계수를 결정합니다.
잡다
속이려고 서둘러 사과드립니다. 히스토그램은 Yurixx에서 요청해야 했습니다. 사진이 나왔을 때 나는 내 실수를 깨달았습니다. 나는 " 신호 에너지 - 시장을 움직인다"라는 내 정의에 따라 공명에 대한 아이디어를 계속 연구하고 있습니다. 소음의 에너지는 우리가 이 움직임을 보지 못하게 합니다.” (FIR이나 IIR에 대한 힌트를 주셔서 감사합니다. 하지만 12년 전에 생도들에게 강의를 했고 심지어 듀스도 넣었습니다. :)).
모든
포럼에서 FFT_MA 프로토타입을 찾았고 이전에 게시된 도면(FFT_MA_mod)에 따라 다시 만들었습니다. 다만 다시 그려서 분석이 어렵다는 점이다. 누구든지 이 단점을 고칠 수 있다면 도와주세요. 내가 할 수 있는 방법이 없습니다. 설명과 함께 파일도 첨부합니다. 그건 그렇고, 필터 출력에서 진폭의 분포 법칙은 Rayleigh-Rice 법칙을 따릅니다. 신호의 경우 노이즈만 있으면 Rayleigh로 퇴화하고 alpha는 = 0이 됩니다.
이러한 방식으로 신호와 노이즈를 분리할 수 있다고 가정하면 공진을 검색하면서 두 프로세스 사이에서 발진 위상의 일치를 찾아야 하는 문제가 발생합니다.
아이디어가 있는 사람이 있으면 이야기해 주세요.
그리고 어렵지 않다면 어떤 분배 수익률 을 말씀하시는지 말씀해 주십시오. 가능한 경우 간단한 예에서. 또는 적어도 링크.
grasn, Sergey, 잠재적인 구덩이에 대해 깊은 사과와 내 자신의 어리석음을 고백합니다 :) 당신의 진실. 지원 저항 수준은 다른 것과 비교할 때 가격이 반등하는 잠재적 장벽이 있습니다. 그러나 현상 자체의 발명에 관해서는 논쟁을 해야 할 것 같습니다. 또한 IMHO는 일반적으로 파동, 피보, 갈퀴 및 악어와 달리 시장에서 유일한 현실입니다. 적어도 이것은 추가의 명확하지 않은 가정 없이 쉽게 설명될 수 있는 유일한 것입니다. 흥미로운 기준 X의 발견을 축하합니다! 모든 것. 읽으러 갔습니다. 그리고 Dvano는 여기에 없었지만 그 이후로 11 페이지가 여기에 게시되었습니다 :)
Prival писал (а): 그리고 어렵지 않다면 어떤 종류의 분배 수익 에 대해 이야기하는지 말씀해 주십시오. 가능한 경우 간단한 예에서. 또는 적어도 링크.
반환[i] = 닫기[i] - 닫기[i+1], 즉 이는 단순히 종가의 역사적 증분입니다. 특정 TF의 전체 기록에 대해 계산되고 Excel 및 주파수 히스토그램 (Excel 함수 FREQUENCY() 사용)으로 구동되면 가우시안을 다소 연상시키는 곡선을 얻을 수 있지만 외부적으로만 가능합니다. 실제로 이 분포는 두꺼운 꼬리와 0에 가까운 지점에서 비현실적으로 높은 피크로 인해 정상이 아닙니다.
꼬리 부분을 과소평가하면 투기꾼이 위험을 과소평가하게 됩니다. "4시그마 이상" 이벤트의 확률이 아주 작다고 믿는다면(정상 가설에서는 약 0.0063%) 실제 시장은 다음과 같습니다. 약 0.7%, 즉 100배 더. 더 큰 이벤트의 경우 그 차이는 훨씬 더 큽니다. 필요한 경우 사진을 게시하겠습니다.
기록 보관소에 감사드립니다. 아침에 살펴보겠습니다. 그러나 여전히 Excel과 MQL4에서 모두 수행하려고 합니다.
Prival , Fourier-high-cut-inverse-Fourier, 당신이 여기에 쓰는 것은 훌륭한 아이디어입니다. 실제로, 그것은 완전히 매끄럽고 지연되지 않은 이동 평균 인 것으로 밝혀졌습니다. 이 거대한 꿀 통에는 작은 타르 한 방울만 들어 있습니다. 이러한 연산자는 인과 관계가 아닙니다. 그리고 창이 넓을수록 더 많은 미래 샘플에 의존합니다. 그리고 창이 좁을수록 스무딩이 나빠집니다. 따라서 역사에서는 매우 멋지게 보이지만 실제로는 이러한 표시기가 화면 오른쪽 가장자리에 지속적으로 다시 그려집니다. 따라서 고주파 노이즈를 할당합니다. 그것은 역사 속에서만 두드러질 것입니다. 그리고 화면의 오른쪽 가장자리에서 당신은 장님과 귀머거리가 될 것입니다. 그런 뜻이 아니었다면 사과드립니다. 아직 글을 다 읽지 못했습니다. 나는 당신의 처음 두 가지에만 씁니다.
PS 모든 게시물을 끝까지 읽으십시오. 네, 바로 여러분이 경험한 것입니다. 아아, 이 순간이 기본이기 때문에 아무도 다시 그리기를 도와줄 수 없습니다. 이러한 필터 연산자는 인과 관계가 아닙니다. 일반적으로 Forex의 주요 모순, 그리고 일반적으로 우리의 전체 하위 달 세계의 주요 모순은 시간 개념과 관련된 모순입니다. 외환에서 이것은 좋은 통계적 추정치를 얻는 데 상당한 시간이 걸린다는 사실에서 나타납니다. 저것들. 카운트. 그러나 이러한 수치가 수집되는 동안 시장 매개변수는 변경될 시간이 있습니다. 누군가 이 모순을 해결하는 데 도움을 줄 수만 있다면...
이것은 이해할 수 있습니다. Rosh , 우리는 그러한 기능을 알고 있습니다. 문제는 두 데이터 계열 자체의 공분산이 아니라 함수를 계산하는 것입니다. 글쎄, FREQUENCY 함수의 작동 방식과 같은 "tau" 오프셋의 다른 값에 대한 값 배열을 생성하기 위해. 좋아, 생각하자...
추신: 당신은 제 시간에 여기에 나타났습니다. 피터스 읽어봤어? 그는 반품 프로세스의 정상성에 대해 아무 말도 하지 않습니까?
PPS 예, 공분산 기능을 사용하여 서두르게 되었습니다. 프로세스의 정상성을 나타내려면 적어도 넓은 의미에서 모든 쌍의 시간 판독값 R(ti, tj)에 대해 2차원 테이블을 표시해야 합니다. 즉. 매트릭스 ...
a) 유한 MO 및 무한 분산
b) 무한 MO 및 무한 분산
그리고 정규 분포는 일반화 프랙탈 분포의 특수한 경우입니다. 여기에서 정의를 찾았습니다.
Yurixx에게 다음과 같이 썼습니다.
“그 과정에서 흥미로운 질문이 떠올랐습니다. 아마도 누군가는 좋은 속성을 가진 간단하고 편리한 유형의 분포 함수가 통계에서 사용되지 않는 이유를 알려줄 것입니다. 그리고 그것이 사용된다면 왜 그것에 대해 기록되지 않습니까? 나는 로그 정규 이외의 증분 분포를 근사하려고 시도하는 사람을 본 적이 없습니다."
아마도 이것은 Rayleigh-Rice 분포의 특별한 경우일 것입니다. 나는 이전에 그것에 대한 링크를 제공했습니다. 공식은 다음과 같습니다. 그리고 그림.
물리적으로 Rayleigh-Rice 분포는 결정적 신호와 일반 잡음의 포락선 합계의 1차원 분포를 특징으로 합니다. 그것은 당신이 풀고 있는 문제와 매우 유사합니다. 예를 들어 Mathcad 파일을 첨부합니다. Neyman-Pearson 기준에 따라 분석된 샘플이 이론적 분포 법칙을 준수하는지 확인할 수 있는 알고리즘에 대한 자세한 설명이 포함되어 있습니다. 어떻게든 도움이 되었기를 바랍니다.
수학 으로
Excel에서 어떻게 Matkad에서 자기 상관을 2가지 방법으로 계산할 수 있는지 모르겠습니다. 파일도 예제와 함께 첨부되어 있습니다. 유일한 언급은 ACF를 계산하는 두 가지 접근 방식이 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있다는 것입니다. 그건 그렇고, IHMO는 매우 유망합니다. 한때 저는 공중 표적을 위한 적응형 추적 필터를 설계해야 했습니다. 당신은 가격을 따라 시도 할 수 있습니다 :). ACF는 방정식의 계수를 결정합니다.
잡다
속이려고 서둘러 사과드립니다. 히스토그램은 Yurixx에서 요청해야 했습니다. 사진이 나왔을 때 나는 내 실수를 깨달았습니다. 나는 " 신호 에너지 - 시장을 움직인다"라는 내 정의에 따라 공명에 대한 아이디어를 계속 연구하고 있습니다. 소음의 에너지는 우리가 이 움직임을 보지 못하게 합니다.” (FIR이나 IIR에 대한 힌트를 주셔서 감사합니다. 하지만 12년 전에 생도들에게 강의를 했고 심지어 듀스도 넣었습니다. :)).
모든
포럼에서 FFT_MA 프로토타입을 찾았고 이전에 게시된 도면(FFT_MA_mod)에 따라 다시 만들었습니다. 다만 다시 그려서 분석이 어렵다는 점이다. 누구든지 이 단점을 고칠 수 있다면 도와주세요. 내가 할 수 있는 방법이 없습니다. 설명과 함께 파일도 첨부합니다. 그건 그렇고, 필터 출력에서 진폭의 분포 법칙은 Rayleigh-Rice 법칙을 따릅니다. 신호의 경우 노이즈만 있으면 Rayleigh로 퇴화하고 alpha는 = 0이 됩니다.
이러한 방식으로 신호와 노이즈를 분리할 수 있다고 가정하면 공진을 검색하면서 두 프로세스 사이에서 발진 위상의 일치를 찾아야 하는 문제가 발생합니다.
아이디어가 있는 사람이 있으면 이야기해 주세요.
그리고 어렵지 않다면 어떤 분배 수익률 을 말씀하시는지 말씀해 주십시오. 가능한 경우 간단한 예에서. 또는 적어도 링크.
꼬리 부분을 과소평가하면 투기꾼이 위험을 과소평가하게 됩니다. "4시그마 이상" 이벤트의 확률이 아주 작다고 믿는다면(정상 가설에서는 약 0.0063%) 실제 시장은 다음과 같습니다. 약 0.7%, 즉 100배 더. 더 큰 이벤트의 경우 그 차이는 훨씬 더 큽니다. 필요한 경우 사진을 게시하겠습니다.
기록 보관소에 감사드립니다. 아침에 살펴보겠습니다. 그러나 여전히 Excel과 MQL4에서 모두 수행하려고 합니다.
PS 모든 게시물을 끝까지 읽으십시오. 네, 바로 여러분이 경험한 것입니다. 아아, 이 순간이 기본이기 때문에 아무도 다시 그리기를 도와줄 수 없습니다. 이러한 필터 연산자는 인과 관계가 아닙니다. 일반적으로 Forex의 주요 모순, 그리고 일반적으로 우리의 전체 하위 달 세계의 주요 모순은 시간 개념과 관련된 모순입니다. 외환에서 이것은 좋은 통계적 추정치를 얻는 데 상당한 시간이 걸린다는 사실에서 나타납니다. 저것들. 카운트. 그러나 이러한 수치가 수집되는 동안 시장 매개변수는 변경될 시간이 있습니다. 누군가 이 모순을 해결하는 데 도움을 줄 수만 있다면...
Prival , 푸리에 하이컷-역 푸리에, 여기에 대해 쓴 내용, 좋은 아이디어입니다. 실제로 완전히 부드럽고 지연되지 않은 이동 평균이 나타납니다.
스레드의 주제에 따르면, 나는 단지 신호와 노이즈를 분리하는 방법을 제안하고 있습니다. 목표는 영화를 만드는 것이 아니라 공명을 찾는 것입니다. 예측 및 이동 평균 의 경우 훨씬 더 나은 매트 장치가 있습니다. 모든 천연 IHMO.
옵션으로 표시기에 부동하지 않는 두 개의 개별 버퍼를 생성하지만 현재 Close[0]=Open[0], 신호 및 노이즈 에너지 값을 기억하십시오.