Тоже рад с Вами здесь встретиться. По прежнему на работе пытаюсь создать "мыслящую сеть" близкую к мозгу используя спайки и время. Но пока кроме простого распознования обьектов ничего не получается. Многие сомневаются что спайковые сети обладают каким то преимуществами по сравнению с обычными нейронными сетями. Но это тема отдельного разговора.
예, 이것은 완전히 별개의 대화입니다.
팀보 에
첫 번째 가격 차이는 고정적이지 않습니다.
그것은 어떤 의미에서 달려 있습니다. :o) 몇 가지 중요한 테스트를 통과했기 때문에 넓은 의미에서 이것은 다소 고정적입니다(최소한 주요 분포 매개변수 - 평균 및 가능한 분산). 그러나 교대조와 관련된 ACF의 안정성에는 실제로 문제가 있습니다. 좁은 의미에서 는 전혀 고정되어 있지 않습니다. 그러나 "정확도"를 원하는 대로 해석할 수 있도록 절대적으로 명확하고 모호하지 않고 객관적인 기준이 없습니다.
16페이지에서 같은 시간 간격인 480시간 동안 M1과 H1에 대한 스펙트럼을 제공했습니다. 스펙트럼은 근본적으로 다릅니다. 스펙트럼의 형태는 프로세스의 물리학과 잘 일치합니다. 1시간 동안 M1의 많은 추세가 시작되고 종료되었으며, 이는 서로 다른 시간대를 가진 투자자에 해당합니다. 이것은 아마도 VR의 비정상성의 주된 이유일 것입니다. 고정 푸리에 급수에 대해서는 귀하의 주장이 절대적으로 사실이어야 합니다.
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이 주파수 아래에서 스펙트럼은 동일합니다. 이 RF 부품이 필요합니까? 버려지는 것의 에너지가 상당히 크다면?
PSD를 평균화하는 방법이 있습니다. 동시에 기존 봉우리가 평균과 거의 다르지 않으면 평평한 곳입니다. 추세에서 주 전력은 피크에 집중되어야 합니다.
timbo>> : Первая разница случайного блуждания - это неторгуемый процесс, торгуемый процесс само блуждание . Именно поэтому знание того, что первая разница стационарна, никак не поможет в торговле.
비슷한 느낌이 있습니다. 나는 그렇게 범주적이지 않습니다. 첫 번째 차이점을 사용할 가능성이 나에게 분명하지 않다는 것입니다.
timbo писал(а)>> 나는 화이트 노이즈가 될 거래 가능한 프로세스를 요청했습니다. 랜덤 워크의 첫 번째 차이점은 거래 불가능한 프로세스이고, 거래 가능한 프로세스는 워크 자체입니다. 그렇기 때문에 첫 번째 차이가 고정적이라는 것을 아는 것은 거래에 어떤 식으로든 도움이 되지 않습니다.
1차 가격차이가 정상적이라는 주장에 종지부를 찍기 위해 첨부된 정상성 테스트 지표를 넓은 의미로 썼습니다. 다음과 같이 작동합니다.
모든 가격의 차이가 계산됩니다.
데이터는 두 개의 동일한 섹션으로 분할됩니다.
첫 번째 섹션에서 첫 번째 순간이 계산됩니다(이 섹션의 모든 가격 평균).
두 섹션의 모든 가격에서 단락 3에서 계산된 첫 번째 순간을 뺍니다. 첫 번째 섹션의 데이터는 평균이 0이 될 것이 분명합니다.
다시 말하지만, 두 번째 모멘트(산포)는 첫 번째 섹션에서 계산됩니다.
두 섹션의 가격은 단락 5에서 계산된 분산의 sqrt로 나뉩니다. 첫 번째 섹션의 데이터는 단위 분산을 획득할 것이 분명합니다.
두 번째 세그먼트에서 가격의 첫 번째 및 두 번째 순간을 계산하고 지표로 표시합니다. 데이터가 대체로 고정되어 있으면 이러한 모멘트가 각각 0과 1 주변에서 변동할 것으로 예상합니다.
EURUSD H1에 대한 계산에 따르면 첫 번째 모멘트(평균)는 실제로 0 주변에서 변동하지만 두 번째 모멘트(분산)는 1에서 3.4로 증가합니다. 따라서 여기에서는 가격 차이를 넓은 의미에서도 고정된 숫자라고 하기가 어렵습니다.
가격차이가 백색소음에 얼마나 가까운지 확인해보는 것도 흥미롭다. 정의에 따르면 백색 잡음은 평평한 스펙트럼을 가지고 있습니다. 정의는 이 잡음이 정규 분포를 가져야 한다는 사실에 대해 아무 말도 하지 않지만 대부분의 경우 이 분포가 내포되어 있습니다. 내 이전 게시물은 EURUSD H1에 대한 ACF 가격 차이를 보여주었습니다. 그것은 델타 함수의 형태를 가지고 있습니다. ACF의 푸리에 변환을 취하면 가격 차이의 전력 스펙트럼 밀도를 얻습니다. 가격 차이는 스펙트럼 의미에서 백색 잡음에 정말 가깝습니다. 그러나 확률 분포의 관점에서 이것은 다른 문제입니다. 가격 차이의 순간을 계산하면 다음 표를 얻습니다.
순간
분포 규범
EURUSD
USD/JPY
EURGBP
USDCAD
EURJPY
m4=E{x^4}
삼
14.73
18.85
18.53
14.94
19.33
m6=E{x^6}
열 다섯
1090
2129
1320
962
1839년
모든 경우에 데이터는 평균이 0이고 분산이 1이 되도록 정규화됩니다. 표에서 볼 수 있듯이 첫 번째 통화 가격 차이는 가우스 잡음(2nd moment는 1이고 모든 홀수 순간은 0). 즉, 분산을 초과하는 버스트를 감지할 확률은 가우스 노이즈보다 가격 차이에서 훨씬 더 높습니다.
이 모든 것이 거래에 무엇을 제공합니까?
첫 번째 가격 차이의 ACF는 델타 함수의 형태를 가집니다. 즉, 현재 차이와 과거의 상관 관계는 0에 가깝습니다. 어떻게 그런 과정을 예측할 수 있는지 모르겠다.
첫 번째 가격 차이는 가장 넓은 의미에서도 고정적이지 않습니다. 따라서 시간이 지남에 따라 지속적으로 가격 차이의 통계적 행동을 기반으로 하는 거래는 이익을 가져오지 않을 것이라고 생각합니다.
첫 번째 가격 차이는 분산 외부에 큰 이상값을 가지므로 가격 차이가 0으로 돌아가는 방향으로 포지션이 열리면 빠른 배수로 이어질 것입니다.
내 계산에 사용된 모든 코드가 첨부되어 있습니다.
이 스레드의 모든 참가자에게 질문이 있습니다. 예측 가능하거나 수익성 있게 거래하려면 가격이 어떤 통계적 속성을 가져야 합니까?
begemot61>> : Первое и самое очевидное, постоянство среднего + отсутствие "толстых хвостов" у распределения. В этом случае не требуется ничего предсказывать.
예, 첫 번째 순간은 이미 일정하고 0과 같습니다.분산은 시간에 의존하지 않아야하며 "뚱뚱한 꼬리"를 잊어 버려야합니다.
gpwr 에
Тоже рад с Вами здесь встретиться. По прежнему на работе пытаюсь создать "мыслящую сеть" близкую к мозгу используя спайки и время. Но пока кроме простого распознования обьектов ничего не получается. Многие сомневаются что спайковые сети обладают каким то преимуществами по сравнению с обычными нейронными сетями. Но это тема отдельного разговора.
예, 이것은 완전히 별개의 대화입니다.
팀보 에
첫 번째 가격 차이는 고정적이지 않습니다.
그것은 어떤 의미에서 달려 있습니다. :o) 몇 가지 중요한 테스트를 통과했기 때문에 넓은 의미에서 이것은 다소 고정적입니다(최소한 주요 분포 매개변수 - 평균 및 가능한 분산). 그러나 교대조와 관련된 ACF의 안정성에는 실제로 문제가 있습니다. 좁은 의미에서 는 전혀 고정되어 있지 않습니다. 그러나 "정확도"를 원하는 대로 해석할 수 있도록 절대적으로 명확하고 모호하지 않고 객관적인 기준이 없습니다.
16페이지에서 같은 시간 간격인 480시간 동안 M1과 H1에 대한 스펙트럼을 제공했습니다. 스펙트럼은 근본적으로 다릅니다. 스펙트럼의 형태는 프로세스의 물리학과 잘 일치합니다. 1시간 동안 M1의 많은 추세가 시작되고 종료되었으며, 이는 서로 다른 시간대를 가진 투자자에 해당합니다. 이것은 아마도 VR의 비정상성의 주된 이유일 것입니다. 고정 푸리에 급수에 대해서는 귀하의 주장이 절대적으로 사실이어야 합니다.
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이 주파수 아래에서 스펙트럼은 동일합니다. 이 RF 부품이 필요합니까? 버려지는 것의 에너지가 상당히 크다면?
PSD를 평균화하는 방법이 있습니다. 동시에 기존 봉우리가 평균과 거의 다르지 않으면 평평한 곳입니다. 추세에서 주 전력은 피크에 집중되어야 합니다.
고양이를 좋아하지 않으세요...
Первая разница случайного блуждания - это неторгуемый процесс, торгуемый процесс само блуждание . Именно поэтому знание того, что первая разница стационарна, никак не поможет в торговле.
나는 화이트 노이즈가 될 거래 가능한 프로세스를 요청했습니다. 랜덤 워크의 첫 번째 차이점은 거래 불가능한 프로세스이고, 거래 가능한 프로세스는 워크 자체입니다. 그렇기 때문에 첫 번째 차이가 고정적이라는 것을 아는 것은 거래에 어떤 식으로든 도움이 되지 않습니다.
1차 가격차이가 정상적이라는 주장에 종지부를 찍기 위해 첨부된 정상성 테스트 지표를 넓은 의미로 썼습니다. 다음과 같이 작동합니다.
EURUSD H1에 대한 계산에 따르면 첫 번째 모멘트(평균)는 실제로 0 주변에서 변동하지만 두 번째 모멘트(분산)는 1에서 3.4로 증가합니다. 따라서 여기에서는 가격 차이를 넓은 의미에서도 고정된 숫자라고 하기가 어렵습니다.
가격차이가 백색소음에 얼마나 가까운지 확인해보는 것도 흥미롭다. 정의에 따르면 백색 잡음은 평평한 스펙트럼을 가지고 있습니다. 정의는 이 잡음이 정규 분포를 가져야 한다는 사실에 대해 아무 말도 하지 않지만 대부분의 경우 이 분포가 내포되어 있습니다. 내 이전 게시물은 EURUSD H1에 대한 ACF 가격 차이를 보여주었습니다. 그것은 델타 함수의 형태를 가지고 있습니다. ACF의 푸리에 변환을 취하면 가격 차이의 전력 스펙트럼 밀도를 얻습니다. 가격 차이는 스펙트럼 의미에서 백색 잡음에 정말 가깝습니다. 그러나 확률 분포의 관점에서 이것은 다른 문제입니다. 가격 차이의 순간을 계산하면 다음 표를 얻습니다.
모든 경우에 데이터는 평균이 0이고 분산이 1이 되도록 정규화됩니다. 표에서 볼 수 있듯이 첫 번째 통화 가격 차이는 가우스 잡음(2nd moment는 1이고 모든 홀수 순간은 0). 즉, 분산을 초과하는 버스트를 감지할 확률은 가우스 노이즈보다 가격 차이에서 훨씬 더 높습니다.
이 모든 것이 거래에 무엇을 제공합니까?
내 계산에 사용된 모든 코드가 첨부되어 있습니다.
이 스레드의 모든 참가자에게 질문이 있습니다. 예측 가능하거나 수익성 있게 거래하려면 가격이 어떤 통계적 속성을 가져야 합니까?
작동 안 할 것이다. 저도 이단에 시달려 아래와 같은 메모를 남겼습니다.
무슨 일 있어?
기간의 절반 이상을 예측하지 않습니다.
이 스레드의 모든 참가자에게 질문이 있습니다. 예측 가능하거나 수익성 있게 거래하려면 가격이 어떤 통계적 속성을 가져야 합니까?
기간의 절반 이상을 예측하지 않습니다.
먼저 가장 분명한 것은 평균의 불변성 + 분포에 "뚱뚱한 꼬리"가 없다는 것입니다. 이 경우 아무 것도 예측할 필요가 없습니다.
가격이나 증분을 말씀하시는 건가요?
Первое и самое очевидное, постоянство среднего + отсутствие "толстых хвостов" у распределения. В этом случае не требуется ничего предсказывать.
예, 첫 번째 순간은 이미 일정하고 0과 같습니다.분산은 시간에 의존하지 않아야하며 "뚱뚱한 꼬리"를 잊어 버려야합니다.