Parece muito com um atrativo caótico. Você está entrando no fundo,apreende....
Entrou no fundo, e o que mostrou foi apenas o 'começo'. O modelo de movimento de preços na forma de um flat e uma tendência local como transição de nível para nível é uma coisa interessante. Às vezes me parece que as ondas são tiradas do modelo, mas é apenas uma filosofia. Uso atrativos, mas não pelo preço, mas por alguns parâmetros do canal.
para vaa20003
...se você rastrear o espectro das flutuações de preços na história (visto M1 em GBPJPG), os picos estão em torno de 3, 5, 7 , 13 etc. É verdade, a amplitude e os picos estão flutuando um pouco de dia para dia. Acabou de construir uma onda sinusoidal com esses períodos e os somou. E acontece (puramente visualmente até agora) que para cada movimento é um espigão ou um molho. Posso usar isto como um sinal de sub-limiar?
O modelo de ressonância estocástica não tem qualidades de previsão que permitam calcular o novo nível de um flat em relação ao mercado, embora pareça ser do maior interesse. Mas o desenvolvimento de uma ferramenta para controlar a ocorrência de "situações perigosas", como a possibilidade de uma tendência local e a transição do sistema para um novo nível, eu acho, tem todas as chances.
(Uau, fotos malucas) Vocês realmente acham que elas são mais informativas do que uma tabela de preços, por exemplo? É necessário escavar em tal deserto?
(Uau, fotos malucas) Vocês realmente acham que elas são mais informativas do que uma tabela de preços, por exemplo? É necessário escavar em tal deserto?
É bem possível que eles sejam mais informativos para um computador :). Ou você pode explicar a ele (o computador) como você reconhece as imagens?
Uma pergunta para os especialistas, mas fora do tópico.
Suponha que haja uma seqüência normalmente distribuída de valores X. O número de membros da seqüência é N=1000000, o valor médio é A e o ska é S. Obviamente, o conjunto de valores dos elementos X é delimitado por cima, ou seja, todos os X pertencem ao intervalo [0,Xmax]. Pegamos uma amostra de M=100 membros da seqüência e calculamos sua média XM. Formamos uma nova seqüência Y = {XM} a partir de todas as amostras sequenciais, contendo elementos M da seqüência inicial. É claro que o conjunto de valores Y também está limitado.
Como encontrar seus limites superior e inferior, ou seja, o intervalo de valores [Ymin,Ymax] ?
Estou naturalmente interessado na avaliação analítica por meio de estatísticas matemáticas (na qual eu, infelizmente, não sou forte). Calcular de frente não é difícil, mas não é interessante. É interessante obter a dependência dos limites deste intervalo na relação de N e M e nas propriedades estatísticas da seqüência inicial.
Uma pergunta para os especialistas, mas fora do tópico.
Suponha que haja uma seqüência normalmente distribuída de valores X. O número de membros da seqüência é N=1000000, o valor médio é A e o ska é S. Obviamente, o conjunto de valores dos elementos X é delimitado por cima, ou seja, todos os X pertencem ao intervalo [0,Xmax]. Pegamos uma amostra de M=100 membros da seqüência e calculamos sua média XM. Formamos uma nova seqüência Y = {XM} de todas as amostras sequenciais contendo elementos M da seqüência original. É claro que o conjunto de valores Y também é delimitado.
Como encontrar seus limites superior e inferior, ou seja, o intervalo de valores [Ymin,Ymax] ?
Estou naturalmente interessado na avaliação analítica por meio de estatísticas matemáticas (na qual eu, infelizmente, não sou forte). Calcular de frente não é difícil, mas não é interessante. É interessante obter uma dependência dos limites deste intervalo na relação de N e M e nas propriedades estatísticas da seqüência inicial.
Um pequeno esclarecimento, por assim dizer, em minhas próprias palavras. Será que acertei que a amostra original é dividida em seções não sobrepostas (intervalos) de comprimento M, e cada amostra de uma nova seqüência é a média dos dados delimitada pelo intervalo, e é identificada por números de partição?
PS: não é um especialista, apenas querendo ajudar :o)
Um pequeno esclarecimento, por assim dizer, em minhas próprias palavras. Eu acertei que a amostra original é dividida em segmentos não-intersectantes (intervalos) de comprimento M, e cada amostra da nova seqüência é a média dos dados delimitados pelo intervalo, e é identificada pelos números da divisão?
PS: não é um especialista, apenas querendo ajudar :o)
Não, é apenas uma janela deslizante de amostras M de comprimento. Portanto, o número de elementos na seqüência Y é N-M+1.
No limite quando M=1 obtemos a mesma seqüência X com sua faixa de valores [0,Xmax]. Mas no caso oposto M=N recebemos apenas um termo na seqüência Y - o valor médio da seqüência original A, ou seja, Ymin=Ymax=A.
A verdade está sempre no meio. :-) Com M 0<Ymin<A e A<Ymax<Xmax arbitrários. Eu gostaria de ter fórmulas analíticas (ou pelo menos um procedimento de cálculo) para calcular estas quantidades. Penso que em mathemaƟcs este problema é de nível estudantil e já foi resolvido há muito tempo.
Suponha que haja uma seqüência normalmente distribuída de valores X. O número de membros da seqüência é N=1000000, o valor médio é A, e o ska é S. Obviamente, o conjunto de valores dos elementos X é delimitado por cima, ou seja, todos os X pertencem ao intervalo [0,Xmax]. Pegamos uma amostra de M=100 membros da seqüência e calculamos sua média XM. Formamos uma nova seqüência Y = {XM} de todas as amostras sequenciais contendo elementos M da seqüência original. É claro que o conjunto de valores Y também é delimitado.
Como encontrar seus limites superior e inferior, ou seja, o intervalo de valores [Ymin,Ymax] ?
Estou naturalmente interessado na avaliação analítica por meio de estatísticas matemáticas (na qual eu, infelizmente, não sou forte). Calcular de frente não é difícil, mas não é interessante. Interessante obter uma dependência dos limites do intervalo na relação de N e M e propriedades estatísticas da seqüência inicial.
Se X é uma variável aleatória, então Y é a soma de M variáveis aleatórias independentes com a mesma distribuição que X. Assim, se X for normal, então Y também será normal, com variância S/sqrt(M). A questão dos valores máximos e mínimos só pode ser colocada para uma determinada realização da série (ou seja, conta de frente), para uma realização arbitrária só podemos falar de probabilidades.
P.S. O acima não significa que eu me considere um especialista em estatística matemática :)
Se X é uma variável aleatória, então Y é a soma de M variáveis aleatórias independentes com a mesma distribuição que X. Assim, se X for normal, então Y também será normal, com variância S/sqrt(M). A questão dos valores máximos e mínimos só pode ser colocada para uma determinada realização da série (ou seja, contar de frente), para uma realização arbitrária só podemos falar de probabilidades.
Por exemplo. Se conhecemos a função de distribuição, então para qualquer X0 sabemos a probabilidade P de ocorrência de um elemento com valor >=X0 na seqüência. Se uma seqüência contém N elementos, o número total dos elementos da seqüência que satisfazem a condição X>=X0 é P*N. Se este valor for inferior a 1, ou seja, 0, então estatisticamente Xmax<X0. Mas isso certamente não significa que você não possa ter um elemento >=X0 em tal seqüência.
Espero não ter cometido um erro de aritmética em nenhum lugar ?
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Parece muito com um atrativo caótico. Você está no fundo dopoço...
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Parece muito com um atrativo caótico. Você está entrando no fundo,apreende....
Entrou no fundo, e o que mostrou foi apenas o 'começo'. O modelo de movimento de preços na forma de um flat e uma tendência local como transição de nível para nível é uma coisa interessante. Às vezes me parece que as ondas são tiradas do modelo, mas é apenas uma filosofia. Uso atrativos, mas não pelo preço, mas por alguns parâmetros do canal.
para vaa20003
É verdade, a amplitude e os picos estão flutuando um pouco de dia para dia. Acabou de construir uma onda sinusoidal com esses períodos e os somou. E acontece (puramente visualmente até agora) que para cada movimento
é um espigão ou um molho. Posso usar isto como um sinal de sub-limiar?
O modelo de ressonância estocástica não tem qualidades de previsão que permitam calcular o novo nível de um flat em relação ao mercado, embora pareça ser do maior interesse. Mas o desenvolvimento de uma ferramenta para controlar a ocorrência de "situações perigosas", como a possibilidade de uma tendência local e a transição do sistema para um novo nível, eu acho, tem todas as chances.
Parece muito com um atrativo caótico. Você está indo fundo,agarrado...
Eu acho que parece mais um camarão, e não ria por favor :) não é camarão TA, é este http://www.ibiblio.org/e-notes/Chaos/ru/swallow_r.htm
No final do artigo "camarão" estão
(Uau, fotos malucas) Vocês realmente acham que elas são mais informativas do que uma tabela de preços, por exemplo? É necessário escavar em tal deserto?
(Uau, fotos malucas) Vocês realmente acham que elas são mais informativas do que uma tabela de preços, por exemplo? É necessário escavar em tal deserto?
Uma pergunta para os especialistas, mas fora do tópico.
Suponha que haja uma seqüência normalmente distribuída de valores X. O número de membros da seqüência é N=1000000, o valor médio é A e o ska é S. Obviamente, o conjunto de valores dos elementos X é delimitado por cima, ou seja, todos os X pertencem ao intervalo [0,Xmax]. Pegamos uma amostra de M=100 membros da seqüência e calculamos sua média XM. Formamos uma nova seqüência Y = {XM} a partir de todas as amostras sequenciais, contendo elementos M da seqüência inicial. É claro que o conjunto de valores Y também está limitado.
Como encontrar seus limites superior e inferior, ou seja, o intervalo de valores [Ymin,Ymax] ?
Estou naturalmente interessado na avaliação analítica por meio de estatísticas matemáticas (na qual eu, infelizmente, não sou forte). Calcular de frente não é difícil, mas não é interessante. É interessante obter a dependência dos limites deste intervalo na relação de N e M e nas propriedades estatísticas da seqüência inicial.
Uma pergunta para os especialistas, mas fora do tópico.
Suponha que haja uma seqüência normalmente distribuída de valores X. O número de membros da seqüência é N=1000000, o valor médio é A e o ska é S. Obviamente, o conjunto de valores dos elementos X é delimitado por cima, ou seja, todos os X pertencem ao intervalo [0,Xmax]. Pegamos uma amostra de M=100 membros da seqüência e calculamos sua média XM. Formamos uma nova seqüência Y = {XM} de todas as amostras sequenciais contendo elementos M da seqüência original. É claro que o conjunto de valores Y também é delimitado.
Como encontrar seus limites superior e inferior, ou seja, o intervalo de valores [Ymin,Ymax] ?
Estou naturalmente interessado na avaliação analítica por meio de estatísticas matemáticas (na qual eu, infelizmente, não sou forte). Calcular de frente não é difícil, mas não é interessante. É interessante obter uma dependência dos limites deste intervalo na relação de N e M e nas propriedades estatísticas da seqüência inicial.
Um pequeno esclarecimento, por assim dizer, em minhas próprias palavras. Será que acertei que a amostra original é dividida em seções não sobrepostas (intervalos) de comprimento M, e cada amostra de uma nova seqüência é a média dos dados delimitada pelo intervalo, e é identificada por números de partição?
PS: não é um especialista, apenas querendo ajudar :o)
Um pequeno esclarecimento, por assim dizer, em minhas próprias palavras. Eu acertei que a amostra original é dividida em segmentos não-intersectantes (intervalos) de comprimento M, e cada amostra da nova seqüência é a média dos dados delimitados pelo intervalo, e é identificada pelos números da divisão?
PS: não é um especialista, apenas querendo ajudar :o)
Não, é apenas uma janela deslizante de amostras M de comprimento. Portanto, o número de elementos na seqüência Y é N-M+1.
No limite quando M=1 obtemos a mesma seqüência X com sua faixa de valores [0,Xmax]. Mas no caso oposto M=N recebemos apenas um termo na seqüência Y - o valor médio da seqüência original A, ou seja, Ymin=Ymax=A.
A verdade está sempre no meio. :-) Com M 0<Ymin<A e A<Ymax<Xmax arbitrários. Eu gostaria de ter fórmulas analíticas (ou pelo menos um procedimento de cálculo) para calcular estas quantidades. Penso que em mathemaƟcs este problema é de nível estudantil e já foi resolvido há muito tempo.
Suponha que haja uma seqüência normalmente distribuída de valores X. O número de membros da seqüência é N=1000000, o valor médio é A, e o ska é S. Obviamente, o conjunto de valores dos elementos X é delimitado por cima, ou seja, todos os X pertencem ao intervalo [0,Xmax]. Pegamos uma amostra de M=100 membros da seqüência e calculamos sua média XM. Formamos uma nova seqüência Y = {XM} de todas as amostras sequenciais contendo elementos M da seqüência original. É claro que o conjunto de valores Y também é delimitado.
Como encontrar seus limites superior e inferior, ou seja, o intervalo de valores [Ymin,Ymax] ?
Estou naturalmente interessado na avaliação analítica por meio de estatísticas matemáticas (na qual eu, infelizmente, não sou forte). Calcular de frente não é difícil, mas não é interessante. Interessante obter uma dependência dos limites do intervalo na relação de N e M e propriedades estatísticas da seqüência inicial.
Se X é uma variável aleatória, então Y é a soma de M variáveis aleatórias independentes com a mesma distribuição que X. Assim, se X for normal, então Y também será normal, com variância S/sqrt(M). A questão dos valores máximos e mínimos só pode ser colocada para uma determinada realização da série (ou seja, conta de frente), para uma realização arbitrária só podemos falar de probabilidades.
P.S. O acima não significa que eu me considere um especialista em estatística matemática :)
Se X é uma variável aleatória, então Y é a soma de M variáveis aleatórias independentes com a mesma distribuição que X. Assim, se X for normal, então Y também será normal, com variância S/sqrt(M). A questão dos valores máximos e mínimos só pode ser colocada para uma determinada realização da série (ou seja, contar de frente), para uma realização arbitrária só podemos falar de probabilidades.
É claro. Eu quis dizer uma estimativa estatística.
Por exemplo. Se conhecemos a função de distribuição, então para qualquer X0 sabemos a probabilidade P de ocorrência de um elemento com valor >=X0 na seqüência. Se uma seqüência contém N elementos, o número total dos elementos da seqüência que satisfazem a condição X>=X0 é P*N. Se este valor for inferior a 1, ou seja, 0, então estatisticamente Xmax<X0. Mas isso certamente não significa que você não possa ter um elemento >=X0 em tal seqüência.
Espero não ter cometido um erro de aritmética em nenhum lugar ?