Ressonância estocástica - página 15
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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 ?