Como formar os valores de entrada para os NS corretamente. - página 4
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A propósito, aqui está um bom rumor através do fórum, encontrei alguns posts interessantes que sugerem contribuições
https://forum.mql4.com/ru/8835/page2 por plano
и
https://forum.mql4.com/ru/9321/page18#51761
2 Sart - se você é um iniciante, talvez esteja interessado no código do meu post de https://forum.mql4.com/ru/12474/page9.
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A preparação de dados para NS não é tão difícil. Há outro problema. Rabos gordurosos. Eu não sei como lidar com isso. Eu experimentei diferentes variantes. Eles atrapalham bastante o caminho. Por favor, pergunte ao Matemat sobre caudas grossas. Por enquanto, estarei descansando. Pelo menos duas semanas, mas descanso.
A preparação de dados para o NS não é tão difícil. Há outro problema. Rabos gordurosos. Eu não sei como lidar com isso. Eu tentei diferentes opções. Eles atrapalham bastante o caminho. Por favor, pergunte ao Matemat sobre caudas grossas. Por enquanto, estarei descansando. Pelo menos por uma quinzena, mas descanso.
O que você quer dizer com "caudas grossas", pode explicar?
2 rip lamento não entender o que significa. poderia elaborar...
2 klot você pode explicar o que isso significa?
2 Mathemat muito obrigado, eu me lembro...
O que significam as caudas grossas. você pode explicar
Essa é uma pergunta para a Matemática. Estou de férias.
O que significa "rabos gordos". você pode explicar
"Fat tails" é um termo de gerenciamento de risco, define um preço que muda significativamente.
Sim, eu estava apenas correndo por aqui. Fat tails é um termo difuso de tervers. É quando a função de densidade de probabilidade da distribuição de uma variável aleatória diminui muito mais lentamente do que se desejaria ao se afastar de sua expectativa (se é que existe uma).
Exemplo: uma distribuição gaussiana, ou seja, uma curva em forma de sino. Tem caudas finas porque exp(-x^2/2) é uma função decrescente extremamente rápida. Daí a razoabilidade de falar sobre a lei dos três sigmas: um valor que está a mais de três desvios padrão do centro desta distribuição (aqui s.c.o. é igual a um) cai em cerca de 0,27% dos casos. Em outras palavras, "grandes eventos" são raros e a grande maioria dos eventos está dentro do intervalo "mais ou menos 3 sigmas".
Um exemplo de distribuição com caudas grossas: a distribuição Cauchy (muito semelhante à distribuição de barbatanas, por sinal). Esta distribuição tem uma função de densidade de probabilidade muito mais lenta, que se aproxima da lei dos quadrados inversos. Conseqüência: apesar da área sob esta curva ser finita, não há expectativa e, além disso, nenhuma variação deste valor (os integrais correspondentes divergem no sentido usual). O objetivo de falar de três sigmas é completamente perdido, pois o próprio sigma simplesmente não existe. Os grandes eventos têm uma probabilidade muito maior.
Sobre séries financeiras (em particular cotações de moedas): a distribuição de aumentos de preços de fechamento é um processo no qual a função de densidade de probabilidade unidimensional tem caudas grossas. Portanto, indicadores como envelope, faixas de Bollinger, s.c.o., etc., não fazem muito sentido. Catástrofes (colapsos) são da mesma série de eventos aos quais as pessoas atribuem uma baixa probabilidade, mas na verdade acontecem com muito mais freqüência. A propósito, as caudas gordas gostam muito de quebrar quase todos os acusadores tradicionais: onde esperamos um comportamento suave do boneco, ele salta de repente para o desconhecido e dá um sinal falso.
Os rabos gordos ("cisnes negros") são descritos com muita cor pela Taleb. Há um link, procure por ele também aqui.
Sim, eu estava apenas correndo por aqui. Fat tails é um termo difuso de tervers. É quando a função de densidade de probabilidade da distribuição de uma variável aleatória diminui muito mais lentamente do que se desejaria ao se afastar de sua expectativa (se é que existe uma).
Exemplo: uma distribuição gaussiana, ou seja, uma curva em forma de sino. Tem caudas finas porque exp(-x^2/2) é uma função decrescente extremamente rápida. Daí a razoabilidade de falar sobre a lei dos três sigmas: um valor que está a mais de três desvios padrão do centro desta distribuição (aqui s.c.o. é igual a um) cai em cerca de 0,27% dos casos. Em outras palavras, "grandes eventos" são raros e a grande maioria dos eventos está dentro do intervalo "mais ou menos 3 sigmas".
Um exemplo de distribuição com caudas grossas: a distribuição Cauchy (muito semelhante à distribuição de barbatanas, por sinal). Esta distribuição tem uma função de densidade de probabilidade muito mais lenta, que se aproxima da lei dos quadrados inversos. Conseqüência: apesar da área sob esta curva ser finita, não há expectativa e, além disso, nenhuma variação deste valor (os integrais correspondentes divergem no sentido usual). O objetivo de falar de três sigmas é completamente perdido, pois o próprio sigma simplesmente não existe. Os grandes eventos têm uma probabilidade muito maior.
Sobre séries financeiras (em particular cotações de moedas): a distribuição de aumentos de preços de fechamento é um processo no qual a função de densidade de probabilidade unidimensional tem caudas grossas. Portanto, indicadores como envelope, faixas de Bollinger, s.c.o., etc., não fazem muito sentido. Catástrofes (colapsos) são da mesma série de eventos aos quais as pessoas atribuem uma baixa probabilidade, mas na verdade acontecem com muito mais freqüência. A propósito, as caudas gordas gostam muito de quebrar quase todos os acusadores tradicionais: onde esperamos um comportamento suave do boneco, ele salta de repente para o desconhecido e dá um sinal falso.
Os rabos gordos ("cisnes negros") são descritos com muita cor pela Taleb. Há um link, procure por ele também aqui.
Maravilhoso! Se eu não o disser agora, provavelmente nunca o direi. "Fat tails" são visíveis quando analisamos citações de mais de 100 anos e mais... (exagerado). Se pegarmos uma seção específica, por exemplo, as últimas 300 barras, não há lá "rabos gordos". Haverá uma "cauda", mas quando,???? Bem, que se lixe, que aconteça, mas após a ejeção o mercado se estabilizará novamente dentro de Gauss. Portanto, se você tomar parcelas discretas, você sempre pode se encaixar em um sistema. Os esquemas para diferentes partes do mercado serão diferentes....
Trabalho a fazer, trabalho a fazer....