Da teoria à prática - página 104
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Por que ler os carrapatos em intervalos exponenciais? É que... bobagem. ))
Os MPFs da MQL podem ser gerados uniformemente de 0 a 1?
Se assim for, pegue o logaritmo natural dele em cada ciclo de execução do programa, multiplique por -1. Este é um gerador MF exponencial padrão. Então você recebe 0,12, então você lê um tick em 120 ms, o próximo valor é 1,011, então em 1011 ms, e assim por diante e assim por diante.
Acrescento 1 e pego a parte inteira para trabalhar em uma escala de segundos, não milissegundos.
PS Parte inteira, não módulo - corrigido.
Ou seja, de toda a faixa de 0 a 1 você trabalha apenas na seção que tende a zero, o primeiro terço para ser exato,
dois terços são degenerados no adicionado (bem, se você pegar apenas a parte inteira e 2/3 da escala, grande 0,33333 de acordo com a fórmula será inferior a um).
no total temos uma série de temporizações 1111111111111111111111111111111111111111111111111111114111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111116 como este?
ZS Isto é correto?
Se a taxa de amostragem for de pelo menos 1 segundo, então você inicia o temporizador com 1 segundo.
Então, na própria função de chamada, você define a condição para processar este tempo como um tique ou ignorá-lo.
Na seção de processamento, você armazena o tempo em uma variável estática, ou em uma variável global predefinida (não confunda com uma variável global do terminal, trata-se de algo mais). Ao chegar à condição, você toma a diferença entre o tempo atual e o tempo do tick anterior e compara esta diferença com o valor calculado durante a última execução para o novo tempo (por fórmula, que você explicou), se o tempo for igual ou melhor, você entra na nova seção do tick, faz o cálculo do novo tempo, escreve o novo tempo e obtém os dados do tick e os envia para o histórico.
Isto é, simplesmente, no cronômetro já definimos a condição que nos permite decidir se este tempo se encaixa ou não no novo tick. Essa é a solução.
Os MPFs da MQL podem ser gerados uniformemente de 0 a 1?
Se assim for, pegue o logaritmo natural dele em cada ciclo de execução do programa, multiplique por -1. Este é um gerador MF exponencial padrão. Então você recebe 0,12, então você lê um tick em 120 ms, o próximo valor é 1,011, então em 1011 ms, e assim por diante e assim por diante.
Acrescento 1 e pego a parte inteira para trabalhar em uma escala de segundos, não milissegundos.
PS Parte inteira, não módulo - corrigido.
PPS Se não houver um novo tick na etapa atual - você não lê nada!!!!!!!!!!!!!!!!
para obter números de 0,00 a 1,00, precisamos dividir o gpsh do emkuel por 32768, e depois arredondar para o segundo dígito.
Ou seja, de toda a faixa de 0 a 1 você trabalha apenas na parte que tende a zero, o primeiro terço para ser exato,
dois terços são degenerados no adicionado (bem, se você pegar apenas a parte inteira e 2/3 da escala, maior que 0,33333 pela fórmula será menor que um).
no total temos uma série de temporizações 1111111111111111111111111111111111111111111111111111114111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111116 como este?
ZS Isso é correto?
Se a taxa de amostragem for de pelo menos 1 segundo, então você inicia o temporizador com 1 segundo.
Então, na própria função de chamada, você define a condição para processar este tempo como um tique ou ignorá-lo.
Na seção de processamento, você armazena o tempo em uma variável estática, ou em uma variável global predefinida (não confunda com uma variável global do terminal, trata-se de algo mais). Ao chegar à condição, você toma a diferença entre o tempo atual e o tempo do tick anterior e compara esta diferença com o valor calculado durante a última execução para o novo tempo (por fórmula, que você explicou), se o tempo for igual ou melhor, você entra na nova seção do tick, faz o cálculo do novo tempo, escreve o novo tempo e obtém os dados do tick e os envia para o histórico.
Isto é, simplesmente, no temporizador já definimos a condição que nos permite decidir se este tempo se encaixa ou não no novo tick. Essa é a solução.
Alexander_K2:
1. e imediatamente você se enganou. Nossos incrementos dependem uns dos outros e de como! Não sei por que - mas, no primeiro dia de minha análise, entendi que há uma dependência entre duas cotações consecutivas, obtemos um vetor do preço atual e do anterior. 2 graus de liberdade. Há e não pode haver nada mais nos incrementos do que a distribuição de um aluno t2! Mas, meu Deus, é meio "impuro". De fato, nos incrementos temos uma função de densidade de probabilidade = produto da distribuição t2 e algum tipo de distribuição exponencial com uma lambda bastante grande. O que este componente exponencial significa - ainda não pode ser descoberto. Trabalhando.
2. Não há distribuição Cauchy e nunca houve.
3. 4. 5. Temos exatamente um processo não-markoviano. E é nisso que temos que nos basear. E a equação Fokker-Planck, naturalmente, não descreve completamente o comportamento da função densidade de probabilidade. Deve conter um termo integral. O resultado é uma equação integro-diferencial.
1) Não, eu não estou errado. Não estou alegando que os aumentos de preço são independentes - isso provavelmente está errado. Eu só estou argumentando que se você quiser julgar sua distribuição exata a partir de uma distribuição empírica construída a partir de uma amostra, você tem que fazer algumas suposições. Em um matstat, estas são geralmente independentes e de distribuição igualitária. A partir desta premissa, devido ao teorema Levy-Hinchin, obtemos que a distribuição deve ser infinitamente divisível, e a distribuição do Estudante só é relevante quando coincide com Cauchy. Se houver uma dependência e/ou uma distribuição desigual, a distribuição empírica não caracteriza com precisão a distribuição dos retornos. A conseqüência disto é, em particular, que a distribuição construída sobre o histórico de cotações provou ser de pouca utilidade no futuro. Ou seja, em resumo, você nega o Markovianismo, mas continua a usá-lo implicitamente.
2) O Cauchy certamente existe e é às vezes, juntamente com outras distribuições infinitamente divisíveis, usado para modelar preços (embora dificilmente seja adequado para forex)
3) Os processos não-markovianos são uma classe extremamente ampla. Você precisa reduzir de alguma forma - para isso você considera alguma classe de processos que se generalizam à difusão. É necessário mostrar de alguma forma que sua equação generalizada tem uma solução - pode haver problemas aqui, pois é improvável que seja possível utilizar o aparelho da SRS. Mas não entendo nem mesmo se seu tempo é discreto ou contínuo. A equação Fokker-Planck é definida para contínuo, enquanto o processo de média móvel é definido para discreto.
É um pouco complicado, não é? É MUITO fácil em Wissima. :)))))))))))))))))
112124113121222123221621222122611311321321223213111112211321232133121233121231322112131215113212223211231312211231161111114222211121221311321134224323
Sua fórmula me deu uma série de timings como este
1) Não, eu não estou errado. Não estou alegando que os aumentos de preços são independentes - isso provavelmente é errado. Eu só estou argumentando que se você quiser julgar sua distribuição exata a partir de uma distribuição empírica construída a partir de uma amostra, você tem que fazer algumas suposições. Em um matstat, estas são geralmente independentes e de distribuição igualitária. A partir desta premissa, devido ao teorema Levy-Hinchin, obtemos que a distribuição deve ser infinitamente divisível, e a distribuição do Estudante só é relevante quando coincide com Cauchy. Se houver uma dependência e/ou uma distribuição desigual, a distribuição empírica não caracteriza com precisão a distribuição dos retornos. A conseqüência disto é, em particular, que a distribuição construída sobre o histórico de cotações provou ser de pouca utilidade no futuro. Ou seja, em resumo, você nega o Markovianismo, mas continua a usá-lo implicitamente.
2) O Cauchy certamente existe e é às vezes, juntamente com outras distribuições infinitamente divisíveis, usado para modelar preços (embora dificilmente seja adequado para forex)
3) Os processos não-markovianos são uma classe extremamente ampla. Você precisa reduzir de alguma forma - você está olhando para alguma classe de processos que generalizam a difusão para este fim. Você precisa mostrar de alguma forma que sua equação generalizada tem uma solução - pode haver problemas aqui, já que é improvável que você possa usar o aparelho da SRU. Mas não entendo nem mesmo se seu tempo é discreto ou contínuo. A equação Fokker-Planck é definida para contínuo, enquanto o processo de média móvel é definido para discreto.
!!!!!!!!!!!!!
1. e eu defendo que é útil. Se você pegar os incrementos para o mesmo par de moedas em uma amostra enorme (pelo menos 1.000.000 incrementos), por diferentes períodos de tempo, você verá que os parâmetros da distribuição de incrementos não mudam da palavra "em absoluto".
2. A distribuição Cauchy como um tipo existe, mas no Forex não existe.
3. !!!!!!!!!!!!!! Sim, você está certo - este é definitivamente um tópico para uma dissertação de doutorado. Veja, a equação em si é, naturalmente, para o tempo contínuo, mas numericamente a resolvemos por métodos de diferença finita com tempo discreto. Não?
PS Estamos falando de aumentos entre cotações de carrapatos, não entre preços ABERTOS ou FECHADOS ou similares.
112124113121222123221621222122611311321321223213111112211321232133121233121231322112131215113212223211231312211231161111114222211121221311321134224323
sua fórmula me deu uma série de timings como este