Da teoria à prática - página 398
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Aqui, não serei preguiçoso para fazer a distribuição de intervalos de tempo entre carrapatos para o par AUDCHF durante a semana passada.
Aqui, até agora, literalmente após o processamento dos dados de 10 minutos.
É um fluxo Erlang! Você não consegue ver isso?
Mas, seus parâmetros variam de acordo com a hora do dia. E tem que haver uma correlação estrita e direta entre a astronomia e este "tempo forex". Você não pode usar apenas um deles. IMHO.
Uau!
397 páginas só para ver o óbvio... E que outro fluxo você esperava ver ????? fluxos de pedidos independentes, um buffer na forma de copo e rede ... lá pela física da formação de preços a partir de pedidos e geração de carrapatos - na saída erlang ...
mas o máximo benefício disso é que, em teoria, você pode detectar um revendedor desonesto que trapaceia desnecessariamente. tudo
Sim, cavalheiros.
Finita la comedy.
Analisei repetidamente os dados disponíveis sobre os incrementos de carrapatos, sobre os incrementos de preços dentro dos fluxos de Erlang de alta ordem, sobre os desvios de preços em relação às médias móveis.
Já não há muitas dúvidas.
No mercado, de uma forma ou de outra, estamos testemunhando a chamada moção Laplace. Há uma distribuição Laplace em alguma forma média em toda parte e em todos os lugares.
Agora vamos começar a sacudir o mercado Forex como uma pêra.
Vejo você lá.
Ptz, 250 anos atrás já dizia que...
Aplicação
A distribuição é aplicada à modelagem do processamento de sinais, na modelagem de processos biológicos (quando outras distribuições não podem ser ajustadas de forma alguma), economia e finanças. As distribuições podem ser aplicadas:
riscos de crédito
reclamações de seguro
no trabalho com o filtro Kalman
Isso é incrível!
397 páginas só para ver o óbvio... E que outro fluxo você esperava ver ?????, fluxos de pedidos independentes, um buffer na forma de copo e rede...lá pela física da formação de preços a partir de pedidos e geração de carrapatos - a produção é erlang...
Mas o máximo benefício disso é que, em teoria, você pode identificar o trapaceiro desonesto que está trapaceando desnecessariamente. tudo
E eu desejo ver e trabalhar no fluxo mais simples!!! No progenitor deste fluxo Erlang. No fluxo "sem memória". Então toda a matemática e física dos processos de difusão de Markovian funcionarão. Caso contrário, está tudo para o inferno.
E eu desejo ver e trabalhar no fluxo mais simples!!! No progenitor deste fluxo Erlang. Em um fluxo "sem memória". Então toda matemática e física dos processos de difusão de Markovian funcionarão. Caso contrário, está tudo para o inferno.
Para trabalhar em um fluxo de ruído, é necessário separar e cortar um sinal útil (tendência). Caso contrário, você fica sem sentido e desconectado da realidade.
A freqüência dos carrapatos não tem nenhum papel, dê um descanso, não seja teimoso neste absurdo.
Em um fluxo "sem memória". Então toda a matemática e física dos processos de difusão de Markovian funcionarão.
E eu desejo ver e trabalhar no fluxo mais simples!!! No progenitor deste fluxo Erlang. Em um fluxo "sem memória". Então toda a matemática e física dos processos de difusão de Markovian funcionarão. Caso contrário, está tudo para o inferno.
Quem lhe disse que o processo é sem memória?
Abrir uma ordem, depois olhar para o lucro uma hora depois e, dependendo do estado da ordem, tomar a decisão de fechar ou de continuar mantendo a posição.
Você não acha que este simples algoritmo de negociação já contém memória?
Agora multiplique este modelo simples por milhões de posições e simule todo o processo de precificação do mercado.
E como é que a partir de uma nuvem de micro-modelos com memória, você obtém um modelo geral sem memória?
Quem lhe disse que o processo não tem memória?
Abra uma ordem e, após uma hora, olhe o lucro, dependendo do estado da ordem, decida se fecha ou continua mantendo a posição.
Você não acha que este simples algoritmo de negociação já contém memória?
Agora multiplique este modelo simples por milhões de posições e simule todo o processo de precificação do mercado.
E como é que a partir de uma nuvem de micro-modelos com memória, você obtém um modelo geral sem memória?
O fluxo de eventos "sem memória" é o que eu preciso. Como um modelo de colisão caótica de moléculas (leia-se - ações caóticas dos participantes do mercado). Mas a memória do conteúdo desses eventos, expressa na presença de rabos "pesados", permanece e nós a usamos sem restrições. Bem, como se uma partícula pesada sofresse colisões caóticas, mas teimosamente avançasse até mudar de direção.
Eu preciso do fluxo de eventos "sem memória". Como um modelo de colisão caótica de moléculas (leia-se - ações caóticas dos participantes do mercado). Mas a memória do conteúdo desses eventos, expressa na presença de caudas "pesadas", permanece e fazemos uso desenfreado dela. Bem, como se uma partícula pesada sofresse colisões caóticas, mas teimosamente avançasse até mudar de direção.
Sério?
Você acha que os comerciantes tomam decisões de forma aleatória?
E eu vou cagar em todo o depo... Vou lançar os dados agora... ))))
Isso é hilariante.
Bem, como se uma partícula pesada sofresse colisões caóticas, mas teimosamente avançasse até mudar de direção.
Bem, então conte a direção da partícula (tendência) e negocie sobre ela - nada mais caótico é necessário.