абсолютно случайный процесс и FOREX. - страница 4

Новый комментарий
 
lna01:
D.Will писал (а):

На графике - полностью детерминированный ряд, просто по статистическим характеристикам он неотличим от случайного. То есть это как раз хороший пример хаотического ряда :) .

Вы чего??

не путайте нас плз.

случайный процесс по определенению есть последовательность случайных величин. Определяя случайный процесс мы всегда говорим о дисперсии и мат.ож и всяком другом.



а детерминированные процесс тот процесс который в каждый момент времени можно четко сказать в каое следующее состояние перейдет система.


Для стандартных генераторов псевдослучайных чисел для однозначного предсказания ряда нужно всего лишь знать число, с которого он стартовал. То есть ряд на Вашей картинке теоретически полностью предсказуем.

1. Вы это число знаете?
2. при точности 16 разрядов не может породить последовательность из более чем (65536) элементов.
 
lna01 писал (а): Для стандартных генераторов псевдослучайных чисел для однозначного предсказания ряда нужно всего лишь знать число, с которого он стартовал. То есть ряд на Вашей картинке теоретически полностью предсказуем.


Candid, все не так просто. Я тоже так думал, пока мы с komposter'ом не проверили функцию MathRand(). Вот ветка: 'Вопрос от новичка: две кривые в разных окнах' .

Код:

#property show_inputs
 
/*extern int init_start    = 0;
extern int init_end      = 100000;*/
 
extern int iterations    = 1000000000;
 
int start()
{
    int tmp, pre_tmp, count_23281 = 0, count_16827 = 0, count_23281_16827 = 0; string res;
    //for ( int start = init_start; start < init_end; start ++ )
    {
        int start = 1;
        MathSrand( start );
        for ( int i = 0; i < iterations; i ++ )
        {
            pre_tmp = tmp;
            tmp = MathRand();
            if ( pre_tmp == 19169 ) //23281 )
            {
                count_23281 ++;
                if ( tmp == 15724 ) //16827 )
                {
                    count_23281_16827 ++;
                    res = StringConcatenate( res, count_23281_16827, ": Init value = ", 
                          start, ", interation # ", i, "\n" );
                }
            }
            if ( pre_tmp == 16827 ) count_16827 ++;
        }
    }
    Comment( "Чисел 23281 - ", count_23281, "\nЧисел 16827 - ", count_16827, 
                "\nЧередований 23281 с 16827 - ", count_23281_16827, ":\n", res );
    return(0);
}
P.S. Пожалуй, ты прав. Но период этой последовательности явно очень велик. Зерно определяет всю последовательность, но отрезки ее, начинающиеся с одного числа, различны.
 
D.Will писал (а):
Более того, есть системы работа которых полностью описана *например
y(n+1)=a*y(n)*(1-y(n);
прогнозировать которую практически невозможно. при a->4.

Такие процессы называются детерминированным хаосом.

Именно что практически, в реальности мы просто никогда не будем знать значения параметра с достаточной точностью. Тем не менее хаотические процессы предсказуемы в гораздо большей степени, чем случайные. А вот по статистическим характеристикам различить их нельзя. Из чего следует, что статистические аргументы к вопросу о прогнозируемости рынка отношения не имеют.
 
Вот решил уменьшить детерминированность  псеводо генератора сл.чисел. произведя перемешивание ряда случайных чисел. несколько раз.

close all;

N=1000;
r=NORMRND(0,0.0077,1,N);

r1=r;
% перемешаем
for i=1:1:10000
i1 = fix(rand*N)+1;
i2 = fix(rand*N)+1;
c=r(i1);
r(i1)=r(i2);
r(i2)=c;
end;

figure;
%r=r-0.5;
for i=2:1:length(r)
r(i)=r(i)+r(i-1);
r1(i)=r1(i)+r1(i-1);
end

grid on;

plot(r);
figure;
plot(r1);

Результат


перемешанный


Вот. избавился от периодов. и что толку?
 
lna01:
D.Will писал (а):

Более того, есть системы работа которых полностью описана *например

y(n+1)=a*y(n)*(1-y(n);

прогнозировать которую практически невозможно. при a->4.



Такие процессы называются детерминированным хаосом.




Именно что практически, в реальности мы просто никогда не будем знать значения параметра с достаточной точностью. Тем не менее хаотические процессы предсказуемы в гораздо большей степени, чем случайные. А вот по статистическим характеристикам различить их нельзя. Из чего следует, что статистические аргументы к вопросу о прогнозируемости рынка отношения не имеют.

с достаточной точностью. это какой?
Все теории отностиельно д.х. анализируют или уравнения моделей, или историю (извлекая статистические закономерности).
И что Вы понимаете под статистическим характеристикам? мо и стд? а кто говорит, что это показатель эквивалентности двух последовательностей?
 
Mathemat:
lna01 писал (а): Для стандартных генераторов псевдослучайных чисел для однозначного предсказания ряда нужно всего лишь знать число, с которого он стартовал. То есть ряд на Вашей картинке теоретически полностью предсказуем.

Нет, Candid. Я тоже так думал, пока мы с komposter'ом не проверили функцию MathRand(). Вот ветка: https://forum.mql4.com/ru/6187 .
Я думаю эффект повторяющихся пар мог быть, например, если бы в качестве случайного числа брались младшие 16 разрядов из 32. А если брать не их, то его может и не быть :). Это не отменяет факта предсказуемости. Ситуация осложнится если при одинаковом стартовом числе будут получаться разные последовательности. Тогда придётся думать только о частичной предсказуемости :).
 
D.Will писал (а):

Прикол в том, с достаточной точностью это какой?
Вопрос может иметь ответ только для конкретной задачи.

P.S. Плотность "вероятности" тоже является статистической характеристикой. И тоже не гарантирует воспроизводство всех характеристик процесса с помощью ГСЧ.
 
lna01:
D.Will писал (а):



Прикол в том, с достаточной точностью это какой?


Вопрос может иметь ответ только для конкретной задачи.



P.S. Плотность "вероятности" тоже является статистической характеристикой. И тоже не гарантирует воспроизводство всех характеристик процесса с помощью ГСЧ.

даже для конкретной задачи вы теоретически обосновать это не сможете. т.к изменение параметра некоторого процесса на 10^-100 может изменить динамику его до неузнаваемости. (бифуркции и прочее)
по этому компьютеры несовсем уместны для анализа таких процессов. (с фундаментальной точки зрения). Возможно только их вероятностное и  описательное моделирование.


lna01>P.S. Плотность "вероятности" тоже является статистической характеристикой. И тоже не гарантирует воспроизводство всех характеристик процесса с помощью ГСЧ.


как Вы это представляете?? как по закону распределения случайной величины что-то востановить??? такой задачи вообще не может быть. 
Если я и привел гистограмму, так только для того, чтобы показать что распределение случайной величины такое-же как и у eurusd 1D.
 
D.Will писал (а):
lna01:
D.Will писал (а):

Прикол в том, с достаточной точностью это какой?


Вопрос может иметь ответ только для конкретной задачи.

даже для конкретной задачи вы теоретически обоновать это не сможете. т.к изменение этого параметра на 10^-100 может изменить динамику процесса до неузнаваемости. (бифуркции и прочее)
по этому компьютеры несовсем уместны для анализа таких процессов. (с фундаментальной точки зрения). Возможно только их вероятностное и описательное моделирование.
Ну если, например, для каких-то диапазонов значений параметров можно определить аттракторы, это и будет означать частичную предсказуемость. В таком случае границы этих диапазонов будут определять "достаточность" точности определения параметров. Насчёт недостаточности компьютеров для анализа таких процессов полностью с Вами согласен - главное в этом деле голова :)
Если я и привел гистограмму, так только для того, чтобы показать что распределение случайной величины такое-же как и у eurusd 1D.
Ну да. А я спросил: "Ну и что?" :) Повторюсь: ряд, который Вы позиционируете как случайный, случайным не является. Просто для задач, для которых имеют значение только статистические характеристики, он может быть использован в качестве случайного. То есть в названии топика правильнее было бы написать "ГСЧ Matlab'а и FOREX" :) . Собственно основная мысль моих постов и состоит в том, что нет никаких оснований считать ГСЧ Matlab'а "абсолютно случайным процессом".
 
lna01:
D.Will писал (а):

lna01:

D.Will писал (а):



Прикол в том, с достаточной точностью это какой?





Вопрос может иметь ответ только для конкретной задачи.



даже для конкретной задачи вы теоретически обоновать это не сможете. т.к изменение этого параметра на 10^-100 может изменить динамику процесса до неузнаваемости. (бифуркции и прочее)

по этому компьютеры несовсем уместны для анализа таких процессов. (с фундаментальной точки зрения). Возможно только их вероятностное и описательное моделирование.

Ну если, например, для каких-то диапазонов значений параметров можно определить аттракторы, это и будет означать частичную предсказуемость. В таком случае границы этих диапазонов будут определять "достаточность" точности определения параметров. Насчёт недостаточности компьютеров для анализа таких процессов полностью с Вами согласен - главное в этом деле голова :)

Если я и привел гистограмму, так только для того, чтобы показать что распределение случайной величины такое-же как и у eurusd 1D.


Ну да. А я спросил: "Ну и что?" :) Повторюсь: ряд, который Вы позиционируете как случайный, случайным не является. Просто для задач, для которых имеют значение только статистические характеристики, он может быть использован в качестве случайного. То есть в названии топика правильнее было бы написать "ГСЧ Matlab'а и FOREX" :) . Собственно основная мысль моих постов и состоит в том, что нет никаких оснований считать ГСЧ Matlab'а "абсолютно случайным процессом".
ну абс. случайно ничего нет. топик назван, так потому, подчеркнуть подобие "абс. случайного" c "неслучайным". 
 
Если Вы посмотрите выше я привел пример, где всю последовательность перемешал несколько раз.  и отобразил, как одну так и вторую последовательность.
это попытка понизить детерминизм ГСЧ. при этом характер движений прежний.
123456789
Новый комментарий
Причина обращения: