На фороксе заработать невозможно!! - страница 39

Новый комментарий
 
Shniperson >>:
А сосна зачем все эти математические споры? Всегда может вмешатся фундамет, практически он всегда и вмешивается, причем оч. жестко.

Фундамент, лишь тень тени.

 

.

Mathemat писал(а) >>

А в этом месте можно немного поподробнее, Олег?

.

.

Среди подклассов адаптивных систем автоматического управления находятся и системы экстремального регулирования (СЭР)

Экстремальные регуляторы были предложены ещё в начале двадцатых годов и теоретически обоснованы в сороковых годах. Эти регуляторы предназначались для поддержания на экстремальном уровне некоторого показателя функционирования реального объекта, обладающего естественной экстремальной зависимостью указанного показателя от входных величин объекта. 
Экстремальный регулятор и объект экстремального регулирования составляют СЭР. Характерными для СЭР являются априорно неизвестные, обычно относительно медленные трансформации (дрейф) характеристик объекта. Поэтому СЭР с самого начала развивались как поисковые системы, в которых недостаток априорной информации восполнялся за счёт текущей информации, получаемой в виде реакций объекта на искусственно вводимые поисковые (пробные, тестовые) воздействия. Например, реакцию колебательного контура с резонансной характеристикой можно одновременно измерять на двух и более частотах. 
В указанном понимании СЭР предполагается, что экстремальный выход объекта доступен для непосредственного измерения. К СЭР также относят системы, в которых экстремальный показатель не измеряется непосредственно, а вычисляется на основе измерения некоторой совокупности выходных величин объекта.
В СЭР входят устройство формирования экстремального показателя (целевой функции Q), устройство организации поиска и органы управления. Устройство организации поиска включает в себя элементы логического действия. В зависимости от изменения Q(t) оно вырабатывает командные сигналы, поступающие на органы управления, необходимые для приближения системы к экстремуму показателя Q.
Система действует следующим образом. На входы объекта подаются поисковые (пробные) воздействия и оценивается реакция на них объекта, проявляющаяся в изменении Q(t). Далее определяются те воздействия u(t), которые приближают к экстремуму Q. Затем сигналы на входе объекта изменяются в нужную сторону, т.е. прикладываются рабочие воздействия. Далее снова на входы объекта подаются поисковые воздействия, определяются те из них, которые приближают Q к экстремуму. Затем прикладываются рабочие воздействия к объекту и т.д. После прохождения значения Uэк, соответствующего экстремуму показателя Q, происходит реверс на входе объекта и начинаются колебательные движения системы вокруг точки экстремума. Иногда поисковые и рабочие воздействия производятся в одно и то же время (т.е. совмещаются). В качестве поисковых сигналов в некоторых случаях могут использоваться случайные воздействия (флуктуации) искусственного или естественного происхождения.

Возможно дальнейшее обобщение понятия СЭР, когда вместо целевой функции Q рассматривается функционал, вычисляемый, в частности, на прогнозируемом движении объекта. При таком обобщении СЭР становятся неразличимыми с поисковыми системами оптимального управления вообще.

.

.

Тема эта очень обширна, здесь много подводных камней...

Если же говорить о предлагаемой joo синтетике, то мне видится следующая возможность.

1. Задаётся модель объекта (т.е. его передаточная функция). Таких моделей можно задать какое-то разумное количество.

2. Используется пробный сигнал с вполне определёнными характеристиками.

3. Формируется смесь-суперпозиция G1=<P+S> и G2=<P-S> (не обязательно аддитивная) входного потока P и пробного сигнала S.

4. Параллельно на две (или более) копии модели подаются на одну G1, на другую G2.

5. Выходы моделей поступают на фазовый дискриминатор.

6. В зависимости от рассогласования на выходе фазового дискриминатора, производится коррекция пробного сигнала.

7. возврат к п.2.

.

Надо упомянуть о том, что вариантов построения здесь может быть очень много.

И ещё упомяну об очень ограничительном свойстве индикаторов в МТ4: индикаторных буферов 8 штук. Это очень неудобно, и для получения результата иногда приходится строить целый каскад связанных индикаторов.

 
Reshetov писал(а) >>

П...деть все что угодно можно, но dx - это никакая не дисперсия и не СКО, а именно расстояние (смещение) от одной точки до другой в зависимости от времени вдоль любой из выбранной осей.

см. экспериментальные данные:

Броуновское движение «глазами» цифрового микроскопа


Цитирую для особоодаренных:

"Так, если за 1 мин броуновская частица смещается в среднем на 10 мкм, то за 9 мин она должна в среднем сместиться на · 10 = 30 мкм, за 25 мин – на ·10 = 50 мкм и т.д."

тупи дальше, ботаник :)

даже в твоем ламерском примере для школьников написано что там измеряется: средне-квадратичное отклонение частицы за время. Берутся все точки которые частица посетила за время t и по всем находится ско, а не для отдельной точки: "отклонение расстояния текущей точки от начальной в зависимости от времени".

Трек броуновской частицы строится на экране монитора с помощью мыши с автоматическим вычислением расстояний между узлами ломаной линии.

Ты не понимаешь разницы между прогнозом положения частицы и среднестатистическим размещением всей ее траектории?

Можно, например с помощью правила 3х сигм оценить диапазон из которого частица не выйдет за определенное время. Возьми монетку, орел=+1, решка=-1 и строй куммулятивную сумму. За 100 бросков частица с вероятностью более 99% не выйдет за +-30. Т.е. не одна точка ее траектории, а не какая-то отдельная. За 400 бросков не выйдет за границы +-60. Это помогает указать доверительный интервал в котором частица будет находиться в течении времени t с требуемой вероятностью, но наиболее вероятное значение частицы через любое время это 0, если прогнозируем в начале перед блужданием. Можно так же посчитать вероятность что частица выйдет за определенную границу за время t хотя бы раз, но не где (или на каком расстоянии) она окажется через время t.

Поэтому никакие формулы не прогнозируют расстояния текущей точки от начальной в зависимости от времени. Это тебе почудилось по причине полного отсутствия знания предмета ;)

 
Mathemat >>:

Начиная с Айнштайна и Винера, высоколобые очень хорошо знают, что такое броуновское движение. Это не помогает им прогнозировать его. Специфика винеровского процесса в том, что это случайный процесс, а не детерминированная функция.


Что такое броуновское, они знают. А вот что такое рынок - нет. В этом разница. Кроме того, на движении броуновском, но со сносом можно озолотиться. И это высоколобые то же знают.

 
Avals >>:

тупи дальше, ботаник :)

даже в твоем ламерском примере для школьников написано что там измеряется: средне-квадратичное отклонение частицы за время.

Мальчик, учите матчасть.


Там написано, что вычисляется среднеквадратичное отклонение от начальной координаты - удаление, расстояние. А СКО (корень квадратный из дисперсии, на которой Вы настаиваете с ослиным упорством) - это среднеквадратичное отклонение от среднеарифметического.


Avals >>:


Можно, например с помощью правила 3х сигм оценить диапазон из которого частица не выйдет за определенное время. Возьми монетку, орел=+1, решка=-1 и строй куммулятивную сумму. За 100 бросков частица с вероятностью более 99% не выйдет за +-30. Т.е. не одна точка ее траектории, а не какая-то отдельная. За 400 бросков не выйдет за границы +-60. Это помогает указать доверительный интервал в котором частица будет находиться в течении времени t с требуемой вероятностью, но наиболее вероятное значение частицы через любое время это 0, если прогнозируем в начале перед блужданием. Можно так же посчитать вероятность что частица выйдет за определенную границу за время t хотя бы раз, но не где (или на каком расстоянии) она окажется через время t.

Нафига мне ботаническое правило трех сигм или куммулятивная сумма, когда все это можно вычислить достаточно приемлемо по формуле Муавра (см. теорему Муавра - Лапласа) или более точно через биноминальное распределение (более общий случай через геометрическое распределение)?


На кой хрен вырезать гланды через анальное отверстие, если весь математический аппарат уже давно создан и описан в книгах по теории вероятностей?


К тому же измерять границы за которые не выйдет точка - это не совсем верно для блуждания частицы по схеме Бернулли, потому что даже при симметричном блуждании, частица будет вести себя несимметрично по времени, согласно закону арксинуса. Т.е. она будет проводить большую часть времени на какой-то одной из сторон относительно начальной координаты (оси координат).


Да и вообще, еще раз повторяю для особоодаренных, что броуновское движение не имеет никакого отношения к трейдингу, т.к. это строго физический процесс где учитываются такие характеристики, как например, динамическая вязкость среды, радиус частицы и коэффициент диффузии. Ничего этого нет в трейдинге. Не говоря уже о том, что смещение цены происходит относительно только одной оси координат, относительно другой, т.е. времени может быть смещение только вправо и строго пропорционально времени, в то время, как в броуновском движении, частица движется относительно всех доступных ей координат. В броуновском движении частица взаимодействует не только со средой в которой она находится, но и с другими частицами. У частиц броуновского движения в отличие от цены, нет спреда и не бывает гэпов.


В общем, обсасывать броуновское движение применительно к трейдингу - явное проявление ботанизма.

 
Reshetov писал(а) >>

Мальчик, учите матчасть.

Там написано, что вычисляется среднеквадратичное отклонение от начальной координаты - удаление, расстояние. А СКО (корень квадратный из дисперсии, на которой Вы настаиваете с ослиным упорством) - это среднеквадратичное отклонение от среднеарифметического.

ботаник, я тебе несколько раз объяснил где ты лажу несешь, а ты так и не понял. И применительно к броуновскому движению и любому другому мат. моделью которого является СБ. Там действительно написано, что "вычисляется среднеквадратичное отклонение от начальной координаты - удаление, расстояние". Но это не прогноз "отклонения расстояния текущей точки от начальной в зависимости от времени". Спрогнозируй ка, на каком расстоянии будет находиться броуновская частица через час, или два от начала наблюдения? :)

Советовать учить матчасть тебе не буду, вижу что бесполезно ;)

Reshetov писал(а) >>

В общем, обсасывать броуновское движение применительно к трейдингу - явное проявление ботанизма.


Не знаю с какого перепугу ты начал здесь это обсасывать, тем более не врубаясь в элементарные вещи

 
Avals >>:

Отдыхай!

 
Зря вы в физику полезли со своими абстрактными подходами. Тема конечно доступна, при наличии правильного подхода и соответствующего опыта. Которого у вас нет. Видите ли, в физике, как и в программировании, всё без дураков. Сделаешь неправильно - работать не будет. В отличие от математики :)
 

Здравствуйте! Хочу внести свой взгляд на теорию вероятности и хаотического движения. Сначала хочу проанализировать выше сказанное к Avals.

«Поэтому никакие формулы не прогнозируют расстояния текущей точки от начальной в зависимости от времени. Это тебе почудилось по причине полного отсутствия знания предмета ;)» «Ты не понимаешь разницы между прогнозом положения частицы и среднестатистическим размещением всей ее траектории?»
 Не принимайте так дословно физическое движение молекул и движение цены рынка. Мы можем сравнивать только хаотическое движение т.е. смена направления.

Давайте рассуждать проще. Мы открываем сделку на изменение направления частицы. Мы не знаем куда она пойдёт дальше, как и на рынке. Но мы можем придумать теорию ( систему ), по которой будем торговать. Например – частица движется хаотично и постоянно меняет направление, как и цена. Из этого мы можем предположить, что частица не может долго двигаться в одном направлении, как и цена. Поэтому, чем дольше частица движется в одном направлении, тем больше вероятность её разворота, как и цены. Уже на какое расстояние – это другой вопрос, но в плане разворота вполне предсказуемо в хаотическом движении. Расстояние пути практически невозможно предсказать, мы можем только заранее ограничить системой, по средним показателям в истории движения.

Любое движение на рынке – это случайное движение для нас простых смертных, которые не работают в национальном банке США и не имеет информации о предстоящих движениях валюты. Мы имеем скудную информацию и представление о том как будет вести себя та или иная валютная пара.

Поэтому для нас лучше рассматривать рынок как случайный процесс и смотреть на рынок надо как на случайное движение. Более того на рынке есть подсказки, которые вместе с теорией хаотического движения дадут больше результатов, чем любая система построенная на показания индикаторов. Подсказки – например цена возвращается к своему пику рисует шип цена замедляется, происходит скопление и разворот обеспечен в 75% со стопом выше пика и профитом после стремительного падения. Ничего нельзя точно спрогнозировать. А на рынке тем более.

Но как хаос обернуть в свою выгоду? Как себя вести? Можно потренироваться на движении молекул или изучать построение вселенной или найти истоки рынка у истории начала тамплиеров. Кто правит миром и рынком? Одно точно, мы видим рынок, видим движение и видим убытки.

А кто ни будь задавал себе вопрос, почему когда мы открываем сделку, мы анализируем, думаем, рисуем индикаторы, ждём время, тратим нервы и зрение и жмём кнопку КУПИТЬ, а в это время ДЦ тупо моментом открывает противоположную вашей сделку, тратя секунды и в итоге выигрывает?
Я знаю ответ, а вы? 

 

Ну же ...

Не останавливайся дружище

Мы тебя в той ветке ждем а тыт тут 

Ты нам три индикатора обещал, не забыл ?

1...323334353637383940414243444546
Новый комментарий
Причина обращения: