Rastgele bir fiyat aralığından kar edin - sayfa 4
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
2. Sürecin durağanlığı: muhtemelen evet. Ayrıca dağıtım fonksiyonunun zamanla değiştiğini de düşünmüyorum.
1. Son açıklamaya göre, şimdi kazmak ve okumak için çok tembel:
Örneğin, rastgele bir örneklem alarak rastgele bir değişkenin dağılımının normal olup olmadığını test edebileceğiniz Kolmogorov-Smirnov testi vardır: https://en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov-Smirnov_test . Bu sizin için yeterli değilse, lütfen yukarıda yazdığınız her şeyi, teklifinizin açıklamasına anlaşılır bir şekilde yapıştırın.
3. Evet, Box-Muller ile ilgili olsa bile, birçok farklı yöntem var. Burada bile bir istatistiksel kütüphane var ( klot 'a'dan görünüyor), sadece düzgün dağılmış bir değerden normal bir değer üretmek için normalin tersi bir fonksiyon var. Her durumda, buradaki temel, olasılıkların temel dönüşüm yasasıdır . Bahsettiğim yasa bu.
Eksik olduğum şeyle ilgili olarak: Bunu yapmıyorum, ancak yalnızca S.V.'nin muhtemelen bunu yapmak istediğini belirttim. Ve görünüşe göre İadeler hakkında istatistikler toplamak ve daha sonra, İadelerin ampirik dağılımına dayanarak, bu verileri, ipuçlarına ve Rosh'un ifadelerine göre aptalca lahana doğrayabileceğiniz normal olarak dağıtılmış olanlara dönüştürmek istedi. Bu durumda, gerçek Getirilerin her boyutu bire bir "normalleştirilmiş"e karşılık gelecektir. İşlemler, gerçek veriler üzerinde işlemlere dönüştürülen "normalleştirilmiş" veriler üzerinde açılır/kapanır.
1. Ve Peters'ı okudunuz, birçok ilginç şey var. İadelerin normal olup olmadığını kontrol etmek için Kolmogorov-Smirnov testi yapmam gerekmiyor, çünkü normal olmadıklarını biliyorum ve bu gerçekten açık - örneğin, ağır kuyrukların varlığından. Gerçek piyasada Altı Sigma olayları oldukça nadirdir, ancak yine de normal yasadan yüz binlerce kat daha yaygındır.
1. Ve Peters'ı okudunuz, birçok ilginç şey var.
Belki Peters?
E. Peters "Sermaye Piyasalarında Kaos ve Düzen"
E. Peters "Finansal Piyasaların Fraktal Analizi. Kaos Teorisinin Yatırımlarda ve Ekonomide Uygulanması"
2. Sürecin durağanlığı: muhtemelen evet. Ayrıca dağıtım fonksiyonunun zamanla değiştiğini de düşünmüyorum.
1. Son açıklamaya göre, şimdi kazmak ve okumak için çok tembel:
Örneğin, rastgele bir örneklem alarak rastgele bir değişkenin dağılımının normal olup olmadığını test edebileceğiniz Kolmogorov-Smirnov testi vardır: https://en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov-Smirnov_test . Bu sizin için yeterli değilse, lütfen yukarıda yazdığınız her şeyi, teklifinizin açıklamasına anlaşılır bir şekilde yapıştırın.
3. Evet, Box-Muller ile ilgili olsa bile, birçok farklı yöntem var. Burada bile bir istatistiksel kütüphane var ( klot 'a'dan görünüyor), sadece düzgün dağılmış bir değerden normal bir değer üretmek için normalin tersi bir fonksiyon var. Her durumda, buradaki temel, olasılıkların temel dönüşüm yasasıdır . Bahsettiğim yasa bu.
Eksik olduğum şeyle ilgili olarak: Bunu yapmıyorum, ancak yalnızca S.V.'nin muhtemelen bunu yapmak istediğini belirttim. Ve görünüşe göre İadeler hakkında istatistikler toplamak ve daha sonra, İadelerin ampirik dağılımına dayanarak, bu verileri, ipuçlarına ve Rosh'un ifadelerine göre aptalca lahana doğrayabileceğiniz normal olarak dağıtılmış olanlara dönüştürmek istedi. Bu durumda, gerçek Getirilerin her boyutu bire bir "normalleştirilmiş"e karşılık gelecektir. İşlemler, gerçek veriler üzerinde işlemlere dönüştürülen "normalleştirilmiş" veriler üzerinde açılır/kapanır.
1. Ve Peters'ı okudunuz, birçok ilginç şey var. İadelerin normal olup olmadığını kontrol etmek için Kolmogorov-Smirnov testi yapmam gerekmiyor, çünkü normal olmadıklarını biliyorum ve bu gerçekten açık - örneğin, ağır kuyrukların varlığından. Gerçek piyasada Altı Sigma olayları oldukça nadirdir, ancak yine de normal yasadan yüz binlerce kat daha yaygındır.
3. Miktarların eşit dağıldığını biliyor muyuz? Veya genel olarak dağıtım fonksiyonumuz nedir? Eğer öyleyse, dönüştürebileceğimiz bir dağıtım fonksiyonumuz var. Kolmogorov burada da yardımcı olabilir.
1. Kararlılıkla ilgili önceki açıklamayı okumak, anladığım kadarıyla durağanlıkla ilgili 2. noktayı kopyalıyor. Peters'e gelince - Alıp okuyacağım, teşekkürler.
Şirketin kendisine gelince - neler yapabileceklerini görelim. Burada aniden kaybolurlarsa, daha yakından bakmaya değer.
Belki Peters?
1. Ve Peters'ı okudunuz, birçok ilginç şey var.
Belki Peters?
E. Peters "Sermaye Piyasalarında Kaos ve Düzen"
E. Peters "Finansal Piyasaların Fraktal Analizi. Kaos Teorisinin Yatırımlarda ve Ekonomide Uygulanması"
Teşekkürler, bağlantılar sadece Rusya'da çalışmıyor. Para yönetimiyle ilgili kitaplarla ilgileniyorum, bana bir şey söyleyebilir misin? Matematikçi soru da sana :)
Teşekkürler, bağlantılar sadece Rusya'da çalışmıyor. Para yönetimiyle ilgili kitaplarla ilgileniyorum, bana bir şey söyleyebilir misin? Matematikçi soru da sana :)
Türün klasikleri
R. Vince "Para yönetiminin matematiği"
Otomatik ticaret için
Yuri Reshetnikov "MTS ve sermaye yönetimi yöntemleri"
1. Kararlılıkla ilgili önceki açıklamayı okumak, anladığım kadarıyla durağanlıkla ilgili 2. noktayı kopyalıyor.
Hayır çoğalmaz. İstikrarlı bir olasılık dağılımı şudur (Shiryaev, cilt 1, s. 232'den):
Benzer bir şey - sonsuz bölünebilir dağılımlar.
1. Kararlılıkla ilgili önceki açıklamayı okumak, anladığım kadarıyla durağanlıkla ilgili 2. noktayı kopyalıyor.
Hayır çoğalmaz. İstikrarlı bir olasılık dağılımı şudur (Shiryaev, cilt 1, s. 232'den):
Benzer bir şey - sonsuz bölünebilir dağılımlar.
Bir zamanlar, bazı ciddi forumlarda iyi aydınlatıldı.
Bu nedenle, eğlence dışında makalelerini okumak pek mantıklı değil.
"Meşe, rastgele bir veri dizisinde sistemik bir kazancın imkansızlığını kanıtladı"
- genel durumda, hangi rastgele serinin söz konusu olduğu belirtilmemişse bu doğru değildir.
Örneğin X = a + b * t + e gibi rastgele bir seride para kazanmak çok kolay (e bir rastgele değişkendir)
Üzerine bir sistem inşa edilecek başka birçok rastgele dizi var.
Temel nokta, hafızalı ve hafızasız rastgele satırlar olmasıdır.
Hafızalı rastgele seri - serinin önceki değerlerine BAĞLI olan rastgele bir değişkenin (e) artışlarının bir dağıtım fonksiyonuna sahiptir.
Hafızasız rastgele seriler - rastgele bir değişkenin artışlarının dağıtım işlevi, serinin önceki değerlerine BAĞLI DEĞİLDİR.
Hafıza olmadan rastgele seriler üzerine karlı bir sistem kurmak imkansızdır.
Normal dağılıma gelince - alıntılar ve S.V.'nin yazdığı gibi. ve avucunuzun içinde kalanlar, hareketli ortalama etrafında normal bir şekilde dağılır, yani burada her şey temiz.
1. Fiyat ile ortalama arasındaki farkların dağılım fonksiyonunun şekli, bu dağılımın varyansına ve ortalamanın değerine bağlıdır.
2. Bu farkın dağılım fonksiyonu asimetriktir ve bu nedenle Gauss olamaz.
3. Belirli koşullar altında, farkın dağılımı Gauss dağılımına eğilim gösterir, ancak hiçbir zaman bir olmaz.