文章 "概率论与数理统计示例（第一部分）：基础与初级理论" - 页 3 123456789 新评论 secret 2020.07.03 14:46 #21 Igor Makanu:但就实际目的而言，您需要能够评估未来的交易策略，而不是预测价格序列 这两者本质上是一样的。也许又是由于对不幸术语的反感，您没有意识到这一点。 secret 2020.07.03 14:51 #22 Igor Makanu: 这些研究的结果要么是价格是随机的，要么是有规律可循的（在历史上）！ 随机性和不可预测性是两码事（对数学家而言）。我们需要有一个共同的术语，否则文章的讨论就会陷入术语的争论。 有两种极端情况--完全规则的过程（例如正弦曲线）和完全不可预测的过程（随机漫步）。 价格介于两者之间（在数学家那里被称为 "随机过程"，即具有一定概率的可预测性）。 secret 2020.07.03 14:53 #23 Aleksey Nikolayev:坦率地说，我认为只进行预测的方法是不够的（由于市场本身的非平稳性）。应该用一种与细分定义（模型参数的变化时刻）有关的方法来补充。 根据我的经验，恒定参数（或有时需要改变的片断恒定参数）的模型不能很好地适应市场。 Aleksey Nikolayev 2020.07.03 15:17 #24 Rorschach:问题是关于建立科学模型的理论。从哪里获得灵感，用什么公式建模，如何评估模型的质量，以及预测、不和谐等问题。 您提出的问题有些庞大。例如，科学性的标准是哲学的基本问题之一，至今仍没有明确的答案。所有简单的方法（如波普尔的可证伪性原则）都是不合适的，因为它们无法回答自己，而且从逻辑上看也是不科学的。 如果我们把自己局限于理论家，那么有几种基本的 "构件 "可以用来构建概率模型，以及检验这些模型的方法。最基本的可能是 "独立同分布随机变量序列"--将在第二篇文章中介绍。同样重要的还有 "最大似然原理 "和"假设检验"--我在本文中已经谈到过。例如，我在关于差距的文章中使用了这三者中的两个 "块"（第一个和第三个）。 实际上，我认为我在这一系列文章中的任务是试图以一种连贯的、不太复杂的方式来讲述主要的 "构件"（但不能因为简化而歪曲了本质）。 Igor Makanu 2020.07.03 15:36 #25 secret:随机性和不可预测性是两码事（对数学家而言）。有必要达成一个共同的术语，否则文章的讨论就会陷入术语的争论。 让我们来谈谈术语 如果我们讨论的是价格预测，那么就必须考虑预测的可靠性 如何评估预测误差？ 1. 是价格与预测的最大偏差吗？ 2. 预测的有效时间？ 3. 是项目 1 + 项目 2 吗？ 秘诀： 交易就是价格预测。您可能不喜欢这个词，但它本质上就是这样。简单地说，您需要进入一个交易栏，在进入之前您要进行预测--上涨或下跌。您（隐含地）预测您的交易将获利，否则您就不会开仓。在下一个交易栏，交易被平仓，您可以评估预测的质量（也就是交易系统的质量）。 不是这样的 让我们放弃资本管理，尽管它是 TS 的重要组成部分。 对于交易而言，重要的不仅是预测价格将到达何处，而且还必须假设何时会发生，或者有必要考虑入市 时刻之前发生的情况，即有必要分析某种设置或模式。 但仅仅预测价格会突破这样或那样的水平......在主题论坛上，每个人都会这么做，但这些预测很少能帮助赚钱。 我同意，如果您假定预测一栏和每一栏的收盘价和开盘价，但这样的 TS 将在 TF D1 及以上版本中起作用。 Rorschach 2020.07.03 16:20 #26 伊林斯基讲述了银行在过去 10 年中所做的许多有趣的事情。主要是关于期权，但也有一些其他方面的内容。但其中有很多公式，我希望能以更简单的形式来讲述。 43 分钟 其他讲座。 Aleksey Nikolayev 2020.07.03 17:42 #27 secret:这不是一回事吗？连续时间可以通过离散化还原为离散时间。离散时间可以通过插值法还原为连续时间（但在实践中没有人需要这样做，因为分析我们周围世界的工具（演绎技术）是离散的）。 有时，连续时间的过程更容易计算。例如，布莱克-斯科尔斯公式。当然，它并不能准确地描述一切，但了解它至少对理解臭名昭著的 "希腊式 "的本质是有用的。 Aleksey Nikolayev 2020.07.03 17:51 #28 secret:根据我的经验，恒定参数（或偶尔需要改变的片断恒定参数）的模型并不适合市场。 我很想读一篇介绍您的方法的文章）。 恒定模型和片断恒定模型的问题在于，我们不能不使用它们）事实上，使用经过优化或重新优化的智能交易系统的方法就是使用这种方法。只有手动交易 的自由和创造性才能让我们避免使用这些模型) Aleksey Nikolayev 2020.07.03 18:10 #29 secret:随机性和不可预测性是两码事（对数学家而言）。 老实说，理论家中的 "随机事件 "或 "随机过程 "等术语并不意味着 "随机性 "的概念在这里得到了定义或揭示。不可预测性的概念也不是特别数学化。 Aleksey Nikolayev 2020.07.03 18:38 #30 Rorschach:伊林斯基讲述了银行在过去 10 年中所做的许多有趣的事情。主要是关于期权，但也有一些其他方面的内容。但其中有很多公式，我希望能以更简单的形式来介绍。43 分钟其他讲座 是的，我熟悉 这个讲座。演讲内容引人入胜，但由于主题的复杂性，很难理解。它的核心是一些相当复杂的数学--分形布朗运动 等。我还不知道如何把它变成通俗易懂的形式。 Машинное обучение в трейдинге: теория, практика, торговля и не только 2019.02.28www.mql5.com Добрый день всем, Знаю, что есть на форуме энтузиасты machine learning и статистики... 123456789 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
但就实际目的而言，您需要能够评估未来的交易策略，而不是预测价格序列
Igor Makanu:
这些研究的结果要么是价格是随机的，要么是有规律可循的（在历史上）！
随机性和不可预测性是两码事（对数学家而言）。我们需要有一个共同的术语，否则文章的讨论就会陷入术语的争论。
有两种极端情况--完全规则的过程（例如正弦曲线）和完全不可预测的过程（随机漫步）。
价格介于两者之间（在数学家那里被称为 "随机过程"，即具有一定概率的可预测性）。
坦率地说，我认为只进行预测的方法是不够的（由于市场本身的非平稳性）。应该用一种与细分定义（模型参数的变化时刻）有关的方法来补充。
根据我的经验，恒定参数（或有时需要改变的片断恒定参数）的模型不能很好地适应市场。
问题是关于建立科学模型的理论。从哪里获得灵感，用什么公式建模，如何评估模型的质量，以及预测、不和谐等问题。
您提出的问题有些庞大。例如，科学性的标准是哲学的基本问题之一，至今仍没有明确的答案。所有简单的方法（如波普尔的可证伪性原则）都是不合适的，因为它们无法回答自己，而且从逻辑上看也是不科学的。
如果我们把自己局限于理论家，那么有几种基本的 "构件 "可以用来构建概率模型，以及检验这些模型的方法。最基本的可能是 "独立同分布随机变量序列"--将在第二篇文章中介绍。同样重要的还有 "最大似然原理 "和"假设检验"--我在本文中已经谈到过。例如，我在关于差距的文章中使用了这三者中的两个 "块"（第一个和第三个）。
实际上，我认为我在这一系列文章中的任务是试图以一种连贯的、不太复杂的方式来讲述主要的 "构件"（但不能因为简化而歪曲了本质）。
随机性和不可预测性是两码事（对数学家而言）。有必要达成一个共同的术语，否则文章的讨论就会陷入术语的争论。
让我们来谈谈术语
如果我们讨论的是价格预测，那么就必须考虑预测的可靠性
如何评估预测误差？
1. 是价格与预测的最大偏差吗？
2. 预测的有效时间？
3. 是项目 1 + 项目 2 吗？
交易就是价格预测。您可能不喜欢这个词，但它本质上就是这样。简单地说，您需要进入一个交易栏，在进入之前您要进行预测--上涨或下跌。您（隐含地）预测您的交易将获利，否则您就不会开仓。
在下一个交易栏，交易被平仓，您可以评估预测的质量（也就是交易系统的质量）。
不是这样的
让我们放弃资本管理，尽管它是 TS 的重要组成部分。
对于交易而言，重要的不仅是预测价格将到达何处，而且还必须假设何时会发生，或者有必要考虑入市 时刻之前发生的情况，即有必要分析某种设置或模式。
但仅仅预测价格会突破这样或那样的水平......在主题论坛上，每个人都会这么做，但这些预测很少能帮助赚钱。
我同意，如果您假定预测一栏和每一栏的收盘价和开盘价，但这样的 TS 将在 TF D1 及以上版本中起作用。
伊林斯基讲述了银行在过去 10 年中所做的许多有趣的事情。主要是关于期权，但也有一些其他方面的内容。但其中有很多公式，我希望能以更简单的形式来讲述。
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其他讲座。
这不是一回事吗？
连续时间可以通过离散化还原为离散时间。离散时间可以通过插值法还原为连续时间（但在实践中没有人需要这样做，因为分析我们周围世界的工具（演绎技术）是离散的）。
有时，连续时间的过程更容易计算。例如，布莱克-斯科尔斯公式。当然，它并不能准确地描述一切，但了解它至少对理解臭名昭著的 "希腊式 "的本质是有用的。
根据我的经验，恒定参数（或偶尔需要改变的片断恒定参数）的模型并不适合市场。
我很想读一篇介绍您的方法的文章）。
恒定模型和片断恒定模型的问题在于，我们不能不使用它们）事实上，使用经过优化或重新优化的智能交易系统的方法就是使用这种方法。只有手动交易 的自由和创造性才能让我们避免使用这些模型)
随机性和不可预测性是两码事（对数学家而言）。
老实说，理论家中的 "随机事件 "或 "随机过程 "等术语并不意味着 "随机性 "的概念在这里得到了定义或揭示。不可预测性的概念也不是特别数学化。
伊林斯基讲述了银行在过去 10 年中所做的许多有趣的事情。主要是关于期权，但也有一些其他方面的内容。但其中有很多公式，我希望能以更简单的形式来介绍。
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其他讲座
是的，我熟悉 这个讲座。演讲内容引人入胜，但由于主题的复杂性，很难理解。它的核心是一些相当复杂的数学--分形布朗运动 等。我还不知道如何把它变成通俗易懂的形式。