随机流理论和外汇 - 页 68 1...616263646566676869707172737475...85 新评论 Yurixx 2009.07.26 15:00 #671 timbo писал(а)>> 我直接告诉你，对你来说，它仍将是 "世界上翻滚的第九大奇迹"。 你又错过了重点，兄弟。还是你真的以为我想从你那里得到什么？:-) 我习惯于为所有我感兴趣的问题寻找证据或反驳。 而在这种情况下，我只是想让你给我一张你的空头支票。你做到了。>>恭喜你。 [删除] 2009.07.26 23:37 #672 FOXXXi >> : 我对两者之间的差异感到震惊，一切都一下子停止了工作。 年轻人，我还在等着你纠正你的错误，这已经被礼貌地指出来了，但你不痛不痒，不认为要纠正（）。 分布情况 你所谓的 "正常分布" 你没有一个正常的分布。 [删除] 2009.07.27 01:10 #673 Avals >> : 在老鹰中，如果头是1，尾是1，那么MO=0，D(X)=((0-1)^2+(0+1)^2)/2=1 科南特分散性和恒定MO。为什么是非稳态的？ 即使我们对任何固定的射击次数（如100次）进行累计，分布也是正态的，MO=0，方差是固定的，容易计算。 这正是它非稳态的原因，因为对于累积总和来说，它将根据你考虑的拍摄次数而有所不同，也就是说，第二点取决于时间（在这种情况下取决于拍摄次数）。静止性的定义是，第一和第二时刻不依赖于时间。 因此，生成过程--二项式--的方差将始终等于1，无论有多少次抛掷。这是一个固定的过程。 再进一步说，累积总和--随机行走--"记住 "了所有以前的结果，它有一个长的记忆。二项式完全不记得过去的卷子，也就是说，它的记忆是如此之短，以至于它是零。 [删除] 2009.07.27 01:13 #674 Yurixx >> : 你又没搞清楚状况，兄弟。还是你真的认为我想从你那里得到什么？:-) 我习惯于在所有我感兴趣的问题上找到确认或反驳的答案。 而在这种情况下，我只是想让你给我一张你的空头支票。你做到了。恭喜你。 "Meli Imelia，你的一周"--"固定的随机漫谈 "先生。 [删除] 2009.07.27 08:07 #675 timbo >> : 这正是它非稳态的原因，因为对于累积总和的方差会因你考虑到多少次投掷而不同，即第二个动量取决于时间（在这种情况下是投掷的次数）。静止性的定义是，第一和第二时刻不依赖于时间。 因此，生成过程--二项式--的方差将始终等于1，无论有多少次抛掷。这是一个固定的过程。 更进一步说，累积总和--随机行走--"记住 "了所有以前的结果，它有一个长的记忆。二项式完全不记得过去的卷子，也就是说，它的记忆是如此短暂，以至于它是零。 蒂姆博，正如你所说的，累积的总和有一个不同的（无限制的）分散。你甚至不需要成为一个数学家就能知道这个 "悖论"--你只需要阅读施瓦格的交易书籍。 听着，同事们，就我个人而言，我已经厌倦了清理你们这里的杂物。生活中还有更多有趣的事情要做。只要有负责任的人之间进行合理的对话，我就会回到这个话题上来。 再见。 这里是链接，而不是我，它说明了一切。 http://www.wikipedia.org Avals 2009.07.27 08:13 #676 timbo писал(а)>> 这正是它非稳态的原因，因为对于累积总和的方差会因你考虑到多少次投掷而不同，即第二个动量取决于时间（在这种情况下是投掷的次数）。静止性的定义是，第一和第二时刻不依赖于时间。 因此，生成过程--二项式--的方差将始终等于1，无论有多少次抛掷。这是一个固定的过程。 再进一步说，累积总和--随机行走--"记住 "了所有以前的结果，它有一个长的记忆。二项式完全不记得过去的卷子，也就是说，它的记忆是如此短暂，以至于它是零。 对不起，但我们显然对 "静止的分布 "有不同的概念。与时间无关的意思是不随时间变化，不取决于计数的时间量。在上面的硬币例子中，采样率为1次翻转的样本的方差不会随时间变化。它在开始时和经过一千次折腾后都是不变的。也就是说，增量是一个固定的过程。累积总和也是一个静止的序列。你可以用同样的方法计算方差，而且它不会随时间变化。尽管有可能以不同的方式分解，例如像我在系列拍摄中写的那样（例如以100为单位），增量仍将是一个静止的系列（累计的总和也是如此）。这就是为什么我在十几页前写道，不是过程是静止的或非静止的，而是分解成一系列的观察。 无限方差确实是一个非平稳过程的属性。例如，增量将不是高斯分布，而是具有 "厚尾 "和其他一些差异。乍一看，这些差异并不重要，但它们从根本上改变了情况，特别是对风险会计而言。 [删除] 2009.07.27 08:57 #677 Avals >> : 要么累积总和具有无限的方差，在这种情况下，它不可能是一个静止的过程，要么总和是静止的，在这种情况下，它的方差在任何序列长度上都是一个常数（有限的）值。 我建议暂时不要使用 "增量 "一词。我们估计这些增量的总和，即随机行走，我们将在后面讨论它的来历。 你能不能给 "你的 "静止性定义提供参考。不是凭记忆，而是引用了一个像样的来源。当涉及到统计数据时，维基百科是一个相当不错的来源。 [Deleted] 2009.07.27 09:06 #678 AlexEro >> : 年轻人，我一直在等你纠正你的错误，这一点已经被礼貌地指出来了，但你不痛不痒，不想着去纠正。 我不声称自己有学术学位，我被允许了。 如果你有这样的知识包袱，这个论坛不适合你。 任务是表明，三个西格玛的分布很容易得到，有太多的肥尾动物。 Avals 2009.07.27 09:15 #679 timbo писал(а)>> 要么累积总和具有无限的方差，在这种情况下，它不可能是一个静止的过程，要么总和是静止的，在这种情况下，它的方差在任何序列长度上都是一个常数（有限的）值。 我建议暂时不要使用 "增量 "一词。我们估计这些增量的总和，即随机行走，我们将在后面讨论它的来历。 你能否提供关于 "你的 "静止性定义的参考资料。不是凭记忆，而是引用了一个像样的来源。当涉及到统计数据时，维基百科是一个相当不错的来源。 对一个系列定义了方差、静止性等概念。你在考虑哪个系列？这一切都取决于它。 拿一个硬币和它的累积金额。这就是这个系列。它等于前一个值+增量。由于增量的MO为零，系列中下一个项的MO将等于前一个值，方差将等于增量的方差（1）。因此，方差不会改变，而且MO不带有随机成分，在任何时间点都是明确无误的。我们有了这个初始系列，然后我们可以用它来做另一个系列，例如把它分成固定 长度的系列。这个新系列将是固定的。它的MO将等于前项的累积和的有限值，而且分散性可以很容易地计算出来（增量将呈正态分布）。 原来的系列可以用不同的方式分割：比如说，不按固定的长度，而是按一个变量。在这种情况下，新的系列将是非稳态的--其方差将变化。这一切都取决于对原始系列的划分。例如，如果我们采取欧元手表（时间间隔为1小时），那么它的分布将是非稳态的，尽管它不排除其他抽样的可能性，其中的分布将是静止的。而且不一定是及时的。 静止性是一个概率 过程 的属性，即随着时间的推移保持不变。AlexEro 对"随机流动理论和外汇 " 给出了一个更详细的定义 而进一步说，分布在时间转移方面是不变的。也就是说，它随着时间的转移而保持不变。 [删除] 2009.07.27 09:21 #680 Avals >> : 我要求你不要使用增量这个词。通过做任何分区，你又在谈论增量，而问题是关于累积的总和。这个过程是这样的。随机游荡。无论它是像这里的一些同志所说的那样静止不动，还是像我所说的那样不动。 1...616263646566676869707172737475...85 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
我直接告诉你，对你来说，它仍将是 "世界上翻滚的第九大奇迹"。
你又错过了重点，兄弟。还是你真的以为我想从你那里得到什么？:-)
我习惯于为所有我感兴趣的问题寻找证据或反驳。
而在这种情况下，我只是想让你给我一张你的空头支票。你做到了。>>恭喜你。
我对两者之间的差异感到震惊，一切都一下子停止了工作。
年轻人，我还在等着你纠正你的错误，这已经被礼貌地指出来了，但你不痛不痒，不认为要纠正（）。
分布情况
你所谓的 "正常分布"
你没有一个正常的分布。
在老鹰中，如果头是1，尾是1，那么MO=0，D(X)=((0-1)^2+(0+1)^2)/2=1
科南特分散性和恒定MO。为什么是非稳态的？
即使我们对任何固定的射击次数（如100次）进行累计，分布也是正态的，MO=0，方差是固定的，容易计算。
这正是它非稳态的原因，因为对于累积总和来说，它将根据你考虑的拍摄次数而有所不同，也就是说，第二点取决于时间（在这种情况下取决于拍摄次数）。静止性的定义是，第一和第二时刻不依赖于时间。
因此，生成过程--二项式--的方差将始终等于1，无论有多少次抛掷。这是一个固定的过程。
再进一步说，累积总和--随机行走--"记住 "了所有以前的结果，它有一个长的记忆。二项式完全不记得过去的卷子，也就是说，它的记忆是如此之短，以至于它是零。
你又没搞清楚状况，兄弟。还是你真的认为我想从你那里得到什么？:-)
我习惯于在所有我感兴趣的问题上找到确认或反驳的答案。
而在这种情况下，我只是想让你给我一张你的空头支票。你做到了。恭喜你。
"Meli Imelia，你的一周"--"固定的随机漫谈 "先生。
这正是它非稳态的原因，因为对于累积总和的方差会因你考虑到多少次投掷而不同，即第二个动量取决于时间（在这种情况下是投掷的次数）。静止性的定义是，第一和第二时刻不依赖于时间。
因此，生成过程--二项式--的方差将始终等于1，无论有多少次抛掷。这是一个固定的过程。
更进一步说，累积总和--随机行走--"记住 "了所有以前的结果，它有一个长的记忆。二项式完全不记得过去的卷子，也就是说，它的记忆是如此短暂，以至于它是零。
蒂姆博，正如你所说的，累积的总和有一个不同的（无限制的）分散。你甚至不需要成为一个数学家就能知道这个 "悖论"--你只需要阅读施瓦格的交易书籍。
听着，同事们，就我个人而言，我已经厌倦了清理你们这里的杂物。生活中还有更多有趣的事情要做。只要有负责任的人之间进行合理的对话，我就会回到这个话题上来。
再见。
这里是链接，而不是我，它说明了一切。
http://www.wikipedia.org
这正是它非稳态的原因，因为对于累积总和的方差会因你考虑到多少次投掷而不同，即第二个动量取决于时间（在这种情况下是投掷的次数）。静止性的定义是，第一和第二时刻不依赖于时间。
因此，生成过程--二项式--的方差将始终等于1，无论有多少次抛掷。这是一个固定的过程。
再进一步说，累积总和--随机行走--"记住 "了所有以前的结果，它有一个长的记忆。二项式完全不记得过去的卷子，也就是说，它的记忆是如此短暂，以至于它是零。
对不起，但我们显然对 "静止的分布 "有不同的概念。与时间无关的意思是不随时间变化，不取决于计数的时间量。在上面的硬币例子中，采样率为1次翻转的样本的方差不会随时间变化。它在开始时和经过一千次折腾后都是不变的。也就是说，增量是一个固定的过程。累积总和也是一个静止的序列。你可以用同样的方法计算方差，而且它不会随时间变化。尽管有可能以不同的方式分解，例如像我在系列拍摄中写的那样（例如以100为单位），增量仍将是一个静止的系列（累计的总和也是如此）。这就是为什么我在十几页前写道，不是过程是静止的或非静止的，而是分解成一系列的观察。
无限方差确实是一个非平稳过程的属性。例如，增量将不是高斯分布，而是具有 "厚尾 "和其他一些差异。乍一看，这些差异并不重要，但它们从根本上改变了情况，特别是对风险会计而言。
要么累积总和具有无限的方差，在这种情况下，它不可能是一个静止的过程，要么总和是静止的，在这种情况下，它的方差在任何序列长度上都是一个常数（有限的）值。
我建议暂时不要使用 "增量 "一词。我们估计这些增量的总和，即随机行走，我们将在后面讨论它的来历。
你能不能给 "你的 "静止性定义提供参考。不是凭记忆，而是引用了一个像样的来源。当涉及到统计数据时，维基百科是一个相当不错的来源。
年轻人，我一直在等你纠正你的错误，这一点已经被礼貌地指出来了，但你不痛不痒，不想着去纠正。
我不声称自己有学术学位，我被允许了。 如果你有这样的知识包袱，这个论坛不适合你。 任务是表明，三个西格玛的分布很容易得到，有太多的肥尾动物。
要么累积总和具有无限的方差，在这种情况下，它不可能是一个静止的过程，要么总和是静止的，在这种情况下，它的方差在任何序列长度上都是一个常数（有限的）值。
我建议暂时不要使用 "增量 "一词。我们估计这些增量的总和，即随机行走，我们将在后面讨论它的来历。
你能否提供关于 "你的 "静止性定义的参考资料。不是凭记忆，而是引用了一个像样的来源。当涉及到统计数据时，维基百科是一个相当不错的来源。
对一个系列定义了方差、静止性等概念。你在考虑哪个系列？这一切都取决于它。
拿一个硬币和它的累积金额。这就是这个系列。它等于前一个值+增量。由于增量的MO为零，系列中下一个项的MO将等于前一个值，方差将等于增量的方差（1）。因此，方差不会改变，而且MO不带有随机成分，在任何时间点都是明确无误的。我们有了这个初始系列，然后我们可以用它来做另一个系列，例如把它分成固定 长度的系列。这个新系列将是固定的。它的MO将等于前项的累积和的有限值，而且分散性可以很容易地计算出来（增量将呈正态分布）。
原来的系列可以用不同的方式分割：比如说，不按固定的长度，而是按一个变量。在这种情况下，新的系列将是非稳态的--其方差将变化。这一切都取决于对原始系列的划分。例如，如果我们采取欧元手表（时间间隔为1小时），那么它的分布将是非稳态的，尽管它不排除其他抽样的可能性，其中的分布将是静止的。而且不一定是及时的。
静止性是一个概率 过程 的属性，即随着时间的推移保持不变。AlexEro 对"随机流动理论和外汇 " 给出了一个更详细的定义
而进一步说，分布在时间转移方面是不变的。也就是说，它随着时间的转移而保持不变。
我要求你不要使用增量这个词。通过做任何分区，你又在谈论增量，而问题是关于累积的总和。这个过程是这样的。随机游荡。无论它是像这里的一些同志所说的那样静止不动，还是像我所说的那样不动。