利用数字低通滤波器建立交易系统 - 页 12 1...5678910111213141516171819...33 新评论 Sceptic Philozoff 2008.02.26 17:15 #111 grasn писал (а): https://forum.mql4.com/ru/9321/page9 :о) Grasn, on p.10那里（我引用自己的话）。 结果是相当棘手的情况：为了知道一个过程是否是静止的，首先必须知道它的现实模型（这里是AR（1））。但它看起来并不像一个。所以这个测试似乎也不适用。 伙计，这有点像一个死胡同。静止性的定义本身...是不一样的，它是不严格的。"对于一个过程来说是静止的，m.o.等必须是恒定的"。即M.O.过程本身必须是静止的：）））。涂油的... Roman Kramar 2008.02.26 17:53 #112 伙计，这是一个死胡同。静止性的定义本身是......不同的东西，并不严谨。"对于一个过程来说是静止的，m.o.等必须是恒定的"。即M.O.过程本身必须是静止的：）））。奶油... 你从哪里得到这个消息的？如果m.o.是恒定的，那么就不存在m.o.过程，也不存在其静止性的问题，因此也就不存在黄油。 Prival给出的定义是相当严格的。它有什么问题？ Sceptic Philozoff 2008.02.26 18:11 #113 怎么可能没有过程，bstone？还有不变性--当然是在某种统计意义上，而不是在所有计数的严格平等上。以下是Prival 给出的定义。 如果一个方差有限的随机过程（SP）的OLS（m.o.）和协方差函数对于时间转移是不变量的，即OLS是常数（不依赖于时间），协方差函数只依赖于参数t 2-t 1的差异，则在广义上称为静止的。 我知道的唯一静止性测试是Dickey-Fuller测试。但它假设了一些过程的模型（在这种情况下是一阶自回归）。但如果这个模型事先不为我们所知呢？ 让我们从最简单的一个开始。"MOJ是恒定的（与时间无关）"。你将如何实际地测试这一点？计算过程的移动平均数（这就是OIM的内容）？用什么时期？ Roman Kramar 2008.02.26 18:59 #114 好吧，定义中都有：M.O.必须对时间的转变不产生影响。事实上，这意味着如果你对所研究的过程进行一系列的测量，给定一定的周期（这个周期不一定是相同的，但必须足够大，以保证所得的m.o.估计值的统计有效性）。每个测量都涵盖了系列的一个独立部分（转移时间），部分越多，可靠性越高。 结果我们得到了一系列 的测量结果（不是一个过程），从这一系列的测量结果中，我们得到了一个具有适当统计特征的m.o.的估计。就这样了。 Sceptic Philozoff 2008.02.26 19:17 #115 bstone，这都是可以理解的--同时，你也没有告诉我任何新的东西。为了得到当前的IOJ估计值，平均期限应该是多少？比 方说，我有14,000个计数。期限是10、50、100还是200？ 而OLS的方差应该是多少，才能认为不拒绝OLS随时间变化的假设？ Roman Kramar 2008.02.26 20:21 #116 Mathemat: bstone，这都是可以理解的--同时，你也没有告诉我任何新的东西。为了得到当前的IOJ估计值，平均期限应该是多少？比 方说，我有14,000个计数。期限是10、50、100还是200？ 而OLS的方差应该是多少，才能认为不拒绝OLS随时间变化的假设？ 好吧，如果我没有报告任何新的东西，那么现在是时候记住置信区间 的概念了。在这种情况下，时期的大小只取决于你对所获结果的准确性的主张。也就是说，你可以为某一地块的m.o.s.的估计值设置一个合适的置信区间，以找出所需的尺寸。然后你可以做同样的事情，计算最终估计所需的地块数量。 有不同的方法来计算置信区间。你可能要先确定并证明测量结果符合已知分布（例如，用学生分布计算置信区间的方法一般只适用于正态分布种群的样本）。 有可能在试图确定测量结果的分布规律的阶段，你就会发现静止性是不可预期的。 P.S. 我 实际上是一名经理，所以我对统计学的知识相对肤浅，但这是基于我所知道的常识所决定的。 Prival 2008.02.27 01:26 #117 对数学 我对照正态分布测试了收益分布（EURUSD 240）。(NRD)根据皮尔逊检验的卡方检验，不是NRD。 我附上了有详细解释的文件（matcad）；它还包含ORM和RMS的估计以及估计值的置信区间的计算。 我认为这项研究的一个结论是有用的，那就是建议将这个货币对的SL设置在4H，它是81点（3*SCO）。谁想，你可以下载并检查你喜欢的货币。如果对程序和计算有什么不清楚的地方，请在Skype上与我联系，我将尽力帮助。 Z.U. 证明这个系列在狭义上是静止的失败了。我将尝试做进一步研究，以证明广义的静止性（MOG和RMS（协方差）=常数）。 致北风 你所展示的图形并不是数学家要求研究的数字系列。在5-10分钟内，我想我将发布研究报告，确认烛台价值的周期性特征。 附加的文件： 11.zip 273 kb Prival 2008.02.27 01:38 #118 致北风 我以EURUSD60为例，做了类似的构造，但对于一系列的数字H-L 这里是ACF，你可以直观地看到它不是一个delta函数，在这个过程中存在一些稳定的振荡+指数衰减 ACF光谱 在光谱中，有两个明显的震荡，周期分别为12小时和4小时。 该文件附在后面。 附加的文件： 22.zip 1292 kb Prival 2008.02.27 01:43 #119 Mathemat: 私人：好的。好的，我明天会试着用皮尔逊的纽曼准则来检查。但我仍然不清楚，没有趋势如何建模？阿列克谢：建模方法并不明确。 我在这里简要介绍了这种方法：https://forum.mql4.com/ru/9358/page6#51829 。它还说了我需要它的原因。 而在整合一系列的回报时，趋势仍然出现（它毫不含糊地恢复了）。 我认为你还是错了，它是噪音，而且是静止的。趋势是非稳定的。这就是为什么我认为，即使我们在数学上严格模拟回报，我们也无法明确地恢复趋势。 Prival 2008.02.27 01:46 #120 Mathemat: bstone，这都是可以理解的--同时，你也没有告诉我任何新的东西。为了得到当前的IOJ估计值，平均期限应该是多少？比 方说，我有14,000个计数。期限是10、50、100还是200？ 而OLS的方差应该是多少，才能认为不拒绝OLS随时间变化的假设？ 参见文件11.zip，了解如何计算IOL估计的置信区间。 1...5678910111213141516171819...33 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
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Grasn, on p.10那里（我引用自己的话）。
你从哪里得到这个消息的？如果m.o.是恒定的，那么就不存在m.o.过程，也不存在其静止性的问题，因此也就不存在黄油。
Prival给出的定义是相当严格的。它有什么问题？
怎么可能没有过程，bstone？还有不变性--当然是在某种统计意义上，而不是在所有计数的严格平等上。以下是Prival 给出的定义。
我知道的唯一静止性测试是Dickey-Fuller测试。但它假设了一些过程的模型（在这种情况下是一阶自回归）。但如果这个模型事先不为我们所知呢？
让我们从最简单的一个开始。"MOJ是恒定的（与时间无关）"。你将如何实际地测试这一点？计算过程的移动平均数（这就是OIM的内容）？用什么时期？
结果我们得到了一系列 的测量结果（不是一个过程），从这一系列的测量结果中，我们得到了一个具有适当统计特征的m.o.的估计。就这样了。
bstone，这都是可以理解的--同时，你也没有告诉我任何新的东西。为了得到当前的IOJ估计值，平均期限应该是多少？比 方说，我有14,000个计数。期限是10、50、100还是200？
而OLS的方差应该是多少，才能认为不拒绝OLS随时间变化的假设？
bstone，这都是可以理解的--同时，你也没有告诉我任何新的东西。为了得到当前的IOJ估计值，平均期限应该是多少？比 方说，我有14,000个计数。期限是10、50、100还是200？
而OLS的方差应该是多少，才能认为不拒绝OLS随时间变化的假设？
有不同的方法来计算置信区间。你可能要先确定并证明测量结果符合已知分布（例如，用学生分布计算置信区间的方法一般只适用于正态分布种群的样本）。
有可能在试图确定测量结果的分布规律的阶段，你就会发现静止性是不可预期的。
P.S. 我 实际上是一名经理，所以我对统计学的知识相对肤浅，但这是基于我所知道的常识所决定的。
对数学
我对照正态分布测试了收益分布（EURUSD 240）。(NRD)根据皮尔逊检验的卡方检验，不是NRD。 我附上了有详细解释的文件（matcad）；它还包含ORM和RMS的估计以及估计值的置信区间的计算。
我认为这项研究的一个结论是有用的，那就是建议将这个货币对的SL设置在4H，它是81点（3*SCO）。谁想，你可以下载并检查你喜欢的货币。如果对程序和计算有什么不清楚的地方，请在Skype上与我联系，我将尽力帮助。
Z.U. 证明这个系列在狭义上是静止的失败了。我将尝试做进一步研究，以证明广义的静止性（MOG和RMS（协方差）=常数）。
致北风
你所展示的图形并不是数学家要求研究的数字系列。在5-10分钟内，我想我将发布研究报告，确认烛台价值的周期性特征。
致北风
我以EURUSD60为例，做了类似的构造，但对于一系列的数字H-L
这里是ACF，你可以直观地看到它不是一个delta函数，在这个过程中存在一些稳定的振荡+指数衰减
ACF光谱
在光谱中，有两个明显的震荡，周期分别为12小时和4小时。
该文件附在后面。
而在整合一系列的回报时，趋势仍然出现（它毫不含糊地恢复了）。
我认为你还是错了，它是噪音，而且是静止的。趋势是非稳定的。这就是为什么我认为，即使我们在数学上严格模拟回报，我们也无法明确地恢复趋势。
bstone，这都是可以理解的--同时，你也没有告诉我任何新的东西。为了得到当前的IOJ估计值，平均期限应该是多少？比 方说，我有14,000个计数。期限是10、50、100还是200？
而OLS的方差应该是多少，才能认为不拒绝OLS随时间变化的假设？
参见文件11.zip，了解如何计算IOL估计的置信区间。