在交易中使用神经网络。 - 页 9 12345678910111213141516...20 新评论 [删除] 2009.03.25 20:04 #81 Neutron >> : 我们必须使用分布函数F(n)的离散样本之间的内插法 是的，看起来是这样的......虽然，原则上，你可以不做插值......但它会完全忽略勾股量......。 还有一个选择：使用MT测试器本身的插值机制......只要取一个.fxt-文件......那里有一个刻度序列......我不太记得了：在技术上是否可以打开生成的文件并以某种方式将这个序列传递给网络（或给一个简单的专家）......但似乎可以想办法......我们只是必须每次生成一个新的.fxt-文件，但如果样本量很小，我想速度会是可以接受的 但总的来说，中子，你最好不要参与这些抽样调查......我们为什么需要如此精确......一分钟的抽样对我们来说已经足够了......我们只需要 "修补 "数据中的漏洞...... SZZ......反正我还是不明白我们在说什么......如果你已经有了分布函数F(n)，我真的不明白你在说什么离散报告......（我在说 "我的 "东西--价格与时间函数:））。 Artem Titarenko 2009.03.25 20:08 #82 我不明白在考虑增量系列时，谈论价值的离散性可以是什么... 离散的例子：盈利150点之前的交易次数，即只要你得到>=150点，就会重新开始计数。 所以在这样的样本中，可能有数字1,2,3,4,...8,...100...。但不是12,3或2,7。 如果你看一下价格范围本身--很难说它是否是一个离散的价值，更可能是离散的... 中子，你能不能把你正在处理的样本发给我，只是需要对齐的1或2行？ 只是为了让我不能理解你的工作...... [删除] 2009.03.25 22:10 #83 我似乎明白了......Shiryaev在谈到离散时间和基于它的模型时，指的是具有离散时间的马尔可夫链......即其状态在某些固定时刻发生变化的链......在我们的案例中，这些是酒吧 根据Shiryaev的说法，连续时间只是一个具有连续时间的马尔可夫链... 他根本没有提出价格的离散性问题......也就是说，事实上，价格应该永远被认为是一个连续的值！"。 Neutron 2009.03.26 13:33 #84 StatBars писал(а)>>中子，你能不能把你正在处理的样本发给我，只需要对准1或2行？ 只是让我无法理解你正在处理的问题...... 请。 该文件包含一个指数分布的随机变量。任务是要从中得到一个均匀的分布密度，并指明方向。你不能拉伸花键。所有的处理都只以离散的形式进行。 附加的文件： exp.zip 6 kb [删除] 2009.03.26 17:14 #85 你从哪里得到的？ 我以为你在用价格分配功能... Neutron 2009.03.26 18:50 #86 是的，我在哪里得到它有什么区别吗？- 我在Matcad中生成了它。这不是重点，重点是我不明白发生了什么事! 看，我们把一个时间序列（TP）四舍五入到整数值（如价格--一整点的离散性），用指数分布（见上面的文件）建立其概率密度函数（红色圆圈，左图），然后我们通过这些点，用最小二乘法画出 y(x)=A*exp{B*x} 形式的指数 。 现在，我们为离散密度和分析定义的密度构建分布函数（PDF）（中图）。我们已经做了，现在试图通过用离散的PDF和分析给定的PDF对初始分布进行均衡（右图）。 你可以看到，在这两种情况下，都不可能获得矩形分布。这就是我所纠结的问题。 然而，如果我用同样的分布设置BP，但不把数值四舍五入为整数（见下面的文件），情况就会改变。 现在，对于分析近似分布，我们很容易得到理想的矩形密度分布（图右，蓝色圆圈），但对于离散情况，它仍然不好（红色的）。所以该方法只对分析给定的增量密度分布有效。好吧，或者，像往常一样，我错过了什么!简而言之，你不能用一个简单的动作来平滑分布，你必须在最初的那个花键上预先拉伸，这是个令人头痛的问题。 附加的文件： exp_1.zip 21 kb TheXpert 2009.03.26 20:04 #87 Neutron >> : 简而言之，不可能用轻巧的动作来对准分布，你必须在最初的花键上预先拉伸，这很让人头疼。 >>是的，这很容易。分片线性近似分布，然后相应地重新分配到该地区。 [删除] 2009.03.26 20:48 #88 听着，中子，我不明白你的Y轴分布函数里有什么？ 5000，10000......是什么？ Neutron 2009.03.27 04:16 #89 Vinsent_Vega писал(а)>> 听着，中子，我不明白你在分布函数的Y轴上有什么？ 一些5000，10000...是什么？ 根据定义，FR=integral（来自PR）。这就是千人计划的由来，它是一个交换性的总和。 TheXpert 写道>>。 这很容易。 继续展示整数BP的 "容易"。 Artem Titarenko 2009.03.27 06:13 #90 Neutron писал(а)>> 是的，我在哪里得到它有什么区别吗？- 我在Matcad中生成了它。这不是重点，重点是我不明白发生了什么事! 看，我们把一个时间序列（TP）四舍五入到整数值（如价格--一整点的离散性），用指数分布（见上面的文件）建立其概率密度函数（红色圆圈，左图），然后我们通过这些点，用最小二乘法画出 y(x)=A*exp{B*x} 形式的指数 。 现在，我们构建离散密度的分布函数（PDF）和分析定义的分布函数（中图）。我们已经做了，现在试图通过用离散的PDF和分析给定的PDF对初始分布进行均衡（右图）。 你可以看到，在这两种情况下，都不可能获得矩形分布。这就是我所纠结的问题。 然而，如果我用同样的分布设置BP，但不把数值四舍五入为整数（见下面的文件），情况就会改变。 现在，对于分析近似分布，我们很容易得到理想的矩形密度分布（图右，蓝色圆圈），但对于离散情况，它仍然不好（红色的）。所以该方法只对分析给定的增量密度分布有效。好吧，或者，像往常一样，我错过了什么!简而言之，分布不能通过简单的移动来平滑，我们必须在初始的花键上预拉伸，这是个令人头痛的问题。 我不明白你是如何得到统一的（图2，该文件没有看）... 而这里的分析符号是不同的，分布规律也不同，很可能是泊松... 还有一种方法可以对离散值进行编码，使其均匀分布，但不能做到不头疼，我稍后会发布问题 ... 不，你不能用离散的方式，只能用连续的方式... 12345678910111213141516...20 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
我们必须使用分布函数F(n)的离散样本之间的内插法
是的，看起来是这样的......虽然，原则上，你可以不做插值......但它会完全忽略勾股量......。
还有一个选择：使用MT测试器本身的插值机制......只要取一个.fxt-文件......那里有一个刻度序列......我不太记得了：在技术上是否可以打开生成的文件并以某种方式将这个序列传递给网络（或给一个简单的专家）......但似乎可以想办法......我们只是必须每次生成一个新的.fxt-文件，但如果样本量很小，我想速度会是可以接受的
但总的来说，中子，你最好不要参与这些抽样调查......我们为什么需要如此精确......一分钟的抽样对我们来说已经足够了......我们只需要 "修补 "数据中的漏洞......
SZZ......反正我还是不明白我们在说什么......如果你已经有了分布函数F(n)，我真的不明白你在说什么离散报告......（我在说 "我的 "东西--价格与时间函数:））。
我不明白在考虑增量系列时，谈论价值的离散性可以是什么...
离散的例子：盈利150点之前的交易次数，即只要你得到>=150点，就会重新开始计数。 所以在这样的样本中，可能有数字1,2,3,4,...8,...100...。但不是12,3或2,7。
如果你看一下价格范围本身--很难说它是否是一个离散的价值，更可能是离散的...
中子，你能不能把你正在处理的样本发给我，只是需要对齐的1或2行？ 只是为了让我不能理解你的工作......
根据Shiryaev的说法，连续时间只是一个具有连续时间的马尔可夫链...
他根本没有提出价格的离散性问题......也就是说，事实上，价格应该永远被认为是一个连续的值！"。
中子，你能不能把你正在处理的样本发给我，只需要对准1或2行？ 只是让我无法理解你正在处理的问题......
请。
该文件包含一个指数分布的随机变量。任务是要从中得到一个均匀的分布密度，并指明方向。你不能拉伸花键。所有的处理都只以离散的形式进行。
是的，我在哪里得到它有什么区别吗？- 我在Matcad中生成了它。这不是重点，重点是我不明白发生了什么事!
看，我们把一个时间序列（TP）四舍五入到整数值（如价格--一整点的离散性），用指数分布（见上面的文件）建立其概率密度函数（红色圆圈，左图），然后我们通过这些点，用最小二乘法画出 y(x)=A*exp{B*x} 形式的指数 。 现在，我们为离散密度和分析定义的密度构建分布函数（PDF）（中图）。我们已经做了，现在试图通过用离散的PDF和分析给定的PDF对初始分布进行均衡（右图）。
你可以看到，在这两种情况下，都不可能获得矩形分布。这就是我所纠结的问题。
然而，如果我用同样的分布设置BP，但不把数值四舍五入为整数（见下面的文件），情况就会改变。
现在，对于分析近似分布，我们很容易得到理想的矩形密度分布（图右，蓝色圆圈），但对于离散情况，它仍然不好（红色的）。所以该方法只对分析给定的增量密度分布有效。好吧，或者，像往常一样，我错过了什么!简而言之，你不能用一个简单的动作来平滑分布，你必须在最初的那个花键上预先拉伸，这是个令人头痛的问题。
简而言之，不可能用轻巧的动作来对准分布，你必须在最初的花键上预先拉伸，这很让人头疼。
>>是的，这很容易。分片线性近似分布，然后相应地重新分配到该地区。
听着，中子，我不明白你在分布函数的Y轴上有什么？ 一些5000，10000...是什么？
根据定义，FR=integral（来自PR）。这就是千人计划的由来，它是一个交换性的总和。
这很容易。
继续展示整数BP的 "容易"。
是的，我在哪里得到它有什么区别吗？- 我在Matcad中生成了它。这不是重点，重点是我不明白发生了什么事!
看，我们把一个时间序列（TP）四舍五入到整数值（如价格--一整点的离散性），用指数分布（见上面的文件）建立其概率密度函数（红色圆圈，左图），然后我们通过这些点，用最小二乘法画出 y(x)=A*exp{B*x} 形式的指数 。 现在，我们构建离散密度的分布函数（PDF）和分析定义的分布函数（中图）。我们已经做了，现在试图通过用离散的PDF和分析给定的PDF对初始分布进行均衡（右图）。
你可以看到，在这两种情况下，都不可能获得矩形分布。这就是我所纠结的问题。
然而，如果我用同样的分布设置BP，但不把数值四舍五入为整数（见下面的文件），情况就会改变。
现在，对于分析近似分布，我们很容易得到理想的矩形密度分布（图右，蓝色圆圈），但对于离散情况，它仍然不好（红色的）。所以该方法只对分析给定的增量密度分布有效。好吧，或者，像往常一样，我错过了什么!简而言之，分布不能通过简单的移动来平滑，我们必须在初始的花键上预拉伸，这是个令人头痛的问题。
我不明白你是如何得到统一的（图2，该文件没有看）...
而这里的分析符号是不同的，分布规律也不同，很可能是泊松...
还有一种方法可以对离散值进行编码，使其均匀分布，但不能做到不头疼，我稍后会发布问题 ...
不，你不能用离散的方式，只能用连续的方式...