从价格BP中获得静止的BP - 页 8 123456789101112131415...39 新评论 Hide 2009.11.17 13:42 #71 faa1947 >> : 将英国石油公司改造成更体面的东西是很多的--所有（或几乎）指标，但看不到利润。每当制定一项指标时，总是先有想法，然后才是实施。在这里，他们说 "如果VR是静止的而不是非静止的，这是一件好事"。什么是好的？所有指标的制定都是以反映初始BP的某些特征为目的。在这里，我们根本没有设定这样的任务，我们设定的是结果的统计学特征的任务，我们不知道这个结果将反映初始BP的情况。 静止过程比非静止过程的优势是什么？一个固定的过程是可以预测的。它有一些重要的特征（在其最一般的形式下，它不一定是平均数），并且知道这个特征如何变化（在其最一般的形式下，它不一定是方差）。人们还知道，这一特性及其变异性与样本无关。而在一个特别严格的形式下，也知道变异性的分布是恒定的。所有这些，在一定程度上的严格要求，使我们有可能预测。非稳态过程则不是这样。在这种情况下，严格来说，是不可能预测的（当然，在实践中，它并不那么糟糕）。正是非平稳性导致了某些种类的暴跌。然而，静止式的水力发电也是可能的，而且有很多这种类型的水力发电的粉丝。但这是另一个话题。 出于这个原因，我写道：利润=f(价格)，这意味着--从非稳定的价格中获得稳定的利润。 这并不是利润的保证，但它是一个非常理想的财产。 FAA1947>> 。 顺便说一下，我在论坛上看到一些图表显示，蜡烛图的长度取决于一天中的时间。 这是一些市场的固有属性。你为什么对它感兴趣？在这次讨论的背景下。 Avals 2009.11.17 14:22 #72 HideYourRichess писал(а)>> 静止过程比非静止过程的优势是什么？一个固定的过程是可以预测的。它有一些重要的特征（在其最一般的形式下，它不一定是平均数），并且知道这个特征如何变化（在其最一般的形式下，它不一定是方差）。人们还知道，这一特性及其变异性与样本无关。而在一个特别严格的形式下，也知道变异性的分布是恒定的。所有这些，在一定程度上的严格要求，使我们有可能预测。非稳态过程则不是这样。在这种情况下，严格来说，是不可能预测的（当然，在实践中，它并不那么糟糕）。正是非平稳性导致了某些种类的暴跌。然而，静止式的水力发电也是可能的，而且有很多这种类型的水力发电的粉丝。但这是另一个话题。 这就是为什么我写道：利润=f(价格)，这意味着--从非平稳的价格中获得平稳的利润。 这就是我写的主要原因：利润=f(价格)，这意味着--在一个非稳定的价格上赚取非稳定的利润。 这是一些市场的固有属性。你为什么对它感兴趣？在这次讨论的背景下。 静止性是可取的，有正摩。那么是的，它是一个利润来源。是否有任何静止的莫=0的情况，可以系统地赚取？有可能相当充分地预测，但有可能赚取吗？如果你知道分布的其他特征/参数，正摩可以最有效地发挥。 静止的系列被清除了依赖性。它没有 "记忆"，因为它的分布并不取决于t-score的时间转移。寻找其中的依赖性，构建TA是没有用的。如果有的话，只用纯统计学的方式发挥出正摩的作用。 Hide 2009.11.17 14:40 #73 Avals >> : 静止性是可取的，有正摩。那么是的，它是一个收入来源。是否有可能存在静止的莫=0的情况，在此基础上，人们可以系统地赚取？预测是可能的，而且相当充分，但挣钱呢？如果你知道分布的其他特征/参数，正摩可以最有效地发挥。 静止的系列被清除了依赖性。它没有 "记忆"，因为它的分布不取决于参考T键的时间转移。寻找其中的依赖性，构建TA是没有用的。只有在出现正摩的情况下，才会以纯粹的统计方式发挥正摩的作用。 我希望这是对我所写内容的澄清而不是反驳。 Avals 2009.11.17 14:40 #74 HideYourRichess писал(а)>> 我们说的是同一件事吗？ 可能是的，只是我读的时候还没有。 "静止性并不是盈利的保证，但它是一个非常理想的属性"。 这也是我想澄清的一点 :) Hide 2009.11.17 14:44 #75 我当时心不在焉，所以没有一下子写完。事实上，我想避开这些点。 СанСаныч Фоменко 2009.11.17 15:54 #76 Avals писал(а)>> 静止性是可取的，有正摩。那么是的，它是一个收入来源。是否有可能存在静止的莫=0的情况，在此基础上，人们可以系统地赚取？预测是可能的，而且相当充分，但挣钱呢？如果你知道分布的其他特征/参数，正摩可以最有效地发挥。 静止的系列被清除了依赖性。它没有 "记忆"，因为它的分布不取决于参考T键的时间转移。寻找其中的依赖性，构建TA是没有用的。只有在出现正摩的情况下，才会以纯粹的统计方式发挥正摩的作用。 之前有几个帖子我想知道模型与原作的一致性。混杂的信号是否与原始的不稳定信号相符？在理论上和在混搭修改的形式上都有一整袋的答案。你可以使用常规模型，但你必须始终回答模型与原件的对应性（充分性）问题。我们正试图采取一种趋势。我们以增量的方式采取什么？如果我们假设BP是强趋势、弱趋势、周期（走廊的振荡和白噪声）的总和，那么我们把什么作为增量？ СанСаныч Фоменко 2009.11.17 15:55 #77 HideYourRichess писал(а)>> 这是一些市场的固有属性。你为什么对它感兴趣？>> 在本次讨论的背景下。 蜡烛长度对一天中的时间的依赖被解释为增量的非平稳性。 Hide 2009.11.17 16:13 #78 faa1947 >> : 蜡烛长度对一天中的时间的依赖被解释为增量的非平稳性。 有一个链接吗？ СанСаныч Фоменко 2009.11.17 16:16 #79 HideYourRichess писал(а)>> 有一个链接吗？ 不幸的是，没有。它在蜘蛛上，然后转移到这里。BP的非平稳性最令人不快的迹象是趋势的周期性变化。蜡烛的长度也随时间而变化。这在我看来是很明显的，因为波动性不是静止的。 Yury Reshetov 2009.11.17 16:32 #80 就这样，我的模型开始工作了!今天我发现了按权重系数推算神经网络的算法中的错误。 简而言之，我们把故事分为三个部分。 在第一部分，我们用价格差异和（我不会说什么）的残余物来给NN输入。神经网络是滞后的。我们得到了权重系数。我们推断。 在第二部分中，我们检查了外推的情况。我们看到，有一个契机。从余数中减去第一个NN的推断，即我们再得到余数的一个BP（第一个NN的误差）。输送到第二个NN的输入。 在第三部分，第二个NN纠正了第一个NN的错误。前进是成功的。 该分支机构可被视为已关闭。我在第一个帖子中的假设结果是正确的。至少在测试器中，结果是稳定的。 123456789101112131415...39 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
将英国石油公司改造成更体面的东西是很多的--所有（或几乎）指标，但看不到利润。每当制定一项指标时，总是先有想法，然后才是实施。在这里，他们说 "如果VR是静止的而不是非静止的，这是一件好事"。什么是好的？所有指标的制定都是以反映初始BP的某些特征为目的。在这里，我们根本没有设定这样的任务，我们设定的是结果的统计学特征的任务，我们不知道这个结果将反映初始BP的情况。
静止过程比非静止过程的优势是什么？一个固定的过程是可以预测的。它有一些重要的特征（在其最一般的形式下，它不一定是平均数），并且知道这个特征如何变化（在其最一般的形式下，它不一定是方差）。人们还知道，这一特性及其变异性与样本无关。而在一个特别严格的形式下，也知道变异性的分布是恒定的。所有这些，在一定程度上的严格要求，使我们有可能预测。非稳态过程则不是这样。在这种情况下，严格来说，是不可能预测的（当然，在实践中，它并不那么糟糕）。正是非平稳性导致了某些种类的暴跌。然而，静止式的水力发电也是可能的，而且有很多这种类型的水力发电的粉丝。但这是另一个话题。
出于这个原因，我写道：利润=f(价格)，这意味着--从非稳定的价格中获得稳定的利润。
这并不是利润的保证，但它是一个非常理想的财产。
顺便说一下，我在论坛上看到一些图表显示，蜡烛图的长度取决于一天中的时间。
静止过程比非静止过程的优势是什么？一个固定的过程是可以预测的。它有一些重要的特征（在其最一般的形式下，它不一定是平均数），并且知道这个特征如何变化（在其最一般的形式下，它不一定是方差）。人们还知道，这一特性及其变异性与样本无关。而在一个特别严格的形式下，也知道变异性的分布是恒定的。所有这些，在一定程度上的严格要求，使我们有可能预测。非稳态过程则不是这样。在这种情况下，严格来说，是不可能预测的（当然，在实践中，它并不那么糟糕）。正是非平稳性导致了某些种类的暴跌。然而，静止式的水力发电也是可能的，而且有很多这种类型的水力发电的粉丝。但这是另一个话题。
这就是为什么我写道：利润=f(价格)，这意味着--从非平稳的价格中获得平稳的利润。
这就是我写的主要原因：利润=f(价格)，这意味着--在一个非稳定的价格上赚取非稳定的利润。
这是一些市场的固有属性。你为什么对它感兴趣？在这次讨论的背景下。静止性是可取的，有正摩。那么是的，它是一个利润来源。是否有任何静止的莫=0的情况，可以系统地赚取？有可能相当充分地预测，但有可能赚取吗？如果你知道分布的其他特征/参数，正摩可以最有效地发挥。
静止的系列被清除了依赖性。它没有 "记忆"，因为它的分布并不取决于t-score的时间转移。寻找其中的依赖性，构建TA是没有用的。如果有的话，只用纯统计学的方式发挥出正摩的作用。
静止性是可取的，有正摩。那么是的，它是一个收入来源。是否有可能存在静止的莫=0的情况，在此基础上，人们可以系统地赚取？预测是可能的，而且相当充分，但挣钱呢？如果你知道分布的其他特征/参数，正摩可以最有效地发挥。
静止的系列被清除了依赖性。它没有 "记忆"，因为它的分布不取决于参考T键的时间转移。寻找其中的依赖性，构建TA是没有用的。只有在出现正摩的情况下，才会以纯粹的统计方式发挥正摩的作用。
我希望这是对我所写内容的澄清而不是反驳。
我们说的是同一件事吗？
可能是的，只是我读的时候还没有。
"静止性并不是盈利的保证，但它是一个非常理想的属性"。
这也是我想澄清的一点 :)
静止性是可取的，有正摩。那么是的，它是一个收入来源。是否有可能存在静止的莫=0的情况，在此基础上，人们可以系统地赚取？预测是可能的，而且相当充分，但挣钱呢？如果你知道分布的其他特征/参数，正摩可以最有效地发挥。
静止的系列被清除了依赖性。它没有 "记忆"，因为它的分布不取决于参考T键的时间转移。寻找其中的依赖性，构建TA是没有用的。只有在出现正摩的情况下，才会以纯粹的统计方式发挥正摩的作用。
之前有几个帖子我想知道模型与原作的一致性。混杂的信号是否与原始的不稳定信号相符？在理论上和在混搭修改的形式上都有一整袋的答案。你可以使用常规模型，但你必须始终回答模型与原件的对应性（充分性）问题。我们正试图采取一种趋势。我们以增量的方式采取什么？如果我们假设BP是强趋势、弱趋势、周期（走廊的振荡和白噪声）的总和，那么我们把什么作为增量？
这是一些市场的固有属性。你为什么对它感兴趣？>> 在本次讨论的背景下。
蜡烛长度对一天中的时间的依赖被解释为增量的非平稳性。
蜡烛长度对一天中的时间的依赖被解释为增量的非平稳性。
有一个链接吗？
有一个链接吗？
不幸的是，没有。它在蜘蛛上，然后转移到这里。BP的非平稳性最令人不快的迹象是趋势的周期性变化。蜡烛的长度也随时间而变化。这在我看来是很明显的，因为波动性不是静止的。
就这样，我的模型开始工作了!今天我发现了按权重系数推算神经网络的算法中的错误。
简而言之，我们把故事分为三个部分。
在第一部分，我们用价格差异和（我不会说什么）的残余物来给NN输入。神经网络是滞后的。我们得到了权重系数。我们推断。
在第二部分中，我们检查了外推的情况。我们看到，有一个契机。从余数中减去第一个NN的推断，即我们再得到余数的一个BP（第一个NN的误差）。输送到第二个NN的输入。
在第三部分，第二个NN纠正了第一个NN的错误。前进是成功的。
该分支机构可被视为已关闭。我在第一个帖子中的假设结果是正确的。至少在测试器中，结果是稳定的。