市场模型：恒定的吞吐量 - 页 3 12345678910...28 新评论 Sceptic Philozoff 2010.10.09 00:20 #21 这个想法本身很好奇，但其背后的信息真的很奇怪。我个人不喜欢它。如果信息量总是大致不变，那么市场上就没有什么事情发生。但事实并非如此。在市场上，有定期的灾难，其中信息量正好发生变化（如过渡到另一个相位状态）。 Andrei Khlebnikov 2010.10.09 01:14 #22 该人提议分析压缩信息的比特，以预测流中的新 "帧"，例如，与MPG1帧相比，什么比MPG4帧更好，以预测下一帧？ 也许跟着电影的情节走会更容易些 :) Александр 2010.10.09 03:31 #23 hrenfx: 信息是一组比特，不能以任何方式进行压缩来传输。 假设市场作为一个相对封闭的系统，在单位时间内产生恒定（或缓慢变化）的信息量。 这意味着什么呢？ 市场数据是可以从市场上获得的任何东西。最简单的是价格。 让时间的单位是时间。假设在时间上，市场上的信息量始终为N。 它更简单。 我们在这段时间 内收集了来自市场的数据。我们把它压缩到最大（不可能再压缩了），从而得到一组不可压缩的比特--它是在时间单位"时间"内数量不变（N）的信息。 尽可能多地压缩是一种理论。有很多的压缩算法。压缩算法越强，它就越能估计出可用数据中包含的信息量。也就是说，我们不能确切地确定信息量，但我们可以估计它。 这里 介绍了如何使用这个模型进行交易。 验证模型的适当性并不十分困难。拥有大量的历史市场数据就足够了。取一个时间 大小的滑动窗口。而对于窗口的每个位置，进行压缩（算法可以不同）获得比特的数量。因此，我们将获得信息量估计的BP。现在只剩下分析这份BP并做出适当的结论。 克劳德-香农（Claude Shannon）顺便放弃了他的科学生涯，据传现在从事股票市场，他提出了信息衡量的概念。 某个事件有M个可能的结果Xi，概率为P[Xi]，描述第i个结果发生的概率，包含 信息，其值由表达式定义。 I[Xi]=ln（1/P[Xi]）=-ln P[Xi] 这种信息的预期值或平均值I 等于熵 H。 也就是说，熵是对不确定性的一种衡量，还记得医院的平均温度吗？:))) 在这里。 这就是不确定性，熵 :)。 "信息是一组比特，无论如何都不能压缩传输"，听起来! 但在我看来，一个集合 "不能以 任何方式被压缩 "的唯一方式是 一个仅由一个比特组成的集合，即当没有冗余时，就会有 没有什么可以压缩的!也就是说，当这个位子取两个值 "0 "或 "1 "中的一个时，但! 是完全肯定的!所以你表示希望有一些程序可以 带来了外汇市场中的随机性，有一些程序可以完全解决这个问题。 消除这种随机性，使其不能再进一步？而这更不可能，因为外汇市场不是一个闭环 系统。 这一点被强烈的非平稳性所证明，即统计参数的波动性，货币对的报价和 市场的经验观点是技术分析和基本面分析的结合，正如你所知，这 分别涉及到市场的内部情绪和市场外的情况分析。 这就是为什么我写了这么多，因为你的，呃，假设在我看来是完全颠倒的。 hrenfx 2010.10.09 04:04 #24 TheVilkas:我熟悉信息理论的基本知识。似乎给信息下了一个模糊的定义。让我转述一下。 数据中包含的信息量是恢复数据所需的最小比特数。 也就是说，最大压缩（可恢复）数据中的比特数就是该数据的信息量。所谓数据中包含的纯信息。 Avals 2010.10.09 06:09 #25 hrenfx: 信息是一组比特，不能以任何方式进行压缩来传输。 假设市场作为一个相对封闭的系统，在单位时间内产生恒定（或缓慢变化）的信息量。 这意味着什么呢？ 市场数据是可以从市场上获得的任何东西。最简单的是价格。 让时间的单位是时间。假设在时间上，市场上的信息量始终为N。 它更简单。 我们在这段时间 内收集了来自市场的数据。我们把它压缩到最大（不可能再压缩了），从而得到一组不可压缩的比特--它是在时间单位"时间"内数量不变（N）的信息。 尽可能多地压缩是一种理论。有很多的压缩算法。压缩算法越强，它就越能估计出可用数据中包含的信息量。也就是说，我们不能确切地确定信息量，但我们可以估计它。 这里 介绍了如何使用这个模型进行交易。 验证模型的适当性并不十分困难。拥有大量的历史市场数据就足够了。取一个时间 大小的滑动窗口。而对于窗口的每个位置，进行压缩（算法可以不同）获得比特的数量。因此，我们将获得信息量估计的BP。现在只剩下分析这份BP并做出适当的结论。 无损归档意味着编译一个新的字母表，其对要归档的信息的描述+编码将小于信息本身的大小。粗略地说，它是一些模式的分配。但这对于像正则语法这样的模型是有效的--在这些模型中，有严格的、毫不含糊的规则，或者说对这些规则的偏离并不频繁。比如说，如果有噪音，归档效率就会急剧下降。如果在一个文本中，有一个词出现了100次，但每次都有一个错误或几个字母被调换，无损压缩算法无法将其保持在一个独立的模式中。有损压缩算法，如图像、视频和声音的压缩算法，在这里是有效的。但所有这些仍然不能考虑到上下文规则，例如根据大小写改变词尾，等等等等。例如，他们会强调文本中最常用的字母组合，仅此而已。对市场来说也是如此--它将分离出最常见的基本模式，但并不是说使用这些模式就能实现概率预测的事实。它可能更准确，是一个有利可图的预测。否则，就会有90%的概率预测会有这样那样的情况继续存在。但剩下的10%的情况下的财务损失将与使用这些90的利润相同。 简而言之，一切都取决于存档者。深度规则的分配是人工智能（或自然:）的工作，而不是rar:)当然，最主要的不是它们的全球性，而是使用时的获利可能性。 Igor Makanu 2010.10.09 06:42 #26 我不明白第一个帖子的主题变成了公式，但我认为你是想谈熵 的问题 ZS：我讨厌信息传输理论，因为一个错误（我把bps和baud混为一谈），我的成绩单得到了 "O "而不是 "A"。 Prival 2010.10.09 08:10 #27 Mathemat: 这个想法本身很好奇，但基本前提真的很奇怪。我个人并不喜欢它。如果信息量总是近似恒定，市场上就不会发生什么事。但事实并非如此。在市场上，有定期的灾难，其中信息量正好发生变化（如过渡到另一个相位状态）。 我希望论坛成员能记住这个主题。https://www.mql5.com/ru/forum/105740 第一页 其中，流动理论中的一个特殊作用是由一个称为流动强度（FTI）的一阶矩函数来发挥。 可能是另一种说法，IP是每单位时间内的信息量。如果你不同时分析新闻的话，这的一些类似物可以被认为是单位时间内的刻度数。顺便说一下，在我看来，你不能压缩，压缩（不压缩）的信息量不会改变 Z.U.，如果没有tickframe，你会很难做到。检查历史记录也不行https://www.mql5.com/ru/forum/1031/page1#comment_6372，以分钟为单位的历史记录会杀死这些信息...... hrenfx 2010.10.09 08:22 #28 hrenfx: 测试模型的充分性并不十分困难。拥有大量的历史市场数据就足够了。取一个大小为Time 的滑动窗口。并对每个窗口位置进行压缩（可以使用不同的算法），获得比特数。因此，我们将获得信息量估计的BP。剩下的就是分析这份BP并得出适当的结论。 经测试。我取了一个每天大小的滑动窗口（288M5），每次移动5分钟，从2010年初到2010年10月，应用RAR 和7Z LZMA 压缩 - 每个存档器压缩了近60000个滑动窗口。这是外汇市场（澳元兑美元、欧元兑美元、英镑兑美元、美元兑日元、美元兑加元、纽元兑美元、白银、黄金）压缩窗口大小的图表。 令人惊讶的是，RAR 显示出极其不稳定的结果。压缩窗口的大小波动很大。7Z LZMA 显示了稳定的结果和较小的压缩窗口尺寸。因此，7Z LZMA 被选为进一步研究的对象。 然后我开始做同样的事情，但我改变了市场样本：首先我增加了一个符号（澳元兑美元），然后一个又一个，直到我有9个 符号（澳元兑美元、欧元兑美元、英镑兑美元、美元兑日元、美元兑加元、新西兰元、白银、黄金）。任务是找出存档者如何在引入新符号的情况下找到相关的内容。如果存在相关关系，当增加一个新符号时，压缩窗口的平均尺寸应该非线性增长。结果是这样的。 我们可以看到，已经有8个 工具至少有20%的 数据是多余的（不包含任何信息）。也就是说，有一种相关性，而且是不小的相关性。有趣的是，加入第9种 金融工具（GOLD）并没有显示出相互关系（MI没有下降）。增加了金融工具的RMS相对于开始时（1个 工具）增加了50% 以上（9个 工具）。 对于不同的金融工具集，压缩窗口大小（MO被减少到1）的变化图如下。 这些图形的分布情况。 可以得出什么结论？ 不可能反驳或确认该模型。压缩算法很好地显示了金融工具之间存在基本的（非常简单的算法）关系（8种 金融工具中超过20% 的冗余数据被消除）。许多人会说这是自然的，因为使用的是Solid-conversion。但这并不完全是这样。例子是黄金， 存档者无法找到与其他8个 符号的联系。 P.S. 没有刻意分析交叉点，因为我们知道它们与专业完全相关，因此不包含任何额外信息。因此，只有专业人员。 P.P.S 所有关于窗口尺寸的数据都附在后面。 P.P.P.S. 解决这个问题很有意思。我不得不使用一些新的方法。特别是，我不得不使用RAM-磁盘来对各种窗口进行50多万次压缩。最后，它是相对快速的。 附加的文件： 4analyse.rar 497 kb Andrey Dik 2010.10.09 08:55 #29 hrenfx: ... 如果你不介意，请做同样的事情，但用RMS人工生成的BP。看看会发生什么，非常有趣。 Candid 2010.10.09 09:15 #30 hrenfx: 然后我做了同样的事情，但我改变了市场样本：首先我添加了一个金融工具（澳元兑美元），然后我又添加了一个，直到我有9个 金融工具（澳元兑美元、欧元兑美元、英镑兑美元、美元兑日元、美元兑加元、新西兰元、白银、黄金）。 那么究竟是如何增加的呢？ 12345678910...28 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
这个想法本身很好奇，但其背后的信息真的很奇怪。我个人不喜欢它。如果信息量总是大致不变，那么市场上就没有什么事情发生。但事实并非如此。在市场上，有定期的灾难，其中信息量正好发生变化（如过渡到另一个相位状态）。
该人提议分析压缩信息的比特，以预测流中的新 "帧"，例如，与MPG1帧相比，什么比MPG4帧更好，以预测下一帧？
也许跟着电影的情节走会更容易些 :)
信息是一组比特，不能以任何方式进行压缩来传输。
假设市场作为一个相对封闭的系统，在单位时间内产生恒定（或缓慢变化）的信息量。
这意味着什么呢？
市场数据是可以从市场上获得的任何东西。最简单的是价格。
让时间的单位是时间。假设在时间上，市场上的信息量始终为N。 它更简单。
我们在这段时间 内收集了来自市场的数据。我们把它压缩到最大（不可能再压缩了），从而得到一组不可压缩的比特--它是在时间单位"时间"内数量不变（N）的信息。
尽可能多地压缩是一种理论。有很多的压缩算法。压缩算法越强，它就越能估计出可用数据中包含的信息量。也就是说，我们不能确切地确定信息量，但我们可以估计它。
这里 介绍了如何使用这个模型进行交易。
验证模型的适当性并不十分困难。拥有大量的历史市场数据就足够了。取一个时间 大小的滑动窗口。而对于窗口的每个位置，进行压缩（算法可以不同）获得比特的数量。因此，我们将获得信息量估计的BP。现在只剩下分析这份BP并做出适当的结论。
克劳德-香农（Claude Shannon）顺便放弃了他的科学生涯，据传现在从事股票市场，他提出了信息衡量的概念。
某个事件有M个可能的结果Xi，概率为P[Xi]，描述第i个结果发生的概率，包含
信息，其值由表达式定义。
I[Xi]=ln（1/P[Xi]）=-ln P[Xi]
这种信息的预期值或平均值I 等于熵 H。
也就是说，熵是对不确定性的一种衡量，还记得医院的平均温度吗？:))) 在这里。
这就是不确定性，熵 :)。
"信息是一组比特，无论如何都不能压缩传输"，听起来!
但在我看来，一个集合 "不能以 任何方式被压缩 "的唯一方式是
一个仅由一个比特组成的集合，即当没有冗余时，就会有
没有什么可以压缩的!也就是说，当这个位子取两个值 "0 "或 "1 "中的一个时，但!
是完全肯定的!所以你表示希望有一些程序可以
带来了外汇市场中的随机性，有一些程序可以完全解决这个问题。
消除这种随机性，使其不能再进一步？而这更不可能，因为外汇市场不是一个闭环 系统。
这一点被强烈的非平稳性所证明，即统计参数的波动性，货币对的报价和
市场的经验观点是技术分析和基本面分析的结合，正如你所知，这
分别涉及到市场的内部情绪和市场外的情况分析。
这就是为什么我写了这么多，因为你的，呃，假设在我看来是完全颠倒的。
我熟悉信息理论的基本知识。似乎给信息下了一个模糊的定义。让我转述一下。
数据中包含的信息量是恢复数据所需的最小比特数。
也就是说，最大压缩（可恢复）数据中的比特数就是该数据的信息量。所谓数据中包含的纯信息。
信息是一组比特，不能以任何方式进行压缩来传输。
假设市场作为一个相对封闭的系统，在单位时间内产生恒定（或缓慢变化）的信息量。
这意味着什么呢？
市场数据是可以从市场上获得的任何东西。最简单的是价格。
让时间的单位是时间。假设在时间上，市场上的信息量始终为N。 它更简单。
我们在这段时间 内收集了来自市场的数据。我们把它压缩到最大（不可能再压缩了），从而得到一组不可压缩的比特--它是在时间单位"时间"内数量不变（N）的信息。
尽可能多地压缩是一种理论。有很多的压缩算法。压缩算法越强，它就越能估计出可用数据中包含的信息量。也就是说，我们不能确切地确定信息量，但我们可以估计它。
这里 介绍了如何使用这个模型进行交易。
验证模型的适当性并不十分困难。拥有大量的历史市场数据就足够了。取一个时间 大小的滑动窗口。而对于窗口的每个位置，进行压缩（算法可以不同）获得比特的数量。因此，我们将获得信息量估计的BP。现在只剩下分析这份BP并做出适当的结论。
无损归档意味着编译一个新的字母表，其对要归档的信息的描述+编码将小于信息本身的大小。粗略地说，它是一些模式的分配。但这对于像正则语法这样的模型是有效的--在这些模型中，有严格的、毫不含糊的规则，或者说对这些规则的偏离并不频繁。比如说，如果有噪音，归档效率就会急剧下降。如果在一个文本中，有一个词出现了100次，但每次都有一个错误或几个字母被调换，无损压缩算法无法将其保持在一个独立的模式中。有损压缩算法，如图像、视频和声音的压缩算法，在这里是有效的。但所有这些仍然不能考虑到上下文规则，例如根据大小写改变词尾，等等等等。例如，他们会强调文本中最常用的字母组合，仅此而已。对市场来说也是如此--它将分离出最常见的基本模式，但并不是说使用这些模式就能实现概率预测的事实。它可能更准确，是一个有利可图的预测。否则，就会有90%的概率预测会有这样那样的情况继续存在。但剩下的10%的情况下的财务损失将与使用这些90的利润相同。
简而言之，一切都取决于存档者。深度规则的分配是人工智能（或自然:）的工作，而不是rar:)当然，最主要的不是它们的全球性，而是使用时的获利可能性。
我不明白第一个帖子的主题变成了公式，但我认为你是想谈熵 的问题
ZS：我讨厌信息传输理论，因为一个错误（我把bps和baud混为一谈），我的成绩单得到了 "O "而不是 "A"。
这个想法本身很好奇，但基本前提真的很奇怪。我个人并不喜欢它。如果信息量总是近似恒定，市场上就不会发生什么事。但事实并非如此。在市场上，有定期的灾难，其中信息量正好发生变化（如过渡到另一个相位状态）。
我希望论坛成员能记住这个主题。https://www.mql5.com/ru/forum/105740
第一页
其中，流动理论中的一个特殊作用是由一个称为流动强度（FTI）的一阶矩函数来发挥。
可能是另一种说法，IP是每单位时间内的信息量。如果你不同时分析新闻的话，这的一些类似物可以被认为是单位时间内的刻度数。顺便说一下，在我看来，你不能压缩，压缩（不压缩）的信息量不会改变
Z.U.，如果没有tickframe，你会很难做到。检查历史记录也不行https://www.mql5.com/ru/forum/1031/page1#comment_6372，以分钟为单位的历史记录会杀死这些信息......
测试模型的充分性并不十分困难。拥有大量的历史市场数据就足够了。取一个大小为Time 的滑动窗口。并对每个窗口位置进行压缩（可以使用不同的算法），获得比特数。因此，我们将获得信息量估计的BP。剩下的就是分析这份BP并得出适当的结论。
经测试。我取了一个每天大小的滑动窗口（288M5），每次移动5分钟，从2010年初到2010年10月，应用RAR 和7Z LZMA 压缩 - 每个存档器压缩了近60000个滑动窗口。这是外汇市场（澳元兑美元、欧元兑美元、英镑兑美元、美元兑日元、美元兑加元、纽元兑美元、白银、黄金）压缩窗口大小的图表。
令人惊讶的是，RAR 显示出极其不稳定的结果。压缩窗口的大小波动很大。7Z LZMA 显示了稳定的结果和较小的压缩窗口尺寸。因此，7Z LZMA 被选为进一步研究的对象。
然后我开始做同样的事情，但我改变了市场样本：首先我增加了一个符号（澳元兑美元），然后一个又一个，直到我有9个 符号（澳元兑美元、欧元兑美元、英镑兑美元、美元兑日元、美元兑加元、新西兰元、白银、黄金）。任务是找出存档者如何在引入新符号的情况下找到相关的内容。如果存在相关关系，当增加一个新符号时，压缩窗口的平均尺寸应该非线性增长。结果是这样的。
我们可以看到，已经有8个 工具至少有20%的 数据是多余的（不包含任何信息）。也就是说，有一种相关性，而且是不小的相关性。有趣的是，加入第9种 金融工具（GOLD）并没有显示出相互关系（MI没有下降）。增加了金融工具的RMS相对于开始时（1个 工具）增加了50% 以上（9个 工具）。
对于不同的金融工具集，压缩窗口大小（MO被减少到1）的变化图如下。
这些图形的分布情况。
可以得出什么结论？
不可能反驳或确认该模型。压缩算法很好地显示了金融工具之间存在基本的（非常简单的算法）关系（8种 金融工具中超过20% 的冗余数据被消除）。许多人会说这是自然的，因为使用的是Solid-conversion。但这并不完全是这样。例子是黄金， 存档者无法找到与其他8个 符号的联系。
P.S. 没有刻意分析交叉点，因为我们知道它们与专业完全相关，因此不包含任何额外信息。因此，只有专业人员。
P.P.S 所有关于窗口尺寸的数据都附在后面。
P.P.P.S. 解决这个问题很有意思。我不得不使用一些新的方法。特别是，我不得不使用RAM-磁盘来对各种窗口进行50多万次压缩。最后，它是相对快速的。
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然后我做了同样的事情，但我改变了市场样本：首先我添加了一个金融工具（澳元兑美元），然后我又添加了一个，直到我有9个 金融工具（澳元兑美元、欧元兑美元、英镑兑美元、美元兑日元、美元兑加元、新西兰元、白银、黄金）。