市场是一个受控的动态系统。 - 页 32 1...252627282930313233343536373839...551 新评论 TheXpert 2011.10.17 11:13 #311 Nafany: 哪一个？ 为什么他们应该有个人的名字？问问彼得。 СанСаныч Фоменко 2011.10.17 11:21 #312 paukas: 当然。至少有三个。 有一些关于大局的事情我不明白。增加样本量会使估计值的偏差减少。但前提是SV是正态分布。见118小时。 而现在是2000小时。 分布根本就变成了非正态分布! 但如果你从私人ACF的差异中再取两个差异，就会出现一种依赖性。它可能是一个利润来源吗？ 请注意，我们严格拒绝回报率之间没有依赖性的假设(3)。 Vladimir Paukas 2011.10.17 11:28 #313 faa1947: ..... 分布已经完全不正常了！.... 与正常情况相比。什么是畸形？ СанСаныч Фоменко 2011.10.17 11:32 #314 paukas: 与正常情况相比。什么是非正态性？ 下图：根据Jarque-Bera的说法，它是正态的概率为零--我们严格拒绝分布是正态的假设。还要看一下偏差和峰度。 比较。 Vladimir Paukas 2011.10.17 11:35 #315 faa1947: 下图：根据Jarque-Bera的说法，分布是正态的概率等于零--严格拒绝分布正态的假设。另见偏见和峰度。 那是一张非常好的照片。 现在取一个 例如100小时的移动平均线，分别计算它上面和下面的条形图。不知道会不会出现不对称的情况？ СанСаныч Фоменко 2011.10.17 11:48 #316 paukas:那是一张非常好的照片。现在取一个例如100小时的移动平均线，分别计算它上面和下面的条形图。不知道会不会出现不对称的情况？ 什么样的移动平均线？ 来自ARIMA？你的意思是 "对于它们下面和上面的条形图"？ Vladimir Paukas 2011.10.17 11:51 #317 faa1947: 什么是ARIMA的移动平均？你的意思是 "对于它们下面和上面的条形图"？ 另外，我们计算高于平均水平和低于平均水平的开盘条的分布。我们应该得到两个图像。 СанСаныч Фоменко 2011.10.17 12:02 #318 paukas: 另外，我们计算开盘价高于平均水平和开盘价低于平均水平的柱子的分布。我们应该得到两张照片。 这是一张来自终端的照片。自然会有一个滞后。 有更高的，也有更低的。在下跌的时候，它比较低，在横盘的时候是一半，在上涨的时候是比较高。这里要计算的东西都是众所周知的。 Vladimir Paukas 2011.10.17 12:06 #319 faa1947: 这是一张来自终端的照片。自然会有一个滞后。 有更高的，也有更低的。在下跌的时候，它比较低，在横盘的时候是一半，在上涨的时候是比较高。这里要计算的东西都是众所周知的。 不，你也要算上三年以上的时间。你不能用眼睛看任何东西。 СанСаныч Фоменко 2011.10.17 12:15 #320 paukas: 不，三年内也不会。 H1在三年内不适合在终端。 我可以从理论上想象这个结果。市场将是横向的，这意味着我们将获得大致相等的开盘和收盘数量。如果不是这样，那么我们就会得到，市场平均三年来一直在增长（下降）。那又怎样？3年是针对投资组合经理。我对向前一步的预测感兴趣。谈话从回报率（1）是一个随机行走的事实开始--预测是不可能的。你至少需要一个有漂移的随机行走。对于回报(3)，已经发现了一个依赖关系--因此出现了一个利润。 1...252627282930313233343536373839...551 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
哪一个？
当然。至少有三个。
有一些关于大局的事情我不明白。增加样本量会使估计值的偏差减少。但前提是SV是正态分布。见118小时。
而现在是2000小时。
分布根本就变成了非正态分布!
但如果你从私人ACF的差异中再取两个差异，就会出现一种依赖性。它可能是一个利润来源吗？
请注意，我们严格拒绝回报率之间没有依赖性的假设(3)。
.....
分布已经完全不正常了！....
与正常情况相比。什么是非正态性？
下图：根据Jarque-Bera的说法，它是正态的概率为零--我们严格拒绝分布是正态的假设。还要看一下偏差和峰度。
比较。
下图：根据Jarque-Bera的说法，分布是正态的概率等于零--严格拒绝分布正态的假设。另见偏见和峰度。
那是一张非常好的照片。
现在取一个 例如100小时的移动平均线，分别计算它上面和下面的条形图。不知道会不会出现不对称的情况？
那是一张非常好的照片。
现在取一个例如100小时的移动平均线，分别计算它上面和下面的条形图。不知道会不会出现不对称的情况？
什么是ARIMA的移动平均？你的意思是 "对于它们下面和上面的条形图"？
另外，我们计算高于平均水平和低于平均水平的开盘条的分布。我们应该得到两个图像。
另外，我们计算开盘价高于平均水平和开盘价低于平均水平的柱子的分布。我们应该得到两张照片。
这是一张来自终端的照片。自然会有一个滞后。
有更高的，也有更低的。在下跌的时候，它比较低，在横盘的时候是一半，在上涨的时候是比较高。这里要计算的东西都是众所周知的。
这是一张来自终端的照片。自然会有一个滞后。
有更高的，也有更低的。在下跌的时候，它比较低，在横盘的时候是一半，在上涨的时候是比较高。这里要计算的东西都是众所周知的。
不，三年内也不会。
H1在三年内不适合在终端。
我可以从理论上想象这个结果。市场将是横向的，这意味着我们将获得大致相等的开盘和收盘数量。如果不是这样，那么我们就会得到，市场平均三年来一直在增长（下降）。那又怎样？3年是针对投资组合经理。我对向前一步的预测感兴趣。谈话从回报率（1）是一个随机行走的事实开始--预测是不可能的。你至少需要一个有漂移的随机行走。对于回报(3)，已经发现了一个依赖关系--因此出现了一个利润。