市场是一个受控的动态系统。 - 页 60

新评论
 
alsu:

你可以这样做，但你也需要考虑如何使用一些算法来调整参数。

有9000种不同的算法，但它们在纯数学方面都有一个共同点：为了达到最优，你需要通过调整参数知道优化函数的梯度。当然，人们可以使用PF作为标准，甚至可以实时计算所有的导数（使用自动微分也不是那么困难）。但有一个问题：轮廓因子的值严重依赖于价格序列本身，众所周知，价格序列具有噪声过程的特征。仅仅是1支蜡烛的几个点的波动，就可能导致1个额外的或1个缺失的交易，其结果是不可预测的，这将对利润系数产生巨大的影响（不要忘记，我们必须在尽可能短的时间间隔内优化模型结构，因为最初我们假设模型具有可变的参数）。因此，该标准是非常不平滑的，优化算法可能只是停留在一些局部的最佳状态，我重复一遍，仅仅是受价格波动的影响。

另一方面，误差向量规范（第3点）则没有这样的缺点：1支蜡烛的价格变化1个点，将导致惩罚函数同样不明显的变化。项目1和2是一样的，而项目4则完全与价格无关。


简而言之，标准必须对初始条件（在我们的例子中是优化样本）尽可能地稳定，或者算法必须对找到的最佳状态进行某种检查。否则，我们将得到的不是优化，而是混乱。

我同意，交易是离散的，如果标准只基于其结果，就会带来一些滞后。在这种情况下，PF只是预测方的价格增量/相反方的价格增量的比率。一般来说，这取决于我们所预测的内容
 
avtomat:

当然也不是第2点，这需要拟合正态分布。请原谅我，这是胡说八道。

严格来说，噪音必须是 "红色 "的。

这是任何 "正确 "动态系统的内在噪声。

在没有音乐输入的情况下，将功放调到最大音量，你会听到SHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH））。

[删除]  

alsu:

在这里，你已经自相矛盾了：如果过程被表示为信号+噪声，那么残留物最好正好是热噪声，携带的信息正好为0。一般来说，这个前提已经被普遍接受了五十年：得到LGBT的输出（第1和2页）<=>模型充分描述了确定性的部分。

并请详细说明第3点，从适应的角度看，误差最小值何时变得无用了？


1）过程表示为混合物x(t)=s(t)+n(t) 我们对干扰n(t)的性质没有先验知识，更不用说n(t)是一个热噪声。另一方面，试图将n(t)的干扰驱动 到假定的极限将导致信号s(t)的失真。

2）误差向量规范的最小化是可以接受的，以描述静态物体。在我们的动态系统的情况下，至少必须使用第二个动量，这相当于加速度控制。

[删除]  
sergeyas:

严格来说，噪音必须是"红色 "的。

这是任何 "正确 "动态系统的内在噪声。

在没有音乐输入的情况下，将功放调到最大音量，你会听到Ssshhhhhhhhhhhh））。



严格来说，噪音不一定是，但可以是 任何东西，包括 "红色 "和 "粉色 "和 "白色"......以及 "灰褐色-覆盆子"-任何东西。
[删除]  
avtomat:


如果我们把区块WL和WR表示为WL、WLb和WR、WRb，那么我们就可以把它们连接成一个交叉连接的结构。


独立通道WL和WR ，将被连接到

作为一个P-canonical结构

或

作为一个V字形的结构

在数学上它们是等同的。显然，使用哪一种，取决于解释的方便程度。

 
avtomat:


1）过程表示为x(t)=s(t)+n(t)的混合物 我们对噪声n(t)的性质没有先验知识，当然也不知道n(t)是热噪声。另一方面，试图将n(t)的干扰驱动到假定的极限将导致信号s(t)的失真。

建议另一个n(t)的分布？我只会感到高兴。

但如果不是这样，无论如何都要对分布进行一些假设。至少正态分布在某种程度上是合理的：在没有外部影响的情况下（即决定性成分），市场运动将由大量代理人的行动之和决定，因此根据TPT，只要交易者的共同和整体的决定是相互独立的，我们就会得到一个高斯噪音。(当然，白色是一种理想化，所以真正的噪音会呈现出彩色。但这并不意味着你不能尝试减少相关的时间）。由于没有决定性的成分，我们系统的残差最好与输入过程相吻合。

2）误差向量的法线最小化对于描述静态物体是可以接受的。在我们的动态系统的情况下，至少必须使用第二个动量，这相当于加速度控制。

不，好在方案中存在一个输入信号和它的估计值，它们之间的差异是存在的，对象是否是静态的有什么区别？如果可能的话，我希望该系统能给出与真实物体相同的结果，也就是说，差异应该是最小的。我们想通过加速度来控制吗？请便，但谁来确保零点和第一时刻的误差不会累积？而且它肯定会溜走，因为我们的有用信号是低频的，所以每次我们采取速度和加速度的时候，都会挤压有用的信号，而使噪音倍增。

 
Avals:
我同意，交易是不连续的，如果标准只基于它们的结果，就会引入一些滞后。但我们还没有谈到交易）在这种情况下，PF只是预测方向的价格增量/相反方向的价格增量的比率。一般来说，这取决于我们所预测的内容


所以这就像猜测的增量标志的一个百分比...在我看来，这是一项艰巨的任务......无法摆脱这里的噪音，必须在50-55%的地方工作。不过我会记下来的。
 
Mathemat:
任何新闻都会飞快地改变这些风险，把信息扔进系统，为股票价格设定一个新的平衡值。一个瞬时过程被启动，它试图使股价与新的条件保持一致（它在那里，系统中的OOS！）。粗略地说，这是一个二阶线性扩散。偶数的线性化是通过假设波动幅度小，即偏离平衡值得到的。我们得到了类似于参数振荡器的东西（也就是说，行动子系统是一个开放的系统！）。

阿列克谢，我建立了这样的系统模型，但不是2阶的，而是4阶的（我包括2个2阶的并联过滤器）。输入是一个均匀的脉冲流，具有明显的分布强度+LGBT。信号色散与噪声色散的比率为~20。


结果是非常相似。


而且你甚至可以在变焦上看到非常自然的艾略特波，这就是震荡器参数的选择方式）。


[删除]  
alsu:

你能给我提供另一个n(t)的分布吗？我很高兴。

但如果不是这样，无论如何都要对分布进行一些假设。至少正态分布在某种程度上是合理的：在没有外部影响的情况下（即决定性成分），市场运动将由大量代理人的行动之和决定，因此，根据TPT，只要交易者的共同决定和整个群体的决定是相互独立的，我们只是得到高斯噪音。(当然，白色是一种理想化，所以真正的噪音会呈现出彩色。但这并不意味着你不能尝试减少相关的时间）。由于没有决定性的成分，我们系统的残差最好与输入过程相吻合。


你错了。在现实中，为了适应的目的，这种假设是没有必要的。但在非适应性模型的情况下，你必须做出一些假设，假定它们，以便在你的脚下获得一些基础。

不，好在方案中存在一个输入信号和它的估计值，它们之间的差异是存在的，对象是否是静态的有什么区别？如果可能的话，我希望该系统能给出与真实物体相同的结果，也就是说，差异应该是最小的。我们想通过加速度来控制吗？请便，但谁来确保零扭矩和第一扭矩的误差不会累积？而且它肯定会溜走，因为我们有一个低频的有用信号，所以每次我们采取速度和加速度的时候，都会挤压有用的信号，而使噪音倍增。

差异是非常显著的。

n阶 天体确保系统误差为零，直至(n-1)个 误差系数。

也就是说，在加速度控制下，误差将在加速度方面，而速度和位置的误差将为零。在这种情况下，没有错误积累是不可能的。

 

alsu: Понимаю, что можно свести к эквивалентному, но не логичнее ли изначально представлять реакцию по степеням воздействия, а не наоборот?

这就是模型的建立方式。该模型应该是与股价有关的关闭。而与此同时，我们需要按维度统一所有的影响。

好吧，就像在力学中：一切都以一个封闭的形式描述，通过 我们感兴趣的运动的物质点的 速度和 加速度。

但在这里，我从根本上不同意：事实上，我们的系统只是通过 "湮灭 "将传入的能量回收为传出的能量，请原谅这个闪光的术语。在卖方和买方就交易达成协议的那一刻，一小部分传入的能量从系统中消散，留下的只是增加的熵值。而通过系统的能量流动，粗略地说，交易量是一个远非守恒的数量，但它是使系统存在的原因。

嗯，是的，我对守恒定律的理解有点过头了。当然，在一般情况下--考虑到所有 "力量 "的工作。

让我再次提醒你：在某些假设下，该动作变得与参数振荡器非常相似。也就是说，该系统原则上是不封闭的，与外部环境的能量交换不仅通过耗散发生，而且通过参数变化发生。

P.S. 我看到了你的计划和图片。你做得很快...

1...535455565758596061626364656667...551
新评论