是否有一个过程，其对一个部分的分析不允许预测下一个部分。 - 页 8 123456789101112131415...17 新评论 Avals 2012.05.08 09:07 #71 只有像SB这样的抽象过程才可能在根本上是不可预知的。真正的过程可以非周期性地改变其模式，而且速度非常快，以至于没有足够的数据来可靠地识别它们。 但从理论上讲，在改变模式的过程中尝试寻找模式是可能的）。识别它们的数据必须比识别前一层次的模式多一个数量级。但这些模式也可能是不稳定的。 而最终一切都取决于数据量，以确定一个适当级别的模式。:) СанСаныч Фоменко 2012.05.08 09:50 #72 有大量的理论、科学和工具似乎适用于报价。在这种情况下，决定我们想要什么至关重要。 我们希望在历史数据上创建的模型能够适用于下一个条形图。这就够了。这就是全部。 我相信这个模型的特点是建立在极其有限的样本上的--几十个观察结果。需要一个大的样本来检验这个模型的稳定性。这是该模型的第二个特点。一个模型的稳定性是由它在变量方差和断点上的行为决定的。这是该模型的第二个特点。如果我们为此选择工具和方法，这将是一个巨大的进步，因为工具包将变得可观察。 Alexey Subbotin 2012.05.08 09:54 #73 faa1947: 这对我来说是新闻。根据定义，一个静止的系列是可预测的--在一个sko内。一个不稳定的人没有斯科 - 预测是什么？但这不仅仅是关于sko的问题。 根据什么其他定义？在一个非平稳过程中，RMS在哪里消失？你听说过无限变异的随机变量吗？可预测性在原则上与RMS的存在有什么关系？ 我还是想回到去趋势的问题上。 我们在解读什么？ 水平线？ 直线？ 曲线？ 花键？ 相位如何？我们也要解读它吗？ 只有一个趋势，还是有许多趋势？也许是一个小波？ 所以固定在确定性和随机性的趋势上进行预测是一件有害的事情，因为它建议解决交易者没有的问题。 让我重述一下你的想法--"如果你从一个非稳态过程中去除非稳态性，它就会变成稳态。"哇，多么深刻啊！你的想法是什么？对静止性的固守和以静止性取代可预测性的不可理喻的做法，其危害性也不小。 СанСаныч Фоменко 2012.05.08 10:38 #74 alsu: 根据什么其他定义？非稳态过程中的RMS消失到哪里去了？你听说过具有无限方差的随机变量吗？可预测性在原则上与RMS的存在有什么关系？ 让我重述一下你的想法--"如果你从一个非稳态过程中去除非稳态性，它就会变成稳态。"哇，多么深刻啊！你的想法是什么？注重静止性并莫名其妙地用它来代替可预测性，其危害性也不小。 根据什么其他定义？非稳态过程中的有效值会消失到哪里？你听说过具有无限方差的随机变量吗？可预测性在原则上与RMS的存在有什么关系？ 这就是你的答案。方差的非平稳性使其无法预测，即预测误差变得不确定。 对静止性的固守和以静止性取代可预测性的不可理喻的做法，其危害性也不小。 不是替代，是流出来。 为什么是固定的？顺便说一下，我不是唯一的一个。 这件事是绝对清楚的。如果没有预测误差，预测是无法想象的。误差不能任意改变，至少在历史数据上是如此。 有什么不清楚的地方？还是有别的原因？ 如果你从一个非稳态过程中去除非稳态性，它就会变成稳态" 哇，多么深刻！ 从来没有这样说过。我曾经说过的是要考虑到，要模拟。 Vasiliy Sokolov 2012.05.08 10:49 #75 alsu: 根据什么其他定义？非稳态过程中的有效值会消失到哪里？你听说过具有无限方差的随机变量吗？可预测性在原则上与RMS的存在有什么关系？ 让我重述一下你的想法--"如果你从一个非稳态过程中去除非稳态性，它就会变成稳态。"哇，多么深刻啊！你的想法是什么？注重静止性并莫名其妙地用它来代替可预测性，其危害性也不小。 我不明白为什么静止性被等同于可预测性。如果这就是你想实现的静止性--拿一个普通的SB来说，有一个理想的静止性，有一个理想的RMS。现在试着在它上面建立一个模型--结果保证是随机的。 СанСаныч Фоменко 2012.05.08 10:58 #76 C-4: 我不明白为什么要在静止性和可预测性之间画上等号。如果你想通过这种方式实现静止性，拿一个正常的SB来说，就有完美的静止性，有一个理想的RMS。现在试着在它上面建立一个模型--结果保证是随机的。 对我来说，这一切都很有意义。预测是零摩。这就是TS的基础，为随机偏离mo而返回mo。 Avals 2012.05.08 11:16 #77 faa1947: 对我来说，一切都很清楚。预测是零摩。这是TS建立在随机偏离Mo的回归Mo的基础上。 从价格序列中提取一个具有正莫的价格增量的准稳定过程；) СанСаныч Фоменко 2012.05.08 11:38 #78 Avals: 以分离出一个具有正摩的价格增长的准稳定过程；) 当然了。据我所知，所有的投资组合经理都是靠着他们的betas和alphas生活的。 Alexey Subbotin 2012.05.08 14:20 #79 为了不至于毫无根据，我将为每种说法举出例子。我将有意尝试让它变得更复杂。 faa1947: 根据什么其他定义？非稳态过程中的有效值会消失到哪里？你听说过具有无限方差的随机变量吗？可预测性在原则上与RMS的存在有什么关系？ 这就是你的答案。非恒定方差使其无法预测，即预测误差变得不确定。 这不是一个答案，而是就你自己的妄想向你提问。我给你举个例子来反驳他们。 一个密度为1/pi*1/(1+(x-x0)^2)、期望值为x0的非稳态过程也是一个随机变量，尽管是完全不确定的--分布未知（稳态与否--也未知）。并让该过程的相关时间不为零，即ACF(tau,t)*tau的乘积的积分在任何t下都大于0。 我们对这个过程了解多少。 a) 它的方差总是无限的（如果你不相信，就计算一下积分）。 b) 在狭义和几乎可能是 广义上，它都是非稳态的。第一个问题实际上来自狭义的静止性定义，因为过程的密度不是恒定的，第二个问题来自过程x0的未知属性。 然而，尽管有所有的恶化情况，在某些条件下，即相关时间（它可能不是恒定的--过程是非平稳的！）超过某些阈值时，我们可以用完全可以接受的有限方差进行预测。它是指至少在某些时刻，过程的相关性良好（超过某些阈值，原则上可以计算）的条件，而我们识别这些时刻的能力是预测可能性的充分条件。然而，非平稳性和缺乏分散性的事实本身并不重要。 对静止性的固守和以静止性取代可预测性的不可理喻的做法，其危害也不小。 不是替代，而是一种结果主义。 为什么是固定的？顺便说一下，我不是唯一的一个。 这件事是绝对清楚的。没有预测误差，预测是不可想象的。误差不能任意改变，至少在历史数据上是如此。 有什么不清楚的地方？还是有别的原因？ 误差可以随心所欲地变化，而我们的工作就是要能计算出它。如果我们能做到这一点，为什么不能在不同的时间点上有不同的表现？你的致命错误是，你没有区分预测的方差和预测过程的方差，它们是完全不同的东西，彼此之间没有严格的关系。它们之间的关系的存在和深度取决于许多因素，包括我们对该过程的知识量，我们在武库中的预测方法，最后才是预测过程本身的属性。上面的例子证实了这一点。 的确，你不是唯一一个被固定住的人，因为人们往往不是根据自己的想法，而是根据当局的建议来犯错。 Andrey Dik 2012.05.08 14:36 #80 嗯。 我很高兴我能够激起论坛上最好的头脑。 如果您允许，我将谦卑地站在一边阅读。(笑）：谢谢。 123456789101112131415...17 新评论 原因: 取消 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
有大量的理论、科学和工具似乎适用于报价。在这种情况下，决定我们想要什么至关重要。
我们希望在历史数据上创建的模型能够适用于下一个条形图。这就够了。这就是全部。
我相信这个模型的特点是建立在极其有限的样本上的--几十个观察结果。需要一个大的样本来检验这个模型的稳定性。这是该模型的第二个特点。一个模型的稳定性是由它在变量方差和断点上的行为决定的。这是该模型的第二个特点。如果我们为此选择工具和方法，这将是一个巨大的进步，因为工具包将变得可观察。
这对我来说是新闻。根据定义，一个静止的系列是可预测的--在一个sko内。一个不稳定的人没有斯科 - 预测是什么？但这不仅仅是关于sko的问题。
根据什么其他定义？在一个非平稳过程中，RMS在哪里消失？你听说过无限变异的随机变量吗？可预测性在原则上与RMS的存在有什么关系？
我还是想回到去趋势的问题上。
我们在解读什么？
水平线？ 直线？ 曲线？ 花键？
相位如何？我们也要解读它吗？
只有一个趋势，还是有许多趋势？也许是一个小波？
所以固定在确定性和随机性的趋势上进行预测是一件有害的事情，因为它建议解决交易者没有的问题。
根据什么其他定义？非稳态过程中的RMS消失到哪里去了？你听说过具有无限方差的随机变量吗？可预测性在原则上与RMS的存在有什么关系？
让我重述一下你的想法--"如果你从一个非稳态过程中去除非稳态性，它就会变成稳态。"哇，多么深刻啊！你的想法是什么？注重静止性并莫名其妙地用它来代替可预测性，其危害性也不小。根据什么其他定义？非稳态过程中的有效值会消失到哪里？你听说过具有无限方差的随机变量吗？可预测性在原则上与RMS的存在有什么关系？
这就是你的答案。方差的非平稳性使其无法预测，即预测误差变得不确定。
对静止性的固守和以静止性取代可预测性的不可理喻的做法，其危害性也不小。
不是替代，是流出来。
为什么是固定的？顺便说一下，我不是唯一的一个。
这件事是绝对清楚的。如果没有预测误差，预测是无法想象的。误差不能任意改变，至少在历史数据上是如此。 有什么不清楚的地方？还是有别的原因？
如果你从一个非稳态过程中去除非稳态性，它就会变成稳态" 哇，多么深刻！
从来没有这样说过。我曾经说过的是要考虑到，要模拟。
根据什么其他定义？非稳态过程中的有效值会消失到哪里？你听说过具有无限方差的随机变量吗？可预测性在原则上与RMS的存在有什么关系？
让我重述一下你的想法--"如果你从一个非稳态过程中去除非稳态性，它就会变成稳态。"哇，多么深刻啊！你的想法是什么？注重静止性并莫名其妙地用它来代替可预测性，其危害性也不小。我不明白为什么静止性被等同于可预测性。如果这就是你想实现的静止性--拿一个普通的SB来说，有一个理想的静止性，有一个理想的RMS。现在试着在它上面建立一个模型--结果保证是随机的。
我不明白为什么要在静止性和可预测性之间画上等号。如果你想通过这种方式实现静止性，拿一个正常的SB来说，就有完美的静止性，有一个理想的RMS。现在试着在它上面建立一个模型--结果保证是随机的。
对我来说，一切都很清楚。预测是零摩。这是TS建立在随机偏离Mo的回归Mo的基础上。
从价格序列中提取一个具有正莫的价格增量的准稳定过程；)
以分离出一个具有正摩的价格增长的准稳定过程；)
为了不至于毫无根据，我将为每种说法举出例子。我将有意尝试让它变得更复杂。
根据什么其他定义？非稳态过程中的有效值会消失到哪里？你听说过具有无限方差的随机变量吗？可预测性在原则上与RMS的存在有什么关系？
这就是你的答案。非恒定方差使其无法预测，即预测误差变得不确定。
这不是一个答案，而是就你自己的妄想向你提问。我给你举个例子来反驳他们。
一个密度为1/pi*1/(1+(x-x0)^2)、期望值为x0的非稳态过程也是一个随机变量，尽管是完全不确定的--分布未知（稳态与否--也未知）。并让该过程的相关时间不为零，即ACF(tau,t)*tau的乘积的积分在任何t下都大于0。
我们对这个过程了解多少。
a) 它的方差总是无限的（如果你不相信，就计算一下积分）。
b) 在狭义和几乎可能是 广义上，它都是非稳态的。第一个问题实际上来自狭义的静止性定义，因为过程的密度不是恒定的，第二个问题来自过程x0的未知属性。
然而，尽管有所有的恶化情况，在某些条件下，即相关时间（它可能不是恒定的--过程是非平稳的！）超过某些阈值时，我们可以用完全可以接受的有限方差进行预测。它是指至少在某些时刻，过程的相关性良好（超过某些阈值，原则上可以计算）的条件，而我们识别这些时刻的能力是预测可能性的充分条件。然而，非平稳性和缺乏分散性的事实本身并不重要。
对静止性的固守和以静止性取代可预测性的不可理喻的做法，其危害也不小。
不是替代，而是一种结果主义。
为什么是固定的？顺便说一下，我不是唯一的一个。
这件事是绝对清楚的。没有预测误差，预测是不可想象的。误差不能任意改变，至少在历史数据上是如此。 有什么不清楚的地方？还是有别的原因？
误差可以随心所欲地变化，而我们的工作就是要能计算出它。如果我们能做到这一点，为什么不能在不同的时间点上有不同的表现？你的致命错误是，你没有区分预测的方差和预测过程的方差，它们是完全不同的东西，彼此之间没有严格的关系。它们之间的关系的存在和深度取决于许多因素，包括我们对该过程的知识量，我们在武库中的预测方法，最后才是预测过程本身的属性。上面的例子证实了这一点。
的确，你不是唯一一个被固定住的人，因为人们往往不是根据自己的想法，而是根据当局的建议来犯错。
嗯。
我很高兴我能够激起论坛上最好的头脑。
如果您允许，我将谦卑地站在一边阅读。(笑）：谢谢。