对随机性的思考 - 页 15 1...8910111213141516171819202122...29 新评论 Alexey Subbotin 2012.12.12 06:35 #141 Demi:我的观点是，即使市场是完全随机的，也有可能以足够高的成功率进行一系列的交易。最主要的是获得更多的猴子))))我个人认为，报价是决定性和随机性成分的典型鸡尾酒。 从逻辑上讲，但确定性仍被浮动参数 "照射"，加上外部影响因素本身遵循随机模式（当然，除非市场完全由ZOG驱动），因此反应将反映这种随机性。 换句话说，报价中的随机性不仅是加法的（噪音），可以用这样或那样的质量直截了当地过滤掉，而且是猛烈的乘法的，嵌入在市场本身和外部环境中。 Дмитрий 2012.12.12 06:37 #142 alsu: 1.从逻辑上讲，但确定性仍被浮动参数 "照射"，加上外部影响因素本身遵循随机模式（当然，除非市场完全由ZOG驱动），因此反应将反映这种随机性。2.换句话说，报价中的随机性不仅是加法的（噪音），可以用这样或那样的质量直截了当地过滤掉，而且是猛烈的乘法的，嵌入在市场本身和外部环境中。 1.我称其为非平稳性。如果报价是固定的，就没有什么可谈的了。2.所有的东西都被塞进了随机的部分 [删除] 2012.12.12 07:39 #143 Demi:..."决定性和随机性成分的鸡尾酒。 更准确的说法是进化的成分，而不是决定性的成分。 [删除] 2012.12.12 07:45 #144 alsu: 从逻辑上讲，但确定性仍被浮动参数 "照射"，加上外部影响因素本身遵循随机模式（当然，除非市场完全由ZOG驱动），这意味着反应将反映出这种随机性。换句话说，报价中的随机性不仅是加法的（噪音），可以用这样或那样的质量直截了当地过滤掉，而且是猛烈的乘法的，嵌入在市场本身和外部环境中。 所有这些书呆子都完全符合信号+噪声的加法模型；) Alexey Subbotin 2012.12.12 08:08 #145 avtomat: 所有这些无稽之谈都完全符合加性信号+噪声模型；)...只是你不会知道噪声的特性（除非你是一个真正的数学天才），这意味着你将无法使用标准方法（或者更确切地说，你不会得到结果），因为它们99%是参数化的，即假设噪声的特定变体（BHP或从它衍生出来的）。更确切地说，有可能使用它们，但没有办法评估它们的有效性，即结果是否正确。 [删除] 2012.12.12 08:20 #146 alsu: ...只是你不会知道噪声的特性（当然，除非你是一个真正的数学天才），这意味着你将无法使用标准方法（更确切地说，你不会得到结果），因为它们99%是参数化的，即假设噪声的某种变体（GSR或由它衍生出来的）。更确切地说，有可能使用它们，但没有办法评估它们的有效性，即结果是否正确。 出于交易目的，你需要什么样的噪声特性？没有必要知道噪声的具体特征。那么，也许你想确定这些特征？那么问题可能是相关的--为什么？而且注意到，由于某些原因，你没有提出信号特征的问题，甚至没有提到它。但重要的是信号。而噪音就是噪音...;) Alexey Subbotin 2012.12.12 08:54 #147 avtomat: 出于交易目的，你需要什么特征的噪声？没有必要知道噪声的具体特征。好吧，也许你想定义这些特征？那么问题来了--为什么？而且注意到，由于某些原因，你没有提出信号特征的问题，甚至没有提到它。但重要的是信号。而噪音就是噪音...;) 不要说谎，噪声有什么特征是众所周知的--至少是分布密度和相关函数。而且对于不同的噪音，它们甚至可以非常不同。以 "热 "和 "脉冲 "噪声为例。让我们举一个简化的例子，但它非常接近真实的市场情况。让市场成为一个具有参数w（自然频率）和a（阻尼）的振荡环节。两者都不是常量，而是具有相关时间Tw的随机过程（让它们是高斯的），Ta>1（换句话说，我们有一个具有 "浮动参数 "的循环，即一个准线性系统）。轮廓的输入是用两个过程的加法混合来输入的。 1. 白噪声n(t) - 它将是这样一个 "分数"，热噪声强度为l的脉冲L(t)的广义泊松流也是 "浮动 "的：Tl>1.这将是进入市场的基本数据流（例如新闻）。在系统的输出端，我们有一个价格--由循环处理两个噪音的结果（绝对随机的过程，没有决定性，请注意。然而，我并不是说在某些 方面不能预测产出，而是相反！)第一个问题是输出随机过程的特点是什么，第二个问题是什么应该被视为信号（注意，交易不是按 "信号 "的价格，而是按 "信号+噪音 "的价格进行的）。 [删除] 2012.12.12 09:20 #148 这是一个牵强附会的模式，与现实毫无关系。把它称为 "直接 "问题有点牵强--有一个试图把真实的输入过程纳入先验的给定基础。这种依据的选择没有任何理由，也不可能有任何理由。我考虑这个问题的 "逆向"。 [删除] 2012.12.12 09:30 #149 这里 有一些想法--也许有人会觉得这些想法很有用 :) Alexey Subbotin 2012.12.12 10:34 #150 avtomat: 这是一个牵强附会的模式，与现实毫无关系。在某种程度上，它可以被称为 "直接 "问题--试图将真实的输入过程适合于先验的基础。这种依据的选择没有任何理由，也不可能有任何理由。但我考虑的是这个问题的 "反面"。为什么呢，这是一个非常真实的模型（只是简化了），它将市场描述为真实外部环境中的一个物理系统，而不是一个未知的......alya ...nything。你不会否认市场是一个具有传递功能的系统，对吗？或者说，市场不仅受到内部影响（交易者情绪的波动），而且还受到外部因素的影响？我只是给出了（同样是最简单和最自然的）这种系统的例子。(如果你想更复杂，你可以构建一个不是由一个而是由两个振荡单元组成的系统，那么在它们的参数的某些比率下，输出将是真空中的球形艾略特理论，波数为5-3，等等）。一般来说，"反向 "问题总是与 "直接 "问题密不可分：如果不考虑其特征的物理意义，建立一个自适应滤波器是没有意义的。这至少源于这样一个事实，即自动调节（在最广泛的意义上）本质上是模拟系统的行为，试图获得类似于真实的输出，也就是说，它事实上是一个市场模型。如果我们没有进行模型假设，那么我们也不能建立一个适应性设备。 1...8910111213141516171819202122...29 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
我的观点是，即使市场是完全随机的，也有可能以足够高的成功率进行一系列的交易。最主要的是获得更多的猴子))))
我个人认为，报价是决定性和随机性成分的典型鸡尾酒。
从逻辑上讲，但确定性仍被浮动参数 "照射"，加上外部影响因素本身遵循随机模式（当然，除非市场完全由ZOG驱动），因此反应将反映这种随机性。
换句话说，报价中的随机性不仅是加法的（噪音），可以用这样或那样的质量直截了当地过滤掉，而且是猛烈的乘法的，嵌入在市场本身和外部环境中。
1.从逻辑上讲，但确定性仍被浮动参数 "照射"，加上外部影响因素本身遵循随机模式（当然，除非市场完全由ZOG驱动），因此反应将反映这种随机性。
2.换句话说，报价中的随机性不仅是加法的（噪音），可以用这样或那样的质量直截了当地过滤掉，而且是猛烈的乘法的，嵌入在市场本身和外部环境中。
1.我称其为非平稳性。如果报价是固定的，就没有什么可谈的了。
2.所有的东西都被塞进了随机的部分
..."决定性和随机性成分的鸡尾酒。
更准确的说法是进化的成分，而不是决定性的成分。
从逻辑上讲，但确定性仍被浮动参数 "照射"，加上外部影响因素本身遵循随机模式（当然，除非市场完全由ZOG驱动），这意味着反应将反映出这种随机性。
换句话说，报价中的随机性不仅是加法的（噪音），可以用这样或那样的质量直截了当地过滤掉，而且是猛烈的乘法的，嵌入在市场本身和外部环境中。
所有这些书呆子都完全符合信号+噪声的加法模型；)
所有这些无稽之谈都完全符合加性信号+噪声模型；)
...只是你不会知道噪声的特性（除非你是一个真正的数学天才），这意味着你将无法使用标准方法（或者更确切地说，你不会得到结果），因为它们99%是参数化的，即假设噪声的特定变体（BHP或从它衍生出来的）。更确切地说，有可能使用它们，但没有办法评估它们的有效性，即结果是否正确。
...只是你不会知道噪声的特性（当然，除非你是一个真正的数学天才），这意味着你将无法使用标准方法（更确切地说，你不会得到结果），因为它们99%是参数化的，即假设噪声的某种变体（GSR或由它衍生出来的）。更确切地说，有可能使用它们，但没有办法评估它们的有效性，即结果是否正确。
出于交易目的，你需要什么样的噪声特性？没有必要知道噪声的具体特征。那么，也许你想确定这些特征？那么问题可能是相关的--为什么？
而且注意到，由于某些原因，你没有提出信号特征的问题，甚至没有提到它。但重要的是信号。而噪音就是噪音...;)
出于交易目的，你需要什么特征的噪声？没有必要知道噪声的具体特征。好吧，也许你想定义这些特征？那么问题来了--为什么？
而且注意到，由于某些原因，你没有提出信号特征的问题，甚至没有提到它。但重要的是信号。而噪音就是噪音...;)
不要说谎，噪声有什么特征是众所周知的--至少是分布密度和相关函数。而且对于不同的噪音，它们甚至可以非常不同。以 "热 "和 "脉冲 "噪声为例。
让我们举一个简化的例子，但它非常接近真实的市场情况。让市场成为一个具有参数w（自然频率）和a（阻尼）的振荡环节。两者都不是常量，而是具有相关时间Tw的随机过程（让它们是高斯的），Ta>1（换句话说，我们有一个具有 "浮动参数 "的循环，即一个准线性系统）。轮廓的输入是用两个过程的加法混合来输入的。
1. 白噪声n(t) - 它将是这样一个 "分数"，热噪声
强度为l的脉冲L(t)的广义泊松流也是 "浮动 "的：Tl>1.这将是进入市场的基本数据流（例如新闻）。
在系统的输出端，我们有一个价格--由循环处理两个噪音的结果（绝对随机的过程，没有决定性，请注意。然而，我并不是说在某些 方面不能预测产出，而是相反！)
第一个问题是输出随机过程的特点是什么，第二个问题是什么应该被视为信号（注意，交易不是按 "信号 "的价格，而是按 "信号+噪音 "的价格进行的）。
这是一个牵强附会的模式，与现实毫无关系。在某种程度上，它可以被称为 "直接 "问题--试图将真实的输入过程适合于先验的基础。这种依据的选择没有任何理由，也不可能有任何理由。但我考虑的是这个问题的 "反面"。
为什么呢，这是一个非常真实的模型（只是简化了），它将市场描述为真实外部环境中的一个物理系统，而不是一个未知的......alya ...nything。你不会否认市场是一个具有传递功能的系统，对吗？或者说，市场不仅受到内部影响（交易者情绪的波动），而且还受到外部因素的影响？我只是给出了（同样是最简单和最自然的）这种系统的例子。(如果你想更复杂，你可以构建一个不是由一个而是由两个振荡单元组成的系统，那么在它们的参数的某些比率下，输出将是真空中的球形艾略特理论，波数为5-3，等等）。
一般来说，"反向 "问题总是与 "直接 "问题密不可分：如果不考虑其特征的物理意义，建立一个自适应滤波器是没有意义的。这至少源于这样一个事实，即自动调节（在最广泛的意义上）本质上是模拟系统的行为，试图获得类似于真实的输出，也就是说，它事实上是一个市场模型。如果我们没有进行模型假设，那么我们也不能建立一个适应性设备。