我怎样才能区分外汇图表和PRNG？ - 页 7

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C-4:


至于第二点--所有这些都是儿戏。模仿波动性是很简单的，只需取一个真实工具的tick量并在其基础上生成一个随机行走。在美国时段会出现粗大的尾巴和波动率的飙升，以及其他一些影响。但SB仍然是随机的，它仍然会被检测到。


不同意。如果你考虑到价格的所有统计模式，并在此基础上生成一个随机系列，将不可能分辨出其中的差别。
 
alsu:

但即使在这种情况下，必须说，大型TFs上的分布应该趋于正常。当然，如果发电机质量好的话。
。

不太清楚 "大TF "在中频振荡器的背景下意味着什么？在振荡器中没有时间这个概念。无论我们看的是100个 "分钟 "的收盘价 还是100个 "日 "的收盘价，都没有区别。
 
alsu:
我的意思是三元的。谁在乎呢，主要是知道分布情况，反正描述的方法是通用的。

为什么是正常而不是统一？

同时，如果我理解正确的话，它只能在一个非常大的样本上发挥作用。如果你像我一样进行1000次观察，就不可能分辨出其中的差别。



 
alsu:

我不同意。如果你考虑到所有的统计价格模式，并在此基础上生成一个随机系列，那就不可能分辨出其中的差别。
是的，但所有的统计价格模式都比所有的统计波动模式多一些。
 
C-4:


关于第二点，这都是些幼稚的把戏。仿真波动率是很简单的，只需取一个真实工具的tick量，并在此基础上生成一个随机行走。在美国时段会出现粗大的尾巴和波动率的飙升，以及其他一些影响。但SB仍然是随机的，它仍然会被检测到。

了解了这些基本的东西，我当然暗示你至少会用（和）一些la Garch或（和）真实的成交量来产生小时条形的集群波动。

要明白，分布的类型并不能决定一个系列是否是随机的。只是，非随机 的市场序列不是正态的，而我们的原始生成器在最简单的情况下产生正态分布。但据此假设所有非正态序列都是市场，而正态序列是随机漫步，是有缺陷的，因为随机漫步也可以是非正态的。

怎么做，方法是什么？
 
C-4:
是的，但所有价格的统计模式都比所有波动的统计模式要多一些。

的koz。我们考虑的模式越多，就越难将生成的序列与真实的序列区分开来。
 
alsu:
山羊的。我们所考虑的规律性越多，就越难将生成的序列与真实的序列区分开来。

这里的实际产出是相反的过程：一旦我们有了一个生成的序列，我们无法将其与真实的序列区分开来，我们就已经可以认为我们知道了真实模式的很大一部分。因此，我们可以尝试利用它们。

 
Demi:
如何？一种方法？

这很难一言以蔽之。此外，如果我是你，我也不会相信我。这就是为什么我建议你去看看。
 
alsu:

这里的实际产出是相反的过程：一旦我们有了一个生成的序列，我们无法将其与真实的序列区分开来，我们就已经可以认为我们知道了真实模式的很大一部分。因此，我们可以尝试利用它们。


好吧，假设我们生成一个ACF与实际相同的序列。下一步是什么？我们能在真实市场的ACF上挣钱吗？我试过了--即使没有佣金，也失败了。所以问题是--这种知识的力量是什么？我们无法通过这种指示来区分SB和市场，但我们仍然无法赚钱。
 
C-4:
这很难用两个词来解释。此外，如果我是你，我也不会相信我。这就是为什么我建议你去看看。



你真漂亮!你已经擦了这么久，你不知道方法或....。但你却把它揉成了一团。你在说服我的东西。在结尾处你写道："此外，如果我是你，我不会相信我。"

即使是金发碧眼的人也会羡慕这种逻辑。

没有方法，也根本没有方法。而作者问的是 "如何计算"，而不是哲学上的 "你看不出来吗 "的问题。

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