价格变化率，如何计算 - 页 7

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Avals:
pf>3至少有500个交易））)

这与确定市场效率没有关系。

[Candid]

MetaDriver:
嗯。 强烈地呼应了"超音速分解 定理"。 ;) 这是一个新宗教的诞生吗？

算是吧:)。我们在生活中缺乏的是罪的概念 :)

MetaDriver。

我甚至不知道如何估计。你认为盈利能力是一个不好的标准吗？ 似乎与你的基石砖很合拍。

我不理解相互之间的信息，我在阅读文章和维基百科时感到很沮丧--我什么都不懂，我只是被术语搞糊涂了。 我最后又做了一次不幸的自我诊断，以及一系列的 "我是个算术笨蛋 "和 "我不应该离开大学"。 我在论坛上等着数学家Lyokha慢慢掌握这件事（复杂的概念有时通过例子更好地理解和掌握，而不是通过阅读定义）。

盈利能力是一个很好的标准，但它只针对一个特定的系统进行定义。

不过，相互信息并不是太抽象的。我自己已经忘记了几乎所有的事情，但现在我看了看--公式并不那么复杂。在这里，问题是由条件熵造成的，因为即使对于字母表中数量不多的字符，你也需要相当大的统计数据来估计条件概率。作为一个具体的例子，我曾经开始这样推理：假设我们想看看周五的酒吧是否取决于周四的酒吧。我们需要以某种方式对这些条状物进行编码，所以我们假设有三个二进制符号，所以我们将有8个字母。所以可能的配对数是8*7=56。在一年中，我们有52周的时间，每天的历史，比如说对于英镑，我能够问到20年的终端，这意味着平均每对字母组合1040/56=18.57次掉出来。如果概率高度不等，那么频率估计将对受欢迎的配对有好处，而不受欢迎的可能会被忽略。但是，如果模式很弱，统计数据将 相当均匀地 分布 在各对事件上，然后可用的历史已经有点小了，因为在18个事件上，统计不确定性将是20% 。

当然，我并不声称这是一个好的例子，但在我的时代，这个非常的推理使我不愿意去寻找抽象的相关关系:)。因为只有在非常简单的 "问题 "的情况下，才有足够的统计数据来进行正确的估计。

[Candid]

Avals:
nf>3至少有500个交易))

这里的问题是，罕见的事件也会发生。所以我们需要证明这不是一个罕见的事件:)。

[Avals]

avtomat:

它与确定市场效率没有关系。

它有。一个有效的市场在数学上是一个马尔科夫链，在任何时间点和任何范围内的最佳价格预测是最后的可用报价。因此，任何策略都有一个公平的Cb，mo=spread，因为公平是价格系列的各个部分的总和。因此，mo和零之间的稳定差异是无效率的证据。

[Avals]

Candid:

这里的问题是，罕见的事件也会发生。所以你必须证明这不是一个罕见的事件:)。

是的，稳健性是一个复杂的问题。所以为了简单起见，500)))

[Candid]

avtomat:

是否有可能正式表达市场的这种非常效率？你如何定义它？你能给我们一个计算公式吗？

如果它可以被正式表达出来，那么用一些数字特性来假设无效率也会有意义。

如果它不能被正式表达出来，那么这个假说就不过是一个没有实际效用的猜测而已。

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此外，我相信这些 "垃圾 "被投入流通是为了迷惑人--这是它真正的实际目的。

那么，对于弗拉基米尔，我们正在谈论一些具体的评估。目前还没有客观的论据。你的立场是可以理解的，但你也没有真正的论据。所以目前没有人能够说服任何人。

[Vladimir Gomonov]

Candid:

算是吧:)。我们在生活中缺乏的是罪的概念 :)

不，我认为这种概念 太多了。 缺少的是一种系统性的感觉。 我不知道如何解释（我有时也有这种情况，尽管它非常不稳定，可预测性很差）。 在这种状态下，智力上的道德和罪的概念 完全不存在，但系统性的无效(罪的？)行为就是不发生。"没有发生 "这个词不太恰当，因为在这种状态下，我自己的行为正在发生，而不是由我来做（意志和意志行为似乎因缺乏使用而不存在）。 它没有得到很好的解释，但熟悉的人可能会认出它来。

盈利能力是一个很好的标准，但它只针对一个特定的系统进行定义。

虽然相互信息也不是很抽象。我自己已经忘记了几乎所有的东西，但现在我看了看--公式并不那么难。在这里，问题是由条件熵造成的，因为即使对于字母表中数量不多的字符，你也需要相当大的统计数据来估计条件概率。作为一个具体的例子，我曾经开始这样推理：假设我们想看看周五的酒吧是否取决于周四的酒吧。我们需要以某种方式对这些条状物进行编码，所以我们假设有三个二进制符号，所以我们将有8个字母。所以可能的配对数是8*7=56。在一年中，我们有52周的时间，每天的历史，比如说对于英镑，我能够问到20年的终端，这意味着平均每对字母组合1040/56=18.57次掉出来。如果概率高度不等，那么频率估计将对受欢迎的配对有好处，而不受欢迎的可能会被忽略。但是，如果模式很弱，统计数据将相当均匀地分布在各对事件上，然后可用的历史已经有点小了，因为在18个事件中，统计不确定性将是20%。

当然，我并不声称这是一个好的例子，但在我的时代，这个非常的推理使我不愿意去寻找抽象的相关关系:)。因为只有在非常简单的 "问题 "的情况下，才有足够的统计数据进行正确估计。

我很理解这种逻辑。 然而，简单的问题（二分法）可能足以建立一个 "主要神谕 "的基础。 然后，它们可以通过配对分析相互联系起来。 在这种情况下，每次迭代的样本 "统计量 "减半，但有可能不仅看到规律性的 "非随机性"（或诊断为适合--小事），而且还有一些识别它们的一般标准，这对寻找规律性的过程的自动化很重要。事实上，"双子神谕 "的MO比 "初级 "高，这算是默认的理解。对不起，我写得太抽象了（这是故意的，因为浓缩原矿的技术甚至比某一特定矿床还要昂贵。论坛不是揭示这种情况的地方，我可以在skype上更具体地讨论）。

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Candid:

那么，对于弗拉基米尔，我们正在谈论一些具体的评估。目前还没有客观的论据。你的立场是可以理解的，但你也没有真正的论据。所以现在没有人能够说服任何人。

但我也没有关于市场效率/无效的未经证实的断言（判断、假设、假定）；））。

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这种市场效率/低效率的假说是一个不稳定的支柱。或者我应该说是一个谬误。

[Vladimir Gomonov]

avtomat:

但我也没有关于市场效率/低效的未经证实的论断（判断、假设、猜想）;））。

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这种市场效率/低效率的假说是一个不稳定的支柱。或者我应该说是一个谬误。

不管是什么鬼的低效率。 这个词的科学性吸引着知识分子，就像蜂蜜吸引着苍蝇。 虽然在第一行中，卫生部 的维基百科警告说，无法证明甚至无法证明的...

作为替代品，你不喜欢什么盈利性？