Matstat Ökonometrie Matan - Seite 3
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Übrigens wäre es interessant, ähnliche Bilder wie das von Ihnen unter https://www.mql5.com/ru/forum/368720/page2#comment_22207994 zu sehen ,
für den besonderen Fall, dass sich der Wechselkurs fast sprunghaft verändert hat.
Im Grunde genommen ist das auch zu erwarten.
Aber zumindest verstehe ich jetzt, was was ist.
Alexej, eine solche Frage hat sich gestellt.
Ich habe mich mit ökonometrischen Formeln beschäftigt, und in vielen Formeln gibt es eine Variable, die weißes Rauschen ist.
Per Definition hat weißes Rauschen perfekte Eigenschaften, nämlich das Vorhandensein von Normalität mit einer konstanten Varianz von eins.
Ein solches weißes Rauschen ist in der Realität wahrscheinlich nicht zu finden. Die Frage ist also:
Was wird in der Praxis als weißes Rauschen verwendet?
Hat dieses weiße Rauschen etwas mit den Eingangsdaten zu tun? Nehmen wir zum Beispiel die Residuen als Rauschen an, so würden die Normalitäts- und Streuungsbedingungen verletzt werden.
Oder sollte es sich wirklich um Fremdgeräusche handeln, die einfach zufällig mit bestimmten Eigenschaften erzeugt werden können?
Oder geht es darum, aus den Residuen Merkmale des weißen Rauschens zu gewinnen? Das heißt, die Normalität ist gegeben, die Varianz ist konstant, es gibt keine Autokorrelation.
Was hat das mit Normalität und Streuung zu tun? Weißes Rauschen ist durch eine Dirac-Autokorrelations-Deltafunktion gekennzeichnet. Fühlen Sie sich jetzt besser? Nur ein Scherz... wenn auch wahr (über die Dirac-Delta-Funktion).
Ein Generator mit gleichmäßig verteilten Zufallszahlen - das ist weißes Rauschen für Sie - das ist alles. Bereich - was immer Sie wollen, tun Sie es: A*2.0*(MathRand()/32767-0.5).
Im Allgemeinen gibt es Google und man kann damit viele interessante Dinge finden: https://ru.wikipedia.org/wiki/Белый_шум
Was hat das mit Normalität und Streuung zu tun? Weißes Rauschen ist durch eine Dirac-Autokorrelations-Deltafunktion gekennzeichnet. Fühlen Sie sich jetzt besser?
Nur ein Scherz... wenn auch wahr (über die Dirac-Delta-Funktion).
Ein Generator mit gleichmäßig verteilten Zufallszahlen - das ist weißes Rauschen für Sie - das ist alles. Bereich - was immer Sie wollen, tun Sie es: A*2.0*(MathRand()/32767-0.5).
Sie können es googeln und finden eine Menge interessanter Informationen: https://ru.wikipedia.org/wiki/Белый_шум
Nicht überzeugend.
Ich habe andere Informationen darüber.
Wenn es sich bei den Elementen der Reihe wt um unabhängige , gleichverteilte (i.i.d.) Werte mit einem Mittelwert gleich 0 und einer Variation gleich σ2 handelt,
und keine Autokorrelation Cor(wi,wj)≠0, ∀i≠j besteht, dann ist die Reihe wt weißes Rauschen.
Wie ich annehme, wird der Oszillator für Testsimulationen benötigt, sozusagen zur Überprüfung.
Vielleicht habe ich den Ausdruck " gleichmäßig verteilt" (i.i.d) missverstanden?In der Praxis sollte der Generator nicht verwendet werden.
Und das bedeutet nicht, dass sienormal verteilt sind?
Nicht überzeugend.
Ich habe dazu andere Informationen.
Wenn es sich bei den Elementen der Reihe wt um unabhängige , gleichverteilte (i.i.d.) Werte mit einem Mittelwert gleich 0 und einer Variation gleich σ2 handelt,
und keine Autokorrelation Cor(wi,wj)≠0, ∀i≠j besteht, dann ist die Reihe wt weißes Rauschen.
Wie ich annehme, wird der Oszillator für Testsimulationen benötigt, sozusagen zur Überprüfung.
Vielleicht habe ich den Ausdruck gleichmäßig verteilt (i.i.d) falsch verstanden?In der Praxis sollte der Oszillator jedoch nicht verwendet werden.
Und das bedeutet nicht, dass sienormal verteilt sind?
Weißes Rauschen ist konstantes MO, konstante Varianz und Autokovarianzfunktion Null (die Beobachtungen sind nicht miteinander korreliert). Ein schwach stationärer Prozess.
Wenn die Beobachtungen normalverteilt sind, wird der Prozess streng stationär und die Autokorrelationskoeffizienten sind ebenfalls normalverteilt.
Weißes Rauschen - konstanter MO, konstante Varianz und Autokovarianzfunktion Null (die Beobachtungen sind unkorreliert). Ein schwach stationärer Prozess.
Wenn die Beobachtungen normalverteilt sind, wird der Prozess streng stationär und die Autokorrelationskoeffizienten sind ebenfalls normalverteilt.
Das war's. Ich danke Ihnen.
Ein schwach stationärer Prozess.
Streng stationärer Prozess.
Es gibt einen Unterschied. Je nachdem, ob die Beobachtungen eine Normalverteilung aufweisen oder nicht.
Aber die Frage war ein wenig anders.
Was wird in der Praxis als Lärm verwendet? Residuen?
Dort. Ich danke Ihnen.
Leicht stationärer Prozess.
Streng stationärer Prozess.
Es gibt einen Unterschied. Je nachdem, ob die Beobachtungen eine Normalverteilung aufweisen oder nicht.
Aber die Frage war ein wenig anders.
Was wird in der Praxis als Lärm verwendet? Residuen?
Ich verstehe die Frage nicht ganz - warum weißes Rauschen verwenden?
Wenn Sie eine solche Reihe wünschen, können Sie in Excel oder einem anderen Programm eine SB-Reihe erstellen und deren erste Differenzen nehmen - das wäre dann weißes Rauschen.
Wenn eine grobe Schätzung angebracht ist - auch die ersten Differenzen der Preisreihen sind quasi Weißes Rauschen
Was ist die Erwartung von weißem Rauschen? Sie ist konstant und bei allen Werten des Bereichs gleich. Wenn Sie es nach der Formel berechnen, wird es 0 sein - keine Argumente hier, Mathematik ist eine stille Wissenschaft - Sie werden nicht zurückschimpfen.
Weißes Rauschen ist stationär. Es ist zwar etwas albern zu sagen, es sei stationär, aber es ist weißes Rauschen - das sagt alles.
Das Wort "gleich" ist in seiner Bedeutung näher an"einheitlich" als an "normal". Und überhaupt, wie kann ein einzelnes Element irgendwie verteilt werden? Eine absurde Definition. Oder was sind die Elemente? Teile einer Reihe? Warum zur Hölle reden wir überhaupt über Chunks (Elemente)?
Ich verstehe die Frage nicht ganz - warum weißes Rauschen verwenden?
Wenn Sie eine solche Reihe benötigen, können Sie in Excel oder einem anderen Programm eine SB-Reihe erstellen und deren erste Differenzen nehmen - das wäre dann weißes Rauschen.
Wenn eine grobe Schätzung passt - auch die ersten Differenzen einer Preisreihe sind quasi Weißes Rauschen.
Wenn die Formel eine Komponente weißen Rauschens enthält, sollte diese isoliert werden... auch wenn das Nutzsignal bereits sichtbar ist))
Alle numerischen Reihen werden in drei Typen unterteilt: deterministisch, zufällig und stochastisch.
TheorWer beschäftigt sich mit Zufallsreihen - die Aufgabe besteht darin, eine Zufallsreihe in eine deterministische und eine stochastische Komponente zu zerlegen. Grob gesagt: Modell + weißes Rauschen.