Stochastische Resonanz - Seite 15
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Es sieht sehr nach einem chaotischen Attraktor aus. Du steckst tief drin,grasn...
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Es sieht sehr nach einem chaotischen Attraktor aus. Du steckst tief drin,grasn....
Ich bin tief in die Materie eingedrungen, und das, was ich gesehen habe, war nur der "Anfang". Das Modell der Preisbewegung in Form eines Flats und eines lokalen Trends als Übergang von Niveau zu Niveau ist eine interessante Sache. Manchmal habe ich den Eindruck, dass Wellen aus dem Modell genommen werden, aber das ist nur eine Philosophie. Ich verwende Attraktoren, aber nicht wegen des Preises, sondern wegen einiger Kanalparameter.
an vaa20003
Es stimmt, die Amplitude und die Spitzenwerte schwanken von Tag zu Tag ein wenig. Erstelle einfach eine Sinuswelle mit diesen Perioden und addiere sie. Und es zeigt sich (bisher rein visuell), dass für jede Bewegung
ist eine Spitze oder ein Einbruch. Kann ich dies als Unterschwellensignal verwenden?
Das Modell der stochastischen Resonanz hat keine Prognoseeigenschaften, die es ermöglichen würden, das neue Niveau eines Flats in Bezug auf den Markt zu berechnen, obwohl es von größtem Interesse zu sein scheint. Aber die Entwicklung eines Instruments zur Kontrolle des Auftretens "gefährlicher Situationen", wie der Möglichkeit eines lokalen Trends und des Übergangs des Systems auf eine neue Ebene, hat meiner Meinung nach alle Chancen.
Es sieht sehr nach einem chaotischen Attraktor aus. Du gehst tief,grasn...
Ich denke, es sieht eher wie eine Garnele aus, und bitte nicht lachen :) es ist keine TA-Garnele, es ist diese hier http://www.ibiblio.org/e-notes/Chaos/ru/swallow_r.htm
Am Ende des Artikels "Garnelen" stehen
(Wow, verrückte Bilder) Glaubt ihr wirklich, dass sie informativer sind als zum Beispiel ein Preisdiagramm? Ist es notwendig, in dieser Wildnis zu wühlen?
(Wow, verrückte Bilder) Glaubt ihr wirklich, dass sie informativer sind als zum Beispiel ein Preisdiagramm? Ist es notwendig, in dieser Wildnis zu wühlen?
Eine Frage an die Experten, die aber nicht zum Thema gehört.
Angenommen, es gibt eine normalverteilte Folge von Werten X. Die Anzahl der Mitglieder der Folge ist N=1000000, der Mittelwert ist A und das Ska ist S. Offensichtlich ist die Menge der Werte der Elemente X von oben begrenzt, d. h. alle X gehören zum Intervall [0,Xmax]. Wir nehmen eine Stichprobe von M=100 Mitgliedern der Sequenz und berechnen ihren Durchschnitt XM. Wir bilden eine neue Folge Y = {XM} aus allen sequentiellen Stichproben, die M Elemente der ursprünglichen Folge enthält. Es ist klar, dass auch die Menge der Y-Werte begrenzt ist.
Wie findet man die obere und untere Grenze, d.h. das Intervall der [Ymin,Ymax] Werte?
Ich interessiere mich natürlich für die analytische Auswertung mit Hilfe der mathematischen Statistik (in der ich leider nicht so gut bin). Kopfrechnen ist nicht schwierig, aber auch nicht interessant. Es ist interessant, die Abhängigkeit der Grenzen dieses Intervalls vom Verhältnis von N und M und den statistischen Eigenschaften der Anfangssequenz zu ermitteln.
Eine Frage an die Experten, die aber nicht zum Thema gehört.
Angenommen, es gibt eine normalverteilte Folge von Werten X. Die Anzahl der Mitglieder der Folge ist N=1000000, der Mittelwert ist A und das Ska ist S. Offensichtlich ist die Menge der Werte der Elemente X von oben begrenzt, d. h. alle X gehören zum Intervall [0,Xmax]. Wir nehmen eine Stichprobe von M=100 Mitgliedern der Sequenz und berechnen ihren Durchschnitt XM. Wir bilden eine neue Sequenz Y = {XM} aus allen sequentiellen Stichproben, die M Elemente der ursprünglichen Sequenz enthalten. Es ist klar, dass die Menge der Y-Werte ebenfalls begrenzt ist.
Wie findet man die obere und untere Grenze, d.h. das Intervall der [Ymin,Ymax] Werte?
Ich interessiere mich natürlich für die analytische Auswertung mit Hilfe der mathematischen Statistik (in der ich leider nicht so gut bin). Kopfrechnen ist nicht schwierig, aber auch nicht interessant. Es ist interessant, eine Abhängigkeit der Grenzen dieses Intervalls vom Verhältnis von N und M und den statistischen Eigenschaften der Anfangssequenz zu erhalten.
Eine kleine Klarstellung, in meinen eigenen Worten, sozusagen. Habe ich es richtig verstanden, dass die ursprüngliche Stichprobe in nicht überlappende Abschnitte (Intervalle) der Länge M aufgeteilt wird und jede Stichprobe einer neuen Sequenz der Durchschnitt der durch das Intervall begrenzten Daten ist und durch Partitionsnummern gekennzeichnet wird?
PS: Ich bin kein Experte, ich will nur helfen :o)
Eine kleine Klarstellung, sozusagen, in meinen eigenen Worten. Habe ich richtig verstanden, dass die ursprüngliche Stichprobe in sich nicht überschneidende Segmente (Intervalle) der Länge M aufgeteilt wird und jede Stichprobe der neuen Sequenz der Durchschnitt der durch das Intervall begrenzten Daten ist und durch die Nummern der Aufteilung identifiziert wird?
PS: Ich bin kein Experte, ich will nur helfen :o)
Nein, es handelt sich lediglich um ein gleitendes Fenster der Länge M Stichproben. Daher ist die Anzahl der Elemente in der Folge Y N-M+1.
Im Grenzfall M=1 erhalten wir die gleiche Folge X mit ihrem Wertebereich [0,Xmax]. Im umgekehrten Fall M=N erhalten wir jedoch nur einen Term in der Folge Y - den Mittelwert der ursprünglichen Folge A, d. h. Ymin=Ymax=A.
Die Wahrheit liegt immer in der Mitte. :-) Bei beliebigem M 0<Ymin<A und A<Ymax<Xmax. Ich hätte gerne analytische Formeln (oder zumindest ein Berechnungsverfahren) zur Berechnung dieser Größen. Ich denke, dass dieses Problem in der Mathematik ein Schülerproblem ist und schon vor langer Zeit gelöst wurde.
Angenommen, es gibt eine normalverteilte Folge von Werten X. Die Anzahl der Mitglieder der Folge ist N=1000000, der Mittelwert ist A und die Ska ist S. Offensichtlich ist die Menge der X-Elementwerte von oben begrenzt, d. h. alle X gehören zum Intervall [0,Xmax]. Wir nehmen eine Stichprobe von M=100 Mitgliedern der Sequenz und berechnen ihren Durchschnitt XM. Wir bilden eine neue Sequenz Y = {XM} aus allen sequentiellen Stichproben, die M Elemente der ursprünglichen Sequenz enthalten. Es ist klar, dass die Menge der Y-Werte ebenfalls begrenzt ist.
Wie findet man die obere und untere Grenze, d.h. das Intervall der [Ymin,Ymax] Werte?
Ich interessiere mich natürlich für die analytische Auswertung mit Hilfe der mathematischen Statistik (in der ich leider nicht so gut bin). Kopfrechnen ist nicht schwierig, aber auch nicht interessant. Interessant ist die Abhängigkeit der Grenzen des Intervalls vom Verhältnis von N und M und den statistischen Eigenschaften der Anfangssequenz.
Wenn X eine Zufallsvariable ist, dann ist Y die Summe von M unabhängigen Zufallsvariablen mit der gleichen Verteilung wie X. Wenn also X normal ist, dann ist auch Y normal, mit der Varianz S/sqrt(M). Die Frage nach Maximal- und Minimalwerten kann nur für eine bestimmte Realisierung der Reihe gestellt werden (d.h. es wird frontal gezählt), für eine beliebige Realisierung kann man nur von Wahrscheinlichkeiten sprechen.
P.S. Die obigen Ausführungen bedeuten nicht, dass ich mich für einen Experten in mathematischer Statistik halte :)
Wenn X eine Zufallsvariable ist, dann ist Y die Summe von M unabhängigen Zufallsvariablen mit der gleichen Verteilung wie X. Wenn also X normal ist, dann ist auch Y normal, mit der Varianz S/sqrt(M). Die Frage nach Maximal- und Minimalwerten kann nur für eine bestimmte Realisierung der Reihe gestellt werden (d.h. Kopfzählung), für eine beliebige Realisierung kann man nur über Wahrscheinlichkeiten sprechen.
Ja, natürlich. Ich meinte eine statistische Schätzung.
Zum Beispiel. Wenn wir die Verteilungsfunktion kennen, dann kennen wir für jedes X0 die Wahrscheinlichkeit P des Auftretens eines Elements mit einem Wert >=X0 in der Folge. Wenn eine Folge N Elemente enthält, ist die Gesamtzahl der Elemente in der Folge, die die Bedingung X>=X0 erfüllen, P*N. Ist dieser Wert kleiner als 1, d. h. 0, dann ist statistisch gesehen Xmax<X0. Das bedeutet natürlich nicht, dass es in einer solchen Folge kein Element >=X0 geben kann.
Ich hoffe, ich habe nirgendwo einen Rechenfehler gemacht?