De la teoría a la práctica - página 71
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
No, todavía tengo que despedirme, pero de forma más abreviada, porque si no me lo vuelven a borrar...
¡Y lo más importante!
Los procesos de devolución de precios, es decir, x(t)=Ask(t)-Ask(t-1) e y(t)=Bid(t)-Bid(t-1) son ESTABLES.
Utilice métodos no paramétricos en su análisis.
A quien lo descubra le esperan unos descubrimientos asombrosos.
¿Está bien?
Respetuosamente,
Alexander y el gato de Schroedinger del espacio de Hilbert.
Seguro que volveremos con los resultados, porque eso es lo que todo el mundo espera, ¿no?
1)https://www.mql5.com/ru/forum/219894/page5#comment_6193436
2) https://www.mql5.com/ru/forum/219894/page6#comment_6196243
.
Has calculado correctamente el valor eficaz. Sin embargo, vea cuánto sería si n=1. Te preguntarás qué clase de tontería es esta. El nombre "n - volumen de población estadística" es muy vago, normalmente se escribe que n es el número de elementos de la muestra. Entonces el RMS según esta fórmula no puede ser calculado si sólo hay un elemento. Por eso el cuadrado de la RMS se llama estimación de la varianza "sesgada". También hay uno insesgado, donde n es n1-1 en lugar de n en el denominador. La raíz cuadrada de la estimación insesgada de la varianza se llama desviación estándar.
La naturaleza de este conflicto es que un elemento tiene un grado de libertad. Si se definen muchas características a partir de un número reducido de datos, éstas se vuelven dependientes unas de otras. En este caso, la media aritmética se incluye en el cálculo del valor eficaz. Por así decirlo, ya se ha utilizado un grado de libertad. El comportamiento "extraño" del denominador de la desviación estándar no es más que decir que tanto la media como la dispersión no pueden determinarse a partir de un solo elemento. Se puede ver que la desviación estándar es siempre mayor que la desviación estándar por un factor de [n/(n-1)]^0,5. Sin embargo, si el número de elementos de la muestra es grande, puede olvidarse de él, porque no es mucho. Cuando n=100, es (100/99)^0,5=1,005, que es la mitad del porcentaje. Además, si sabemos con certeza que el RMS tiende constantemente a algún valor.
Aquí es donde entra la parte complicada. "RMS tiende a", es decir, las leyes de los grandes números funcionan. Si el fenómeno real que se mide tiene realmente esta estabilidad. En otras palabras, se cumple la hipótesis básica de la teoría de la probabilidad: la frecuencia relativa de un suceso tiende a algún valor a medida que aumenta el número de sucesos. Esto también se llama "estabilidad estadística". Si no existe, toda la teoría clásica de la probabilidad es inaplicable al fenómeno. Esta diferencia se discute en las enormes citas de Oleg avtomat, que comienzan a partir dehttps://www.mql5.com/ru/forum/221552/page58#comment_6191471. Son difíciles de leer. En mi opinión, es mucho más divertido ver la presentación del informe de Gorban con imágenes y gráficos. Creará un estado de ánimo más optimista y constructivo, como esta frase:
"Se ha demostrado que el oleaje oceánico, considerado tradicionalmente como un factor de desestabilización pronunciado, puede mejorar el rendimiento de las estaciones hidroacústicas".
Incluso en el caso de los tipos de cambio, el autor se ha paseado buscando la frase "Promediado a lo largo de 16 décadas, el parámetro de inestabilidad estadística (curva continua) y el rango de variación de este parámetro promediado, definido por la RMS, (curvas discontinuas) para la cotización del dólar australiano (AUD) frente al dólar estadounidense (USD) para 2001 (a) y 2002. (б)".
Adjunto la presentación, y para los que quieran más fuentes, aquí hay una lista de presentaciones, a veces con direcciones de archivos, de la lista "Archive of past "Image Computer" seminars http://irtc.org.ua/image/seminars/archive from 2002-2017. Gorban tiene hasta una docena de monografías sobre la evolución de los fenómenos "hiperaleatorios":
I.I. Gorban TEORÍA DE LOS FENÓMENOS HIPERSLUOS. Teoría y práctica. Sección 7. Análisis del sistema.
I.I. HURBAN I HYPERRANDOMNESS KIEV NAUKOV DUMKA 2016. - 288 p. ISBN 978-966-00-1561-6
me dices esto.
¿Cómo es mejor el ganado que la desviación media simple?
¿Por qué se aplica siempre?
es mejor para la desviación media simple?
¿por qué se aplica siempre?
Si me das la fórmula para calcular la" desviaciónmedia simple ", quizá pueda decírtelo. Por lo demás, no sé qué es.
O puedes decírmelo. Sólo para que todos los que han hecho el cálculo según su historia tengan el mismo resultado de cálculo.
Si me das la fórmula para calcular la "desviación media simple", quizá pueda decírtelo. Por lo demás, no sé qué es.
O puedes decírmelo. Sólo para tener el mismo resultado de cálculo para todos según su historia.
Promediar las distancias de las dispersiones a la media.
Esto también se aplica.
Eso también se está aplicando.Si me das la fórmula para calcular la "desviación media simple", quizá pueda decírtelo. Por lo demás, no sé qué es.
O puedes decírmelo. Sólo para que todos los que han hecho el cálculo según su historia tengan el mismo resultado de cálculo.
Bueno, sólo la suma de todas las desviaciones dividida por el número de desviaciones.
Promediar las distancias de las dispersiones a la media.
Uh-huh
Promediar las distancias de las dispersiones a la media.
Bueno, sólo la suma de todos los valores atípicos dividida por el número de valores atípicos