De la teoría a la práctica - página 273
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Creo que lo tengo.
Paso1 - Haz tu propio generador de ritmos, con pausas aleatorias entre los ritmos como esa distribución. En cada ciclo - tomar el precio actual de compra/venta, hacer una serie de tiempo de ellos.
Paso 2 - Todavía no lo entiendo, necesito pensarlo. No podré operar con esas series temporales, ya es HFT.
El paso 2 es muy probable que sea una muñeca con un proceso aleatorio unido a ella. Cuando el proceso supere sus límites medios, volverá a negociar con la muñeca... Supongo que es así en términos simples...
¿Estoy en lo cierto al suponer que el factor K de la distribución Erlang es un buen indicador de la equidad del trato?
Más bien la calidad de su infraestructura).
¿Estoy en lo cierto al suponer que el factor K de la distribución Erlang se utiliza para juzgar la equidad del trato?
Un poco de humor específico:
Creo que cuanto más k, mejor para nosotros)))) porque si k=1, entonces es un exponente puro, un proceso de Poisson, en general, es muy malo. Aquí es cuando se empieza a comparar entre muy malo y así, promedio, tal vez algo para un beneficio))))
Creo que cuanto más k, mejor para nosotros)))) porque si k=1, entonces es un exponente puro, un proceso de Poisson, en general, todo es muy malo. Ahí es cuando empiezas a comparar entre muy malo y así, promedio, tal vez algo para un beneficio))))
Para las redes neuronales y las tareas de previsión, sí, cuanto más k, mejor.
Mantengo mi opinión: el parámetro k debe seleccionarse de forma forzada, dependiendo del modelo utilizado por el comerciante. Tengo k=1.
Hay otra razón por la que necesito el parámetro K=1, es decir, la emulación del flujo de Poisson.
Y esta razón es la necesidad de un misterioso parámetro de tendencia/flujo.
Estoy absolutamente convencido de que este parámetro es el coeficiente de no entropía del sistema, calculado como la relación entre el parámetro de la distribución de probabilidad actual y el parámetro de la distribución gaussiana.
Así pues, la hipótesis es que con K=1, es decir, cuando se simula un flujo de garrapatas real mediante un proceso de Poisson, el coeficiente de no entropía del sistema se calculará correctamente, en otros casos no.
Para las redes neuronales y las tareas de previsión, sí, cuanto más k, mejor.
Me mantengo en mi opinión: el parámetro k debe elegirse forzosamente, según el modelo utilizado por el comerciante. Tengo k=1.
Alexandre, no dices para qué necesitas k=1, es decir, para calcular la diferencia entre el estado actual y el estado sin consecuencias, sobre esta diferencia se calcula el ratio de negociación que muestra la tendencia entre sesiones.
Alexander, no especifica para qué necesita k=1, es decir, para calcular la diferencia entre el estado actual y el estado sin efectos posteriores, esta diferencia se utiliza para calcular el ratio de negociación, que muestra la dinámica entre sesiones.
Eso también, por supuesto.
Así que esta diferencia entre el flujo de ticks real y su emulación es necesaria para 2 cosas:
1. calcular la intensidad del comercio (resuelto)
2. calcular la no entropía (en curso...)
Hay otra razón por la que necesito el parámetro K=1, es decir, la emulación del flujo de Poisson.
Y esta razón es la necesidad de un misterioso parámetro de tendencia/flujo.
Estoy absolutamente convencido de que este parámetro es el coeficiente de no entropía del sistema calculado como la relación entre el parámetro de la distribución de probabilidad actual y el parámetro de la distribución gaussiana.
Así pues, la hipótesis es que con K=1, es decir, cuando se simula un flujo de garrapatas real mediante un proceso de Poisson, el coeficiente de no entropía del sistema se calculará correctamente, en caso contrario no.
¿Es posible afinar teóricamente el proceso real existente, para aproximarse a la distribución normal, digamos, como en el caso con k--> al infinito en la distribución Erlang, pero no tomarlo como un todo, sino como una parte donde una parte de esta distribución tiende a la normal, proyectando sobre todo el proceso, como si lo sustituyera, para calcular correctamente el ratio de intensidad comercial, porque actualmente no es del todo correcto exactamente por la "cola" de Erlang donde todavía se sitúa el exponente con Cauchy. Al fin y al cabo, todo su éxito, según tengo entendido, puede atribuirse a la aplicación de este coeficiente. Corríjanme si me equivoco.
¿Es posible ajustar teóricamente el proceso real existente cerca de la normal, digamos, como en el caso de k--> al infinito en la distribución Erlang, pero no tomarlo como un todo, sino como una parte, donde parte de esta distribución tiende a la normal, proyectando sobre todo el proceso, como si lo sustituyera, para calcular correctamente la tasa de intensidad de comercio, porque en la actualidad no es del todo correcto exactamente de la "cola" Erlang, donde el exponente con Cauchy todavía se sienta. Al fin y al cabo, todo su éxito, según tengo entendido, puede atribuirse a la aplicación de este coeficiente. Corríjanme si me equivoco.
Para ser sincero, no he considerado los casos de K > 1, pero probablemente debería haberlo hecho. Seguramente debe haber algo ahí.
En mi defensa diré que mi objetivo era resolver el problema lo antes posible, para empezar a reponer mi cartera inmediatamente.
Una vez que me di cuenta de que sólo trabajar en el flujo de Erlang (ya en K=1 !!!!!) daba buenos resultados, de alguna manera empecé a pensar más en el dinero que en la física y las matemáticas. Por desgracia, las debilidades humanas, alimentadas por mi suegro y mi esposa, son tan intrínsecas a mí...
Por lo tanto, los casos con K>1, es de esperar que alguien considere y obtenga no sólo buenos, sino desenfrenados beneficios.
Para ser sincero, no he considerado los casos de K > 1, y probablemente debería haberlo hecho. Seguramente debe haber algo ahí.
Con mi excusa, pretendía resolver el problema lo antes posible, para empezar a reponer mi cartera inmediatamente.
Una vez que me di cuenta de que sólo trabajar en el flujo de Erlang (ya en K=1 !!!!!) daba buenos resultados, de alguna manera empecé a pensar más en el dinero que en la física y las matemáticas. Por desgracia, las debilidades humanas, alimentadas por mi suegro y mi esposa, son tan intrínsecas a mí...
Por lo tanto, los casos con k>1 es de esperar que alguien los tenga en cuenta y obtenga beneficios no sólo buenos, sino ilimitados.
A k--> al infinito obtendremos análogo de la distribución normal, sugiero hacer lo contrario, no buscar tal k, sino aquí y ahora transformar los residuos, que tenemos en una cola, no los hemos recibido simplemente como resultado de un retraso en el camino.
Es posible que tú y yo estemos hablando de lo mismo, sólo que tú desde el lado de la no entropía y yo desde el lado de Erlang.