De la teoría a la práctica - página 342
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Al leer cada 2°, luego 3°, etc. cada n-ésimo tick se obtiene realmente un gráfico de los precios de cierre.
Y las distribuciones de este gráfico ya las he puesto al corriente.
Al principio, el pico central disminuirá, empezará a desdibujarse para acercarse a la normalidad y luego la distribución se volverá bimodal.
Para entender el proceso hay que estudiarlo en los bordes y las medidas de los bordes son que con n=1 te acercas a una distribución log-normal y con el aumento de n más cerca de n=100 tienes una distribución bimodal. Esto significa que la distribución siempre ha sido bimodal, sólo que debido a la discreción en n pequeños se superpone y la imagen no es clara.
Así que su idea de un estudio es una invención de una bicicleta.
Alexander_K2:
Sí, Maxim - los gráficos sólo realizan la transformación al flujo más simple.
La transformación posterior del flujo de entrada sólo es necesaria para las redes neuronales, para la previsión. Al fin y al cabo, de eso se trata, de trabajar con distribuciones conocidas. Para el flujo de eventos - distribución Erlang, para las cotizaciones sentadas en él - distribución Gaussiana. Entonces toda la matemática del trabajo de Kolmogorov funcionará. Sin esa transformación, no lo hará.
Yo mismo me pasaría a las redes neuronales, pero no tengo el módulo Vissim NeurlNet y me da pereza aprender otro sistema.
Pero me mantengo en mi opinión - el problema de todos los participantes de la rama "Machine learning" está exactamente en la preparación de los predictores y nada más.
Estoy esperando su avance. Entonces me conectaré a sus señales de comercio.
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Para el flujo de eventos - distribución Erlang.
https://habr.com/post/208684/ Y esto es un puntero.
A_K2 borró sus mensajes y eliminó a sus amigos de su perfil, y vosotros estáis cabreados...
Se han borrado los postes. Mató a mis amigos. Me voy de aquí.
Al leer cada 2°, luego 3°, etc. cada n-ésimo tick se obtiene realmente un gráfico de los precios de cierre.
Y las distribuciones de este gráfico ya las he puesto al corriente.
Al principio, el pico central disminuirá, empezará a desdibujarse para acercarse a la normalidad y luego la distribución se volverá bimodal.
Para entender el proceso hay que estudiarlo en los bordes y las medidas de los bordes son que con n=1 te acercas a una distribución log-normal y con el aumento de n más cerca de n=100 tienes una distribución bimodal. Esto significa que la distribución siempre ha sido bimodal, sólo que debido a la discreción en n pequeños se superpone y la imagen no es clara.
Así que su idea de un estudio es una invención de la bicicleta.
Estoy totalmente de acuerdo en que el estudio tiene que empezar por las colas de la distribución. A mayor TF se aprecia una distribución polimodal, ya que se forman varios picos.
El artículo aquí es bueno, y el sistema presentado se solapa parcialmente con el sistema de Alexander.http://www.altertrader.com/publications01.html
Bueno, predecir, no predecir, pero en el proceso Wiener ha"ganado " North Wind. No por casualidad, eso está garantizado. / El algoritmo está abierto, si encuentras un error, acude a nosotros.
https://forum.fxclub.org/threads/32942-prostye-nenuzhnye-veshhi
https://forum.fxclub.org/threads/32942-prostye-nenuzhnye-veshhi?p=600580&viewfull=1#post600580
https://forum.fxclub.org/threads/32942-prostye-nenuzhnye-veshhi?p=601363&viewfull=1#post601363
Esta es una descripción de una persona sana.
Es decir, basta con un gráfico de ticks cuasi-volumétrico y olvidarse por completo del tiempo
Wizard2018:
Bueno, predecir o no predecir, pero Northern Wind ha conseguido "hacer dinero" con el proceso Wiener. No por casualidad, es decir, garantizado. El SSC y el SB son diferentes. / El algoritmo está abierto, si encuentras un error, acude a nosotros.
No es diferente. El MTB es un modelo de prueba sin regularidades.
Si alguien ha inventado su propia serie, ya no es CRS y no es SB. Puedo introducir artificialmente regularidades en la SB, entonces será posible ganar en ella, pero no puede llamarse SB.
La SB no contiene patrones, esa es su definición, está construida para no contenerlos. Así que "ganar dinero" en SB es como decir "2+2=5". No es mi opinión, es un hecho matemático extraído de los libros de texto. Al menos lee las definiciones en la Wiki para sumergirte en el tema.
Y sí, el mercado no es un SB, aunque se parezca.No sucede que sea diferente. SB es un modelo de prueba sin patrón.
Si alguien sale con su propia serie, entonces ya no es GSH y no es SB. Puedo introducir artificialmente regularidades en la SB, y entonces puedo ganar dinero con ello, pero no puede llamarse SB.
La SB no contiene patrones, esa es su definición, está construida para no contenerlos. Así que "ganar dinero" en SB es como decir "2+2=5". No es mi opinión, es un hecho matemático extraído de los libros de texto. Al menos lee las definiciones en la Wiki para sumergirte en el tema.
Y sí, el mercado no es un SB, aunque lo parezca.En realidad, se puede ganar dinero con la SB (no confundir con una moneda - aunque también se puede ganar dinero con una moneda, bajo ciertas condiciones). Es bastante obvio, pero es largo, penoso y perezoso explicarlo.
El mercado, por supuesto, no es SB, sino similar a SB. En general, es posible ganar dinero en el mercado como en SB.
SB es una integral de una moneda) no se puede ganar dinero bajo ninguna condición, es un hecho matemático de los libros de texto. Es como tratar de refutar el teorema de Pitágoras)
)) Ponga a SB en un espacio reducido y tendrá esa oportunidad.
)) Ponga a SB en un espacio cerrado y tendrá esa posibilidad.
Aquí está. Aquí no puedo pasar de esta idiotez repetitiva. Empiezan como un cuerno de lata en una cocina. Y si esto, y si aquello. No está vagando con la demolición. ¿Qué tiene eso que ver con los espacios confinados?
Ya veo, lo tuyo es lo eterno y lo infinito, pero lo ideal).
En realidad, en el caso general ni siquiera tendrás forma de distinguir el volumen cerrado del infinito.