De la teoría a la práctica - página 398
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Aquí, no voy a ser perezoso para hacer la distribución de los intervalos de tiempo entre las garrapatas para el par AUDCHF para la semana pasada.
Aquí, hasta ahora, literalmente después de procesar los datos de 10 minutos.
¡Es un flujo Erlang! ¿No lo ves?
Sin embargo, sus parámetros varían en función de la hora del día. Y tiene que haber una correlación estricta y directa entre el tiempo astronómico y este "tiempo forex". No se puede utilizar sólo uno de ellos. EN MI OPINIÓN.
¡Vaya!
397 páginas sólo para ver lo evidente... Y qué otro flujo esperabas ver ????? flujos de órdenes independientes, un amortiguador en forma de copa y la red ... allí por la física de la formación de precios de las órdenes y la generación de ticks - en la salida erlang ...
pero el máximo beneficio es que, en teoría, se puede detectar a un comerciante deshonesto que hace trampas innecesariamente. todo
Sí, señores.
Finita la comedia.
He analizado una y otra vez los datos disponibles sobre los incrementos de los ticks, sobre los incrementos de los precios dentro de los flujos Erlang de alto orden, sobre las desviaciones de los precios de las medias móviles.
Quedan pocas dudas.
En el mercado, de una u otra forma, asistimos al llamado movimiento de Laplace. Existe una distribución de Laplace en alguna forma media en todas partes y en todos los lugares.
Ahora vamos a empezar a agitar el mercado de divisas como una pera.
Nos vemos allí.
Ptz, hace 250 años ya dijo que...
Aplicación
La distribución se aplica a la modelización del procesamiento de señales, en la modelización de procesos biológicos (cuando otras distribuciones no pueden ajustarse en absoluto), la economía y las finanzas. Las distribuciones pueden aplicarse a:
riesgos de crédito
reclamaciones de seguros
en el trabajo con el filtro Kalman
¡Esto es increíble!
397 páginas sólo para ver lo evidente... Y qué otro flujo esperabas ver ?????, flujos de órdenes independientes, un buffer en forma de copa y netting... ahí por la física de la formación de precios a partir de las órdenes y la generación de ticks - la salida es erlang...
Pero el máximo beneficio es que, en teoría, se puede identificar al comerciante deshonesto que está haciendo trampas innecesariamente.
¡¡¡Y deseo ver y trabajar en el flujo más simple!!! En el progenitor de este flujo Erlang. En la corriente "sin memoria". Entonces todas las matemáticas y la física de los procesos de difusión markovianos funcionarán. De lo contrario, todo se irá al infierno.
¡¡¡Y deseo ver y trabajar en la corriente más simple!!! En el progenitor de este flujo Erlang. En una corriente "sin memoria". Entonces todas las matemáticas y la física de los procesos de difusión markovianos funcionarán. De lo contrario, todo se irá al infierno.
Para trabajar en una corriente de ruido es necesario separar y cortar una señal útil (tendencia). De lo contrario, resulta una tontería y una desconexión de la realidad.
La frecuencia de las garrapatas no juega ningún papel, dale un respiro, no te empecines en esta tontería.
En un flujo "sin memoria". Entonces todas las matemáticas y la física de los procesos de difusión markovianos funcionarán.
¡¡¡Y deseo ver y trabajar en la corriente más simple!!! En el progenitor de este flujo Erlang. En una corriente "sin memoria". Entonces todas las matemáticas y la física de los procesos de difusión markovianos funcionarán. De lo contrario, todo se irá al infierno.
¿Quién te ha dicho que el proceso no tiene memoria?
Abrir una orden, luego mirar el beneficio después de una hora y, según el estado de la orden, tomar la decisión de cerrar o seguir manteniendo la posición.
¿No crees que este sencillo algoritmo de negociación ya contiene memoria?
Ahora multiplique este sencillo modelo por millones de posiciones y simule todo el proceso de fijación de precios del mercado.
¿Y cómo es que de una nube de micromodelos con memoria se obtiene un modelo general sin memoria?
¿Quién te ha dicho que el proceso no tiene memoria?
Abrir una orden, después de una hora mirar el beneficio, dependiendo del estado de la orden decidir si cerrar o seguir manteniendo la posición.
¿No crees que este sencillo algoritmo de negociación ya contiene memoria?
Ahora multiplique este sencillo modelo por millones de posiciones y simule todo el proceso de fijación de precios del mercado.
¿Y cómo es que de una nube de micromodelos con memoria se obtiene un modelo general sin memoria?
El flujo de eventos "sin memoria" es lo que necesito. Como modelo de colisión caótica de moléculas (léase: acciones caóticas de los participantes en el mercado). Pero el recuerdo del contenido de estos eventos, expresado en la presencia de colas "pesadas", permanece y lo utilizamos sin restricciones. Bueno, como si una partícula pesada experimentara colisiones caóticas pero avanzara obstinadamente hasta cambiar de dirección.
Necesito el flujo de eventos "sin memoria". Como modelo de colisión caótica de moléculas (léase: acciones caóticas de los participantes en el mercado). Pero el recuerdo del contenido de estos eventos, expresado en la presencia de colas "pesadas", permanece y hacemos un uso desenfrenado de él. Bueno, como si una partícula pesada experimentara colisiones caóticas pero avanzara obstinadamente hasta cambiar de dirección.
¿De verdad?
¿Cree que los comerciantes toman decisiones al azar?
Y me voy a cagar en todo el depo... Voy a tirar los dados ahora... ))))
Eso es divertidísimo.
Bueno, como si una partícula pesada experimentara colisiones caóticas pero avanzara obstinadamente hasta cambiar de dirección.
Pues bien, cuente con la dirección de la partícula (tendencia) y opere en base a ella, no hace falta nada más caótico.