De la teoría a la práctica - página 570
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Bueno, es un xi-cuadrado, obviamente.
Es la varianza. Me equivoco, por supuesto: la suma de los módulos de los incrementos es directamente proporcional a la varianza.
Sólo hay que contar la suma de los incrementos: tenemos una distribución normal.
Pero, de nuevo, ¿qué debemos hacer con él? ¿Debo trabajar con los niveles de la ventana semanal? Prefiero dejar de trabajar en el mercado, me aburro y no necesito dinero.
No se me ocurre nada más que las redes neuronales...
Algo está mal aquí, chi-cuadrado disminuye más rápido que el exponente( pgeométrico = 0,5), y hacemos esto: tomar Laplace y añadir el exponente de la izquierda a la derecha, obtenemos exponente de nuevo, tengo una fórmula allí, en algún lugar un poco más cerca, en algún lugar más lejos, lo único que tengo es una caída en cero. No está claro.
Algo está mal aquí, el chi-cuadrado disminuye más rápido que el exponente (geométrico p=0,5), y hacemos esto: tomamos Laplace y añadimos el exponente de la izquierda a la derecha, obtenemos el exponente de nuevo, tengo una fórmula allí, en algún lugar un poco más cerca, en algún lugar más lejos, sólo hay una caída en cero. No está claro.
En los datos de Eugene es claramente visible la distribución prácticamente normal tanto para la suma de incrementos como para las sumas de módulos de incrementos y para los incrementos de sumas de incrementos.
En general para todo.
No tiene sentido investigar más. Todo se encuentra - tanto Laplace como Gauss. Pero todo esto en grandes ventanas de tiempo y con grandes intervalos de tiempo entre citas. Bastante seguro de que en los flujos Erlang de altos >=300 órdenes de magnitud todo es perfecto en general.
И... Nada. El vacío. Para un trader esperar 1 operación al mes es impensable - uno puede volverse loco.
Está claro que se puede pasar de un exponente a una distribución normal, en una distribución Pearson (chi-cuadrado) con grados de libertad crecientes o en una distribución Erlang (Gamma) con k creciente, con dispersión de puntos creciente, con transformación de una distribución uniforme, en un lado de la distribución uniforme hay un exponente y en el otro lado hay una distribución normal. Todos estos son procesos aleatorios. La cuestión es encontrar desviaciones de la aleatoriedad.
PD Alexander, una vez más Doc tenía razón sobre tu proveedor de servicios, allí tanto los intervalos de tiempo como los propios incrementos tienen desviaciones respecto al exponente, tú y Doc confirmaron la distribución logarítmica, disminuye más lentamente que el exponente, en toda la distribución, no sólo en las colas, intenta dar valores puros, como hiciste allí uniformemente cada dos lecturas, en neuronka, que alguien te ayude, a ver el resultado. Tienes una excepción a la regla, que por cierto confirma la regla de que será mayoritariamente exponencial y de Cauchy y la diferencia está sólo en las colas de las distribuciones, donde suelen estar los huecos.
Está claro que se puede pasar de un exponente a una distribución normal, en una distribución Pearson (chi-cuadrado) con grados de libertad crecientes o en una distribución Erlang (Gamma) con k creciente, con dispersión de puntos creciente, con transformación de una distribución uniforme, en un lado de la distribución uniforme hay un exponente y en el otro lado hay una distribución normal. Todos estos son procesos aleatorios. La cuestión es encontrar desviaciones de la aleatoriedad.
PD Alexander, una vez más Doc tenía razón sobre tu proveedor de servicios, allí tanto los intervalos de tiempo como los propios incrementos tienen desviaciones respecto al exponente, tú y Doc confirmaron la distribución logarítmica, disminuye más lentamente que el exponente, en toda la distribución, no sólo en las colas, intenta dar valores puros, como hiciste allí uniformemente cada dos lecturas, en neuronka, que alguien te ayude, a ver el resultado. Tienes una excepción a la regla, que por cierto confirma la regla de que será mayoritariamente exponencial y de Cauchy y la diferencia está sólo en las colas de las distribuciones donde puede haber huecos.
Voy a luchar con los niveles durante un mes y luego pasaré a las neuronas. No veo ninguna otra opción... Trabajar con distribuciones conocidas es agradable, por supuesto, pero están muy escondidas... Por desgracia...
¡Un histograma! Si hay una distribución normal - grial, no - sí, nada cambia...
Tíos, hasta que no os olvidéis de vuestras distribuciones, sólo habrá polvo en vuestros bolsillos)) Estoy dispuesto a apostar 100$ en esto )))
Y otros 100$ que tardarán otras 500 páginas en llegarte)
Tienes una serie de tiempo, no sólo estadísticas. Cambiar el libro de texto.Esto es una confirmación, he intentado ajustar el exponente a tus datos, puedes ver que el pico es más pequeño y el medio no encaja. Compruébalo tú mismo, o envíame más datos, intervalos e incrementos y trataré de ajustar el exponente.
No, no es necesario. Todo está ya claro y comprensible para mí.
O simplemente dejar que mi TS funcione sin condiciones adicionales, ACF, Hurst, asimetría y otras cosas (me temo que será +0% o fallará),
O aplicar sumas de incrementos y módulos a las entradas de NS (el proceso es prácticamente gaussiano con ACF no delta-correlacionado) y dejar que corte la caja.
Amén.
P.D. No creo en los ZigZags, lo siento :)
y luego a la neurona. No veo ninguna otra opción...
hmmm, no me gusta la frase que leo en internet, pero diré: ¡POPKORN POPKORN!
Tíos, hasta que no os olvidéis de vuestras asignaciones, sólo habrá polvo en vuestros bolsillos)) Estaría dispuesto a apostar 100$ por ello )))
Y otros 100 dólares que no conseguirán esto hasta otras 500 páginas)
¿Por qué sólo 100? ¿Y no 1k? 10к? ¿Aún tienes dudas? ¿Y el secreto? ¿Y la foto de perfil?
No quiero arruinar demasiado a los perdedores)