L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 208

 
Quantum:
Correct. Maintenant, calculons pgamma à partir de 0+eps. A quoi sera-t-il égal ? Infini à cause de dgamma(0,0.5,1)=inf. N'est-ce pas ?

Si vous cherchez pgamma(0+eps, 0.5, 1), vous ne devez pas comparer avec dgamma(0, 0.5, 1), mais avec dgamma(0+eps, 0.5, 1)

J'ai répondu à peu près à ça ce matin, vous l'avez manqué :

Dr. Trader:
Prenons un exemple plus simple :
x=1*10^(-90)
Le nombre est très faible, non nul, et il n'y a pas d'incertitude.
> dgamma(1*10^(-90), 0.5, 1)
[1] 5.641896e+44
> pgamma(1*10^(-90), 0.5, 1)
[1] 1.128379e-45

Tungstène, le résultat est le même :
PDF[GammaDistribution[0.5,1], 1*10^(-90)]
5.6419×10^44
CDF[GammaDistribution[0.5,1], 1*10^(-90)]
1.12838×10^-45

Maintenant, en paraphrasant votre question, sans aucune infinité dans les formules :
Comment l'intégration de dgamma, qui renvoie de grands nombres comme 5.641896e+44, peut-elle aboutir à un très petit nombre1.128379e-45?

Vous devez être satisfait qu'à X->0 dgamma sera très grand, tendant vers l'infini et pgamma très petit tendant vers zéro. Vous pouvez le voir même dans le tungstène. Comment est-il possible dans un tel cas que l'intégration donne un petit résultat ?
J'ai pris 1e-90 parce que le tungstène ne peut pas faire plus fin. Dans R, vous pouvez regarder le résultat à x=1e-300 - il y aura un résultat énorme dans dgamma, et insignifiant dans pgamma.

Et le seul indice est que vous essayez apparemment de trouver pgamma en faisant de l'intégration par sommation dans la boucle à petits pas, et Inf vous gênerait beaucoup. Et R le fait par une formule, et non pas en utilisant directement le résultat de dgamma().
Vous intégrez quelque chose de mal quelque part.

 

J'ai cherché des articles qui mentionnent la densité gamma de la distribution à zéro à différents alpha et bêta.

Here is one: http://journals.ametsoc.org/doi/pdf/10.1175/1520-0442(1990)003%3C1495%3AMLEFTG%3E2.0.CO%3B2

Le chercheur dit explicitement que la densité est maximisée au point zéro. Et rien, il vit, il ne souffre pas...

Lorsque M. Quantum admettra que la déclaration d'erreur est une exagération ou autre chose, c'est-à-dire qu'elle n'est pas correcte, alors mes doutes quant à sa compétence professionnelle se dissiperont en quelque sorte. Jusqu'à présent, je vois des arguments religieux de sa part et de la part du chef du MQ qui le protège.

Jusqu'à présent.

 
Quantum:

Comment les développeurs de R expliquent-ils leurs résultats ?

dgamma(0,0.5,1)=inf

pgamma(0,0.5,1)=0

s'ils ont un point 0 inclus (comme vu dans la définition), donne une densité infinie à x=0, et ensuite lors de l'intégration dans pgamma(x,0.5,1) l'infini est considéré comme zéro, comme s'il n'existait pas.

Quantum:
Maintenant, calculons le pgamma de 0+eps. A quoi sera-t-il égal ? Infini à cause de dgamma(0,0.5,1)=inf. N'est-ce pas ?

http://www.wolframalpha.com/input/?i=integrate[pdf[gammadistribution[0.5,1],x]+,{x,0,1*10^(-90)}]

L'intégrale est l'aire de la figure ombrée en bleu. Comme vous le voyez, le côté gauche de la figure ombrée tend vers l'infini. Même si wolfram n'inclut pas le point x=0 dans la fonction pdf, il n'y a toujours pas de "point le plus haut" fini, vous pouvez penser que le côté gauche de la figure croît à l'infini. Logiquement, si le côté gauche de la figure croît à l'infini, son aire tendra également vers l'infini. Mais en fait, cela n'empêche pas d'obtenir un résultat non infini lors de la détermination de l'aire de la figure. Les maths.

 
À propos, quelqu'un s'est-il demandé si les distributions gamma et apparentées peuvent être utilisées sur le marché ? C'est juste une question...

Gamma, exponentiel, Poisson. Ils sont tous côte à côte, et ils sont destinés à des processus indépendants. Si la magnitude des événements dans ces processus satisfait également à la condition i.i. d. alors la somme des événements est normale....

En général, je ne vois pas encore l'application. La normalité peut toujours être établie pour, par exemple, la somme des valeurs des transactions indépendantes... Et c'est une propriété utile, d'ailleurs. J'ai montré précédemment la distribution des transactions cumulées. Avec un grand nombre d'échantillons, les statistiques sont proches de la normale.
 
mytarmailS:
5 pages de discussion sur une erreur imaginaire dans une fonction dont tout le monde se fout dans ce fil de discussion, dans un fil de discussion sur l'apprentissage automatique, quelque chose ne tourne pas rond dans ce monde...

Vous ne savez tout simplement pas lire entre les lignes et ne comprenez pas le but caché d'une telle démagogie pseudo-scientifique. Permettez-moi d'illustrer mon propos par un exemple fictif.

Prenons l'exemple de la production pétrolière. Supposons que dans les cercles étroits d'extracteurs de pétrole ayant réussi, l'expérience s'accumule progressivement dans la recherche de gisements de pétrole sur la base de signes indirects et externes, tels que la composition chimique d'échantillons de sol, le modèle de végétation , etc. Naturellement, tout est gardé dans le plus grand secret, et les foreurs novices sont nourris de toutes sortes d'informations VRAIES , de quelque chose d'évident avec des modifications mineures, mais qui ne fonctionne pas, ou même d'absurdités, qu'il est difficile de vérifier, sauf à essayer et à faire faillite, avec l'aide des "autorités". Le temps passe, les gens sont des gens, les informations fuient progressivement et le moment est venu où il est déjà impossible de cacher la technologie en termes généraux, c'est devenu apparent et vrai, que faire ?

La première chose qui vient à l'esprit, comme dans n'importe quel jeu, lorsque l'ennemi découvre le "dispositif secret", c'est toutes sortes de diversions visant à compliquer sa compréhension de ce savoir secret, comme le mouiller de détails marécageux, dans un gigantesque flot d'informations mal structurées que le cerveau est physiquement incapable de digérer et d'en retirer l'essentiel pendant 100 vies, Vous voulez comprendre comment fonctionne le Perseptron, et on vous conseille de comprendre la théorie des nombres, au moins au niveau du troisième cycle, puis le calcul, l'algèbre linéaire, et tout cela non pas en détail, mais en détail, puis vous devez lire tous les papiers, articles, etc. Vous voulez lire comment développer une application web et on vous balance des tonnes d'arguments sur les erreurs et les modèles de programmation.

Le second est constitué de toutes sortes de faux, d'usurpation d'identité, lorsque vous êtes habilement déplacé sur leur terrain où le jeu ne suit pas vos règles. Besoin d'un perseptron ? Quel "idiot" à la fin de 2016 l'écrirait lui-même ? Ahahahaha)))) Cycliste honteux)))) Il y a beaucoup de bibliothèques là-bas ! Achetez un cheval ferrari ! Fouillez dans les bibliothèques et fonctions d'autres personnes comme un vrai "scientifique" ! Vous n'avez pas besoin de comprendre comment et ce qui y est arrangé, il vous suffit de passer par les options que les développeurs vous ont données !

Et ainsi de suite, j'espère que vous comprenez ce que je veux dire :)

Jouez sur votre terrain et selon vos règles.

 
Alexey Burnakov:
À propos, quelqu'un a-t-il pensé que le Gamma et ses distributions connexes peuvent être utilisés sur le marché ? C'est juste une question...

Gamma, exponentiel, Poisson. Ils sont tous côte à côte, et ils sont destinés à des processus indépendants. Si la magnitude des événements dans ces processus satisfait également à la condition i.i. d. alors la somme des événements est normale....

En général, je ne vois pas encore l'application. La normalité peut toujours être établie pour, par exemple, la somme des valeurs des transactions indépendantes... Et c'est une propriété utile, d'ailleurs. J'ai montré précédemment la distribution des transactions cumulées. Lorsque le nombre d'échantillons est important, les statistiques sont proches de la normale.
La longueur de la tendance ZZ en barres tombe par Poisson pour de petits alpha. Je n'ai pas approfondi la question plus précisément car il n'y a pas d'idées sur la manière d'utiliser
 
SanSanych Fomenko:
La longueur de la tendance ZZ en barres tombe par l'œil de Poisson pour les petits alpha. Je ne suis pas entré dans le détail, car il n'y a pas d'idées sur la manière d'utiliser
Qu'entendez-vous par distribution de la longueur des tendances ? Poisson est pour le nombre d'événements par delta de temps. Ou peut-on l'étirer ici aussi ? Je n'ai juste pas saisi le contexte physique de l'application...
 
Alexey Burnakov:
Que voulez-vous dire par distribution de la longueur des tendances ? Poisson est pour le nombre d'événements par delta de temps. Ou est-il possible de s'étirer ici aussi ? Je ne comprends pas le contexte physique de l'application...
Nous prenons la distance entre les inversions ZZ en barres et construisons un histogramme. Poisson à l'œil.
 
SanSanych Fomenko:
Nous prenons la distance entre les inversions ZZ en barres et construisons un histogramme. Poisson à l'oeil.
Je vais y réfléchir... Je vais l'expérimenter.
 
J'ai commencé à obtenir des réponses à ma question dans R. J'ai réussi à entrer dans R Core, donc je ne suis pas un membre de l'équipe... On lui a recommandé d'écrire à la liste de diffusion r-devel. Ce niveau est plus profond techniquement que le simple R-help. Voici la première réponse. Lisez-le et réfléchissez-y. Mon travail consiste à l'exposer.

Re : [Rd] Valeurs de densité dgamma au point extrême
DM
Duncan Murdoch
13 novembre à 22:28
Anglais→RusseTraduction

Le 13/11/2016 1:43 PM, Alexey Burnakov a écrit :

Cher groupe R-Devel,

Je m'appelle Alexey, un scientifique des données de Moscou, qui travaille actuellement pour
Align Technology Inc.

Nous avons récemment eu une discussion sur les résultats que lafonction dgamma
(stats) renvoie pour un point extrême (x == 0).


<dgamma(0,1,1,log = FALSE)

[1] 1


et

<dgamma(0,0.5,1,log = FALSE)
[1] Inf

La densité semble être définie au point zéro pour la distribution avec
lesdits paramètres.

Il semble que la valeur retournée soit une limite de f(x) où x --> inf.


C'est la limite quand x --> 0.

Cacher la citation

Bien que plusieurs autres "grands" moteurs statistiques comme Wolfram et Matlab
renvoient 0 (zéro) pour la densité gamma avec les mêmes paramètres de fonction
où x == 0. Ce qui ressemble à une convention plutôt qu'à une réponse exacte, à
notre avis. Cette hypothèse est-elle correcte ?

En étudiant scrupuleusement, il apparaît que la densité est indéfinie lorsque
on obtient x^0 où x == 0, par exemple.

Comme je n'ai pas pu joindre l'auteur du code de dgamma, pourriez-vous
commenter ce comportement de la fonction dgamma à zéro ? Est-il sûr d'utiliser la fonction
compte tenu de ce comportement. Est-il prudent de déclarer la densité =
inf à zéro ? Existe-t-il un moyen préférable d'estimer la densité gamma dans
zéro autrement ?


L'utilisation de la limite est la méthode la plus raisonnable. Le fait d'avoir une discontinuité dans
la densité causera plus de problèmes, par exemple si la densité est utilisée dans
quadrature.

Quant à la "justesse", nous savons tous que la valeur d'une densité en un point particulier
n'est pas pertinente. Seules les intégrales de densités ont
un sens.

Duncan Murdoch