De la théorie à la pratique - page 71
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Non, je dois encore dire au revoir, mais sous une forme plus abrégée, sinon ils vont encore le supprimer...
Le plus important !
Les processus de retour des prix, c'est-à-dire x(t)=Ask(t)-Ask(t-1) et y(t)=Bid(t)-Bid(t-1) sont STABLES.
Utilisez des méthodes non paramétriques dans votre analyse.
Celui qui trouvera la solution aura des découvertes étonnantes à faire.
C'est bon ?
Respectueusement,
Alexander et le chat de Schroedinger de l'espace de Hilbert.
Nous ne manquerons pas de revenir avec les résultats, car c'est ce que tout le monde attend, n'est-ce pas ?
1)https://www.mql5.com/ru/forum/219894/page5#comment_6193436
2) https://www.mql5.com/ru/forum/219894/page6#comment_6196243
.
Vous avez calculé la RMS correctement. Cependant, voyez combien elle serait si n=1. Vous vous demanderez quel genre d'absurdité c'est. Le nom "n - volume de la population statistique" est très vague, généralement on écrit que n est le nombre d'éléments dans l'échantillon. Alors le RMS selon cette formule ne peut pas être calculé s'il n'y a qu'un seul élément. C'est pourquoi le carré de la RMS est appelé une estimation de variance "biaisée". Il en existe également une sans biais, où n est n1-1 au lieu de n au dénominateur. La racine carrée de l'estimation sans biais de la variance s'appelle l'écart-type.
La nature de ce conflit est qu'un élément a un seul degré de liberté. Si de nombreuses caractéristiques sont définies à partir d'un petit nombre de données, elles deviennent dépendantes les unes des autres. Dans ce cas, la moyenne arithmétique est incluse dans le calcul de la RMS. Pour ainsi dire, un degré de liberté a déjà été utilisé. Le comportement "étrange" du dénominateur de l'écart-type revient à dire que la moyenne et l'écart ne peuvent être déterminés à partir d'un seul élément. On constate que l'écart-type est toujours supérieur à l'écart-type d'un facteur [n/(n-1)]^0,5. Toutefois, si le nombre d'éléments de l'échantillon est important, vous pouvez l'oublier, car il n'y a pas grand-chose. Lorsque n=100, c'est (100/99)^0,5=1,005, soit un demi-pourcent. De plus, si nous savons avec certitude que le RMS tend régulièrement vers une certaine valeur.
C'est là que la partie délicate entre en jeu. "RMS tend vers", c'est-à-dire que les lois des grands nombres fonctionnent. Si le phénomène réel mesuré a réellement cette stabilité. En d'autres termes, l'hypothèse de base de la théorie des probabilités se vérifie : la fréquence relative d'un événement tend vers une certaine valeur lorsque le nombre d'événements augmente. C'est ce qu'on appelle également la "stabilité statistique". Si elle n'existe pas, toute la théorie classique des probabilités est inapplicable au phénomène. Cette différence est discutée dans les énormes citations d'Oleg avtomat, qui commencent à partir dehttps://www.mql5.com/ru/forum/221552/page58#comment_6191471. Ils sont difficiles à lire. À mon avis, il est beaucoup plus amusant de voir la présentation du rapport de Gorban avec des images et des graphiques. Il créera une ambiance plus optimiste et constructive, comme cette phrase :
"Il a été démontré que la houle océanique, traditionnellement considérée comme un facteur de déstabilisation prononcé, peut améliorer les performances des stations hydroacoustiques."
Même pour les taux de change, l'auteur s'est promené à la recherche de la phrase "Moyenné sur 16 décennies, le paramètre d'instabilité statistique (courbe continue) et la plage de variation de ce paramètre moyenné, définie par RMS, (courbes en pointillés) pour la cotation du dollar australien (AUD) par rapport au dollar américain (USD) pour 2001". (a) et 2002. (б)".
Je joins la présentation, et pour ceux qui veulent plus de sources, voici une liste de présentations, parfois avec des adresses de fichiers, de la liste "Archive of past "Image Computer" seminars http://irtc.org.ua/image/seminars/archive from 2002-2017". Gorban compte jusqu'à une douzaine de monographies sur les développements des phénomènes "hyperaléatoires" :
I.I. Gorban THEORIE DES Phénomènes HYPERSLUTE. Théorie et pratique. Section 7. Analyse du système.
I.I. HURBAN I HYPERRANDOMNESS KIEV NAUKOV DUMKA 2016. - 288 p. ISBN 978-966-00-1561-6
tu me dis ça.
en quoi le bétail est-il meilleur que l'écart moyen simple ?
Pourquoi cela s'applique-t-il toujours ?
Vous devriez me dire ceci.
est meilleur pour l'écart moyen simple ?
pourquoi s'applique-t-il toujours ?
Si vous me donnez la formule pour calculer l'" écartmoyen simple ", je pourrai peut-être vous le dire. Sinon, je ne sais pas ce que c'est.
Ou vous pouvez me le dire. Juste pour que tous ceux qui ont fait le calcul selon votre histoire aient le même résultat de calcul.
Si vous me donnez la formule pour calculer l'"écart moyen simple", je pourrai peut-être vous le dire. Sinon, je ne sais pas ce que c'est.
Ou vous pouvez me le dire. Seulement pour avoir le même résultat de calcul pour tout le monde selon votre histoire.
Faites la moyenne des distances des points de dispersion par rapport à la moyenne.
Cela s'applique également.
On l'applique aussi.Si vous me donnez la formule pour calculer l'"écart moyen simple", je pourrai peut-être vous le dire. Sinon, je ne sais pas ce que c'est.
Ou tu peux me le dire. Juste pour que tous ceux qui ont fait le calcul selon votre histoire aient le même résultat de calcul.
Eh bien, c'est juste la somme de tous les écarts divisée par le nombre d'écarts.
Faites la moyenne des distances des points de dispersion par rapport à la moyenne.
Uh-huh
Faites la moyenne des distances des points de dispersion par rapport à la moyenne.
C'est juste la somme de toutes les valeurs aberrantes divisée par le nombre de valeurs aberrantes.