L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 208

 
Quantum:
Corretto. Ora calcoliamo pgamma da 0+eps. A cosa sarà uguale? Infinito a causa di dgamma(0,0.5,1)=inf. Giusto?

Se state cercando pgamma(0+eps, 0.5, 1), non dovreste confrontare con dgamma(0, 0.5, 1), ma con dgamma(0+eps, 0.5, 1)

Ho risposto proprio a questo stamattina, te lo sei perso:

Dr.Trader:
Facciamo un esempio più semplice:
x=1*10^(-90)
Il numero è molto piccolo, non zero, e non ci sono incertezze.
> dgamma(1*10^(-90), 0.5, 1)
[1] 5.641896e+44
> pgamma(1*10^(-90), 0.5, 1)
[1] 1.128379e-45

Tungsteno, il risultato è lo stesso:
PDF[GammaDistribution[0.5,1], 1*10^(-90)]
5.6419×10^44
CDF[GammaDistribution[0.5,1], 1*10^(-90)]
1.12838×10^-45

Ora, parafrasando la tua domanda, senza infiniti nelle formule:
Come può l'integrazione di dgamma, che restituisce grandi numeri come 5.641896e+44, risultare in un numero molto piccolo1.128379e-45?

Devi essere soddisfatto che a X->0 dgamma sarà molto grande, tendente all'infinito e pgamma molto piccolo tendente a zero. Si può vedere anche nel tungsteno. Come è possibile in un caso simile che l'integrazione dia un risultato piccolo?
Ho preso 1e-90 perché il tungsteno non può fare più fine. In R puoi guardare il risultato a x=1e-300 - ci sarà un risultato enorme in dgamma, e insignificante in pgamma.

E l'unico indizio è che apparentemente stai cercando di trovare pgamma facendo l'integrazione per somma nel ciclo con piccoli passi, e Inf ti darebbe davvero fastidio. E R lo fa con qualche formula, non usando direttamente il risultato di dgamma().
State integrando qualcosa di sbagliato da qualche parte.

 

Ho cercato documenti che menzionano la densità gamma della distribuzione a zero a diversi alfa e beta.

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

Il ricercatore dice esplicitamente che la densità è massimizzata nel punto zero. E niente, vive, non soffre...

Quando il signor Quantum ammetterà che la dichiarazione di errore è un'esagerazione o qualcos'altro, cioè non corretta, allora i miei dubbi sulla sua competenza professionale saranno in qualche modo dissipati. Finora, vedo argomentazioni religiose da parte sua e da parte del capo del MQ che lo protegge.

Finora.

 
Quantum:

Come spiegano gli sviluppatori di R i loro risultati:

dgamma(0,0.5,1)=inf

pgamma(0,0.5,1)=0

se hanno un punto 0 incluso (come visto nella definizione), dà una densità infinita a x=0, e poi quando si integra in pgamma(x,0.5,1) l'infinito viene considerato come zero, come se non esistesse.

Quantum:
Ora calcoliamo il pgamma da 0+eps. A cosa sarà uguale? Infinito a causa di dgamma(0,0.5,1)=inf. Giusto?

http://www.wolframalpha.com/input/?i=integrate[pdf[gammadistribuzione[0,5,1],x]+,{x,0,1*10^(-90)}]

L'integrale è l'area della figura blu ombreggiata. Come vedi, il lato sinistro della figura ombreggiata tende all'infinito. Anche se wolfram non include il punto x=0 nella funzione pdf, non c'è ancora un "punto più alto" finito, si può pensare al lato sinistro della figura come se crescesse all'infinito. Logicamente, se il lato sinistro della figura cresce all'infinito, anche la sua area tenderà all'infinito. Ma di fatto questo non impedisce di ottenere un risultato non-infinito quando si determina l'area della figura. Matematica.

 
A proposito, qualcuno ha pensato se la gamma e le relative distribuzioni possono essere utilizzate nel mercato? È solo una domanda...

Gamma, esponenziale, Poisson. Sono tutti affiancati, e sono per processi indipendenti. Se la grandezza degli eventi in questi processi soddisfa anche i.i. d. allora la somma degli eventi è normale....

In generale, non vedo ancora l'applicazione. La normalità può ancora essere disegnata per esempio per la somma di valori di transazioni indipendenti... E questa è una proprietà utile, a proposito. Ho mostrato prima la distribuzione degli scambi cumulativi. Con un gran numero di campioni la statistica è vicina alla normalità.
 
mytarmailS:
5 pagine a discutere di un errore immaginario in una funzione di cui non frega un cazzo a nessuno in questo thread, in un thread sull'apprendimento automatico, qualcosa è chiaramente sbagliato in questo mondo...

Semplicemente non sapete leggere tra le righe e non capite lo scopo nascosto di tale demagogia pseudoscientifica. Lasciatemi illustrare con un esempio fittizio.

Prendiamo ad esempio la produzione di petrolio, supponiamo che nei circoli ristretti di estrattori di petrolio di successo si accumuli gradualmente l'esperienza nella ricerca per trovare depositi di petrolio sulla base di segni indiretti, esterni, come la composizione chimica dei campioni di suolo, il modello di vegetazione e così via. Naturalmente è tutto tenuto in stretta segretezza, e i trivellatori alle prime armi vengono nutriti con ogni sorta di informazioni VERITIERE , qualcosa di ovvio con piccole modifiche, ma che non funziona, o anche sciocchezze, che è difficile controllare, tranne che per provare e andare in bancarotta, con l'aiuto delle "autorità". Il tempo passa, le persone sono persone, le informazioni gradualmente trapelano ed è arrivato il momento in cui è già impossibile nascondere la tecnologia in termini generali, è diventato evidente e vero, cosa fare?

La prima cosa che viene in mente, come in qualsiasi gioco, quando il nemico ha scoperto il "dispositivo segreto" è tutti i tipi di deviazioni volte a complicare la sua comprensione di questa conoscenza segreta, come bagnarlo dettagli palude, in un gigantesco flusso di informazioni mal strutturato che il cervello è fisicamente incapace di digerire e per 100 vite a prendere l'essenza, Se vuoi capire come funziona il Perseptron, e ti viene consigliato di capire la teoria dei numeri, almeno a livello post-laurea, poi il calcolo, l'algebra lineare, e tutto questo non in dettaglio, ma in dettaglio, allora devi leggere tutti i giornali, gli articoli, ecc. Volete leggere su come sviluppare un'applicazione web e vi scaricano addosso tonnellate di argomenti su errori e modelli di programmazione.

Il secondo è ogni sorta di falsificazione, spoofing, quando sei abilmente spostato nel loro campo dove il gioco non è secondo le tue regole. Hai bisogno di un perseptron? Quale "idiota" alla fine del 2016 lo scriverebbe da solo? Ahahahaha)))) Ciclista vergognoso)))) Ci sono un sacco di biblioteche là fuori! Compra un cavallo ferrari! Scava nelle biblioteche e nelle funzioni degli altri come un vero "scienziato"! Non c'è bisogno di capire come e cosa è organizzato lì, basta passare attraverso le opzioni che gli sviluppatori vi hanno dato!

E così via, spero che tu capisca cosa voglio dire :)

Gioca sul tuo campo e secondo le tue regole.

 
Alexey Burnakov:
A proposito, qualcuno ha pensato che Gamma e le sue distribuzioni correlate possono essere utilizzate nel mercato? È solo una domanda...

Gamma, esponenziale, Poisson. Sono tutti affiancati, e sono per processi indipendenti. Se la grandezza degli eventi in questi processi soddisfa anche i.i. d. allora la somma degli eventi è normale....

In generale, non vedo ancora l'applicazione. La normalità può ancora essere disegnata per esempio per la somma di valori di transazioni indipendenti... E questa è una proprietà utile, a proposito. Ho mostrato prima la distribuzione degli scambi cumulativi. Quando il numero di campioni è grande, la statistica è vicina alla normalità.
La lunghezza del trend ZZ in barre cade di Poisson per piccoli alfa. Non ho approfondito più precisamente perché non ci sono idee su come usare
 
SanSanych Fomenko:
La lunghezza del trend ZZ in barre cade con l'occhio di Poisson per piccoli alfa. Non ha approfondito più precisamente, perché non ci sono idee su come usare
Cosa intende per distribuzione della lunghezza della tendenza? Poisson è per il numero di eventi per delta di tempo. O può essere allungato anche qui? Solo che non ho afferrato il contesto fisico dell'applicazione...
 
Alexey Burnakov:
Cosa intendi per distribuzione della lunghezza della tendenza? Poisson è per il numero di eventi per delta di tempo. O è possibile allungare anche qui? Solo che non capisco il contesto fisico dell'applicazione...
Prendiamo la distanza tra le inversioni ZZ in barre e costruiamo un istogramma. Poisson a occhio.
 
SanSanych Fomenko:
Prendiamo la distanza tra le inversioni ZZ in barre e costruiamo un istogramma. Poisson all'occhio.
Ci penserò... Lo sperimenterò.
 
Ho iniziato ad ottenere risposte alla mia domanda in R. Sono riuscito a passare a R Core, quindi non sono un membro del team... È stato raccomandato di scrivere alla mailing list r-devel. Questo livello è più profondo tecnicamente di un semplice R-help. ecco la prima risposta. Leggilo e pensaci. Il mio compito è quello di stenderlo.

Re: [Rd] valori di densità dgamma al punto estremo
DM
Duncan Murdoch
13 novembre alle 22:28
Inglese→RussoTranslate

Il 13/11/2016 1:43 PM, Alexey Burnakov ha scritto:

Caro gruppo R-Devel,

Il mio nome è Alexey, un data scientist di Mosca, che attualmente lavora per
Align Technology Inc.

Abbiamo recentemente avuto una discussione sui risultati che lafunzione dgamma
(stats) restituisce per un punto estremo (x == 0).


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

[1] 1


e

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

La densità sembra essere definita al punto zero per la distribuzione con
i suddetti parametri.

Sembra che il valore restituito sia un limite di f(x) dove x --> inf.


È il limite come x --> 0.

Nascondi citazione

Anche se molti altri "grandi" motori statistici come Wolfram e Matlab
restituiscono 0 (zero) per la densità gamma con gli stessi parametri di funzione
dove x == 0. Che sembra una convenzione piuttosto che una risposta esatta, in
nostra opinione. È una supposizione corretta?

Quando si studia scrupolosamente, sembra che la densità sia indefinita quando
si ottiene x^0 dove x == 0, per esempio.

Poiché non ho potuto raggiungere l'autore del codice di dgamma, potresti
commentare questo comportamento della funzione dgamma a zero? È sicuro usare la funzione
dato un tale comportamento. È prudente riportare la densità =
inf a zero? C'è un modo preferibile per stimare la densità gamma in
zero altrimenti?


Usare il limite è il metodo più sensato. Avere una discontinuità in
la densità causerà più problemi, per esempio se la densità è usata in
quadratura.

Per quanto riguarda la "correttezza", sappiamo tutti che il valore di una densità in qualsiasi
punto particolare è irrilevante. Solo gli integrali di densità hanno
qualche significato.

Duncan Murdoch