Il mercato è un sistema dinamico controllato. - pagina 109
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Sembra un buon momento per continuare la discussione sulla natura dei processi dinamici. Ti sei fermato al punto in cui un unico processo è diviso in 3 componenti, collegati da un rapporto:
Passato (P) + Presente (H) + Futuro (B) = 1 processo.
Qui avete avuto alcuni commenti o un "approccio diverso".
E io, dopo averci pensato, sono costretto a introdurre un'altra funzione: la Storia (I) e presentarla come una somma di AND = P + H.
Ora: Storia (I) + Futuro (B) = Passato (P) + Presente (H) + Futuro (B) = 1;
Le funzioni I, P, H e B sono funzioni della stessa classe, sono della stessa natura, si trasformano con metodi matematici l'una nell'altra senza rompere una sequenza logica di occorrenza di ciascuna delle fasi di un singolo processo alla fine di un singolo tempo, perché hanno la stessa "costante di tempo", incarnando e rivelando la connessione di spazio e tempo. Isaac Newton aveva davvero ragione quando osservava che senza un processo non c'è tempo e viceversa.
Ho i miei dubbi in diverse circostanze.
1) Se il Passato è trattato come un integrale del Presente, cioè se il Passato è una funzione dell'intervallo F(a,b), allora il Presente è il differenziale di quella funzione in un punto finito dell'intervallo -- dF(b). Quindi la somma (P+H) è sbagliata, perché porta a un doppio conteggio dei presenti.
Per ora dobbiamo decidere su questo punto.
Ho dei dubbi in diverse circostanze.
1) Se il passato è trattato come un integrale del presente, cioè se il passato è una funzione dell'intervallo F(a,b), allora il presente è il differenziale di questa funzione in un punto finito dell'intervallo -- dF(b). Quindi la somma (P+H) è sbagliata, perché porta a un doppio conteggio dei presenti.
Per ora dobbiamo decidere su questo punto.
Sono più confuso dai concetti stessi)) Come si può aggiungere il passato a qualcosa? Forse ha senso parlare di qualche funzione, che può includere la normalizzazione, ecc. E soprattutto per evidenziare qualche caratteristica misurabile del passato e del futuro. Come:
F(P)+G(B)=1
E cercare di definire in qualche modo F e G. E dal punto di vista di un compito di previsione è necessario trovare G con F noto
Ho dei dubbi su diverse circostanze.
1) Se il passato è trattato come un integrale del presente, cioè se il passato è una funzione dell'intervallo F(a,b), allora il presente è il differenziale di questa funzione in un punto finito dell'intervallo -- dF(b). Quindi la somma (P+H) è sbagliata, perché porta a un doppio conteggio dei presenti.
Finora dobbiamo decidere su questo punto.
Sono più confuso dai concetti stessi). Come si fa a sommare il passato a qualcosa? Forse ha senso parlare di qualche funzione, che può includere la normalizzazione, ecc. E soprattutto per evidenziare qualche caratteristica misurabile del passato e del futuro. Come ad esempio:
F(P)+G(B)=1
E cercare di definire in qualche modo F e G. E dal punto di vista di un problema di previsione è necessario trovare G, con F noto
Normalizzare per uno è il secondo punto dei miei dubbi.
Ma se si riesce a costruire una F(P) adeguata, allora si può ottenere il campo vettoriale corrispondente ad essa, e questo, a sua volta, permetterà di costruire un operatore di continuazione.
La normalizzazione per uno è il secondo punto dei miei dubbi.
Ma se riusciamo a costruire una F(P) adeguata, possiamo anche ottenere il campo vettoriale corrispondente ad essa, e questo a sua volta ci permette di costruire un operatore di continuazione.
Perché esitare, sommare tutte e tre le funzioni e ottenerne una. Investigate P(t/t) piuttosto che F(P) e vedete se è adeguato.
Beh, se sono costruiti sulla base di una normalizzazione a uno, allora naturalmente si sommeranno a uno.
Partiamo però dall'inizio, cioè dalla definizione di t,t,n.
E poi seguire il modo ben noto: 1) costruire una funzione campione conveniente per la ricerca; 2) discretizzarla; 3) dai suoi campioni determinare t,t,n; 4) da essi costruire H(t,t,n); 5) poi costruire P(t,t,n); 6) poi costruire B(t,t,n); 7) confrontare il risultato con la funzione campione. Come risultato, otteniamo qualche errore di campionamento. Poi vedremo cosa fare con questo errore.
Né la teoria della probabilità né la statistica matematica sono adatte a descrivere e studiare i processi nella dinamica
Non sono molto d'accordo con questo. C'è, per esempio, tutta una teoria dei processi casuali che passano attraverso catene lineari, sono stati scritti dei trattati spessi. Anche la dinamica non lineare dei processi casuali si trova in letteratura. È chiaro che è tutta una combinazione di matstatistica e altre sezioni, ma comunque.
Non sono completamente d'accordo con questo. C'è, per esempio, tutta una teoria dei processi casuali che passano attraverso i circuiti lineari, si scrivono trattati spessi. Anche la dinamica non lineare dei processi casuali appare in letteratura. È chiaro che è tutta una combinazione di matstatistica e altre sezioni, ma comunque.
Non c'è bisogno di prendere la frase fuori dal contesto. Il contesto lì era completamente diverso.
Ma a scopo di chiarimento, aggiungerei: nella sua forma più pura.
Certo, possiamo usarli per determinare certe caratteristiche. Ma bisogna includere qualcos'altro per un'ulteriore definizione.
Lasciatemi notare tra parentesi che per determinare tali caratteristiche o i loro analoghi, possiamo fare con successo a meno di TV e MC nella loro forma generalmente accettata.
Ma non sto rifiutando completamente la TV e la SM. Bisogna solo capire i limiti del loro uso.
Possiamo fare con successo a meno di TV e MC nella loro forma abituale.
Ma non rifiuto del tutto la TV e la SM. Bisogna solo capire i limiti del loro uso.
deliri di grandezza.
Siamo seri - cosa usate per l'analisi? Non parlatemi di sistemi dinamici controllati - ho letto questo thread diverse volte e non ce n'è un accenno qui