Dalla teoria alla pratica - pagina 1458

 
secret:
I milionari sono richiesti da quei matematici che pretendono di descrivere le serie finanziarie)
Allo stesso modo, se un computer assemblato da un ingegnere non funziona, allora la conoscenza dell'ingegnere è sbagliata.

Beh, in primo luogo, i computer possono fallire a causa di un banale guasto di qualche chip, che l'assemblatore del computer non ha nulla a che fare con la fabbricazione.

Non è necessario che un ricercatore di file finanziarie attui la sua ricerca per fare soldi con il trading. Tutti i risultati della ricerca, se scoprono qualcosa di nuovo, sono preziosi di per sé. Non si può, per esempio, incolpare Niels Bohr per non aver costruito un reattore nucleare sulla base delle sue ricerche sul nucleo).

 
Aleksey Nikolayev:

In realtà, uno statistico ha sempre a che fare con campioni finiti, e quindi è sempre solo un'approssimazione del compimento di questo teorema. Ma man mano che la dimensione del campione cresce, questa approssimazione migliora, e questo è chiamato la consistenza della stima.

L'articolo nel wiki russo sul teorema di Glivenko-Kantelli è una sciocchezza, leggete la versione inglese o qualche libro di testo normale.

No, in linea di principio il teorema funziona, ecco un indicatore per testarlo ora, per non discutere

è quasi una distribuzione lineare:


e questa linea da zero è

Per quanto riguarda le sciocchezze, tutto è chiaro per me personalmente.

#property strict
#property version "1.1"
#property indicator_separate_window
//#property indicator_chart_window
#property indicator_buffers    1
double STAT[],CHART[],CL,min,pnt;
int i,indBars,ind;
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
{
   pnt=MarketInfo(Symbol(),MODE_POINT); 
   //---
   SetIndexBuffer(0, STAT);
   SetIndexStyle(0,DRAW_LINE,STYLE_SOLID,1,clrRed);
   SetIndexLabel(0,"STAT");
   //---
   return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
void deinit()
  {
      //ObjectsDeleteAll();
  }
//+------------------------------------------------------------------+
void start()
{
   ArrayInitialize(STAT,EMPTY_VALUE);
   indBars=Bars-1;
   ArrayResize(CHART,indBars+1);ArrayInitialize(CHART,0);
   for(i=indBars; i>=0; i--)CHART[i]=iClose(Symbol(),Period(),i);
   ArraySort(CHART,WHOLE_ARRAY,0,MODE_ASCEND);
   min=CHART[0];
   ind=-1;
   for(i=indBars-1; i>=0; i--)
   {
      if(CHART[i+1]!=CHART[i])
      {
         ind=ind+1;
         STAT[ind]=(CHART[i]-min)/pnt;
      }
   }
   return;
}

Cosa fa questo non è ancora chiaro
 
Renat Akhtyamov:

No, in linea di principio il teorema funziona, ecco un indicatore per testarlo ora, per non discutere

è praticamente una distribuzione lineare:


e questa linea da zero è

Riguardo alle sciocchezze - personalmente capisco tutto quello che c'è

#property strict
#property version "1.1"
#property indicator_separate_window
//#property indicator_chart_window
#property indicator_buffers    1
double STAT[],CHART[],CL,min,pnt;
int i,indBars,ind;
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
{
   pnt=MarketInfo(Symbol(),MODE_POINT); 
   //---
   SetIndexBuffer(0, STAT);
   SetIndexStyle(0,DRAW_LINE,STYLE_SOLID,1,clrRed);
   SetIndexLabel(0,"STAT");
   //---
   return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
void deinit()
  {
      //ObjectsDeleteAll();
  }
//+------------------------------------------------------------------+
void start()
{
   ArrayInitialize(STAT,EMPTY_VALUE);
   indBars=Bars-1;
   ArrayResize(CHART,indBars+1);ArrayInitialize(CHART,0);
   for(i=indBars; i>=0; i--)CHART[i]=iClose(Symbol(),Period(),i);
   ArraySort(CHART,WHOLE_ARRAY,0,MODE_ASCEND);
   min=CHART[0];
   ind=-1;
   for(i=indBars-1; i>=0; i--)
   {
      if(CHART[i+1]!=CHART[i])
      {
         ind=ind+1;
         STAT[ind]=(CHART[i]-min)/pnt;
      }
   }
   return;
}

Cosa fa questo non è ancora chiaro

1) Consiglio di usare mql5 (puoi costruire grafici normali) e la funzione MathCumulativeDistributionEmpirical()

2) Le distribuzioni dei prezzi sono prive di significato a causa della loro apparente dipendenza. È comune studiare la distribuzione degli incrementi di prezzo.

 
khorosh:

Non è necessario che un ricercatore finanziario metta in pratica la sua ricerca per fare soldi con il trading. Qualsiasi risultato di ricerca, se scopre qualcosa di nuovo, è prezioso di per sé. Non si può, per esempio, incolpare Niels Bohr per non aver costruito un reattore nucleare sulla base delle sue ricerche sul nucleo).

Non necessariamente. Ma in questo campo, il profitto è il criterio della verità. Quindi se il vostro obiettivo è quello di fare soldi e non solo la ricerca, non ha senso leggere tutti i 100500 milioni di post sul forum) potete risparmiare anni della vostra vita se siete selettivi.

 
Aleksey Nikolayev:

Le distribuzioni condizionali sono basate su distribuzioni congiunte. Solo nel caso di indipendenza (per definizione) la funzione di distribuzione congiunta è uguale al prodotto di funzioni di distribuzione unidimensionali. Nel caso della dipendenza è molto più complicato - le copule sono state portate qui di recente - questo è di quell'ordine di grandezza. Quindi il teorema di G.-C. (che sembra essere generalizzato al caso multidimensionale) si applica alla costruzione approssimativa di una distribuzione bidimensionale dalla quale si può cercare di costruire una distribuzione condizionale unidimensionale.

Facciamo un esempio: costruire una distribuzione incrementale, assumendo che l'incremento precedente fosse positivo. Cosa impedisce a una distribuzione campionaria di convergere verso una distribuzione teorica all'aumentare del campione?

 
Aleksey Nikolayev:

Stabilità di cosa? C'è, per esempio, la stabilità della soluzione di Lyapunov di un diffusore, o, per esempio, la stabilità statistica della frequenza di un evento (nel senso di convergenza alla sua probabilità).

Stabilità del comportamento nel tempo. Qualcosa come la stazionarietà, ma in un senso più ampio. Una funzione (serie) può essere non stazionaria, ma presentare comunque un comportamento simile in qualsiasi intervallo di tempo. Per esempio, y=x^2 è stabile, ma y=x^2 + sin(x) non lo è, a condizione che la finestra di analisi sia più piccola del periodo sin().

Applicata all'equitabilità, può essere formulata come segue: "l'equitabilità cresce (si aggiorna in alto) su ciascuno degli N intervalli di tempo". Nel limite, converge semplicemente alla percentuale di operazioni redditizie. O la percentuale di scambi che ha aggiornato il massimo. Ma forse potete suggerire una formulazione migliore.

 
secret:

Facciamo un esempio: costruire una distribuzione incrementale, assumendo che l'incremento precedente fosse positivo. Cosa impedisce alla distribuzione del campione di convergere verso una distribuzione teorica all'aumentare del campione?

Se prendiamo un sottocampione e costruiamo una funzione di distribuzione per esso, coinciderà con quella dell'intero campione? Nel caso generale, ovviamente no. Come esempio, lasciamo che il campione abbia numeri di segno diverso e che il sottocampione abbia solo numeri positivi.

Nel caso che citi, se il campione originale è indipendente, il sottocampione sembra rimanere indipendente. Nel caso di dipendenza del campione originale, tutto sarà determinato dal dispositivo di questa dipendenza, che è completamente determinato da una distribuzione congiunta bivariata, che può essere approssimata da un campione bivariata (da coppie di spostamenti successivi) se le condizioni del teorema G-K sono soddisfatte per esso.

Il punto è che è sempre possibile costruire una funzione di campionamento per qualsiasi insieme di numeri, ma non sempre ha senso. Per chiarire se questo ha senso, si possono usare criteri come quello di Kolmogorov-Smirnov a due campioni, dividendo casualmente il campione originale in due sottocampioni.

 
secret:

Stabilità del comportamento nel tempo. Qualcosa come la stazionarietà, ma in un senso più ampio. Una funzione (serie) può essere non stazionaria, ma presentare comunque un comportamento simile su qualsiasi intervallo di tempo. Per esempio, y=x^2 è stabile, ma y=x^2 + sin(x) non lo è, a condizione che la finestra di analisi sia più piccola del periodo sin().

Applicata all'equitabilità, può essere formulata come segue: "l'equitabilità cresce (si aggiorna in alto) su ciascuno degli N intervalli di tempo". Nel limite, converge semplicemente alla percentuale di operazioni redditizie. O la percentuale di scambi che ha aggiornato il massimo. Ma forse puoi dare una formulazione migliore.

monotonicità di una funzione e/o delle sue derivate? complessità algoritmica?

 
Aleksey Nikolayev:

1) Suggerisco di usare mql5 ...

questo è discutibile

Posso fare lo stesso in 4-rka.

in generale, non ho avuto alcun compito che non ho potuto implementare su 4-rka

compresa la grafica

 
Renat Akhtyamov:

è un punto irrilevante.

Posso fare lo stesso in 4p

Infatti, non ho mai avuto un compito che non ho potuto fare su 4p

compresa la grafica

Avete mai chiesto al vostro Expert Advisor di seguire la tendenza attuale mostrata dallo ZigZag? In particolare, per aprire

La posizione successiva all'inizio del prossimo trend e chiuderla alla fine del trend?