Северный Ветер 당신은 나를 오해했다. 내가 말하려고 했던 것은 이 지점에서 해결된 문제가 어떻게 든 품질 관리 문제와 유사하며, 차례로 장애 문제에서 공식화된 더 "수학적"이라는 것입니다. 흥미로운 점이 있지만 품질 관리를 조직하는 과정에 대해 이야기하지 않습니다. 그것은 확률적 프로세스의 위반을 결정하는 바로 그 작업에 관한 것이었습니다(이상하게도, 그러나 예를 들어, 생산 부품의 크기는 확률적 프로세스이고 "메모리"도 마찬가지입니다). 관례를 버리면 가격 변경 일정(기본 시장 프로세스)이 품질 관리(읽기, 생산 공정 관리)와 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다.
주요 용어에 대한 가장 간결하고 방대한 설명은 웹사이트의 Statistica 프로그램에 대한 수학 통계에 대한 전자 참고서에 러시아어로 나와 있습니다.
그리고 그건 그렇고, 가사에 대한 여백이 있기 때문에. 성공적인 거래는 공장에서 품질 관리를 조직하는 것만큼 쉽습니다.
무질서 문제의 맥락에서 A. Gorchakov의 거래에 대한 실제 적용은 흥미 롭습니다.
시장에서 제 방법은 "단기"와 "장기"로 나뉩니다. "단기"는 조건부 비정상 모델의 프레임워크 내에서 평균 프로세스 a(i) 및 프로세스 시그마 s(i)와 관련하여 변하지 않는 a(i)의 불일치 기준을 구성하는 것으로 구성됩니다.
즉, 상대적 가격 증분은 관찰할 수 없는 고정 시퀀스에 대한 비정상 반응이라고 가정하는 모델입니다. 이것은 잡음과 신호를 분리하는 이론에서 흔히 볼 수 있는 상황입니다. 모델은 모수적입니다. 왜냐하면 불변성 길이 a(i)(d(i)도 임의의 값임)가 작을 수 있고 비모수적 기준은 큰 오류를 생성하기 때문입니다.
이것이 내 거래 시스템이 구축된 것입니다.
그리고 "장기" 방법은 동일한 모델 내에서 평균 프로세스 a(i)의 정상성과 프로세스 s(i)의 시그마를 지속적으로 모니터링하는 것으로 구성됩니다. 그들은 단기 시스템에 따라 공매도와 공매도의 가중치를 조정합니다.
사실, 내가 쓴 분포의 정상성에 관한 그 함수들은 평균 과정 a(i)와 시그마에 대해 불변하는 몇몇 함수들이다. 이는 오로지 모형을 검증하기 위한 목적으로만 수행되었으며, 가격의 일부 정체를 식별하는 다른 실질적인 의미는 없습니다. 실제 적용은 이미 모델의 프레임워크 내에서 작동합니다.
이것들은 "재작업된" 자기상관 을 사용하는 경향의 존재에 대한 나의 현재 연구입니다. 여기서는 검색만 0에서 4000 카운트로 이동합니다(이 방법에서는 검색 방향이 중요하지 않음). 특정 확실성이 있는 지역 최저점은 지역 추세의 끝을 나타냅니다(계산하려고 합니다: o). 추세 자체는 0에서 샘플링하기 위해 확인됩니다. 즉, 다음 열거가 수행됩니다.
{0:20} {0:21} {0:22} … {0:4000}
나는 연구를 계속하고 기준을 결정하는 가장 좋은 방법이라고 생각합니다. 모든 것이 통계로 명확합니다. 추신: 이제 저는 과거 데이터의 추세를 결정(공개)하는 방법을 배우고 있습니다. 시작과 끝을 찾습니다.
더 추가하겠습니다. Pastekhov가 그의 논문에서 쓴 것이 그가 염두에 두었던 전부는 아닌 것 같습니다. H-변동성은 이 문제의 해결과도 연관될 수 있는 것 같습니다.
예, 제 교육은 거기에 쓰여진 내용을 이해하기에 충분하지 않았습니다. 물론, 당신은 그것을 알아낼 수 있습니다. 가까운 장래에 예상되었던 일이 이미 일어나고 있는 것 같습니다. 전문가들은 과학에서 이론으로 옮겨가고 있습니다. 왜 안 돼 ? MT4는 이를 위한 훌륭한 기회를 제공합니다. 그래서 곧 주부들은 여기서 할 일이 없게 될 것입니다. :-)))
Taleb은 некоррелированных 여러 상품에 대한 포트폴리오 충돌에 대해 설명합니다. 대략적으로 말하면 자동 차익 거래도 있었습니다(인도의 프로그래머/수학자는 위치의 방향과 크기를 계산하는 프로그램을 작성했습니다). 약 3년 동안의 모든 이익(6억)이 상인에게 몇 주 만에 합쳐졌습니다. 그가 인디언에게 필사적으로 물었을 때-이 특정 사건 시나리오의 발전 가능성은 무엇입니까 (이미 일어난 일), 그는 계산 후 대답했습니다 -11 (!) Sigma :)
날개, 날개.... 다리
응... ))) 문제는 그가 그것을 제대로 이해하지 못했다는 것입니다. 즉, 실제로 Self-Organizing Dynamic Systems의 합계를 취하면 출력에서 동일한 SDS를 얻습니다. (동일한 트렌드와 플랫으로. ;D)
좋아, 세르게이. 일반적으로 이해했지만 세부 사항은 중요하지 않습니다.
어쩐지 이 접근 방식이 인상적이지 않습니다.
당신은 나를 오해했다. 내가 말하려고 했던 것은 이 지점에서 해결된 문제가 어떻게 든 품질 관리 문제와 유사하며, 차례로 장애 문제에서 공식화된 더 "수학적"이라는 것입니다. 흥미로운 점이 있지만 품질 관리를 조직하는 과정에 대해 이야기하지 않습니다. 그것은 확률적 프로세스의 위반을 결정하는 바로 그 작업에 관한 것이었습니다(이상하게도, 그러나 예를 들어, 생산 부품의 크기는 확률적 프로세스이고 "메모리"도 마찬가지입니다). 관례를 버리면 가격 변경 일정(기본 시장 프로세스)이 품질 관리(읽기, 생산 공정 관리)와 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다.
주요 용어에 대한 가장 간결하고 방대한 설명은 웹사이트의 Statistica 프로그램에 대한 수학 통계에 대한 전자 참고서에 러시아어로 나와 있습니다.
그리고 그건 그렇고, 가사에 대한 여백이 있기 때문에. 성공적인 거래는 공장에서 품질 관리를 조직하는 것만큼 쉽습니다.
무질서 문제의 맥락에서 A. Gorchakov의 거래에 대한 실제 적용은 흥미 롭습니다.
시장에서 제 방법은 "단기"와 "장기"로 나뉩니다. "단기"는 조건부 비정상 모델의 프레임워크 내에서 평균 프로세스 a(i) 및 프로세스 시그마 s(i)와 관련하여 변하지 않는 a(i)의 불일치 기준을 구성하는 것으로 구성됩니다.
http://www.howtotrade.ru/forum3/posts/195.html
즉, 상대적 가격 증분은 관찰할 수 없는 고정 시퀀스에 대한 비정상 반응이라고 가정하는 모델입니다. 이것은 잡음과 신호를 분리하는 이론에서 흔히 볼 수 있는 상황입니다. 모델은 모수적입니다. 왜냐하면 불변성 길이 a(i)(d(i)도 임의의 값임)가 작을 수 있고 비모수적 기준은 큰 오류를 생성하기 때문입니다.
이것이 내 거래 시스템이 구축된 것입니다.
그리고 "장기" 방법은 동일한 모델 내에서 평균 프로세스 a(i)의 정상성과 프로세스 s(i)의 시그마를 지속적으로 모니터링하는 것으로 구성됩니다. 그들은 단기 시스템에 따라 공매도와 공매도의 가중치를 조정합니다.
사실, 내가 쓴 분포의 정상성에 관한 그 함수들은 평균 과정 a(i)와 시그마에 대해 불변하는 몇몇 함수들이다. 이는 오로지 모형을 검증하기 위한 목적으로만 수행되었으며, 가격의 일부 정체를 식별하는 다른 실질적인 의미는 없습니다. 실제 적용은 이미 모델의 프레임워크 내에서 작동합니다.
더 보기: http://www.howtotrade.ru/forum3/posts/192.html
좋아, 세르게이. 일반적으로 이해했지만 세부 사항은 중요하지 않습니다.
어쩐지 이 접근 방식이 인상적이지 않습니다.
나는 그가 최고라고 말하지 않았으며이 주제에 대해 브레인 스토밍을 제안합니다. 예를 들어, 저는 autocorrelation 을 탐구하고 있습니다.
{0:20}
{0:21}
{0:22}
…
{0:4000}
나는 연구를 계속하고 기준을 결정하는 가장 좋은 방법이라고 생각합니다. 모든 것이 통계로 명확합니다.
추신: 이제 저는 과거 데이터의 추세를 결정(공개)하는 방법을 배우고 있습니다. 시작과 끝을 찾습니다.
...
더 보기: http://www.howtotrade.ru/forum3/posts/192.html
내가 말할 수있는 것은 통계 학자가 쓴 것이 분명합니다. :)
더 추가하겠습니다. Pastekhov가 그의 논문에서 쓴 것이 그가 염두에 두었던 전부는 아닌 것 같습니다. H-변동성은 이 문제의 해결과도 연관될 수 있는 것 같습니다.
중성자 :
…
r[i]=SUM{(열기[i+1+k]-열기[i+k])*(열기[i+k]-열기[i-1+k])}/SUM{|열기[i +1+k]-Open[i+k])*(Open[i+k]-Open[i-1+k]|}, 여기서 합계는 창 k=0...100(예: ).
…
예, 이전 게시물에서 Neutron 이 이점을 나타내지 않는 한 자기 상관 을 계산하기 위해 데이터에 슬라이딩 윈도우를 사용하지 않고 도입이 정당하지 않다고 생각한다는 내용을 추가하는 것을 잊었습니다.
추신:
중성자 :
시장뿐만 아니라 연구활동에서도 OPTIMAL 행동을 달성하겠습니다!
그래서 여기에서 최적의 연구 활동을 하기로 했습니다. :에 대한)
...
Еще: http://www.howtotrade.ru/forum3/posts/192.html
내가 말할 수있는 것은 통계 학자가 쓴 것이 분명합니다. :)
더 추가하겠습니다. Pastekhov가 그의 논문에서 쓴 것이 그가 염두에 두었던 전부는 아닌 것 같습니다. H-변동성은 이 문제의 해결과도 연관될 수 있는 것 같습니다.
예, 제 교육은 거기에 쓰여진 내용을 이해하기에 충분하지 않았습니다. 물론, 당신은 그것을 알아낼 수 있습니다.
가까운 장래에 예상되었던 일이 이미 일어나고 있는 것 같습니다. 전문가들은 과학에서 이론으로 옮겨가고 있습니다.
왜 안 돼 ? MT4는 이를 위한 훌륭한 기회를 제공합니다.
그래서 곧 주부들은 여기서 할 일이 없게 될 것입니다. :-)))
PS 북풍 , H-변동성이란 무엇입니까?
...
PS 북풍 , H-변동성이란 무엇입니까?
여기 http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=32942&page=9 , 페이지 중간쯤에 원본 소스에서 간단히 발췌한 내용이 있습니다.
날개, 날개.... 다리
응... )))
문제는 그가 그것을 제대로 이해하지 못했다는 것입니다.
즉, 실제로 Self-Organizing Dynamic Systems의 합계를 취하면 출력에서 동일한 SDS를 얻습니다.
(동일한 트렌드와 플랫으로. ;D)
나는 또 다른 놀라운 기사를 제공하고 싶습니다.
http://www.fractals.ru/pdf/23Mavrikidi.pdf
(시장과 개인적인 풍요에만 관심이있는 사람들은 열리지 않을 수 있습니다. 시장에 대해 아무 말도하지 않으므로 거기에는 흥미로운 것이 없습니다.)
PS 제 편견에 토르버를 제안해주신 solandr님 감사합니다..
유리크스 :
가까운 장래에 예상되었던 일이 이미 일어나고 있는 것 같습니다. 전문가들은 과학에서 이론으로 옮겨가고 있습니다.
당신은 착각하고 있습니다. 과학 전문가들은 오랫동안 시장에 있었습니다. 그리고 전문가들은 자본의 형성에서 완전한 파멸에 이르기까지 완전히 다른 결과를 얻습니다.