절대적으로 임의의 프로세스와 FOREX. - 페이지 3

 
grasn :

배수구로 내려가지 않습니다. +와 - 움직임의 합이 거의 같기 때문입니다. 히스토그램을 참조하십시오.
차트에서 볼 수 있습니다


출시 때부터 출시될 때까지 사진이 매우 다를 수 있습니다. 위 다음 아래.
그것에 대해 썼다



실제 금융 프로세스가 그렇게 혼란스럽지 않다는 것은 분명합니다.

그러나 ... 수준, fibo. 아파트 등
그리고 fibo는 다음과 같은 이유 때문입니다.

FIBO 레벨이 있습니다. 글쎄, 이것은 이해할 수 있습니다. 각 후속 값은 이전 값의 합계와 같습니다.
:에 대한)))



질문 하나 할게요 - 그래서요???????? 원하는 것을 말하거나 그냥 즐기세요?


뭐, 이것 저것.

외환을 분석하면서 규칙성을 얻었고 임의의 프로세스에 대해 동일한 작업을 수행하기로 결정했습니다. 관심을 위해.
생성된 이 사진을 보았습니다. 그것은 나를 약간 충격. 그들이 그 분석에서 말한 모든 것을 가지고 있다는 사실.
그리고 이것은 시장이 아닙니다. 난수 생성기일 뿐입니다.

당신은 그것이 나쁜 모델이라고 말합니다.
나는 이것이 모델이 아니라 오히려 농담임을 반복합니다. 그러나 이 완벽하게 단순한 모델조차도. 진정한 시장을 만듭니다.


이 무작위 행동이 당신에게 분명합니까?





 

에게 디윌

외환을 분석하면서 규칙성을 얻었고 임의의 프로세스에 대해 동일한 작업을 수행하기로 결정했습니다. 관심을 위해. 생성된 이 사진을 보았습니다. 그것은 나를 약간 충격. 그들이 그 분석에서 말한 모든 것을 가지고 있다는 사실.
그리고 이것은 시장이 아닙니다. 난수 생성기일 뿐입니다.

역사를 들여다보면 그런 즐거움을 많이 접하게 될 것입니다. 내 말은, 이것은 알려진 사실입니다. 그들이 이야기하고 싶은 것이 무엇인지 알아냈습니다. 이제 모든 것이 명확해졌습니다.

이 무작위 행동이 당신에게 분명합니까?

그런 의미에서 MathLab 처럼 마음속으로 계산을 할 수 있습니까? 아니다 할 수 있다.

에게 한국

그래서 60년대에 그들은 생성기 및 변환 세트를 사용하여 시계열을 모델링하려고 시도했습니다. 확률론에서 확률론으로 추정되며 유사성이 있다고 가정하면 예측할 수 있습니다. 나는 모델에 대해 모르지만 결과는 과학 박사와 학자였습니다.

알고 있습니다. 그래서 저자에게 출판물의 의미를 물었습니다.

 
grasn :

에게 디윌



Forex를 분석하면서 약간의 규칙성을 얻었고
그런 다음 무작위 프로세스에 대해서도 동일한 작업을 수행하기로 결정했습니다. 관심을 위해. 생성
나는 이 사진들을 보았다. 그것은 나를 약간 충격. 그들이 가진 것에 의해
그 분석에서 말하는 모든 것.

그리고 이것은 시장이 아닙니다. 난수 생성기일 뿐입니다.


역사를 들여다보면 엄청난
그러한 즐거움의 수. 이것은 알려진 사실입니다. 방금 알아낸
그들이 이야기하고 싶었던 것. 이제 모든 것이 명확해졌습니다.

이해하셨다면, 무작위 차트의 가격이 레벨에서 레벨로 점프하는 이유를 설명해 주시겠습니까?



이 무작위 행동이 당신에게 분명합니까?


그런 의미에서 내 마음속으로 그런 계산을 할 수 있을까,
MathLab 은 어떻게 합니까?
나는 할 수 없다.

DW> 오해? Matlab은 어떻습니까?




에게 한국



그래서 60년대에 그들은 시계열을 모델링하려고 했습니다.
확률론적으로 추정되는 생성기 및 변환 세트 사용
유사성이 있다고 추정되는 확률론적(stochastic)을 예측할 수 있다. 나는 모델에 대해 모른다
그러나 산출물에는 과학 박사와 학자들이 접수되었습니다.


알고 있습니다. 그래서 저자에게 출판물의 의미를 물었습니다.



무작위 프로세스에서 레벨이 저장되는 위치를 설명할 수 있는 사람이 있습니까? 추측만 할 뿐 =(
 

테마가 짱!!! 그 저자는 일반적으로 받아들여지는 패턴을 가진 시장이 우리 주변의 모든 것과 동일한 혼란스러운 변동임을 보여주었습니다. 질문: 나는 내일에 대해 무엇을 생각할까요? 잠시만요, 지금, 기대, 통계, 수학, 더 많이 읽습니다.... 미래 예측을 정말로 믿는 사람이 있습니까 ??? Forex 시장 은 우리 삶의 다른 모든 것과 마찬가지로 예측할 수 없는 혼란과 동일합니다. 단 하나의 결론이 있습니다. 이 시장에서 우리는 적어도 한 가지를 달성할 수 있습니다. 바로 현재 일어나고 있는 일을 보고 제때에 결정을 내리는 것입니다. 좋은 주제!!!

 
vizit :

테마가 짱!!! 그 저자는 일반적으로 받아들여지는 패턴을 가진 시장이 우리 주변의 모든 것과 동일한 혼란스러운 변동임을 보여주었습니다. 질문: 나는 내일에 대해 어떻게 생각할까요? 잠시만요, 지금 당장, 수학적 기대치, 통계, 수학, 저는 더 많이 읽습니다.... 미래 예측을 정말로 믿는 사람이 있습니까 ??? Forex 시장은 우리 삶의 다른 모든 것과 마찬가지로 예측할 수 없는 혼란과 동일합니다. 단 하나의 결론이 있습니다. 이 시장에서 우리는 적어도 한 가지를 달성할 수 있습니다. 바로 현재 일어나고 있는 일을 보고 제때에 결정을 내리는 것입니다. 좋은 주제!!!

글쎄요, 적어도 누군가는 이해합니다.

물론 시장이 더 현실적이기를 바랍니다. Usd와의 최근 이벤트가 이를 확인합니다.

여기 예가 있습니다. g 균일 분포를 위해 생성되었습니다. 이론에 의하면. 그래프는 지속적으로 0에 가까워야 합니다.
아니요. 컴퓨터용이 아닙니다.


r=랜드(1.15000);
수치;

히스트(r);
수치;
r=r-0.5;
i=2:1:길이(r)의 경우
r(i)=r(i)+r(i-1);

그리드 켜기;
플롯(r)





어느 시점에서 그들은 +++++++++를 언더컷합니다. 다른 사이트에서 --------------.

그리고 시장의 가장 기본적인 속성은 큰 움직임 이전에 역동성의 축소가 있다는 것입니다.
 
D.Will писал (а):

무작위 프로세스에서 레벨이 저장되는 위치를 설명할 수 있는 사람이 있습니까? 추측만 할 뿐 =(



인용1:

Marsaglia A968)는 모든 난수 생성기가,
순환 관계를 사용하여 어느 정도
학위는 연속적인 숫자 사이의 상관 관계로 고통받습니다.

인용2: 정리 A(Knuth A969), p. 29)에서 증명된 바와 같이, 시퀀스
시퀀스 {Yn}은 반드시 최대 길이 m의 기간 을 갖습니다.


 
D.Will писал (а):

무작위 프로세스에서 레벨이 저장되는 위치를 설명할 수 있는 사람이 있습니까? 추측만 할 뿐 =(


그리고 랜덤 프로세스는 어떻습니까? 그래프에서 - 완전히 결정적인 시리즈 , 통계적 특성 측면에서 무작위와 구별할 수 없습니다. 즉, 이것은 혼란 시리즈의 좋은 예일 뿐입니다. :) .
 
Korey :
D.Will 은 다음과 같이 썼습니다.



무작위 프로세스에서 레벨이 저장되는 위치를 설명할 수 있는 사람이 있습니까? 추측만 할 뿐 =(








인용1:



Marsaglia A968)는 모든 난수 생성기가,

어느 정도 반복 관계를 사용하여

학위는 연속적인 숫자 사이의 상관 관계로 고통받습니다.



인용2: 정리 A(Knuth A969), p. 29)에서 증명된 바와 같이, 시퀀스

시퀀스 {Yn}은 반드시 최대 길이 m의 기간 을 갖습니다.

좋아 첫 번째 추측

그런데
16비트의 정밀도로 (65536)개 이상의 요소 시퀀스를 생성할 수 없습니다.

당신은 그렇게 할 수 있습니다. 3명이 0..1에서 10,000개의 숫자를 생성한다고 가정해 보겠습니다. 저는 무작위로 섞어서 그래프를 만듭니다. =).
 
lna01 :
D.Will 은 다음과 같이 썼습니다.



무작위 프로세스에서 레벨이 저장되는 위치를 설명할 수 있는 사람이 있습니까? 추측만 할 뿐 =(






랜덤 프로세스는 어떻습니까? 그래프에서 - 완전히 결정적인 시리즈 , 통계적 특성 측면에서 무작위와 구별할 수 없습니다. 즉, 이것은 혼란 시리즈의 좋은 예일 뿐입니다. :) .
뭐가 문제 야??
우리를 혼동하지 마십시오 plz.
랜덤 프로세스는 정의상 랜덤 변수의 시퀀스입니다. 무작위 프로세스를 정의할 때 우리는 항상 분산, 수학 및 기타 모든 것에 대해 이야기합니다.

결정론적 프로세스는 매 순간마다 시스템이 다음 상태로 갈 것인지 명확하게 말할 수 있는 프로세스입니다.

그들은 항상 detemenistic component와 chaotic (noise)에 대해 이야기합니다.

프로세스가 더 결정적일수록 미래의 개발에 대해 더 자신 있게 이야기할 수 있습니다.

또한 작동이 완전히 설명된 시스템이 있습니다.
y(n+1)=a*y(n)*(1-y(n);
예측하기가 거의 불가능합니다. ->4의 경우.

이러한 과정을 결정론적 혼돈이라고 합니다.
 
D.Will писал (а):
그래프에서 - 완전히 결정적인 시리즈 , 통계적 특성 측면에서 무작위와 구별할 수 없습니다. 즉, 이것은 혼란 시리즈의 좋은 예일 뿐입니다. :) .
뭐가 문제 야??
우리를 혼동하지 마십시오 plz.
랜덤 프로세스는 정의상 랜덤 변수의 시퀀스입니다. 무작위 프로세스를 정의할 때 우리는 항상 분산, 수학 및 기타 모든 것에 대해 이야기합니다.

결정론적 프로세스는 매 순간마다 시스템이 다음 상태로 갈 것인지 명확하게 말할 수 있는 프로세스입니다.
표준 의사 난수 생성기의 경우 시리즈를 고유하게 예측하려면 시작된 숫자만 알면 됩니다. 즉, 그림의 시리즈는 이론적으로 완전히 예측 가능합니다.