네, 그렇게 보입니다. 원칙적으로는 보간 없이 할 수 있지만... 이 경우 틱 볼륨은 완전히 무시됩니다...
또 다른 옵션이 있습니다. MT 테스터 자체에 내장된 보간 메커니즘을 사용합니다... 어리석게도 .fxt 파일을 가져옵니다. 일련의 틱이 있습니다... 정확히 기억나지 않습니다. 기술적으로 다음을 수행할 수 있습니까? 생성된 파일을 열고 어떻게든 이 시퀀스를 n/네트워크(또는 간단한 전문가)로 전송합니다. 하지만 뭔가 생각할 수 있는 것 같습니다... 매번 새로운 .fxt 파일을 생성해야 하지만, 샘플 크기가 작아서 속도면에서 허용 될 것이라고 생각합니다 ...
그러나 일반적으로 Neutron, 이러한 틱에 빠지지 않는 것이 좋습니다 ... 왜 그런 정확도가 필요합니까 ... 1 분 샘플링이면 충분합니다 ... 데이터의 구멍을 "패치"하면됩니다 ...
추신. 그리고 일반적으로, 나는 여전히 그것이 무엇에 관한 것인지 맛보지 못했습니다 ... 당신이 이미 분포 함수 F(n)를 받았다면, 당신이 말하는 이산 보고서가 무엇인지 이해하지 못합니다 ... ( 나는 "나의 것"에 대해 이야기하고 있습니다 - 시간의 가격 기능에 대해 :))
나는 우리가 시리즈의 증분을 고려할 때 수량의 불연속성에 대해 어떤 종류의 이야기가 될 수 있는지 이해하지 못합니다 ...
불연속적인 것의 예: 150포인트의 이익까지의 거래 수, 즉 그들이 >= 150p를 득점하자마자. 그런 다음 트랜잭션 계산이 새로 시작됩니다. 따라서 이러한 샘플에는 1,2,3,4, ... 8, ... 100 ...이라는 숫자가 있을 수 있지만 12.3 또는 2.7은 없습니다.
가격대 자체를 보면 이산가치라기보다는 이산가치라고 하기 어려운데...
Neutron 하지만 작업 중인 샘플을 버릴 수 있습니까? 정렬해야 하는 1개 또는 2개의 행만 버릴 수 있습니까? 나는 당신이 무엇을하는지 이해하지 못합니다 ...
예, 어디서 얻었는지가 중요합니까? - Matkad에서 생성됩니다. 요점은 그게 아니라 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하지 못한다는 것입니다!
보세요, 지수 분포(위의 파일 참조)를 사용하여 정수 값으로 반올림된 시계열(TS)(가격 계열 - 전체 핍의 이산성)을 취하고 확률 밀도(빨간색 원, 왼쪽 그림 ), y(x)=A*exp{B*x} 형식의 지수인 최소 제곱 방법을 사용하여 즉시 이 점을 그립니다. 이제 이산 밀도와 분석적으로 주어진 밀도(가운데 그림)에 대한 분포 함수(DF)를 작성합니다. 우리는 그것을 구축했으며 이제 초기 분포를 균등화하려고 시도하고 이산 DF로 작동하고 분석 형식으로 제공됩니다(오른쪽 그림).
두 경우 모두 직사각형 분포를 얻을 수 없음을 알 수 있습니다. 이것이 내가 고민하는 것입니다.
그러나 VR을 동일한 분포로 설정했지만 값을 정수로 반올림하지 않으면(아래 파일 참조) 그림이 변경됩니다.
이제 분석적으로 근사화된 분포의 경우 원하는 직사각형 밀도 분포(오른쪽 그림, 파란색 원)를 쉽게 얻을 수 있지만 이산적인 경우에는 모든 것이 여전히 좋지 않습니다(빨간색). 따라서 이 방법은 분석적으로 주어진 증분 분포 밀도에 대해서만 작동합니다. 글쎄, 또는 평소와 같이 나는 무언가를 따라 잡고 있지 않습니다! 요컨대 분포를 맞추기 위해 이동이 쉽지 않고, 먼저 원래의 스플라인을 늘려야 하는데 이것이 골치 아픈 일입니다.
예, 어디서 얻었는지가 중요합니까? - Matkad에서 생성됩니다. 요점은 그게 아니라 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하지 못한다는 것입니다!
보세요, 지수 분포(위의 파일 참조)를 사용하여 정수 값으로 반올림된 시계열(TS)(가격 계열 - 전체 핍의 이산성)을 취하고 확률 밀도(빨간색 원, 왼쪽 그림 ), y(x)=A*exp{B*x} 형식의 지수인 최소 제곱 방법을 사용하여 즉시 이 점을 그립니다. 이제 이산 밀도와 분석적으로 주어진 밀도(가운데 그림)에 대한 분포 함수(DF)를 작성합니다. 우리는 그것을 구축했으며 이제 초기 분포를 균등화하려고 시도하고 이산 DF로 작동하고 분석 형식으로 제공됩니다(오른쪽 그림).
두 경우 모두 직사각형 분포를 얻을 수 없음을 알 수 있습니다. 이것이 내가 고민하는 것입니다.
그러나 VR을 동일한 분포로 설정했지만 값을 정수로 반올림하지 않으면(아래 파일 참조) 그림이 변경됩니다.
이제 분석적으로 근사화된 분포의 경우 원하는 직사각형 밀도 분포(오른쪽 그림, 파란색 원)를 쉽게 얻을 수 있지만 이산적인 경우에는 모든 것이 여전히 좋지 않습니다(빨간색). 따라서 이 방법은 분석적으로 주어진 증분 분포 밀도에 대해서만 작동합니다. 글쎄, 또는 평소와 같이 나는 무언가를 따라 잡고 있지 않습니다! 요컨대 분포를 맞추기 위해 이동이 쉽지 않고, 먼저 원래의 스플라인을 늘려야 하는데 이것이 골치 아픈 일입니다.
어떻게 교복을 입었는지 이해가 안됨(그림 2, 파일 안봤음) ...
그리고 여기의 분석 기록이 다르고 분포 법칙이 다르며 아마도 Poisson ...
어쨌든 불연속 값을 인코딩해서 고르게 분포되도록 하는 방법이 있는데 smut 없이는 할 수 없으니 나중에 결과를 올리겠습니다...
분포 함수 F(n)의 이산 판독값 간에 보간을 사용해야 합니다.
네, 그렇게 보입니다. 원칙적으로는 보간 없이 할 수 있지만... 이 경우 틱 볼륨은 완전히 무시됩니다...
또 다른 옵션이 있습니다. MT 테스터 자체에 내장된 보간 메커니즘을 사용합니다... 어리석게도 .fxt 파일을 가져옵니다. 일련의 틱이 있습니다... 정확히 기억나지 않습니다. 기술적으로 다음을 수행할 수 있습니까? 생성된 파일을 열고 어떻게든 이 시퀀스를 n/네트워크(또는 간단한 전문가)로 전송합니다. 하지만 뭔가 생각할 수 있는 것 같습니다... 매번 새로운 .fxt 파일을 생성해야 하지만, 샘플 크기가 작아서 속도면에서 허용 될 것이라고 생각합니다 ...
그러나 일반적으로 Neutron, 이러한 틱에 빠지지 않는 것이 좋습니다 ... 왜 그런 정확도가 필요합니까 ... 1 분 샘플링이면 충분합니다 ... 데이터의 구멍을 "패치"하면됩니다 ...
추신. 그리고 일반적으로, 나는 여전히 그것이 무엇에 관한 것인지 맛보지 못했습니다 ... 당신이 이미 분포 함수 F(n)를 받았다면, 당신이 말하는 이산 보고서가 무엇인지 이해하지 못합니다 ... ( 나는 "나의 것"에 대해 이야기하고 있습니다 - 시간의 가격 기능에 대해 :))
나는 우리가 시리즈의 증분을 고려할 때 수량의 불연속성에 대해 어떤 종류의 이야기가 될 수 있는지 이해하지 못합니다 ...
불연속적인 것의 예: 150포인트의 이익까지의 거래 수, 즉 그들이 >= 150p를 득점하자마자. 그런 다음 트랜잭션 계산이 새로 시작됩니다. 따라서 이러한 샘플에는 1,2,3,4, ... 8, ... 100 ...이라는 숫자가 있을 수 있지만 12.3 또는 2.7은 없습니다.
가격대 자체를 보면 이산가치라기보다는 이산가치라고 하기 어려운데...
Neutron 하지만 작업 중인 샘플을 버릴 수 있습니까? 정렬해야 하는 1개 또는 2개의 행만 버릴 수 있습니까? 나는 당신이 무엇을하는지 이해하지 못합니다 ...
Shiryaev의 연속 시간은 연속 시간이있는 Markov 체인 일뿐입니다 ...
그는 가격 가치의 불연속성에 대한 질문을 전혀 제기하지 않았습니다 ... 즉, 실제로 가격은 항상 연속 가치로 간주되어야합니다!
Neutron 하지만 작업 중인 샘플을 버릴 수 있습니까? 정렬해야 하는 1개 또는 2개의 행만 버릴 수 있습니까? 나는 당신이 무엇을하는지 이해하지 못합니다 ...
물론이죠.
파일에는 기하급수적으로 분포된 랜덤 변수가 포함되어 있습니다. 작업은 그것으로부터 균일한 분포 밀도를 얻고 방법을 보여주는 것입니다. 스플라인을 늘릴 수 없습니다. 모든 처리는 이산 형태로만 이루어집니다.
예, 어디서 얻었는지가 중요합니까? - Matkad에서 생성됩니다. 요점은 그게 아니라 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하지 못한다는 것입니다!
보세요, 지수 분포(위의 파일 참조)를 사용하여 정수 값으로 반올림된 시계열(TS)(가격 계열 - 전체 핍의 이산성)을 취하고 확률 밀도(빨간색 원, 왼쪽 그림 ), y(x)=A*exp{B*x} 형식의 지수인 최소 제곱 방법을 사용하여 즉시 이 점을 그립니다. 이제 이산 밀도와 분석적으로 주어진 밀도(가운데 그림)에 대한 분포 함수(DF)를 작성합니다. 우리는 그것을 구축했으며 이제 초기 분포를 균등화하려고 시도하고 이산 DF로 작동하고 분석 형식으로 제공됩니다(오른쪽 그림).
두 경우 모두 직사각형 분포를 얻을 수 없음을 알 수 있습니다. 이것이 내가 고민하는 것입니다.
그러나 VR을 동일한 분포로 설정했지만 값을 정수로 반올림하지 않으면(아래 파일 참조) 그림이 변경됩니다.
이제 분석적으로 근사화된 분포의 경우 원하는 직사각형 밀도 분포(오른쪽 그림, 파란색 원)를 쉽게 얻을 수 있지만 이산적인 경우에는 모든 것이 여전히 좋지 않습니다(빨간색). 따라서 이 방법은 분석적으로 주어진 증분 분포 밀도에 대해서만 작동합니다. 글쎄, 또는 평소와 같이 나는 무언가를 따라 잡고 있지 않습니다! 요컨대 분포를 맞추기 위해 이동이 쉽지 않고, 먼저 원래의 스플라인을 늘려야 하는데 이것이 골치 아픈 일입니다.
요컨대 분포를 맞추기 위해 이동이 쉽지 않고, 먼저 원래의 스플라인을 늘려야 하는데 이것이 골치 아픈 일입니다.
네 쉬움. 분포의 조각별 선형 근사, 면적에 따른 재분배.
들어봐, Neutron , 분포 함수의 Y축에 무엇이 있는지 이해가 안 가나요? 약 5000, 10000... 뭐야?
정의에 따르면 DF=적분(PR의)입니다. 이것이 이 수천이 나오는 곳이며, 이것은 누적 합계입니다.
네 쉬움.
자, 정수 VR에 대해 "쉬움"을 보여주세요.
예, 어디서 얻었는지가 중요합니까? - Matkad에서 생성됩니다. 요점은 그게 아니라 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하지 못한다는 것입니다!
보세요, 지수 분포(위의 파일 참조)를 사용하여 정수 값으로 반올림된 시계열(TS)(가격 계열 - 전체 핍의 이산성)을 취하고 확률 밀도(빨간색 원, 왼쪽 그림 ), y(x)=A*exp{B*x} 형식의 지수인 최소 제곱 방법을 사용하여 즉시 이 점을 그립니다. 이제 이산 밀도와 분석적으로 주어진 밀도(가운데 그림)에 대한 분포 함수(DF)를 작성합니다. 우리는 그것을 구축했으며 이제 초기 분포를 균등화하려고 시도하고 이산 DF로 작동하고 분석 형식으로 제공됩니다(오른쪽 그림).
두 경우 모두 직사각형 분포를 얻을 수 없음을 알 수 있습니다. 이것이 내가 고민하는 것입니다.
그러나 VR을 동일한 분포로 설정했지만 값을 정수로 반올림하지 않으면(아래 파일 참조) 그림이 변경됩니다.
이제 분석적으로 근사화된 분포의 경우 원하는 직사각형 밀도 분포(오른쪽 그림, 파란색 원)를 쉽게 얻을 수 있지만 이산적인 경우에는 모든 것이 여전히 좋지 않습니다(빨간색). 따라서 이 방법은 분석적으로 주어진 증분 분포 밀도에 대해서만 작동합니다. 글쎄, 또는 평소와 같이 나는 무언가를 따라 잡고 있지 않습니다! 요컨대 분포를 맞추기 위해 이동이 쉽지 않고, 먼저 원래의 스플라인을 늘려야 하는데 이것이 골치 아픈 일입니다.
어떻게 교복을 입었는지 이해가 안됨(그림 2, 파일 안봤음) ...
그리고 여기의 분석 기록이 다르고 분포 법칙이 다르며 아마도 Poisson ...
어쨌든 불연속 값을 인코딩해서 고르게 분포되도록 하는 방법이 있는데 smut 없이는 할 수 없으니 나중에 결과를 올리겠습니다...
아니요, 불연속적인 것으로는 아무 것도 할 수 없으며 연속적인 것으로만 ...