발상 자체가 궁금하지만 원래 메시지가 참 이상하다. 개인적으로 좋아하지 않습니다. 정보의 양이 항상 거의 일정하다면 시장에서 특별한 일은 일어나지 않습니다. 하지만 그렇지 않습니다. 정보의 양이 정확히 변경되는(예: 다른 단계 상태로의 전환) 재앙이 시장에서 정기적으로 발생합니다.
모델의 적합성을 확인하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 많은 양의 과거 시장 데이터가 있으면 충분합니다. Time 크기의 슬라이딩 창을 사용합니다. 그리고 창의 각 위치에 대해 압축(다른 알고리즘을 사용할 수 있음)하여 비트 수를 얻습니다. 결과적으로 정보량에 대한 VR 추정치를 얻습니다. 이 VR을 분석하고 적절한 결론을 내리는 것만 남아 있습니다.
그건 그렇고, 그의 과학 경력을 포기하고 소문에 따르면 다시 주식 시장을 차지한 Claude Shannon은 정보 측정의 개념을 도입했습니다.
i번째 결과의 발생 확률을 특성화하는 확률 P[Xi]를 갖는 M개의 가능한 결과를 갖는 일부 이벤트는 다음을 포함합니다.
정보, 그 값은 다음 식에 의해 결정됩니다.
I[Xi] = 로그(1/P[Xi]) = - 로그 P[Xi]
이 정보 I 의 기대값 또는 평균값은 엔트로피H와 같습니다.
즉, 엔트로피는 불확실성의 척도입니다. 병원의 평균 온도를 기억하십니까? :))) 여기,
이것은 불확실성, 엔트로피입니다 :).
"정보는 어떤 식으로든 압축하여 전송할 수 없는 비트 집합입니다." 소리!
그러나 " 어떤 식으로든 압축할 수 없는 " 세트의 유일한 옵션은
정보의 중복성이 없을 때, 단 하나의 비트로 구성된 집합
짜낼 것이 없다! 즉, 이 비트는 "0" 또는 "1"의 두 값 중 하나를 취하지만! 하지만 이것은
완전한 확신이 있습니다! 즉, 다음을 수행할 수 있는 절차가 있기를 희망합니다.
외환 시장에 우연히 포함되어 완전히 할 수있는 절차가 있음을 가져옵니다.
이 사고를 제외하고 더 이상 갈 곳이 없을 정도로? 흠. 그리고 이것은 외환 시장 이 폐쇄된 시스템이 아니기 때문에 더욱 불가능합니다 .
모델의 적합성을 확인하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 많은 양의 과거 시장 데이터가 있으면 충분합니다. Time 크기의 슬라이딩 창을 사용합니다. 그리고 창의 각 위치에 대해 압축(다른 알고리즘을 사용할 수 있음)하여 비트 수를 얻습니다. 결과적으로 정보량에 대한 VR 추정치를 얻습니다. 이 BP를 분석하고 적절한 결론을 내리는 것만 남아 있습니다.
손실 없는 보관은 새로운 알파벳의 편집을 의미하며, 보관된 정보의 + 인코딩에 대한 설명은 이 정보 자체보다 양이 적습니다. 대략적으로 말하자면 이것은 일부 패턴의 선택입니다. 그러나 이것은 엄격하고 모호하지 않은 규칙이 있거나 규칙에서 벗어나는 일이 빈번하지 않은 정규 문법과 같은 모델에 효과적입니다. 예를 들어 노이즈가 있는 경우 보관 효율성이 크게 떨어집니다. 텍스트에서 단어가 100번 발생하지만 오류가 있거나 두 글자가 바뀔 때마다 손실 없는 압축 알고리즘은 해당 단어를 별도의 패턴으로 렌더링하지 않습니다. 이미지, 비디오, 사운드와 함께 작동하는 것과 같은 손실 압축 알고리즘은 여기에서 효과적입니다. 그러나 그들 모두는 여전히 상황에 따른 규칙을 고려할 수 없을 것입니다. 예를 들어 경우에 따라 단어의 끝을 바꾸는 것과 같은 것입니다. 등. 예를 들어 가장 일반적인 문자 조합을 텍스트에서 강조 표시하면 됩니다. 시장에서도 마찬가지입니다. 자주 접하는 기본적인 패턴을 강조하지만, 그 사용이 확률적 예측을 가능하게 한다는 사실은 강조하지 않습니다. 수익성 있는 예측보다 훨씬 정확합니다. 그리고 그것은 예를 들어 90%의 확률로 계속될 것이라고 말할 것입니다. 그러나 나머지 10% 시나리오의 재정적 손실은 이러한 9000을 사용하여 얻는 이익과 동일합니다.
요컨대, 모든 것은 아카이버에 달려 있습니다. 깊은 규칙의 선택은 이미 인공 지능(또는 자연적 :))을 위한 작업이며 rar가 아닙니다. :) 그리고 물론 가장 중요한 것은 글로벌성이 아니라 수익성 있는 사용 가능성입니다.
발상 자체가 궁금하지만 원래 메시지가 참 이상하다. 개인적으로 좋아하지 않습니다. 정보의 양이 항상 거의 일정하다면 시장에서 특별한 일은 일어나지 않습니다. 하지만 그렇지 않습니다. 정보의 양이 정확히 변경되는(예: 다른 단계 상태로의 전환) 재앙이 시장에서 정기적으로 발생합니다.
모델의 적합성을 확인하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 많은 양의 과거 시장 데이터가 있으면 충분합니다. Time 크기의 슬라이딩 창을 사용합니다. 그리고 창의 각 위치에 대해 압축(다른 알고리즘을 사용할 수 있음)하여 비트 수를 얻습니다. 결과적으로 정보량에 대한 VR 추정치를 얻습니다. 이 BP를 분석하고 적절한 결론을 내리는 것만 남아 있습니다.
확인했습니다. 2010년 초부터 2010년 10월까지RAR 및 7Z LZMA 압축 을 적용하여 하루( 288 M5 ) 크기의 슬라이딩 창을 매번 5분씩 이동했습니다(각 아카이버에서 압축한 거의 60,000개의 슬라이딩 창). 압축된 FOREX 시장 샘플링 창( AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD )의 크기 차트는 다음과 같습니다.
놀랍게도 RAR 은 매우 불안정한 결과를 보였습니다. 압축된 창의 크기는 크게 변동합니다. 7Z LZMA 는 안정적인 결과와 더 작은 압축 창 크기를 보였다. 따라서 7Z LZMA 가 추가 연구를 위해 선택되었습니다.
그런 다음 그는 똑같이하기 시작했지만 시장 선택 만 변경되기 시작했습니다. 첫 번째 Fin. 악기( AUDUSD )를 추가한 다음 9 핀이 될 때까지 하나 더 추가했습니다. 상품( AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD ). 작업은 아카이버가 새로운 도구의 도입과 관계를 찾는 방법을 찾는 것이 었습니다. 관계가 있는 경우 새 핀이 추가될 때 압축된 창의 평균 크기가 비선형적으로 증가해야 합니다. 도구. 그래서 밝혀졌습니다.
이미 8개의 기기를 사용하여 데이터의 최소 20% 가 중복되어 있음을 알 수 있습니다(어떤 정보도 포함하지 않음). 저것들. 중요한 관계가 있습니다. 9번째 지느러미를 추가할 때도 흥미롭습니다. 기기( GOLD ) 상관관계가 확인되지 않았습니다(MO는 감소하지 않음). 핀 추가 시 RMS. 초기( 1개 ) 대비 50% 이상 증가( 9개 ) 악기.
압축된 창의 크기 변화 그래프(MO가 1로 축소됨) 자체는 다른 지느러미 세트를 찾습니다. 다음과 같은 도구:
이 차트의 분포는 다음과 같습니다.
어떤 결론을 내릴 수 있습니까?
모델을 반박하거나 확인하는 것은 불가능했습니다. 압축 알고리즘은 지느러미 사이의 기본(알고리즘은 매우 간단함) 관계의 존재를 잘 보여줍니다. 금융상품 (불필요한 데이터의 20% 이상을 8개 금융상품에서 걸러냄) 많은 사람들이 이것이 자연스럽다고 말할 것입니다. 왜냐하면. 솔리드 변환이 사용됩니다. 그러나 그렇지 않습니다. 예를 들어 금( GOLD )은 나머지 8mu 지느러미와 연결되어 있습니다. 아카이버 도구를 찾을 수 없습니다.
PS 십자가는 고의로 찍은 것이 아닙니다. 우리는 그들이 전공과 완전히 상호 연결되어 있으므로 추가 사항이 없다는 것을 알고 있습니다. 정보가 전달되지 않습니다. 따라서 전공만 가능합니다.
PPS 창 크기에 대한 모든 데이터를 묶습니다.
PPPS 문제를 푸는 것이 흥미로웠습니다. 나 자신을 위해 새로운 방법을 적용해야 했습니다. 특히 50만개 이상의 다양한 윈도우를 압축하기 위해서는 램디스크를 사용해야 하는 상황이 되었다. 결과적으로 비교적 빨리 밝혀졌습니다.
그런 다음 그는 똑같이하기 시작했지만 시장 선택 만 변경되기 시작했습니다. 첫 번째 Finn입니다. 악기 ( AUDUSD ), 그런 다음 9 핀이 될 때까지 다른 하나와 다른 하나를 추가했습니다. 상품( AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD ).
발상 자체가 궁금하지만 원래 메시지가 참 이상하다. 개인적으로 좋아하지 않습니다. 정보의 양이 항상 거의 일정하다면 시장에서 특별한 일은 일어나지 않습니다. 하지만 그렇지 않습니다. 정보의 양이 정확히 변경되는(예: 다른 단계 상태로의 전환) 재앙이 시장에서 정기적으로 발생합니다.
한 사람이 스트림의 새로운 "프레임"을 예측하기 위해 압축된 정보 비트를 분석할 것을 제안합니다. 예를 들어 다음 프레임을 예측하는 데 MPG4 프레임이 MPG1 프레임보다 더 나은 이유는 무엇입니까?
영화의 줄거리를 따라가기 더 쉬울 것 같아요 :)
정보는 전송을 위해 어떤 방식으로도 압축할 수 없는 비트 집합입니다.
시장은 상대적으로 폐쇄된 시스템으로서 단위 시간당 일정한(또는 천천히 변화하는) 정보를 생성한다고 가정합니다.
무슨 뜻인가요?
시장 데이터 - 시장에서 얻을 수 있는 모든 것. 가장 간단한 것은 가격입니다.
시간의 단위를 Time 이라고 합니다. 시간 동안 항상 시장에 있는 정보의 양은 N 이라고 가정합니다. 더 쉽게:
우리는 시간 이 지남에 따라 시장에서 데이터를 수집했습니다. 우리는 그것들을 최대로 압축하여(더 압축할 수 없음) 압축할 수 없는 비트 세트를 얻었습니다. 이것은 시간 단위에 대해 일정한 양( N )인 정보입니다.
최대한 압축하는 것이 이론입니다. 많은 압축 알고리즘이 있습니다. 알고리즘이 압축될수록 사용 가능한 데이터에 포함된 정보의 양을 더 가깝게 추정할 수 있습니다. 저것들. 정보의 양을 정확하게 결정할 수는 없지만 추정할 수는 있습니다.
이 모델을 거래에 사용하는 방법은 여기 에 대략적으로 설명되어 있습니다.
모델의 적합성을 확인하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 많은 양의 과거 시장 데이터가 있으면 충분합니다. Time 크기의 슬라이딩 창을 사용합니다. 그리고 창의 각 위치에 대해 압축(다른 알고리즘을 사용할 수 있음)하여 비트 수를 얻습니다. 결과적으로 정보량에 대한 VR 추정치를 얻습니다. 이 VR을 분석하고 적절한 결론을 내리는 것만 남아 있습니다.
그건 그렇고, 그의 과학 경력을 포기하고 소문에 따르면 다시 주식 시장을 차지한 Claude Shannon은 정보 측정의 개념을 도입했습니다.
i번째 결과의 발생 확률을 특성화하는 확률 P[Xi]를 갖는 M개의 가능한 결과를 갖는 일부 이벤트는 다음을 포함합니다.
정보, 그 값은 다음 식에 의해 결정됩니다.
I[Xi] = 로그(1/P[Xi]) = - 로그 P[Xi]
이 정보 I 의 기대값 또는 평균값은 엔트로피 H와 같습니다.
즉, 엔트로피는 불확실성의 척도입니다. 병원의 평균 온도를 기억하십니까? :))) 여기,
이것은 불확실성, 엔트로피입니다 :).
"정보는 어떤 식으로든 압축하여 전송할 수 없는 비트 집합입니다." 소리!
그러나 " 어떤 식으로든 압축할 수 없는 " 세트의 유일한 옵션은
정보의 중복성이 없을 때, 단 하나의 비트로 구성된 집합
짜낼 것이 없다! 즉, 이 비트는 "0" 또는 "1"의 두 값 중 하나를 취하지만! 하지만 이것은
완전한 확신이 있습니다! 즉, 다음을 수행할 수 있는 절차가 있기를 희망합니다.
외환 시장에 우연히 포함되어 완전히 할 수있는 절차가 있음을 가져옵니다.
이 사고를 제외하고 더 이상 갈 곳이 없을 정도로? 흠. 그리고 이것은 외환 시장 이 폐쇄된 시스템이 아니기 때문에 더욱 불가능합니다 .
이는 통계적 매개변수의 변동성, 통화 쌍의 시세 및
기술 분석과 펀더멘털이 결합된 시장에 대한 경험적 아이디어는 잘 알려진 바와 같이,
그들은 각각 시장의 내부 분위기와 외부의 상황 분석에 참여합니다.
나는 이것을 위해 너무 많이 썼기 때문에 당신의 가설이 완전히 뒤집힌 것처럼 보였습니다.
나는 정보이론의 기초에 대해 잘 알고 있다. 모호하게 정의된 정보가 있는 것 같습니다. 의역:
데이터에 포함된 정보의 양은 데이터를 복구하는 데 필요한 최소 비트 수입니다.
저것들. 최대로 압축된(복구 가능한) 데이터의 비트 수는 해당 데이터의 정보 양입니다. 데이터에 포함된 소위 순수 정보입니다.
정보는 전송을 위해 어떤 방식으로도 압축할 수 없는 비트 집합입니다.
시장은 상대적으로 폐쇄된 시스템으로서 단위 시간당 일정한(또는 천천히 변화하는) 정보를 생성한다고 가정합니다.
무슨 뜻인가요?
시장 데이터 - 시장에서 얻을 수 있는 모든 것. 가장 간단한 것은 가격입니다.
시간의 단위를 Time 이라고 합시다. 시장에 있는 정보의 양은 항상 N 이라고 가정합니다. 더 쉽게:
우리는 시간 이 지남에 따라 시장에서 데이터를 수집했습니다. 우리는 그것들을 최대로 압축하여(더 압축할 수 없음) 압축할 수 없는 비트 세트를 얻었습니다. 이것은 시간 단위에 대해 일정한 양( N )인 정보입니다.
최대한 압축하는 것이 이론입니다. 많은 압축 알고리즘이 있습니다. 알고리즘이 압축될수록 사용 가능한 데이터에 포함된 정보의 양을 더 가깝게 추정할 수 있습니다. 저것들. 정보의 양을 정확하게 결정할 수는 없지만 추정할 수는 있습니다.
이 모델을 거래에 사용하는 방법은 대략 여기에 설명되어 있습니다.
모델의 적합성을 확인하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 많은 양의 과거 시장 데이터가 있으면 충분합니다. Time 크기의 슬라이딩 창을 사용합니다. 그리고 창의 각 위치에 대해 압축(다른 알고리즘을 사용할 수 있음)하여 비트 수를 얻습니다. 결과적으로 정보량에 대한 VR 추정치를 얻습니다. 이 BP를 분석하고 적절한 결론을 내리는 것만 남아 있습니다.
손실 없는 보관은 새로운 알파벳의 편집을 의미하며, 보관된 정보의 + 인코딩에 대한 설명은 이 정보 자체보다 양이 적습니다. 대략적으로 말하자면 이것은 일부 패턴의 선택입니다. 그러나 이것은 엄격하고 모호하지 않은 규칙이 있거나 규칙에서 벗어나는 일이 빈번하지 않은 정규 문법과 같은 모델에 효과적입니다. 예를 들어 노이즈가 있는 경우 보관 효율성이 크게 떨어집니다. 텍스트에서 단어가 100번 발생하지만 오류가 있거나 두 글자가 바뀔 때마다 손실 없는 압축 알고리즘은 해당 단어를 별도의 패턴으로 렌더링하지 않습니다. 이미지, 비디오, 사운드와 함께 작동하는 것과 같은 손실 압축 알고리즘은 여기에서 효과적입니다. 그러나 그들 모두는 여전히 상황에 따른 규칙을 고려할 수 없을 것입니다. 예를 들어 경우에 따라 단어의 끝을 바꾸는 것과 같은 것입니다. 등. 예를 들어 가장 일반적인 문자 조합을 텍스트에서 강조 표시하면 됩니다. 시장에서도 마찬가지입니다. 자주 접하는 기본적인 패턴을 강조하지만, 그 사용이 확률적 예측을 가능하게 한다는 사실은 강조하지 않습니다. 수익성 있는 예측보다 훨씬 정확합니다. 그리고 그것은 예를 들어 90%의 확률로 계속될 것이라고 말할 것입니다. 그러나 나머지 10% 시나리오의 재정적 손실은 이러한 9000을 사용하여 얻는 이익과 동일합니다.
요컨대, 모든 것은 아카이버에 달려 있습니다. 깊은 규칙의 선택은 이미 인공 지능(또는 자연적 :))을 위한 작업이며 rar가 아닙니다. :) 그리고 물론 가장 중요한 것은 글로벌성이 아니라 수익성 있는 사용 가능성입니다.
이해할 수 없는 주제의 첫글이 공식으로 성장했지만 엔트로피 에 대해 이야기하려는 IMHO
추신: 나는 exc 대신 내 기록 책에 하나의 오타(보와 비트/초가 혼동됨) 때문에 정보 전송 이론을 싫어합니다. 날아왔다
발상 자체가 궁금하지만 원래 메시지가 참 이상하다. 개인적으로 좋아하지 않습니다. 정보의 양이 항상 거의 일정하다면 시장에서 특별한 일은 일어나지 않습니다. 하지만 그렇지 않습니다. 정보의 양이 정확히 변경되는(예: 다른 단계 상태로의 전환) 재앙이 시장에서 정기적으로 발생합니다.
포럼 회원들이 이 스레드를 기억하기를 바랍니다. https://www.mql5.com/ru/forum/105740
첫 페이지
그 중 흐름 이론에서 특별한 역할은 흐름의 강도(IF)라고 하는 1차 모멘트 함수에 의해 수행됩니다.
다른 방식으로 IP는 단위 시간당 정보의 양이라고 말할 수 있습니다. 뉴스를 분석하지 않으면 이것의 특정 아날로그는 단위 시간당 틱 수로 간주 될 수 있습니다. 그건 그렇고, 내 의견으로는 압축 할 수 없습니다, 압축 (압축되지 않음) 정보의 양은 변경되지 않았습니다
Z.Y. 당신은 틱 프레임없이 고통 받고 있습니다. 기록 확인도 작동하지 않습니다 https://www.mql5.com/ru/forum/1031/page1#comment_6372 분 형태의 기록이 이 정보를 죽입니다...
모델의 적합성을 확인하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 많은 양의 과거 시장 데이터가 있으면 충분합니다. Time 크기의 슬라이딩 창을 사용합니다. 그리고 창의 각 위치에 대해 압축(다른 알고리즘을 사용할 수 있음)하여 비트 수를 얻습니다. 결과적으로 정보량에 대한 VR 추정치를 얻습니다. 이 BP를 분석하고 적절한 결론을 내리는 것만 남아 있습니다.
확인했습니다. 2010년 초부터 2010년 10월까지 RAR 및 7Z LZMA 압축 을 적용하여 하루( 288 M5 ) 크기의 슬라이딩 창을 매번 5분씩 이동했습니다(각 아카이버에서 압축한 거의 60,000개의 슬라이딩 창). 압축된 FOREX 시장 샘플링 창( AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD )의 크기 차트는 다음과 같습니다.
놀랍게도 RAR 은 매우 불안정한 결과를 보였습니다. 압축된 창의 크기는 크게 변동합니다. 7Z LZMA 는 안정적인 결과와 더 작은 압축 창 크기를 보였다. 따라서 7Z LZMA 가 추가 연구를 위해 선택되었습니다.
그런 다음 그는 똑같이하기 시작했지만 시장 선택 만 변경되기 시작했습니다. 첫 번째 Fin. 악기( AUDUSD )를 추가한 다음 9 핀이 될 때까지 하나 더 추가했습니다. 상품( AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD ). 작업은 아카이버가 새로운 도구의 도입과 관계를 찾는 방법을 찾는 것이 었습니다. 관계가 있는 경우 새 핀이 추가될 때 압축된 창의 평균 크기가 비선형적으로 증가해야 합니다. 도구. 그래서 밝혀졌습니다.
이미 8개의 기기를 사용하여 데이터의 최소 20% 가 중복되어 있음을 알 수 있습니다(어떤 정보도 포함하지 않음). 저것들. 중요한 관계가 있습니다. 9번째 지느러미를 추가할 때도 흥미롭습니다. 기기( GOLD ) 상관관계가 확인되지 않았습니다(MO는 감소하지 않음). 핀 추가 시 RMS. 초기( 1개 ) 대비 50% 이상 증가( 9개 ) 악기.
압축된 창의 크기 변화 그래프(MO가 1로 축소됨) 자체는 다른 지느러미 세트를 찾습니다. 다음과 같은 도구:
이 차트의 분포는 다음과 같습니다.
어떤 결론을 내릴 수 있습니까?
모델을 반박하거나 확인하는 것은 불가능했습니다. 압축 알고리즘은 지느러미 사이의 기본(알고리즘은 매우 간단함) 관계의 존재를 잘 보여줍니다. 금융상품 (불필요한 데이터의 20% 이상을 8개 금융상품에서 걸러냄) 많은 사람들이 이것이 자연스럽다고 말할 것입니다. 왜냐하면. 솔리드 변환이 사용됩니다. 그러나 그렇지 않습니다. 예를 들어 금( GOLD )은 나머지 8mu 지느러미와 연결되어 있습니다. 아카이버 도구를 찾을 수 없습니다.
PS 십자가는 고의로 찍은 것이 아닙니다. 우리는 그들이 전공과 완전히 상호 연결되어 있으므로 추가 사항이 없다는 것을 알고 있습니다. 정보가 전달되지 않습니다. 따라서 전공만 가능합니다.
PPS 창 크기에 대한 모든 데이터를 묶습니다.
PPPS 문제를 푸는 것이 흥미로웠습니다. 나 자신을 위해 새로운 방법을 적용해야 했습니다. 특히 50만개 이상의 다양한 윈도우를 압축하기 위해서는 램디스크를 사용해야 하는 상황이 되었다. 결과적으로 비교적 빨리 밝혀졌습니다.
...
그런 다음 그는 똑같이하기 시작했지만 시장 선택 만 변경되기 시작했습니다. 첫 번째 Finn입니다. 악기 ( AUDUSD ), 그런 다음 9 핀이 될 때까지 다른 하나와 다른 하나를 추가했습니다. 상품( AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDJPY, USDCAD, NZDUSD, SILVER, GOLD ).