그러나 확률 변수 간의 임의적 종속성을 입증할 수 있는 통계적 기준이 있습니다. 예를 들어 카이제곱 검정 또는 상호 정보 검정이 있습니다. 아직 2번째는 안써봤는데 1번째는 질러버렸네요. 사용법은 설명하지 않겠습니다. 인터넷에 사용법을 설명하는 방법론적 도움이 많이 있습니다.
진정하지 않고 독립적으로 생성된 합성 수익을 입력에 적용하면 카이-제곱에 이러한 종속성이 표시되는지 확인하기로 결정했습니다. 나는 합성 수익의 두 가지 가능한 분포(정상 및 라플라시안)를 선택하고 출시했습니다. 예, 표시되지만 기준의 유의 수준(나는 0.01을 가짐) 내에 있습니다! 즉, 합성은 과거에 약 1%의 종속 막대를 보여주었는데, 바로 기준 오류 확률 수준입니다.
결론은 무엇입니까?
1. 유로 견적은 확실히 Markov 프로세스가 아닙니다. Markov 프로세스에서 현재 값은 이전 값에만 의존합니다. 우리의 경우 매우 먼 과거에 현재 막대가 의존하는 수많은 막대가 있습니다.
2. 소위 "기초"는 물론 따옴표를 이동하는 이유로 특정 역할을합니다. 그러나 그는 확실히 유일한 사람이 아닙니다. 기술을 봐야 합니다!
3. 이 결과는 여전히 순전히 이론적인 것이며 여전히 적용되는 가치가 없습니다. 그러나 그는 무언가를 찾는 사람들에게 모든 것이 잃어버린 것이 아님을 분명히 보여줍니다.
Alexey, 실제 상품의 변동성을 기반으로 한 합성 수익률로 확인 했습니까? 이벤트 빈도의 카이제곱 기준이 비교되는 것으로 보이며 발견된 종속성이 변동성의 알려진 속성( 자기상관 , 클러스터링, 감쇠 등)의 표현일 수 있습니다.
그러나 확률 변수 간의 임의적 종속성을 입증할 수 있는 통계적 기준이 있습니다. 예를 들어 카이제곱 검정 또는 상호 정보 검정이 있습니다. 아직 2번째는 안써봤는데 1번째는 질러버렸네요. 사용법은 설명하지 않겠습니다. 인터넷에 사용법을 설명하는 방법론적 도움이 많이 있습니다.
또 다른 현상은 장기 기억입니다.
........3. 이 결과는 여전히 순전히 이론적인 것이며 여전히 적용되는 가치가 없습니다 . 그러나 그는 무언가를 찾는 사람들에게 모든 것이 잃어버린 것이 아님을 분명히 보여줍니다.
어떻게 없습니까? 흠뻑. 장기기억 현상은 내 흐름 패턴 이론에 완벽하게 들어맞는다. :)
좋은 소식을 알려준 Alexey에게 개인적으로 감사하고 해당 지점의 주제 시작자에게 감사합니다.
.... 지금까지는 사실 자체만. 거래에 적용하는 방법을 모르겠습니다.
바로 이 기억이 가능한 한 명확하게 관찰되는 막대 사이의 거리를 알아내는 것이 필요하며, 이 정보가 있으면 이미 NN 기반의 TS를 보다 효과적으로 구축할 수 있습니다.
추신. 내 마지막 "bzik" - 다음 촛불 H1의 색상을 결정하고 남은 유일한 것은 현재 촛불이 열릴 때 들어가고 다음 촛불이 열릴 때 나가는 것입니다. 유로에 대한 스프레드 3p 4zn을 빼면 수익성이 H1부터 시작하여 지속적으로 0보다 높은 것을 확인했습니다.
어떻게 없습니까? 흠뻑. 장기기억 현상은 내 흐름 패턴 이론에 완벽하게 들어맞는다. :)
네, 바로 제가 하려고 하는 것입니다. 이 메모리의 측정값이 필요합니다. 아마도 이것은 상호 정보입니다. 확인하는 중입니다.
익명 이지만 이 파일을 내 메일로 보내는 것이 그리 어렵지 않으신가요? gmail.com에서 터프부머.
스파이더에서 시간을 보냈지만 비밀번호와 우편 주소를 잊어버렸습니다. 비밀번호 재설정이 안되네요...
그러나 그는 무언가를 찾는 사람들에게 모든 것이 잃어버린 것이 아님을 분명히 보여줍니다.
Y .. 우리는 찾을 것입니다 ...
스파이더에서 시간을 보냈지만 비밀번호와 우편 주소를 잊어버렸습니다. 비밀번호 재설정이 안되네요...
진정하지 않고 독립적으로 생성된 합성 수익을 입력에 적용하면 카이-제곱에 이러한 종속성이 표시되는지 확인하기로 결정했습니다. 나는 합성 수익의 두 가지 가능한 분포(정상 및 라플라시안)를 선택하고 출시했습니다. 예, 표시되지만 기준의 유의 수준(나는 0.01을 가짐) 내에 있습니다! 즉, 합성은 과거에 약 1%의 종속 막대를 보여주었는데, 바로 기준 오류 확률 수준입니다.
결론은 무엇입니까?
1. 유로 견적은 확실히 Markov 프로세스가 아닙니다. Markov 프로세스에서 현재 값은 이전 값에만 의존합니다. 우리의 경우 매우 먼 과거에 현재 막대가 의존하는 수많은 막대가 있습니다.
2. 소위 "기초"는 물론 따옴표를 이동하는 이유로 특정 역할을합니다. 그러나 그는 확실히 유일한 사람이 아닙니다. 기술을 봐야 합니다!
3. 이 결과는 여전히 순전히 이론적인 것이며 여전히 적용되는 가치가 없습니다. 그러나 그는 무언가를 찾는 사람들에게 모든 것이 잃어버린 것이 아님을 분명히 보여줍니다.
힙에 대한 또 다른 현상)))
수치 수준에 따라 양초의 평균 변동성(고-저). 0에서 100까지의 레벨(4자리 따옴표의 경우 마지막 2자리)
거의 모든 악기의 경우 그림은 다음과 같습니다.
저것들. 웨이브는 라운드 레벨 0(100)과 50 근처에서 최대입니다. 차이가 그리 크지는 않지만 이전 최고점과 최저점 사이의 몇 지점만 있습니다. 합성은 그런거 없습니다. 10포인트마다 피크(10,20,30,..,90,100)로 더 작은 주기의 황소도 있습니다.
이것은 무엇을 의미 하는가? 분명히 대부분의 보류 주문 이 라운드 수준으로 배치된다는 사실 - 사람들은 너무 게으르게 핍에 대한 정확도를 고려하지 않습니다))) 극한값이 깨졌을 때 황소도 증가합니다 - 분명히 같은 이유로