무작위의 생각
문제는 시장이 의사 랜덤 시퀀스가 아니라 무작위 시퀀스가 아니라는 것입니다. 시장에는 패턴이 있습니다. 그리고 규칙성이 있기 때문에 이것은 더 이상 무작위 시퀀스가 아닙니다.
이에 대한 생생한 예가 트렌드와 아파트입니다. 패턴입니다.
따라서 임의성이라는 주제로 무언가를 생성하고 그것을 시장과 비교하는 것은 쓸모가 없습니다....))))
1) 아니오 : https://www.mql5.com/ru/code/8790
2) 아마도 어딘가에 예: https://c.mql5.com/mql4/forum/2012/11/predict.gif
안녕하세요!
나는 이 글을 쓰면서 어떻게 하면 누군가의 기분을 상하게 하거나 누군가를 범람하게 하지 않을지 생각하고 있습니다. 나는 건설적인 것을 희망하고 단지 묻고 있는 것뿐입니다.
수년에 걸쳐 여러 견적을 받아 이를 기반으로 0과 1로 구성된 파일을 생성하는 경우: 0 - 다음 가격이 이전 가격보다 높은 경우; 그 반대의 경우 - 의사 난수 시퀀스를 얻습니다. 당분간 "pseudo"라는 접두사를 붙여 신중하게 이름을 지정하겠습니다.
다음으로 의사 난수 시리즈를 기반으로 이상적인 거래를 생성합니다. 1이면 구매하여 다음 막대에서 거래를 종료하고, 0이면 다음 막대에서 종료하기 위해 매도합니다. 최종 주식 차트는 위쪽을 향한 거의 평평한 선입니다(스프레드 고려).
이제 문제는 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 의사 난수 시퀀스를 반복하려고 하면 기본 단계, 즉 이상적인 입력에서와 동일한 결과를 얻을 것으로 기대하는 것입니다. 계산을 해봅시다. 시간당 막대가 60,000개 있으므로 0/1의 가능한 시리즈가 2^60,000(!)개 있습니다. 그들 중 하나만이 입력을 완벽하게 설명합니다. 100조 세대의 컴퓨터를 탑재해도 원하는 결과를 얻지 못할 것이 뻔한 것처럼. 매번 우리의 결과 자산은 스프레드의 속도로 드레인과 유사할 것입니다. 그리고 그는 (결과) 자연에 있습니다! 우리는 역사에 그것을 가지고 있습니다. 즉, 우리는 퍼프, 카운트, 담배를 피우고 아무 것도 찾지 못하고 "좋아, 문제가 해결되지 않았습니다. 자러 갈 것입니다."라고 말합니다. 우리 우주에서 생명의 기원 가능성에 대한 문제가 생각나지 않습니까? 주문수 면에서 비교할 수 있는 확률적인 양이 있는 것 같다.
나는 일반적인 맥락을 놓고 생각해야 할 것이 있습니다. 내가 설정한 아이디어는 말하자면, 작업의 클래스는 무엇에 속하는가?
왠지 나도 같은 생각이었다. 인용문을 이진 시리즈로 제시했는데 그것을 생성하는 과정을 해독할 수 있습니까? 기술적으로 의사 난수 시퀀스는 선형 피드백 시프트 레지스터(LFSR)에 의해 생성됩니다. 따라서 우리의 디코딩 작업은 의사 난수 시퀀스를 생성한 LFSR을 찾는 것입니다. 이러한 문제는 Berlekamp-Massey 알고리즘에 의해 해결됩니다. 이 알고리즘으로 견적을 어떻게든 해독해 보려고 했지만 시간을 많이 들이지 않았지만 좋은 결과는 없었습니다. 흥미롭게도 아날로그 값을 이진 값으로 바꾸지 않고 아날로그 의사 무작위 가격 시리즈의 생성 프로세스를 디코딩하려고 하면 동일한 Berlekamp-Massey 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이 경우 생성 프로세스는 Prony 자기회귀 모델 x[n] = SUM a[k]*x[nk]가 됩니다. Berlekamp - Massey 알고리즘 외에도 Levinson - Durbin 알고리즘이 더 안정적입니다. Prony의 아날로그 AR 모델의 문제점은 바이너리 LFSR과 달리 안정적이지 않고 예측이 빠르게 무한대로 갈 수 있다는 것입니다. 의사 난수 인용에 노이즈가 있다고 가정하여 불안정성을 극복할 수 있습니다. 그런 다음 오류가 없는 모든 과거 데이터를 재현하는 AR 모델 대신 Burg 방법 등으로 해결된 근사 AR 모델을 사용할 수 있습니다. 그러나 이것은 이미 계량 경제학의 분야입니다 . 정확한 Prony 모델을 찾는 것이 우리 시리즈에서 지수 합 SUM C[k]*EXP(B[k]*k)를 작성하는 것과 동일하다는 점은 흥미롭습니다. 여기서 B[k]는 음수와 양수 실수를 모두 가질 수 있습니다. 부분(긍정적인 것은 불안정으로 이어짐). Burg의 근사 AR 모델은 감쇠 지수를 피팅하여 동일한 문제를 해결합니다. 요컨대, 가격 시리즈를 해독하는 과정에 착수하여 계량 경제학 AR 모델에 도달했습니다.
트랙의 속도와 같은 속도로 이륙
속도는 무엇과 관련이 있습니까?
안녕하세요!
나는 이것을 쓰고 누군가를 화나게하지 않거나 누군가를 홍수로 자극하지 않는 방법을 생각합니다. 나는 건설적인 것을 희망하고 단지 묻고 있는 것뿐입니다.
수년에 걸쳐 여러 견적을 받아 이를 기반으로 0과 1로 구성된 파일 을 생성하는 경우: 0 - 다음 가격이 이전 가격보다 높은 경우; 하나는 그 반대의 경우 - 의사 난수 시퀀스를 얻습니다. 당분간 "pseudo"라는 접두사를 붙여 신중하게 이름을 지정하겠습니다.
다음으로 의사 난수 시리즈를 기반으로 이상적인 거래를 생성합니다. 1이면 구매하여 다음 막대에서 거래를 종료하고, 0이면 다음 막대에서 종료하기 위해 매도합니다. 최종 주식 차트는 위쪽을 향한 거의 평평한 선입니다(스프레드 고려).
이제 문제는 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 의사 난수 시퀀스를 반복하려고 하면 기본 단계, 즉 이상적인 입력에서와 동일한 결과를 얻을 것으로 기대하는 것입니다. 계산을 해 보겠습니다. 시간당 막대가 60,000개 있으므로 0/1의 다른 가능한 시리즈가 2^60,000(!)개 있습니다. 그들 중 하나만이 입력을 완벽하게 설명합니다. 100조 세대의 컴퓨터를 탑재해도 원하는 결과를 얻지 못할 것이 뻔한 것처럼. 매번 우리의 결과 자산은 스프레드의 속도로 드레인과 비슷할 것입니다. 그리고 그는 (결과) 자연에 있습니다! 우리는 역사에 그것을 가지고 있습니다. 즉, 우리는 퍼프, 카운트, 담배를 피우고 아무 것도 찾지 못하고 "좋아, 문제가 해결되지 않았습니다. 자러 갈 것입니다."라고 말합니다. 우리 우주에서 생명의 기원 가능성에 대한 문제가 생각나지 않습니까? 주문수 면에서 비교할 수 있는 확률적인 양이 있는 것 같다.
나는 일반적인 맥락을 놓았고, 생각할 것이 있습니다. 말하자면 내가 설정한 아이디어는 어떤 작업 클래스에 속하는가?