이전에는 균일한 시간 t=1초로 작업했습니다. 저는 이론적으로 기하급수적 간격을 Erlang 스트림으로 작업할 수 있는 기회로 생각했습니다.
창에서 = 4시간:
시그마 = SQRT(c*(SUM(ABS(return))/N)*14400).
그러나 과제는 아직 해결되지 않았습니다. 지속적으로! 여기에서 계산하기가 쉽지 않습니다. 나는 그것을 하는 방법을 알고 있지만 이를 위해서는 4시간 동안의 모든 통화 쌍이 시간 t 동안 받은 견적의 수가 동일한 공간으로 들어가야 합니다. 저것들. 올바른 Erlang 스트림으로 이동합니다.
지금은 JPY 쌍에 대해 c=0.01로 설정하고 다른 모든 것에 대해 c=0.0001로 설정했습니다.
저것들. 다음 공식을 사용했습니다.
시그마 = JPY 쌍의 경우 SQRT(0.01*(SUM(ABS(return))/N)*14400).
시그마 = SQRT(0.0001*(SUM(ABS(return))/N)*14400) 다른 모든.
이제 그게 다라고 생각합니다. 이제 Erlang 스트림을 사용할 때입니다.
2차 흐름을 선택합니다. 저것들. 평균 인용문 읽기 시간 = 2초 나는 얻다:
sigma = SQRT(0.01*(SUM(ABS(return))/N)* 7200 ) 은 JPY 와 쌍을 이룹니다 .
다른 모든 경우 시그마 = SQRT(0.0001*(SUM(ABS(return))/N)* 7200 ) .
https://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_distribution 의 MF 생성기를 사용하는 경우(섹션 Erlang-분산 난수 변량 생성 참조) 실제 형식의 숫자는 람다=1인 5차 스트림에 대해 유효합니다. 산술 평균, 모드 및 중앙값 = 5. 그러나 정수 형식에서 모드 및 중앙값 = 5, 그러나 산술 평균 = 5.5. 정수 형식에서도 엄격하게 = 5가 되어야 합니다. 우리는 이산적인 시간으로 일합니다.
Данная статья является продолжением поста Генераторы непрерывно распределенных случайных величин. В этой главе учитывается, что все теоремы из предыдущей статьи уже доказаны и генераторы, указанные в ней, уже реализованы. Как и ранее, у нас имеется некий базовый генератор натуральных чисел от 0 до RAND_MAX: С дискретными величинами все...
https://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_distribution 의 MF 생성기를 사용하는 경우(섹션 Erlang-분산 난수 변량 생성 참조) 실제 형식의 숫자는 람다=1인 5차 스트림에 대해 유효합니다. 산술 평균, 모드 및 중앙값 = 5. 그러나 정수 형식에서 모드 및 중앙값 = 5, 그러나 산술 평균 = 5.5. 정수 형식에서도 엄격하게 = 5가 되어야 합니다. 우리는 이산적인 시간으로 일합니다.
미리 감사드립니다.
컴퓨터 RNG에서 생성된 숫자의 수에 대한 통계를 수집합니다. 매번 충분히 많은 수의 세대로 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
여기서 우리는 주로 분산과 그에 따른 표준 편차 에 관심이 있습니다. 다시 작성해 보겠습니다.
시그마 = ROOT(c*lambda*t), 여기서:
c - 일부 상수
람다 - 평균 증분
티 - 시간.
이 공식은 FX의 알파와 오메가, 음과 양입니다. 간단히 말해서 Grail.
내가 만든 오류를 표시하여 더 자세히 살펴보겠습니다.
나는 당신의 Eskander 공식을 보고 2006년에 이 갈퀴 위에서 어떻게 춤을 췄는지 기억합니다(포럼을 알기도 전에).
이미 너무 침수.
우리는 수학적 계산뿐만 아니라 원하는 경우 적절한 수준의 추상적 사고, 철학이 필요한 개념적인 것들에 즉시 도달합니다.
1. 시간 t.
시간... 철학적 인물! 사상가와 철학자에게 걸림돌. 섭리로 우리에게 주신 선물, 아니면 반대로 우리가 바라볼 수 없는 미지의 심연? 답이 없습니다... 하지만 우리는 그가 필요합니다! 그것을 알아 내려고합시다.
Forex 출시부터 논리적 죽음까지의 편차를 지속적으로 계산하지 않는 이유는 무엇입니까?
답은 분명합니다. 위대한 물리학자 아인슈타인과 무역상인 간조차도 이 과정의 분산이 t의 근에 비례한다는 사실을 알아냈습니다.
솔직히 말해서, Gann이 시간을 측정하는 데 사용한 것이 무엇인지 모르지만 아인슈타인의 것은 초였습니다.
따라서 표준 편차를 항상 모니터링하면 시간이 지남에 따라 증가하고... 그리고 특별한 것은 없습니다. 수입도 없고 노벨상도 없고... 아무것도 아닙니다.
따라서 우리는 엄격하게 정의된 관찰 시간 창에서 프로세스를 고려해야 합니다. 이 창에는 해당 표준 편차가 있는 특정 확률 밀도 함수가 있기를 바랍니다.
나는 당신의 Eskander 공식을 보고 2006년에 이 갈퀴 위에서 어떻게 춤을 췄는지 기억합니다(포럼을 알기도 전에).
이미 너무 홍수.
:))) 이것은 좋습니다.
이제 시간이 지남에 따라 초점을 지켜보십시오.
상기시켜 드리겠습니다:
시그마 = ROOT(c*lambda*t), 여기서:
c - 일부 상수
람다 - 평균 증분
티 - 시간.
관찰 t=14400초의 슬라이딩 시간 창을 선택합시다. (4시간. 왜 정확히 4시간인가? 이것은 별도의 토론 주제입니다).
2. 람다 증분의 평균값.
브라운 운동과 같은 모든 물리적 프로세스는 항상 입자 충돌의 무작위 특성을 가정하고 충돌 사이에 deltaT --> 0으로 간주됩니다.
그러나 우리의 경우 이 가정은 잘못된 것입니다. 슬라이딩 관찰 창 = 4시간에서 시세 수의 변경 특성은 시간에 따라 주기적이며 통화 쌍에 따라 다릅니다.
저것. 람다가 시간 평균으로 간주되는 경우 변동이 크지만 변동이 적은 통화 쌍과 변동이 적은 통화 쌍에 대해 동일한 잘못된 데이터를 제공합니다.
람다를 시간 t 동안 들어오는 견적 수의 평균으로 간주하는 것이 옳습니다.
표준 편차에 대한 공식을 다시 작성해 보겠습니다.
시그마 = SQRT(c*(SUM(ABS(return))/N)*t), 여기서:
c - 일부 상수
return - 주어진 시간의 증가 값
N - 시간 t 동안의 따옴표 수
티 - 시간.
멋진 비디오, 나는 어제 그것을 보았고, 나는 한 시간 동안 여기에 앉아 있었고 돈 관리 로서 피타고라스 삼각형을 주문 그리드에 나사로 조이는 방법을 생각하고 있습니다.
상수 c를 고려할 때까지. 이것은 매우 중요하며 나중에 다시 다루겠습니다.
이제 내 얼굴을 때린 불쾌한 일을 지적하겠습니다. 그리고 아파, 젠장...
이전에는 균일한 시간 t=1초로 작업했습니다. 저는 이론적으로 기하급수적 간격을 Erlang 스트림으로 작업할 수 있는 기회로 생각했습니다.
창에서 = 4시간:
시그마 = SQRT(c*(SUM(ABS(return))/N)*14400).
그러나 과제는 아직 해결되지 않았습니다. 지속적으로! 여기에서 계산하기가 쉽지 않습니다. 나는 그것을 하는 방법을 알고 있지만 이를 위해서는 4시간 동안의 모든 통화 쌍이 시간 t 동안 받은 견적의 수가 동일한 공간으로 들어가야 합니다. 저것들. 올바른 Erlang 스트림으로 이동합니다.
지금은 JPY 쌍에 대해 c=0.01로 설정하고 다른 모든 것에 대해 c=0.0001로 설정했습니다.
저것들. 다음 공식을 사용했습니다.
시그마 = JPY 쌍의 경우 SQRT(0.01*(SUM(ABS(return))/N)*14400) .
시그마 = SQRT(0.0001*(SUM(ABS(return))/N)*14400) 다른 모든.
이제 그게 다라고 생각합니다. 이제 Erlang 스트림을 사용할 때입니다.
2차 흐름을 선택합니다. 저것들. 평균 인용문 읽기 시간 = 2초 나는 얻다:
sigma = SQRT(0.01*(SUM(ABS(return))/N)* 7200 ) 은 JPY 와 쌍을 이룹니다 .
다른 모든 경우 시그마 = SQRT(0.0001*(SUM(ABS(return))/N)* 7200 ) .
그리고 ... 나는 지금 그것을 얻었다 ...
무엇을 할까요? Erlang 스트림을 포기하시겠습니까? 돌아와?
아니다!
성배의 길은 계속됩니다.
하지만 지금은 도움이 필요합니다.
나는 존경받는 수학자-프로그래머에게 출력에서 정수 를 생성하지만 평균 값이 흐름 순서와 엄격하게 일치하는 Erlang 분포를 가진 MF 생성기를 제안하도록 요청합니다.
제 생각에는 Pascal의 이산 분포 생성기(음의 이항 분포 https://habr.com/post/265321 참조 )여야 하지만 확실하지 않습니다...
문제는 이것입니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_distribution 의 MF 생성기를 사용하는 경우(섹션 Erlang-분산 난수 변량 생성 참조) 실제 형식의 숫자는 람다=1인 5차 스트림에 대해 유효합니다. 산술 평균, 모드 및 중앙값 = 5. 그러나 정수 형식에서 모드 및 중앙값 = 5, 그러나 산술 평균 = 5.5. 정수 형식에서도 엄격하게 = 5가 되어야 합니다. 우리는 이산적인 시간으로 일합니다.
미리 감사드립니다.
무엇을 할까요? Erlang 스트림을 포기하시겠습니까? 돌아와?
아니다!
성배의 길은 계속됩니다.
하지만 지금은 도움이 필요합니다.
나는 존경받는 수학자-프로그래머에게 출력에서 정수 를 생성하지만 평균 값이 흐름 순서와 엄격하게 일치하는 Erlang 분포를 가진 MF 생성기를 제안하도록 요청합니다.
제 생각에는 Pascal의 이산 분포 생성기(음의 이항 분포 https://habr.com/post/265321 참조 )여야 하지만 확실하지 않습니다...
문제는 이것입니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_distribution 의 MF 생성기를 사용하는 경우(섹션 Erlang-분산 난수 변량 생성 참조) 실제 형식의 숫자는 람다=1인 5차 스트림에 대해 유효합니다. 산술 평균, 모드 및 중앙값 = 5. 그러나 정수 형식에서 모드 및 중앙값 = 5, 그러나 산술 평균 = 5.5. 정수 형식에서도 엄격하게 = 5가 되어야 합니다. 우리는 이산적인 시간으로 일합니다.
미리 감사드립니다.
컴퓨터 RNG에서 생성된 숫자의 수에 대한 통계를 수집합니다. 매번 충분히 많은 수의 세대로 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
그래서 견적을 사용