Variable Gamma 프로세스에 대한 결과가 좋지 않은 반면 모니터링을 열기에는 너무 이릅니다. 기대치 계산을 잘못해서 어딘가에 오류가 있습니다. 지금은 WMA를 해보고 있는데 안맞을까봐...
이제 봐, 디미트리.
확률적 과정의 많은 모델 중에서 Ornstein-Uhlenbeck 과정과 Variance 감마 과정의 두 가지만 "평균으로 돌아가는" 경향이 있습니다. 이 두 가지 프로세스 모두 이 책에 설명되어 있습니다. 시장에 나와 있는 모든 무작위 프로세스 모델이 용광로에서 나옵니다! 그래서?
그렇다면 이 주제를 스크랩으로 보내야 하고 새 주제를 열어야 합니다. 시장에 나와 있는 무작위가 아닌 프로세스의 경우 "메모리"가 있는 프로세스입니다.
그러나 나는 Alexander가 그가 찾고 있던 것을 발견했다는 것을 이해하지 못했습니다 ... 아니면 그는 포기했습니다.
그는 날아갔다. 그러나 그는 돌아오겠다고 약속했다. (와 함께)
당신은 잘못된 방향을보고 있습니다. TV 복도는 당신을 내보내지 않습니다 ...
추격의 차등 게임. 여기서 orver는 보조 값(데이터 준비 시)을 가질 수 있지만 없이도 할 수 있습니다. 필요한 모든 것이 필터와 함께 제공될 수 있습니다.
문제의 공식화:
.
그러한 작업을 수행 했습니까?네, 귀하의 제안에 따라 지난번에 TI에 대해 이야기할 때 조금 더 살펴보았습니다. 중앙 은행과 같은 거대 기업이 시장에서 큰 역할을 할 때 시장 상황을 어떻게든 설명할 수 있을 것 같습니다.
그러나 나는 Alexander가 그가 찾고 있던 것을 발견했다는 것을 이해하지 못했습니다 ... 아니면 그는 포기했습니다.
내 친구 유진, 다시 한 번 -이 주제는 더 이상 나에게 흥미롭지 않습니다.
1년(!!!)을 보냈습니다. 결과는 + -0%의 이익입니다. 하지 그. 막 다른 골목.
나는 반복합니다 - 우리는 시장의 "기억" 연구와 관련된 획기적인 주제가 필요합니다 - 상관 관계, 네겐트로피, 무거운 꼬리 ... 이것은 "트렌드와 함께"거래의 화신입니다. 나는 기쁨으로 참여할 것입니다-시작할 사람 만있을 것입니다 ...
저는 현재 가변 감마 프로세스 모델에 대해 작업 중입니다. 다행히도 현재 분포의 분위수를 선택할 필요가 없습니다. 신뢰 구간 의 경계는 자체적으로 고려됩니다. 또한 획기적인 것!
그러나 기뻐하기에는 너무 이르다. 기대치 계산에 문제가 있다.
이번 달부터 새 모델을 테스트 중입니다. 결과가 있을 것입니다 - 나는 확실히 쓸 것입니다.
지금까지 모든 - 코멘트가 없습니다. 나는 일하고 포럼, 특히 "Random Walk" 스레드를 읽습니다. 틴! :)))
그러나 나는 Alexander가 그가 찾고 있던 것을 발견했다는 것을 이해하지 못했습니다 ... 아니면 그는 포기했습니다.
내 친구 유진, 다시 한 번 -이 주제는 더 이상 나에게 흥미롭지 않습니다.
1년(!!!)을 보냈습니다. 결과는 + -0%의 이익입니다. 하지 그. 막 다른 골목.
나는 반복합니다 - 우리는 시장의 "기억" 연구와 관련된 획기적인 주제가 필요합니다 - 상관 관계, 네겐트로피, 무거운 꼬리 ... 이것은 "트렌드와 함께"거래의 화신입니다. 나는 기쁨으로 참여할 것입니다-시작할 사람 만있을 것입니다 ...
저는 현재 가변 감마 프로세스 모델에 대해 작업 중입니다. 다행히도 현재 분포의 분위수를 선택할 필요가 없습니다. 신뢰 구간 의 경계는 자체적으로 고려됩니다. 또한 획기적인 것!
그러나 기뻐하기에는 너무 이르다. 기대치 계산에 문제가 있다.
이번 달부터 새 모델을 테스트 중입니다. 결과가 있을 것입니다 - 나는 확실히 쓸 것입니다.
지금까지 모든 - 코멘트가 없습니다. 나는 일하고 포럼, 특히 "Random Walk" 스레드를 읽습니다. 틴! :)))
이 방법이 아닙니다.
먼저 이론, 그 다음이 국가입니다.
그리고 나서야 진짜.
이 방법이 아닙니다.
먼저 이론, 그 다음이 국가입니다.
그리고 나서야 진짜.
이론은 여기에 모두 나와 있습니다(첨부 파일 참조).
마지막으로, 이 불가사의한 원고를 읽는 동안 나는 한 가지 간단한 사실을 이해했습니다. 말 그대로 시장과 관련된 임의 프로세스의 모든 모델은 이미 영문 문헌에 아주 잘 설명되어 있으며 그것을 반복하는 것은 의미가 없습니다.
1. 빠른 방법으로 모델에 따라 TS를 생성하여 연습을 고통스럽게 할 필요가 있습니다.
2. 이러한 모델을 기반으로 이미 생성된 차량을 시장에서 검색하고 특성을 살펴봅니다.
이론은 여기에 모두 나와 있습니다(첨부 파일 참조).
마지막으로, 이 불가사의한 원고를 읽는 동안 나는 한 가지 간단한 사실을 이해했습니다. 말 그대로 시장과 관련된 임의 프로세스의 모든 모델은 이미 영문 문헌에 아주 잘 설명되어 있으며 이를 반복하는 것은 의미가 없습니다.
1. 모델에 따라 TS를 빠르게 생성하여 연습을 고통스럽게 할 필요가 있습니다.
2. 이러한 모델을 기반으로 이미 생성된 차량을 시장에서 검색하고 특성을 살펴봅니다.
실제로 작동하는 것은 책에 설명되어 있지 않습니다.
따라서 이 불가사의한 원고에 기술된 모델은 고려 대상에서 제외할 수 있습니다.
그리고 모니터링이 열릴 것입니다. 쇼는 계속되어야 합니다!
실제로 작동하는 것은 책에 설명되어 있지 않습니다.
따라서 이 불가사의한 원고에 기술된 모델은 고려 대상에서 제외할 수 있습니다.
그리고 모니터링이 열릴 것입니다. 쇼는 계속되어야 합니다!
멋진.
Variable Gamma 프로세스에 대한 결과가 좋지 않은 반면 모니터링을 열기에는 너무 이릅니다. 기대치 계산을 잘못해서 어딘가에 오류가 있습니다. 지금은 WMA를 해보고 있는데 안맞을까봐...
이제 봐, 디미트리.
확률적 과정의 많은 모델 중에서 Ornstein-Uhlenbeck 과정과 Variance 감마 과정의 두 가지만 "평균으로 돌아가는" 경향이 있습니다. 이 두 가지 프로세스 모두 이 책에 설명되어 있습니다. 시장에 나와 있는 모든 무작위 프로세스 모델이 용광로에서 나옵니다! 그래서?
그렇다면 이 주제를 스크랩으로 보내야 하고 새 주제를 열어야 합니다. 시장에 나와 있는 무작위가 아닌 프로세스의 경우 "메모리"가 있는 프로세스입니다.
그리고 중요한 코멘트 하나 더.
이 스레드에서 나는 시장의 "기억"과 그것이 설명하는 매개변수를 다루려고 했습니다. 말하자면 성배 의 마법열쇠를 찾고 있었는데... 못찾았어...
따라서 결국 포럼의 최전선에 서서 가성으로 비명을 지르는 독특한 사람을 기다리는 것이 합리적입니다. 작업 시장 지속성 / 반 지속성 계수 !!!".
그 동안에는 결국 이번 달에 Variance 감마 프로세스에 대한 작업을 완료할 것입니다. 결과를 보여드리겠습니다. 하지만 만약에??!