Teorema sobre a presença de memória em seqüências aleatórias - página 27
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Outro erro foi encontrado no código. Ao lançar o Expert Advisor ou desligar o autotrading, o Expert Advisor imediatamente inicia a negociação ativa, não quando uma nova barra é formada, como deveria estar no algoritmo. Tive que acrescentar mais algumas linhas:
O código corrigido da EA está no trailer:resultados duplos = taxas[0].abertas - 2,0 * taxas[p].abertas + taxas[2*p].abertas; não consigo entender esta linha, qual é o seu significado?
É igual a:
É equivalente:
isto é claro, mas qual é o seu significado, como se compara à sua teoria?
é claro, mas qual é o seu significado, como compará-lo com a sua teoria?
Existem valores numéricos derivados de parcelas da história passada (ou seja, já conhecemos seus valores):
и
E no futuro aparecerá um terceiro valor (que ainda não conhecemos):
double c = rates[-X*p].open - rates[0].open;
O valor de X também é desconhecido para nós.
De acordo com o teorema, se a, b e c são números aleatórios, então duas desigualdades mutuamente exclusivas são verdadeiras com probabilidade superior a 1/2:
Se não forem aleatórias, então com probabilidade superior a 1/2, há também duas desigualdades que se excluem mutuamente
Para descobrir isso, calculamos:
O que é equivalente:
double results = a - b;
Comparamos então o valor dos resultados com 0, para acima ou abaixo de zero, e dependendo se os números são aleatórios ou não aleatórios, tomamos uma decisão de acordo com as desigualdades acima.
...
Suponha que tenhamos uma seqüência de variáveis aleatórias:
x1, x2, ... xn
Se para todos i e j a igualdade for verdadeira:
p(xi) = p(xj | xi)
então a seqüência não tem memória.
Caso contrário, é.
Yuri, olá!
Estou um pouco atrasado, embora eu tenha lido este tópico desde o início.
Entendo corretamente, que é possível encontrar no retardamento valores de uma variável aleatória, que determinam o valor no último dado conhecido? Ou é mais complicado do que isso?
Entendo corretamente que é possível encontrar os valores de uma variável aleatória que determina o valor no último dado conhecido no Lag i? Ou é mais complicado do que isso?
Se pelo menos dois outros valores aleatórios no campo aleatório forem conhecidos. Mas a questão é que o determinismo não é rígido, mas probabilístico.
Se pelo menos dois outros valores aleatórios em um campo aleatório forem conhecidos. Mas a questão é que o determinismo não é rígido, mas probabilístico.
Uma variável aleatória tem uma propriedade i.i.d.? Isto não impede que as conclusões sejam verdadeiras?
O mais importante é que a independência na seqüência para qualquer i e j é observada: p(Xi > Xj) = p(Xi < Xj). Tudo o resto não importa.
O mais importante é que a independência na seqüência para qualquer i e j é observada: p(Xi > Xj) = p(Xi < Xj). Tudo o resto não importa.
Vou pensar sobre isso. Eu mesmo tenho procurado depender especificamente dos retornos do mercado forex usando o método de informação mútua e continuo a fazê-lo. Ela está lá.
Mas aqui, pelo que entendi, estamos falando de uma série arbitrária.