O Modelo de Regressão Sultonov (SRM) - alegando ser um modelo matemático do mercado. - página 41
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A segunda coluna é Yi? Ele?
Construir primeiro uma linha de regressão linear, depois aplaudir.
O que há para construir, é bastante claro como deve ser. E sua TPM, se fosse mais humana, teria que se endireitar a 0,5.
Por favor:
Não 0,5, mas ainda assim... 0,486691 em uma extremidade, 0,491087 na outra.
A média é de 0,4889.
Não 0,5, mas ainda assim... 0,486691 em uma extremidade, 0,491087 na outra
Sim, eu devo ter exagerado com os zeros, se você mudar um pouco o gráfico, acontece que em ambos os casos MO=0,5:
Aqui https://forum.mql4.com/ru/19762/page30 foi solicitado a descrever uma seqüência aleatória de 10 dígitos como um modelo de mercado. Isto é o que saiu no caso da RMS e da LR:
Bem visto também a partir daqui https://forum.mql4.com/ru/19762/page29
gpwr 09.06.2009 03:27
Desculpe pela intrusão. Li quase todo o tópico e não consegui entender o que é o argumento de Fourier. O assunto do ramo é a descrição das condições de mercado que afetam o movimento futuro de preços. O que Fourier tem a ver com isso? Concordo que o movimento de preços pode ser decomposto em pecado e cosseno: m+An*cos(wn*t)+Bn*sin(wn*t). Então? O espectro (An+j*Bn) será nossa descrição do estado do mercado? A idéia é interessante. Mas na discreta Fourier transformam o número de pecados e cosines iguala o número de preços praticados. Qual é então a vantagem de usar os parâmetros de saída do DFT (An e Bn) para descrever o mercado? O número de variáveis não é reduzido. Portanto, temos que tomar as maiores amplitudes sqrt(An^2+Bn^2). Eles com suas freqüências se tornam a descrição do mercado? Estou indo na direção certa? Usando estes parâmetros (An, Bn, wn) preveremos o futuro extrapolando os correspondentes pecados e co-senos para o futuro? Fizeram tal coisa. Há um grande equívoco nesta abordagem. A transformação de Fourier nada mais é do que encaixar uma série trigonométrica na curva de preços original. Faz tanto sentido quanto adaptar os polinômios e outras funções à curva de preços. Você pode torcê-lo e assumir as funções de Bessel, sincero, Si e assim por diante. Todos esses ajustes atingirão seu objetivo de reprodução exata do preço. Mas quem nos disse que existem funções trigonométricas ou polinomiais ou funções de Bessel escondidas no movimento de preços. Elas são apenas funções aproximadas. Eles podem ser adaptados a qualquer coisa. Para extrapolar pecados e co-senos é preciso primeiro provar que o movimento dos preços é descrito por equações diferenciais comuns como um circuito oscilante. Acho difícil ver os benefícios da transformação de Fourier para descrever o mercado. Embora eu não me importe se alguém decidir mudar minha opinião. Quem tem outras idéias?
Sugiro que você olhe a visão da função obtida pela diferenciação (18) e que é a densidade da função de distribuição RMS e dada no artigo como (7), que (a visão) sugere ser muito semelhante ao comportamento do EUR/USD durante sua evolução:
Sugiro que você olhe a visão da função obtida pela diferenciação (18) e que é a densidade da função de distribuição RMS e dada no artigo como (7), que (a visão) sugere ser muito semelhante ao comportamento do EUR/USD durante sua evolução: