Como posso saber a diferença entre um gráfico FOREX e um PRNG? - página 25

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serferrer:

E este é o verdadeiro negócio.


Leia https://www.mql5.com/ru/forum/143224/page21#754529


E daí? É uma situação comum - a verdadeira está sendo despejada pela EA, que foi ajustada no testador.

Leia a situação padrão - a situação real está sendo instalada pela EA no testador.

 
serferrer:

O conselheiro é o mesmo.


Qual era o tamanho do lote que você estava testando? 1 ou 0,1?
 
Não, o problema é que alguém teve a idéia de testar com carrapatos em velas durante 1 minuto, daí todos os problemas - pelo menos uma revisão deve ler como funciona o testador
 
AlexEro:

https://en.wikipedia.org/wiki/Autocorrelation


E aqui está o próprio Karl sobre sua criação:

Ou seja, tanto a correlação como a autocorrelação e o ANC para ajuste e regressão de quaisquer variáveis aleatórias podem ser usados, mas Karl e sua amiga Yule não podem dar uma garantia completa para o caso se eles não forem distribuídos em Gaussiana.

A precisão destes métodos é então simplesmente desconhecida.



Ótimo. E aqui estamos nós.

1. As fórmulas para o cálculo da ACF são completamente as mesmas.

2. Não há outra fórmula, ou seja, não importa o quanto discutamos calcular a autocorrelação de outra forma (ninguém pode).

Mas o terceiro ponto é interessante: "A precisão destes métodos é então simplesmente desconhecida". Deixe-me explicar.

Mais de 50 anos estavam batendo sobre a solução da equação de Stratanovich, enquanto Berg trouxe a fórmula, que mostrou que a solução exata não pode ser obtida (os recursos computacionais tendem ao infinito com a progressão de breakneck), e os cientistas deixaram esta equação para trás. Mas a hora chegou eGennady Petrovich Slukin mostrou a solução, basta pensar na beleza da frase, ele encontrou a solução"com precisão suficiente para a prática...".

Deixe-me explicar isso com um exemplo mais compreensível. Você pode tentar prever o movimento do EURUSD com precisão de 0,001 pontos e nunca encontrar uma solução. E é possível fazer previsões precisas com a precisão de +-5 pontos e isso parecerá ser suficiente para ganhar dinheiro.

O objetivo de construir ACF é ver e entender o processo, que fórmula pode descrevê-lo (um modelo). E este modelo permite fazer previsões de taxas com precisão suficiente para a prática. Na figura, a curva azul é um modelo que repete quase exatamente o ACF de um processo real.

 
Prival:

Portanto, entendo que a precisão é o ponto e que, manipulando a precisão, é possível julgar se o que existe vai durar ou não pela quantidade de precisão.
 
Prival:


Excelente. E ao que chegamos.

(na voz da Vitsin)

Desculpe, não "nós", mas "você".

Privalov, é melhor você corrigir seu ACF e explicações para ele, você o escovaria, figurativamente falando. É claro que mesmo um ACF em base de código é cem vezes melhor do que um ACF em nenhuma ACF. Mas ainda assim, isto é uma coisa nova, as pessoas vão querer entender. E para evitar cortes sangrentos repetidos, como o que envolve o niilista hrenfx

"correlação de amostra zero não significa que não há relação linear (geralmente esqueça também a palavra linear) nessa amostra".

https://www.mql5.com/ru/forum/128968

em que 5-6 matemáticos conhecedores deste fórum nunca se entenderam - por isso, é preciso colocar faróis: onde está o auto teórico e a correlação simples e onde está a correlação da amostra, como se relacionam os tamanhos da amostra e o gráfico de correlação automática, como se normalizam os multiplicadores. Caso contrário, sua função senoidal pura periódica tem uma autocorrelação amortecida.


https://www.mql5.com/ru/forum/128968/page15

A fórmula para autocorrelação mencionada no wiki acima é clara e adequada para pogramação, enquanto a sua ainda não é a sua.

Isso não é uma crítica, é para esclarecimento.

Em relação a tudo mais, existem várias maneiras robustas e não paramétricas de calcular a autocorrelação, mas aqui nós ("não, agora é você"(c)) estamos entrando no gelo fino da conexão entre theorwave e DSP, e pessoalmente eu não quero e não posso ir mais longe.

"2. não há outra fórmula, ou seja, não importa o quanto discutamos o cálculo da autocorrelação de forma diferente (ninguém o faz). "

Privalov, tenha cuidado com as declarações negativas. Primeiro, as próprias declarações negativas são difíceis de provar - em matemática, lógica matemática, filosofia, teologia ortodoxa e até mesmo no judaísmo de Moisés e Aaron.

Em segundo lugar, se alguém afirma que os bolos de chocolate NÃO giram em torno de Saturno, como isso pode ser provado e verificado?

Em terceiro lugar, como você sabe que não há outra fórmula? Não é preciso responder, é uma pergunta retórica.

"Mas chegou a hora eSlukin Gennady Petrovich mostrou a solução, basta pensar na beleza desta frase que ele encontrou a solução"Com precisão suficiente para a prática"... "

Bem, ele MOSTRAVA essa precisão, em porcentagem. Ou seja, você sabe com antecedência aproximadamente quão preciso será seu método. Mas o próprio autor e seu amigo Yul não conseguem mostrar nenhuma precisão na fórmula de correlação. Porque vai a qualquer lugar - dependendo da forma da distribuição. Ninguém fabrica instrumentos com "precisão técnica", uma vez que todos os instrumentos (e todos os métodos matemáticos) têm uma PERCENTIALIDADE pré-determinada (termo residual, magnitude da pequenez, etc.) para trabalhar. Isto é o que eles fazem tanto na engenharia quanto na ciência.

Eu já mostrei e disse o suficiente sobre o assunto, por isso, por este meio, despeço-me de vocês.

 

Se nos lembrarmos do Gödel, antes de discutir a ACF, temos que voltar às condições iniciais do problema, que não são prováveis e são imperfeitíveis dentro dos métodos utilizados. Estas condições são considerações sobre o quociente enquanto tal.

Cotier é fundamentalmente um processo não estacionário, ou seja, um processo com variável, não necessariamente linear mo, e se subtrairmos esta variável mo do processo, o resíduo resultante será uma variância variável com muitas complexidades. Mas isto não é suficiente. Há eventos no mercado após os quais as regularidades encontradas (mo variável e variância variável) podem mudar radicalmente. E nós podemos aprender sobre isso depois de obter a quantidade necessária de história. Isto leva a um grande problema - um padrão encontrado na história deve ser extrapolado para o futuro com muito cuidado.

O DSP assume que há um sinal em um processo aleatório que é barulhento. E é muito importante que o barulho (como me parece) seja sempre gaussiano. Assim, tudo o que está escrito em livros sobre correlação, regressão e outras análises sempre se aplica ao ruído em DSP. Mas os métodos destes livros não podem ser aplicados diretamente ao quociente devido à não-estacionariedade do quociente. A propósito, isso significa que os métodos DSP não podem ser aplicados ao mercado. Mas a matemática e os equipamentos dentro do DSP criados e trabalhados com dados reais e modelos sempre funcionarão no futuro - o aparelho de TV funciona como está.

O ACF é como o papel de tornassol. Você o calcula, olha para ele e decide o que fazer a seguir. Não mais do que isso. Como sempre nos lembramos que os quocientes não são estacionários, devemos primeiro ter certeza de que a série é estacionária e só depois aplicar toda a ferramenta de análise de correlação.

Por exemplo.

Quando pegamos um programa do kodobase ou matcad e fazemos um ajuste ANC, devemos sempre entender que os coeficientes obtidos nem sempre são o que se calcula que sejam. É preciso observar o erro no cálculo desses coeficientes, e se o programa de cálculo do ISC não fornecer essas informações, elas não devem ser utilizadas de forma alguma. E estas não são todas as informações necessárias para tomar uma decisão sobre a utilização ou não dos coeficientes derivados. É por isso que mesmo para os cálculos mais simples do tipo ANC deve-se usar pacotes especializados (R, EVIEWS ....). Usando pacotes especializados, veremos imediatamente quão rígido é o tratamento de séries estacionárias e não estacionárias.

É por isso que levo toda a conversa sobre ACF para ser puramente teórica e irrelevante para citações.

Mas o tópico do tópico é interessante. Acima, eu até liguei um livro sobre o assunto - como distinguir as tendências determinísticas das tendências estocásticas. Do livro mencionado decorre que, no caso geral, estas tendências não podem ser distinguidas, de modo que não se pode distinguir um quociente de um PRNG especialmente processado (por exemplo, criando artificialmente caudas espessas).

 

faa1947:

É por isso que tomo toda a conversa sobre ACF como puramente teórica, o que não tem nada a ver com a citação.

Mas o tópico deste tópico é interessante. Acima, eu até liguei um livro sobre o assunto - como distinguir as tendências determinísticas das tendências estocásticas. Do livro mencionado decorre que, no caso geral, estas tendências não podem ser distinguidas, de modo que não se pode distinguir um cotier de um PRNG especialmente processado (por exemplo, criando artificialmente caudas grossas).

Mm-hmm. Sai alguma conclusão deprimente. Para torná-la mais otimista, vou repetir para você: George Marzaglia fez algumas observações que colocam tudo em seu lugar, e mostram onde fica a ponte. (claro que não diretamente, é preciso muita reflexão, bons conhecimentos de DSP e muita programação). Você pode fazer isso sem Marsaglia, mas será um caminho muito mais longo.

O avô Marsaglia era uma espécie de niilista e, tanto quanto sei, ele até teve um conflito com o NIST - o monstro da burocracia científica americana, que estupidamente parasitou seus trabalhos, e (atenção) parece que eles têm falhas nos métodos padrão de criptografia-decriptografia-decriptação-empacotamento ali.

Para a sobremesa (ou como aperitivo para o cino-picture acima) aqui está um RNG mais simples, mas de alta qualidade da Marsaglia (embora eles devam ser iniciados por outro RNG):

// Another example has k = 257,  period about 2 ^ 8222.
// Uses a static array Q[256]  and an initial carry 'c',
// the Q array filled with 256 random  32 - bit integers
// in the calling program and an initial carry c < 809430660
// for the multiply - with - carry operation.
// It is very fast and seems to pass all tests.

static unsigned long Q[256], c = 362436;  /* choose random initial c<809430660
and */
/* 256 random 32-bit integers for Q[]
*/

unsigned long MWC256 (void)
{
        unsigned long long t, a = 809430660 LL;
        static unsigned char i = 255;
        t = a * Q[++i] + c;
        c = (t >> 32);
        return (Q[i] = t);
}

// Here is a complimentary-multiply-with-carry RNG
// with k=4097 and a near-record period, more than
// 10^33000 times as long as that of the Twister.
// (2^131104 vs. 2^19937)

static unsigned long Q[4096], c = 362436; /* choose random initial
c<809430660 and */
/* 4096
random 32-bit integers for Q[]       */
unsigned long CMWC4096 (void)
{
        unsigned long long t, a = 18782 LL;
        static unsigned long i = 4095;
        unsigned long x, r = 0xfffffffe;
        i = (i + 1) & 4095;
        t = a * Q[i] + c;
        c = (t >> 32);
        x = t + c;
        if (x < c)
        {
                x++;
                c++;
        }
        return (Q[i] = r - x);
}

Não poderia ser mais fácil. O avô de Marsaglia era bom em matemática, teorização e estatística.

 
faa1947:
AlexEro:

Mm-hmm. Sai alguma conclusão deprimente. Para torná-lo mais alegre, vou repetir para você: George Marsaglia fez algumas observações, que colocaram tudo em seu lugar, e mostram onde está a ponte. (claro que não diretamente, é preciso muita reflexão, bons conhecimentos de DSP e muita programação). Você pode fazer isso sem Marsaglia, mas será um caminho muito mais longo.

O avô Marsaglia era uma espécie de niilista e, tanto quanto sei, ele até teve um conflito com o NIST - o monstro da burocracia científica americana, que estupidamente parasitou seus trabalhos, e (atenção) parece que eles têm falhas nos métodos padrão de criptografia-decriptografia-decriptação-empenhamento.

Para a sobremesa (ou como aperitivo para o cino-picture acima) aqui está outro RNG mais simples, mas de alta qualidade da Marsaglia (embora devam ser iniciados por outro RNG):

Não poderia ser mais fácil. O avô de Marsaglia era bom em matemática, teoria e estatística.


E aqui está o tópico do fio condutor de interesse. Acima, eu até liguei um livro sobre o assunto - como distinguir as tendências determinísticas das tendências estocásticas. Do livro mencionado decorre que, no caso geral, estas tendências não podem ser distinguidas, de modo que não se pode distinguir um cotier de um PRNG especialmente processado (por exemplo, criando artificialmente caudas grossas).



AlexEro:

Mm-hmm. Essa é uma conclusão deprimente.

o que é a depressão? Você não precisa ser capaz de identificar os dados PRNG para ganhar dinheiro com a série real
 
AlexEro:

Por várias páginas eu tento seguir esta verborreia - eu não consigo entender nada.

Prival diz que não há outra maneira de calcular a autocorrelação, por mais que se critique a existente, e em resposta à referência a Moisés e Aaron.

A tese de que na realidade é quase impossível distinguir citações reais do gpsch, e em resposta à observação de que George Marsaglia mostrou várias pontes. E além disso, outro gpsch é dado. por quê?

Isso é muito bukouffe, muito! Por favor, seja breve e direto ao assunto, caso contrário as pessoas ficarão assustadas.

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