Da teoria à prática - página 273
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Acho que consegui.
Passo 1 - Faça seu próprio gerador de batidas, com pausas aleatórias entre batidas como essa distribuição. A cada ciclo - faça o preço atual de compra/venda, faça uma série cronológica deles.
Passo 2 - Ainda não entendo, preciso pensar sobre isso. Não poderei negociar tais séries cronológicas, já é HFT.
O passo 2 é muito provavelmente um pulso com um processo aleatório preso a ele. Quando o processo ultrapassa seus limites médios, ele voltará a ser comercializado até o pulso. Acho que é assim em termos simples...
Estou correto ao assumir que o fator K da distribuição de Erlang é um bom indicador da integridade do negócio?
Mais provavelmente sobre a qualidade de sua infra-estrutura).
Estou correto ao assumir que o fator K da distribuição de Erlang é usado para julgar a imparcialidade do negócio?
Um pouco de humor específico:
Acho que quanto mais k, melhor para nós)))), porque se k=1, então é um expoente puro, um processo Poisson, em geral, é muito ruim. Isto é quando você começa a comparar entre muito ruim e assim, média, talvez algo para um lucro))))
Eu acho que quanto mais k, melhor para nós)))) porque se k=1, então é um expoente puro, um processo Poisson, em geral, tudo é muito ruim. Isso é quando você começa a comparar entre muito ruim e assim, média, talvez algo para um lucro))))
Para redes neurais e tarefas de previsão - sim, quanto mais k, melhor.
Mantenho minha opinião - o parâmetro k deve ser selecionado forçosamente, dependendo do modelo utilizado pelo comerciante. Eu tenho k=1.
Há outra razão pela qual eu preciso do parâmetro K=1, ou seja, a emulação de fluxo de Poisson.
E esta razão é a necessidade de um parâmetro de tendência/fluxo misterioso.
Estou absolutamente convencido de que este parâmetro é o coeficiente não central do sistema calculado como a razão entre o parâmetro de distribuição de probabilidade atual e o parâmetro de distribuição Gaussiano.
Portanto, a hipótese é que com K=1, ou seja, ao simular um fluxo real de tick por um processo de Poisson, o coeficiente de não-hentropia do sistema será calculado corretamente, em outros casos não será.
Para redes neurais e tarefas de previsão - sim, quanto mais k, melhor.
Mantenho minha opinião - o parâmetro k deve ser escolhido à força, dependendo do modelo utilizado pelo comerciante. Eu tenho k=1.
Alexandre, você não diz para que precisa k=1, ou seja, para calcular a diferença entre o estado atual e o estado sem nenhuma conseqüência, sobre esta diferença você calcula a relação comercial que mostra a tendência entre as sessões.
Alexander, você não especifica para que precisa k=1, ou seja, para calcular a diferença entre o estado atual e o estado sem nenhum efeito secundário, esta diferença é usada para calcular a relação comercial, que mostra a dinâmica entre as sessões.
Isso também, é claro.
Portanto, esta diferença entre o fluxo real do tick e sua emulação é necessária para 2 coisas:
1. para calcular a intensidade de negociação (resolvido)
2. para calcular a não centralidade (em andamento...)
Há outra razão pela qual eu preciso do parâmetro K=1, ou seja, a emulação de fluxo de Poisson.
E esta razão é a necessidade de um parâmetro de tendência/fluxo misterioso.
Estou absolutamente convencido de que este parâmetro é o coeficiente de não centralização do sistema calculado como a razão entre o parâmetro da distribuição de probabilidade atual e o parâmetro da distribuição gaussiana.
Portanto, a hipótese é que com K=1, ou seja, ao simular um fluxo real de tick por um processo de Poisson, o coeficiente de não-hentropia do sistema será calculado corretamente, caso contrário, não será calculado.
É possível teoricamente afinar o processo real existente, para aproximar a distribuição normal, digamos, como no caso com k--> ao infinito na distribuição de Erlang, mas não tomá-la como um todo, mas como uma parte onde uma parte desta distribuição tende a normalizar, projetando sobre todo o processo, como se o substituísse, para calcular corretamente a relação de intensidade de comércio, porque atualmente não é exatamente correto por causa da "cauda" de Erlang onde o expoente com Cauchy ainda se senta. Afinal, todo seu sucesso, tanto quanto eu entendo, pode ser atribuído à aplicação deste coeficiente. Corrija-me se eu estiver errado.
É possível ajustar teoricamente o processo real existente próximo ao normal, digamos, como no caso de k--> ao infinito na distribuição de Erlang, mas não tomá-lo como um todo, mas como uma parte, onde parte desta distribuição tende a normalizar, projetando sobre todo o processo, como se o substituísse, para calcular corretamente a taxa de intensidade de negociação, porque no momento não é exatamente correto a partir da "cauda" de Erlang, onde o expoente com Cauchy ainda se senta. Afinal, todo seu sucesso, tanto quanto eu entendo, pode ser atribuído à aplicação deste coeficiente. Corrija-me se eu estiver errado.
Para ser honesto, eu não considerei casos de K > 1, mas provavelmente deveria ter considerado. Certamente deve haver algo ali.
Em minha desculpa, direi que meu objetivo era resolver o problema o mais rápido possível - começar a reabastecer minha bolsa imediatamente.
Uma vez que percebi que apenas trabalhar no fluxo de Erlang (já em K=1 !!!!!) dava bons resultados, de alguma forma comecei a pensar mais em dinheiro do que em física e matemática. Infelizmente, as fraquezas humanas, alimentadas por meu sogro e minha esposa, são igualmente intrínsecas para mim...
Portanto, casos K>1, espero que alguém considere e obtenha não apenas bons lucros, mas também lucros irrestritos.
Para ser honesto, eu não considerei casos de K > 1, e provavelmente deveria ter considerado. Certamente deve haver algo ali.
Com minha desculpa, eu tinha como objetivo resolver o problema o mais rápido possível - começar a reabastecer minha bolsa imediatamente.
Uma vez que percebi que apenas trabalhar no fluxo de Erlang (já em K=1 !!!!!) dava bons resultados, de alguma forma comecei a pensar mais em dinheiro do que em física e matemática. Infelizmente, as fraquezas humanas, alimentadas por meu sogro e minha esposa, são igualmente intrínsecas para mim...
Assim, os casos com k>1 serão considerados por alguém e obterão não apenas bons lucros, mas também lucros irrestritos.
Em k--> até o infinito teremos análogo de distribuição normal, sugiro fazer o contrário, não para procurar tal k, mas aqui e agora para transformar os resíduos, que temos em uma cauda, não os recebemos simplesmente como resultado de um atraso no caminho.
É possível que você e eu estejamos falando da mesma coisa, somente você do lado não-entropia e eu do lado de Erlang.