Da teoria à prática - página 570
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Bem, é um xi-quadrado, obviamente.
É a variação. Estou errado, é claro - a soma dos modulos dos incrementos é diretamente proporcional à variância.
Basta contar a soma dos incrementos - temos uma distribuição normal.
Mas novamente, o que devemos fazer com ele? Devo trabalhar com os níveis na janela semanal? Prefiro parar de trabalhar no mercado por completo - estou entediado e não preciso de dinheiro nenhum.
Nada mais me vem à mente além das redes neurais...
Algo está errado aqui, o chi-quadrado diminui mais rápido que o expoente(geométrico p=0,5), e fazemos isto: pegamos Laplace e adicionamos o expoente esquerdo à direita, voltamos a ter expoente, tenho uma fórmula lá, em algum lugar um pouco mais próximo, em algum lugar mais distante, a única coisa que tenho é um mergulho a zero. Não está claro.
Algo está errado aqui, o qui-quadrado diminui mais rápido que o expoente (geométrico p=0,5), e fazemos isto: pegamos Laplace e adicionamos o expoente esquerdo à direita, pegamos o expoente novamente, eu tenho uma fórmula lá, em algum lugar um pouco mais próximo, em algum lugar mais distante, só que há um mergulho no zero. Não está claro.
Nos dados de Eugene é claramente visível uma distribuição praticamente normal tanto para a soma dos incrementos como para as somas dos modulos de incrementos e para os incrementos de somas de incrementos.
Em geral, para tudo.
Não há sentido investigar mais. Tudo é encontrado - tanto Laplace como Gauss. Mas tudo isso em grandes janelas de tempo e grandes intervalos de tempo entre aspas. Com certeza, em Erlang, fluxos de alta >=300 ordens de magnitude, tudo é perfeito em geral.
И... Nada. Vazio. Para um comerciante esperar por 1 comércio por mês é impensável - pode-se ficar louco.
É claro que é possível passar de um expoente a uma distribuição normal, em uma distribuição Pearson (qui-quadrado) com graus de liberdade crescentes ou em uma distribuição Erlang (Gama) com k crescente, com spread de ponto crescente, com transformação de uma distribuição uniforme, de um lado da distribuição uniforme é um expoente e do outro lado é uma distribuição normal. Todos estes são processos aleatórios. A questão é encontrar desvios da aleatoriedade.
PS Alexander, mais uma vez Doc estava certo sobre seu provedor de serviços, tanto os intervalos de tempo quanto os próprios incrementos têm desvios do expoente, você e Doc confirmaram a distribuição logarítmica, ela diminui mais lentamente que o expoente, durante toda a distribuição, não apenas na cauda, tente dar valores puros, como você fez lá a cada segundo lendo, no neurônio, deixe alguém ajudar, veja o resultado. Você tem uma exceção à regra, que a propósito confirma a regra de que ela será em sua maioria exponenciada e Cauchy e a diferença está apenas nas caudas das distribuições, onde as lacunas são geralmente.
É claro que é possível passar de um expoente a uma distribuição normal, em uma distribuição Pearson (qui-quadrado) com graus de liberdade crescentes ou em uma distribuição Erlang (Gama) com k crescente, com k crescente, com k crescente, com distribuição uniforme transformada, por um lado de um uniforme - expoente e por outro - normal. Todos estes são processos aleatórios. A questão é encontrar desvios da aleatoriedade.
PS Alexander, mais uma vez Doc estava certo sobre seu provedor de serviços, tanto os intervalos de tempo quanto os próprios incrementos têm desvios do expoente, você e Doc confirmaram a distribuição logarítmica, ela diminui mais lentamente que o expoente, durante toda a distribuição, não apenas na cauda, tente dar valores puros, como você fez lá a cada segundo lendo, no neurônio, deixe alguém ajudar, veja o resultado. Você tem uma exceção à regra, que a propósito confirma a regra de que ela será em sua maioria exponenciada e Cauchy e a diferença está apenas nas caudas das distribuições onde pode haver lacunas.
Ainda estou lutando com os níveis deste mês, e depois com a neurônica. Não vejo nenhuma outra opção... Trabalhar com distribuições conhecidas é bom, é claro, mas estão muito escondidas... Ai de mim...
Um histograma! Se houver uma distribuição normal - graal, não - sim, nada muda...
Tios, até que vocês esqueçam tudo sobre suas distribuições, só haverá pó em seus bolsos))))))
E mais 100$ que serão necessárias mais 500 páginas para chegar até você)
Você tem uma série cronológica, não apenas estatísticas. Alterar o livro didático.Esta é uma confirmação, eu tentei ajustar o expoente aos seus dados, você pode ver que o pico é menor e o meio não cabe. Verifique você mesmo, ou envie-me mais dados, intervalos e incrementos e eu tentarei encaixar o expoente.
Não, não é preciso. Tudo já está claro e compreensível para mim.
Ou simplesmente deixar meu TS trabalhar sem condições adicionais, ACF, Hurst, assimetria e outras coisas (receio que seja +0% ou falhe),
Ou aplicar somas de incrementos e moduli aos insumos de NS (o processo é praticamente gaussiano com ACF não relacionado ao delta) e deixá-lo cortar o dinheiro.
Amém.
P.S. Eu não acredito em ZigZags, desculpe :)
e depois para a neurônica. Não vejo nenhuma outra opção...
hmmm, não gosto da frase que li na internet, mas vou dizer: POPKORN POPKORN!
Tios, até que você esqueça tudo sobre suas alocações, só haverá pó em seus bolsos))))))
E mais 100 dólares que você não receberá isto até outras 500 páginas)
Por que apenas 100? e não 1k? 10к? Você ainda tem dúvidas? E quanto ao segredo? E a foto do perfil?
Eu não quero arruinar muito os perdedores)