Стохастический резонанс - страница 28
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Командировка на время отложилась. Народ честно признался, что на носу какие то праздники, а после них наступит не рабочее состояние
to Yurixx
∫ (ξ^a)*exp(–B*(ξ^b)) dξ = –1/(B*b) * (X^(a–b+1))*exp(–B*(X^b)) + (a–b+1)/ (B*b) *∫ (ξ^(a–b))*exp(–B*(ξ^b)) dξ
Не очень большой специалист по математическому анализу, прямо скажем никакой, но взять этот интеграл не смог, как и MathCAD, и «Математика». Но возможно, что-то не так понял или не правильно прочитал выражение.
По-моему, это и есть проще. В init() индикатора или советника встраиватся небольшой кусок кода, который в зависимости от т/ф и параметров усреднения вычисляет коэффициенты нормировки. Все, работает. А как вы это сделаете на Чемпионате, если советник не на вашем компе и историю туда подгружают неизвестно какого объема?
Но это мелочи. Вопрос более серьезный. Вы что, каждый раз должны руками или в маткаде :-) пересчитывать эти коэффициенты при смене символа, т/ф, и пр. ? Не замучаетесь ? Или создадите базу данных по всем символам, т/ф, параметрам сглаживания и т.п. ? :-)
В этом нет ничего трудного, нужно всего один раз пересчитать для текущего окружения котировок, и этого достаточно, время расчета займет не больше, чем градиентный спуск.
Тем более смешно, вот так просто брать и объявлять что распределение вот такое, без всяких доказательств. Да, Вы правы, что у реальных котировок оно совсем другое, нежели принятое за основу в вашем доказательстве.
Нет не заметил. Зато я давно заметил, что проблема нормировки решена многими способами уже давно, например, пользуюсь методом, изложенным в статистическом разделе «планирование эксперимента». По крайне мере у меня нет проблемы с нормировкой. К тому же, все перечисленные плюсы и применения весьма сомнительны:
4. В нейросетях, в которых я ничего не смыслю, необходимо нормализовать данные. Выход за рамки обусловленного диапазона приводит к тому, что нейромозги теряют нейрокрышу.
Возможно этот способ нормировки окажется полезней в каких-то случаях, чем то, что применяется ныне.
В нейросетях, в которых, я наверное еще «недостаточно не смыслю» нет проблемы нормировки (откуда Вы эту проблему взяли?), более того, они требовательны именно к метрологической точности этой операции, а получить ее вашим способом просто невозможно.
Предложение:
Ок, давайте сделаем так. Вы говорите, какие необходимы входные параметры для расчета. Я выбираю произвольный ряд, рассчитываю требуемые параметры и сообщаю Вам. После этого, договариваемся о значении произвольно взятого скользящего окна. Публикуете расчетные значения min и max для этого окна. В свою очередь – я публику точные значения, проводим сравнение.
Честность гарантирую, можете не сомневаться.
PS:
Программист, это не тот, кто программирует все, что под руку попадется.
Так же как мужчина – не тот, кто пьет все, что горит и е… все, что шевелится.
Юрий, а это к чему написано? Как следствие из доказательства? Неужели решили утвердиться, как Алес? Хотя, зная Вас, сомнительно…но все же
to Neutron
Серега спасибо, погляжу обязательно.
Юрий, а это к чему написано? Как следствие из доказательства? Неужели решили утвердиться, как Алес? Хотя, зная Вас, сомнительно…но все же
Какая-то агрессия, Сергей, в вашем тоне. Не думаю, что Вам стоит рассматривать опубликованное мной под углом зрения этого состояния. Вам не нравятся мои предложения ? Не принимайте их в свою практику. Вы не поняли что-то в моих объяснениях ? Но это не повод раздражаться. Я многое не понимаю в ваших методах и не испытываю по этому поводу никаких проблем. Вам это не нужно ? Прекрасно, плюньте на это.
Может Вы нашли какие-то ошибки ? Тогда укажите на них. Из всего Вашего ответа я увидел только одно место, которое можно назвать возражением:
Вы наверное не знакомы с методами, которыми действует математика. Она постулирует объекты, а затем исследует их. Здесь то же самое. Я изначально постулировал вид функции распределения, а затем уточныл его так, чтобы он удовлетворил мои нужды. А Вы разве не заметили фразу, что кривая модельной функции распределения отлично соответствует экспериментальной ? Какие еще Вы хотите доказательства ?
Ваша фраза "реальных котировок оно совсем другое" предполагает, что Вы знаете какое ? Тогда приведите его здесь. И при чем здесь котировки ? Кто Вам сказал, что я работаю с котировками ? Из всей моей писанины совершенно очевидно следует, что я работаю с данными некоторого индикатора, который, собственно, мне и надо нормировать. Увы, относительно распределения значений для этого индикатора Вы вряд ли что-то знаете. Так против чего Вы возражаете ?
Вообще возможны два типа реальных возражений: 1. Некорректность теоретического построения. 2. Некорректность применения. По первому вопросу, насколько я понял, у Вас нет каких-нибудь веских аргументов. А второй пункт - дело растяжимое. О применении к моей задаче Вам судить трудно. А применение к Вашим задачам - это Ваше дело. Если Вам такие возможности не нужны (а они мало кому нужны - случай очень частный), то и не стоит обращать на это такое внимание.
Кстати, по поводу нейросетей. Когда мы подаем на вход сетки данные, то нужно четко указывать их диапазон. Для цены и большинства индикаторов это невозможно. Этим и обусловлено мое замечание. Может оно и неверно, это ведь только имхо по поводу возможного применения метода.
Сергей, Вы много чего такого умеете, чего я не умею. Но это не повод для меня к какой-то неприязни. Наоборот, это повод к тем большему уважению.
взять этот интеграл не смог
Выражение абсолютно правильное, сам только что проверил (это, правда, не метод градиентного спуска, а просто метод интегрирования по частям). Достаточно просто занести экспоненту под знак дифференциала, скомпенсировав эту операцию степенью независимой переменной перед дифференциалом.
Проблема в другом - в том, что, как здесь правильно отмечено, распределение выбрано произвольно. Но я бы все же посмотрел на результаты того, что предложил Yurixx по практической проверке этих формул. В конце концов, главный критерий истины - практика, даже если окончательные выводы получены не совсем корректно.
Хотелось бы все же уточнить, что же есть величина Х в твоей задаче, Yurixx...
ИМХО, для цены единое распределение не представляет ценности. В разные моменты времени - разные распределения. Например, тот же канал - это временно устойчивое распределение определенного вида. В переходные моменты нельзя определить в какое выльется, всегда есть альтернативные сценарии. Входим же как раз рассчитывая на какое-то частное распределение с положительным МО (или использовать его так чтобы получить +МО). Можно конечно смешать все их в кучу для произвольного диапазона и подобрать похожее распределение, а потом использовать как вы предлагаете: приведение к универсальному стандарту, нормировка... Но назначение индикаторов да и других инструментов - определять моменты, когда возможно появление (или продолжение) частного распределения которое мы можем использовать, а не предсказывать некое глобальное состояние рынка. Для этого индикатор не должен смешивать несколько предыдущих распределений, да еще и непонятно с каким периодом: от этого взяли чуть-чуть, от другого и от третьего. ИМХО, нужно разделение возможно даже постфактум, но не смешивание. А затем либо использование выявленого распределения в надежде что оно еще сохраняется, либо ожидание нового в переходные моменты и использование его. В последнем случае предыдущее (законченное) распределение может и определять потенциал для будущего, которое планируется использовать.
В первых двух предложениях сформулирована концепция, которая в корне отличается от моей. Я, наоборот, считаю, что рынок един и соответственно его распределение - это отдельное явление, хотя в некоторые периоды в этом распределении доминируют разные (но его собственные) аспекты.
Хочу уточнить, предложенный вид функции распределения - это частный случай. Он вполне устраивает меня для решения моей задачи, но совершенно не обязан устраивать всех. Я в конце писал по поводу сложностей применения. В п.3. сказано "исследовать статистику ряда". Как думаете, для чего ? Я думаю, чтобы разобраться подходит данная функция распределения или нет.
А про "универсальный стандарт" тоже наблюдается рассогласование терминов. Вы говорите о распределении, я же - о стандартизации диапазона значений (всего лишь) для чего нормировка - самый простой и эффективный способ.
Ваши мысли о назначении индикаторов и все, что за этим следует, - это определенные представления постепенно переходящие в неопределенные фантазии. Не смею их оспаривать. К сожалению, к теме работы, к высказанным идеям, к соображениям по применению и к прочему это никакого отношения не имеет. Поэтому я бы с удовольствием ответил на эти высказывания, но не знаю как связать это с моей писаниной. :-)
grasn
Не моглибы вы привести картинку (гистограмму) исследуемого распределения. Есть еще распределение определенное на промежутке от 0 до ... . http://avs.cde.spbstu.ru/str/HTML/pag/1/23.htm
Может оно Вам подойдет. Посмотрите оно последнее в этой статье. Доберусь до дома. Найду программу в Маткаде где я работал с данными, проверял их на соответсвие этому закону по различным критериям хи-квадрат, неймана пирсона. Если надо вышлю.
взять этот интеграл не смог
Выражение абсолютно правильное, сам только что проверил (это, правда, не метод градиентного спуска, а просто метод интегрирования по частям). Достаточно просто занести экспоненту под знак дифференциала, скомпенсировав эту операцию степенью независимой переменной перед дифференциалом.
Проблема в другом - в том, что, как здесь правильно отмечено, распределение выбрано произвольно. Но я бы все же посмотрел за результатами того, что предложил Yurixx по практической проверке этих формул. В конце концов, главный критерий истины - практика, даже если окончательные выводы получены не совсем корректно.
Хотелось бы все же уточнить, что же есть величина Х в твоей задаче, Yuurixx...
Я просто диву даюсь ....
А кто сказал, что этот интеграл берется методом градиентного спуска ? Я же ясно писал: "берем по частям". Каким местом, если не секрет, вы, ребята, читаете. :-)))
А во всем остальном твой пост, Mathemat , очень оптимистичен. Уже понятно, что ты лучше " и MathCAD, и «Математика». " Значительно лучше ! Не зря я скептически отношусь к этим наворотам. С ними не поспоришь, как, например, с тобой ...
Величина Х в моей задаче - это множество значений некоторого индикатора.
Моя собственная практика показала, что этим методом моя задача решена. Резыльтаты меня удовлетворяют.
Ваши мысли о назначении индикаторов и все, что за этим следует, - это определенные представления постепенно переходящие в неопределенные фантазии. Не смею их оспаривать. К сожалению, к теме работы, к высказанным идеям, к соображениям по применению и к прочему это никакого отношения не имеет. Поэтому я бы с удовольствием ответил на эти высказывания, но не знаю как связать это с моей писаниной. :-)
Прежде чем что-то делать с индикаторами или еще с чем-то, необходимо определить что мы от них ждем. Это определит какие проблемы необходимо решать в рамках поставленной задачи, а какие являются надуманными.
"От т/ф индикаторы ТА практически не зависят, насколько я понимаю, это свойство их статистики. Но вот если бы решить проблему сглаживания, то, может быть, от них можно было бы получить нечто новое."
Что нового вы хотите получить от индикаторов например?
Ваши мысли о назначении индикаторов и все, что за этим следует, - это определенные представления постепенно переходящие в неопределенные фантазии. Не смею их оспаривать. К сожалению, к теме работы, к высказанным идеям, к соображениям по применению и к прочему это никакого отношения не имеет. Поэтому я бы с удовольствием ответил на эти высказывания, но не знаю как связать это с моей писаниной. :-)
Прежде чем что-то делать с индикаторами или еще с чем-то, необходимо определить что мы от них ждем. Это определит какие проблемы необходимо решать в рамках поставленной задачи, а какие являются надуманными.
"От т/ф индикаторы ТА практически не зависят, насколько я понимаю, это свойство их статистики. Но вот если бы решить проблему сглаживания, то, может быть, от них можно было бы получить нечто новое."
Что нового вы хотите получить от индикаторов например?
Если говорить о стандартных индикаторах ТА, то не много. Но это тоже заслуживает внимания. Я уже выложил картинки. Там есть графики RSI для двух разных периодов и мои замечания по этому поводу. Если нормировать RSI так, чтобы размах его значений не зависел от периода сглаживания, то, возможно, удалось бы использовать его более эффективно. То же касается и некоторых других индикаторов.
Да ничего страшного, Yurixx, я тебе эту фразу и не приписываю. Ну а насчет скептического отношения к наворотам... у меня дома установлен Maple, иногда реально помогает, в том числе и в символьных вычислениях. Правда, я им давно не пользовался.
to Yurixx
Юрий, прошу прощенье, если как-то задел, в мыслях такого не было, нет никакой неприязни, а напротив, вижу умного, интересного и терпеливого собеседника.
По первому пункту споткнулся на взятии интеграла, я об этом писал, следовательно, далее просто верил на слово, но это уже, разумеется, моя проблема, таки взять этот интеграл и проверить все доказательство. Второй пункт то и вызвал реакцию, как Вам показалось, агрессивную. По долгу службы, работал на одном проекте, где заказчик требовал оптимизацию своих запасов для основного производства на основе вероятностных отказов компонентов (узлов, агрегатов). Стоят они довольно дорого и задачка то вроде академическая. С нами работал целый НИИ, который брал на себя теоретическое обоснование. В итоге была выстроена прекрасная теоретическая модель, но совершенно не работающая на практике, а все потому, что фактическое распределение оказалось буквально чуть-чуть другим., изначально не очень удобная теоретикам.
Про котировки я не предполагал, а читал ваши посты. Вот один из них, немного вырванный из контекста: «…Исходный ряд - это цены. Он, ясное дело, есть. Распределение у него наверное ненормальное. Я писал о нормальном, поскольку для него можно многое посчитать в аналитическом виде и поскольку реальное распределение можно с известной точностью аппроксимировать нормальным….» Я так и понимал далее, что X – это ценовой ряд. Если ряд X вообще нечто абстрактное, но подчиняющееся заданному распределению, то проблем нет. А Вы уверены, что например, стохастик подчиняется «назначенному» распределению?
Видимо моя тупость не дает осознать всю глубину этой НЕ проблемы, как впрочем, и по остальным пунктам.
Я просто диву даюсь ....
А кто сказал, что этот интеграл берется методом градиентного спуска ? Я же ясно писал: "берем по частям". Каким местом, если не секрет, вы, ребята, читаете. :-)))
я вроде не писал, что пытался взять интеграл градиентным методом,
Пожалуй, Вы как всегда правы :о)
to Mathemat
Спасибо за объяснение, я его просто изначально не так записал, в скобках запутался и перепутал пределы интегрирования :о.
to Prival
Простите, я не очень понял для чего и зачем, т.е. к чему просьба?
to Neutron
Интересный индикатор, смогу поковырять подробнее только вечером, сейчас на работе, могу только теоретизировать. Вот тут: 'Стохастический резонанс';;; я опубликовал первые материалы по найденным закономерностям. Но тонкость в том, что это очень хорошо проявляется только на некоторых классах каналов, на остальных – полный Хаос. Эти каналы, художественно выражаясь, по пальцам можно пересчитать. Ниже писал, что результаты получены при полном отсутствии сигнала, т.е. ценовой ряд брался, как шум.