От теории к практике - страница 578
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
Там, начиная с Главы 2 читать надо. И формы распределений - такие же как на Форексе. И нейросетью параметры этих распределений определяют. В общем, годная книга.
Добрались таки до аномальной диффузии. Пара замечаний:
1) То что в начале 2-й главы - полёты Леви - не подходят для рынка, поскольку это процессы со стационарными приращениями. Лучше полагать приращения гауссовыми, но не стационарными.
2) Мне кажется, что "пространственные" переменные - это не только цена, но и некое состояние рынка - здесь можно много чего разного придумать и не очень понятно что и как выбирать.
:)
Зря смеетесь. Есть ли причина считать именно квадрат отклонения мерой (невязкой) отклонения? Почему чаще всего мерой разброса считают дисперсию, и применяют вытекающий из нее критерий близости при аппроксимации зависимостей? Я знаю только одну причину - радикальное упрощение вычислений в случае, когда мерой отклонений принимают дисперсию их ряда, и ставят задачу ее минимизации (МНК). Однако от выбранной меры отклонения зависит уже результат самой первой характеристики - среднего. Для невязки |di|^2 (МНК) минимум суммы невязок достигается при среднем, равном среднему арифметическому. Если критерием брать сумму отклонений в первой степени (сумму |di|^1), то средним станет медиана, это ее математическое свойство. Все дело в задаче. Если речь об уровне зарплаты, то мы будем верить не средней арифметической, а медиане https://clubtk.ru/chto-takoe-mediannaya-zarplata:
"Иногда вызывает удивление статистика, касающаяся уровня дохода: откуда в сведениях столь высокие цифры. Информируя население об изменении зарплат, имеют в виду доход, который фактически является средним арифметическим между максимальными и минимальными показателями.
Критерии в России
Медианная зарплата — что это такое? Доход такого вида — показатель искусственного характера. Это цифра, характеризующая размер заработной платы сотрудника, находящегося в середине зарплатной ведомости. Это значит, что у ½ работников, включаемых в подсчет, зарплаты выше выбранного показателя, у ½ — ниже"
Конец цитаты
Александр, насколько я понимаю, ищет наоборот, не среднее, а наиболее удаленные значения - выбросы. Для них естественно показатель степени в сумме |di|^n (аналоге дисперсии) брать выше 2. Другое дело, что это может оказаться невозможным для Vissim, рамками которого ограничен Александр.
Зря смеетесь. Есть ли причина считать именно квадрат отклонения мерой (невязкой) отклонения? Почему чаще всего мерой разброса считают дисперсию, и применяют вытекающий из нее критерий близости при аппроксимации зависимостей? Я знаю только одну причину - радикальное упрощение вычислений в случае, когда мерой отклонений принимают дисперсию их ряда, и ставят задачу ее минимизации (МНК). Однако от выбранной меры отклонения зависит уже результат самой первой характеристики - среднего. Для невязки |di|^2 (МНК) минимум суммы невязок достигается при среднем, равном среднему арифметическому. Если критерием брать сумму отклонений в первой степени (сумму |di|^1), то средним станет медиана, это ее математическое свойство. Все дело в задаче. Если речь об уровне зарплаты, то мы будем верить не средней арифметической, а медиане https://clubtk.ru/chto-takoe-mediannaya-zarplata:
"Иногда вызывает удивление статистика, касающаяся уровня дохода: откуда в сведениях столь высокие цифры. Информируя население об изменении зарплат, имеют в виду доход, который фактически является средним арифметическим между максимальными и минимальными показателями.
Критерии в России
Медианная зарплата — что это такое? Доход такого вида — показатель искусственного характера. Это цифра, характеризующая размер заработной платы сотрудника, находящегося в середине зарплатной ведомости. Это значит, что у ½ работников, включаемых в подсчет, зарплаты выше выбранного показателя, у ½ — ниже"
Конец цитаты
Александр, насколько я понимаю, ищет наоборот, не среднее, а наиболее удаленные значения - выбросы. Для них естественно показатель степени в сумме |di|^n (аналоге дисперсии) брать выше 2. Другое дело, что это может оказаться невозможным для Vissim, рамками которого ограничен Александр.
Мне кажется, что вопрос о том, что именно минимизировать должен решаться с точки зрения теории статистических решений. То есть, всё должно сводиться к минимизации среднего убытка от ошибки. В стандартных задачах математической статистики такой подход, естественно, часто приводит к минимизации среднего квадрата (или модуля) отклонений. Для задач, интересных нам, может получиться и что-то другое.
Мне кажется, что вопрос о том, что именно минимизировать должен решаться с точки зрения теории статистических решений. То есть, всё должно сводиться к минимизации среднего убытка от ошибки. В стандартных задачах математической статистики такой подход, естественно, часто приводит к минимизации среднего квадрата (или модуля) отклонений. Для задач, интересных нам, может получиться и что-то другое.
Курсы нашего розничного форекс вовсе не подчиняются вероятностным законам, что наглядно демонстрирует рисунок из сообщения Юрия Асауленко https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page162#comment_6399653. В частности, относительная частота не стремится к вероятности, не выполняются законы больших чисел. В теории вероятностей характер статистических колебаний частоты события около его вероятности подчинён законам больших чисел. Имеющаяся же теория статистического вывода всегда опирается на теорию вероятности, пользуется ее постулатами.
В частности, самый популярный метод максимального правдоподобия требует, чтобы данные 1) были распределены по известному вероятностному закону и 2) чтобы отклонения от этого закона были распределены нормально. Поэтому для курсов форекс он не годится.
Вести отсчет от теории статистического вывода не выходит, этой теории для курсов форекс нет. Есть зачатки описания их поведения с тяготением к известной, принятой в теории вероятности терминологии:
И.И. Горбань ТЕОРИЯ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ.- червень 2007 Київ Системи пiдтримки прийняття рiшень. Теорiя i практика. Секцiя 7. Системний аналiз.
И.И. ГОРБАНЬ ФЕНОМЕН СТАТИСТИЧЕСКОЙ УСТОЙЧИВОСТИ КИЕВ НАУКОВА ДУМКА 2014.
Курсы нашего розничного форекс вовсе не подчиняются вероятностным законам, что наглядно демонстрирует рисунок из сообщения Юрия Асауленко https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page162#comment_6399653. В частности, относительная частота не стремится к вероятности, не выполняются законы больших чисел. В теории вероятностей характер статистических колебаний частоты события около его вероятности подчинён законам больших чисел. Имеющаяся же теория статистического вывода всегда опирается на теорию вероятности, пользуется ее постулатами.
В частности, самый популярный метод максимального правдоподобия требует, чтобы данные 1) были распределены по известному вероятностному закону и 2) чтобы отклонения от этого закона были распределены нормально. Поэтому для курсов форекс он не годится.
Вести отсчет от теории статистического вывода не выходит, этой теории для курсов форекс нет. Есть зачатки описания их поведения с тяготением к известной, принятой в теории вероятности терминологии:
С одной стороны, вполне согласен с вами, что природа рынка не описывается статистическими методами. Скорее, методами теории игр. Но методы решения задач теории игр зачастую бывают вполне статистическими - смешанные равновесия Нэша, например. Можно рассматривать колебания вокруг этих равновесий.
Есть ещё подход эконофизики. Там рынок моделируется потенциальными играми, которые изучаются при большом количестве игроков. Там используются идеи статфизики.
В общем, неприменимость некоторых моделей не означает неприменимость всей науки в целом, а лишь то, что нужно строить другие модели.
Ну, да - сумма приращений в скользящем окне, если я правильно понял. Классный индикатор, но с трендами неважно борется. Но - классный... Но - неважный... Чё-то я запутался...
Я щас книгу читаю. Лучшее, что нашел за последнее время. Там многое можно встретить из того, что мы в этой теме обговорили + нейросети.
Еще раз публикую.
спасибо!
ответил в личку
5. У меня на графике матожидание +- ст.отклонение*квантиль.
Ну это сам канал, а роль цены? Сумма приращений? Или канал от цены строится?
Ну это сам канал, а роль цены? Сумма приращений? Или канал от цены строится?
Ну, Колдун рекомендует работать не с ценой, а с суммой приращений (сумма приращений - это и есть цена от некой начальной координаты).
Это, пожалуй, единственный тут человек (человек ли?) мнению которого я доверяю.
Ну это сам канал, а роль цены? Сумма приращений? Или канал от цены строится?
работать не с ценой, а с суммой приращений (сумма приращений - это и есть цена от некой начальной координаты).
Ну собственно на сумму приращений я и смотрю.