kesinlikle rastgele süreç ve FOREX. - sayfa 5
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bu yüzden rastgele sayıların sözde üreticisinin determinizmini azaltmaya karar verdim. bir dizi rastgele sayıyı karıştırarak. defalarca.
% karışım
i=1:1:10000 için
i1 = düzelt(rand*N)+1; ))))
i2 = düzelt(rand*N)+1; )))
c=r(i1);
r(i1)=r(i2);
r(i2)=c;
Yukarıya bakarsanız, tüm dizinin birkaç kez karıştırıldığı bir örnek verdim. ve hem bir hem de ikinci diziyi görüntüledi.
Bu yüzden rastgele sayıların sözde üreticisinin determinizmini azaltmaya karar verdim. bir dizi rastgele sayıyı karıştırarak. defalarca.
% karışım
i=1:1:10000 için
i1 = düzelt(rand*N)+1; ))))
i2 = düzelt(rand*N)+1; )))
c=r(i1);
r(i1)=r(i2);
r(i2)=c;
Yukarıya bakarsanız, tüm dizinin birkaç kez karıştırıldığı bir örnek verdim. ve hem bir hem de ikinci diziyi görüntüledi.
fix(rand*N)+1, 1'den N'ye bir tamsayı döndürür. Matlab'da indeksleme 1'den gider.
ppc
ve korelasyonlu oldukları kesin olarak bilinmektedir, yani. dönemin içinde yer alır.
Periyodikliği kırmak için dizinleri almak arasında rastgele sayıda arama yapmaya çalışın.
Rand, diziyi sırayla tıklar. İndeksler, bir çift bitişik sözde üretici sayı olarak alınır,
ve kesin olarak ilişkili oldukları bilinmektedir, yani. m periyodu içinde uzanmaktadır.
m'nin periyodikliğini kırmak için indeksleri almak için rastgele sayıda arama yapmaya çalışın.
bunun hakkında zaten konuştuk.
bu ön ayarın özü farklıdır. determinizmi azaltır.
Peki, değişiklik bu serinin toplamında bir katkı olsa ne güzel olurdu. sayılar.
anında, değişimin doğası tamamen farklıdır.
Eğer izin verildiğinde rand'daki korelasyonun çok büyük olduğunu düşünüyorsanız, o zaman böyle bir üreteç değersizdir.
anlamak?
sözde rastgele olmasına rağmen, bu rastgele bir sayıdan rastgele aramaların paranoyak eklemelerini yapmaya değer olduğu anlamına gelmez.
tüm bu çağrılar ayrıca PSG ile ilişkili bir dağılıma sahip olacaktır.
Gerçek şu ki, verileri karıştırarak. dizinin doğası aynı kaldı.
ne korelasyonundan bahsediyorsun
hepsini kapat;
N=1000;
r=NORMRD(0,0.0077,1,N);
r1=r;
i=1:1:10000 için
i1 = düzelt(rand*N)+1
j=1:1:1000 için
randı;
son
i2 = düzelt(rand*N)+1
c=r(i1);
r(i1)=r(i2);
r(i2)=c;
son;
rakamlar;
%r=r-0.5;
i=2:1:uzunluk(r) için
r(i)=r(i)+r(i-1);
r1(i)=r1(i)+r1(i-1);
son
ızgara açık;
arsa(r);
rakamlar;
arsa(r1);
Önceki
Sonrasında
İşte baba daha havalı çıktı =))
Rastgele bir seri oluşturma yönteminiz, doğrusal uyumlu üreteçler algoritmasına çok benzer. Bu algoritmanın (ve çeşitli modifikasyonlarının) rastgele bir diziden başka bir şey ürettiği uzun zamandır kanıtlanmıştır. Bu, "bir bütün olarak" dizinin oluşturulması ve rastgele verilerin kendisinin oluşturucusu ile ilgilidir ( ek: yanılmıyorsam, o zaman mathLab böyle bir algoritma uygulamıştır, ancak kontrol edilmesi kolaydır ). Ayrıca, bir bilgisayar tek bir şey dışında her şeyi yapabilir - yani rastgele bir dizi oluşturmak. Sinir ağlarının kullanımı bu yönde umut vericidir ve insanlar NN'lerin yardımıyla diyelim ki “en kanıtlanmış rastgele değişkenleri” elde etmeyi ve şirket için her türlü akıllı doktora tezini savunmayı başarırlar. Bu tür serilerde otoregresif tahmin modelleri iyi çalışıyor (istatistiksel olarak iyi anlamında), deneyip görebilirsiniz.
Korelasyon, sadece korelasyon.
J. Forsyth. Matematiksel hesaplamaların makine yöntemleri
Knut D.E. Programlama sanatı. Görünüm v.2.
Ve genel olarak, sözde rastgele dizilerin düzenli üreteçleri uzun zamandır uygunsuz olarak kabul edildi, gerekirse kendinizinkini yazın.
D.Will'e
Rastgele bir sayı üretme yönteminiz algoritmaya çok benzer.
lineer uyumlu jeneratörler için. Bu algoritmanın (ve onların
çeşitli değişiklikler) rastgele bir satırdan başka bir şey üretir. Bu
"bir bütün olarak" dizinin oluşturulması ve rasgele verinin kendisinin üreteciyle ilgilidir. Daha
Ek olarak, bir bilgisayar tek bir şey dışında her şeyi yapabilir - yani rastgele bir
kürek çekmek. Bu yönde umut verici olan , sinir ağlarının kullanılması ve
Millet Meclisi'nin yardımıyla insanlar elde etmeyi başarır, diyelim ki, “en kanıtlanmış
rastgele değişkenler ”ve şirketin her türlü akıllı doktora tezini savunması için. böyle
seriler, otoregresif modeller iyi çalışır (istatistiksel olarak iyi anlamında)
tahminler, deneyebilir ve görebilirsiniz.
Bağlantı var mı? Sanırım kaotik davranışa sahip sinir ağları.
y(n+1)=a0*y(n)+b.noise olan otoregresif. ? tam olarak ne işe yararlar?
y(n+1)=a0*y(n)+a1*y(n-1) .... a5*y(n-5) + b.noise doğrusal bir nöron + gürültü elde ederiz. ne iyi?
Bu arada. Açıklamanız yukarıdaki sürecin tahmin edilebileceği anlamına mı geliyor?
genel olarak, şunu kastettim, k'nin döngü sayısı olduğuna inanıyorum:
i1 = düzelt(rand*N)+1
k=düzelt(rand*100000)+1
j=1:1:k için
randı;
son
i2 = düzelt(rand*N)+1
c=r(i1);
r(i1)=r(i2);
r(i2)=c;
son;
D.Will'e
Rastgele bir sayı üretme şekliniz algoritmaya çok benzer.
lineer uyumlu jeneratörler için. Bu algoritmanın (ve onların
çeşitli değişiklikler) rastgele bir satırdan başka bir şey üretir. Bu
"bir bütün olarak" dizinin oluşturulması ve rasgele verinin kendisinin üreteciyle ilgilidir. Daha
Ek olarak, bir bilgisayar tek bir şey dışında her şeyi yapabilir - yani rastgele bir
kürek çekmek. Bu yönde umut verici olan , sinir ağlarının kullanılması ve
Millet Meclisi'nin yardımıyla insanlar elde etmeyi başarır, diyelim ki, “en kanıtlanmış
rastgele değişkenler ”ve şirket için her türlü akıllı doktora tezini savunur. böyle
seriler, otoregresif modeller iyi çalışır (istatistiksel olarak iyi anlamında)
tahminler, deneyebilir ve görebilirsiniz.
Bağlantı var mı? Sanırım kaotik davranışa sahip sinir ağları.
y(n+1)=a0*y(n)+b.noise olan otoregresif. ? tam olarak ne işe yararlar?
y(n+1)=a0*y(n)+a1*y(n-1) .... a5*y(n-5) + b.noise doğrusal bir nöron + gürültü elde ederiz. ne iyi?
Bu arada. Açıklamanız yukarıdaki sürecin tahmin edilebileceği anlamına mı geliyor?
Ellerde denilen inceleme için malzeme verildi. Ama bu her şey gizli olduğu için değil, internette bulabileceğinizi düşünüyorum.
Açıkça yazdım: “ Otoregresif tahmin modelleri bu tür serilerde (istatistiksel olarak iyi anlamında) iyi çalışır, deneyebilir ve emin olabilirsiniz .”
Tekrar. AR modelleri tarafından tahmin edilen (istatistiksel olarak) çok iyi, deneyin ve emin olun. Benim alçakgönüllü anlayışıma göre, neslinizin bedeli değersizdir. Bu model nedir??? Kendileri haklı olarak bir model olmadıklarını fark ettiler. Önce modeli oluşturun. Başlamak için, sadece bir koşul bulun, böylece “fiyat” herhangi bir başlangıç koşulunda negatif olmaması garanti edilir - her şeyin o kadar basit olmadığını anlayacaksınız. Ve keşfet, yoksa şu an yaptığın şey tam anlamıyla saçmalık. Alıntıları andıran hem doğal hem de teknik birçok süreç var. Fibo seviyeleri ile alıntılara benzeyen bir diziyi kolayca PI'den alabilirsiniz. ve diğer nitelikler.
Not : Bir fenomenin cücesini bulmak istiyorsanız, o zaman fraktallar!!!!. :hakkında)