Ticarette sinir ağlarının kullanılması. - sayfa 9
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
F(n) dağıtım fonksiyonunun ayrık okumaları arasında enterpolasyon kullanmanız gerekecektir.
evet, öyle görünüyor… gerçi prensipte enterpolasyon yapmadan da yapabilirsiniz… ama bu durumda tik hacmi tamamen yok sayılacaktır…
başka bir seçenek daha var: MT test cihazının kendisinde bulunan enterpolasyon mekanizmasını kullanın ... aptalca bir .fxt dosyası alın ... bir dizi işaret var ... gerçekten tam olarak hatırlamıyorum: teknik olarak mümkün mü oluşturulan dosyayı açın ve bir şekilde bu diziyi n / network'e (veya basit bir uzmana) aktarın ... ama bir şeyler düşünebilirsiniz ... sadece her seferinde yeni bir .fxt dosyası oluşturmanız gerekiyor, ancak eğer örneklem boyutu küçük, hız açısından kabul edilebilir olacağını düşünüyorum...
ama genel olarak, Neutron, bu kenelere girmeseniz iyi olur ... neden böyle bir doğruluğa ihtiyacımız var ... bir dakikalık örnekleme bizim için yeterli ... sadece verilerdeki delikleri “yamamız” gerekiyor .. .
not. ve genel olarak, bunun neyle ilgili olduğuna dair hala bir tat alamadım ... eğer F (n) dağıtım fonksiyonunu zaten aldıysanız, o zaman hangi ayrık raporlardan bahsettiğinizi anlamıyorum ... ( “Kendimden” bahsediyorum - zamanın fiyat fonksiyonu hakkında :))
Bir dizinin artımını düşündüğümüzde bir niceliğin ayrıklığından nasıl söz edilebilir anlamıyorum...
Ayrık bir örnek: 150 puanlık bir kâra kadar işlem sayısı, yani. >= 150p puan alır almaz. sonra işlemlerin sayımı yeniden başlar. bu nedenle, böyle bir örnekte 1,2,3,4, ... 8, ... 100 ... sayıları olabilir, ancak 12.3 veya 2.7 olamaz.
Fiyat aralığının kendisine bakarsanız, ayrık bir değer olup olmadığını söylemek zor, oldukça ayrık...
Nötron , ancak çalıştığınız numuneyi, hizalanması gereken sadece 1 veya iki sıra atabilir misiniz? sadece ne yaptığını anlamıyorum...
Shiryaev'in sürekli zamanı, sürekli zamanı olan bir Markov zinciridir...
fiyatın değerinin ayrılığı sorununu hiç gündeme getirmedi ... yani aslında fiyat her zaman sürekli bir değer olarak düşünülmelidir!
Nötron , ancak çalıştığınız numuneyi, hizalanması gereken sadece 1 veya iki sıra atabilir misiniz? sadece ne yaptığını anlamıyorum...
Rica ederim.
Dosya, üstel olarak dağıtılmış bir rastgele değişken içeriyor. Görev, ondan düzgün bir dağılım yoğunluğu elde etmek ve yolu göstermektir. Spline'ları uzatamazsınız. Tüm işlemler yalnızca ayrık biçimdedir.
Evet, nereden aldığımın bir önemi var mı? - Matkad'da üretildi. Mesele bu değil, ama neler olduğunu anlamadığım!
Bakın, üstel bir dağılımla (yukarıdaki dosyaya bakın) tamsayı değerlere yuvarlanmış bir zaman serisi (TS) alıyoruz (bir fiyat serisi olarak - bir bütün pipin ayrıklığı) ve olasılık yoğunluğunu (kırmızı daireler, soldaki şekil) oluşturuyoruz. ), y(x)=A*exp{B*x} formunun bir üssü olan en küçük kareler yöntemini kullanarak hemen bu noktaları çizin. Şimdi, ayrı bir yoğunluk ve analitik olarak verilen (ortadaki şekil) için bir dağılım fonksiyonu (DF) oluşturuyoruz. İnşa ettik, şimdi ayrık bir DF ile hareket ederek ve analitik bir biçimde verilen ilk dağılımı eşitlemeye çalışıyoruz (Şekil sağda):
Her iki durumda da dikdörtgen bir dağılım elde etmenin mümkün olmadığı görülebilir. İşte bununla mücadele ediyorum.
Bununla birlikte, VR'yi aynı dağılımla ayarlarsanız, ancak değerleri tam sayılara yuvarlamazsanız (aşağıdaki dosyaya bakın), resim değişir:
Şimdi, analitik olarak yaklaşık dağılım için, istenen dikdörtgen yoğunluk dağılımını kolayca elde ederiz (Şekil sağda, mavi daireler), ancak ayrık durum için her şey hala kötü (kırmızı). Bu nedenle, yöntem yalnızca analitik olarak verilen artış dağılım yoğunluğu için çalışır. Ya da her zamanki gibi, hiçbir şeyi yakalayamıyorum! Kısacası, dağılımı hizalamak için hareket etmek kolay değil, önce orijinal spline'ları germeniz gerekir ve bu bir baş ağrısıdır.
Kısacası, dağılımı hizalamak için hareket etmek kolay değil, önce orijinal spline'ları germeniz gerekir ve bu bir baş ağrısıdır.
Evet Kolay. Dağılımın parçalı doğrusal yaklaşımı, ardından alana göre yeniden dağıtım.
Dinle, Neutron , dağıtım fonksiyonunda Y ekseninde ne olduğunu anlamıyorum? biraz 5000, 10000... nedir bu?
Tanım olarak, DF=integral(PR). Bu binlerin geldiği yer burasıdır, bu kümülatif bir toplamdır.
Evet Kolay.
Hadi, tamsayı BP için "kolay" göster.
Evet, nereden aldığımın bir önemi var mı? - Matkad'da üretildi. Mesele bu değil, ama neler olduğunu anlamadığım!
Bakın, üstel bir dağılımla (yukarıdaki dosyaya bakın) tamsayı değerlere yuvarlanmış bir zaman serisi (TS) alıyoruz (bir fiyat serisi olarak - bir bütün pipin ayrıklığı) ve olasılık yoğunluğunu (kırmızı daireler, soldaki şekil) oluşturuyoruz. ), y(x)=A*exp{B*x} formunun bir üssü olan en küçük kareler yöntemini kullanarak hemen bu noktaları çizin. Şimdi, ayrı bir yoğunluk ve analitik olarak verilen (ortadaki şekil) için bir dağılım fonksiyonu (DF) oluşturuyoruz. İnşa ettik, şimdi ayrık bir DF ile hareket ederek ve analitik bir biçimde verilen ilk dağılımı eşitlemeye çalışıyoruz (Şekil sağda):
Her iki durumda da dikdörtgen bir dağılım elde etmenin mümkün olmadığı görülebilir. İşte bununla mücadele ediyorum.
Bununla birlikte, VR'yi aynı dağılımla ayarlarsanız, ancak değerleri tam sayılara yuvarlamazsanız (aşağıdaki dosyaya bakın), resim değişir:
Şimdi, analitik olarak yaklaşık dağılım için, istenen dikdörtgen yoğunluk dağılımını kolayca elde ederiz (Şekil sağda, mavi daireler), ancak ayrık durum için her şey hala kötü (kırmızı). Bu nedenle, yöntem yalnızca analitik olarak verilen artış dağılım yoğunluğu için çalışır. Ya da her zamanki gibi, hiçbir şeyi yakalayamıyorum! Kısacası, dağılımı hizalamak için hareket etmek kolay değil, önce orijinal spline'ları germeniz gerekir ve bu bir baş ağrısıdır.
Nasıl forma giydiğini anlamadım (Şek. 2, dosyaya bakmadım) ...
Ve buradaki analitik kayıt farklı, dağıtım yasası farklı, büyük olasılıkla Poisson ...
Her neyse, ayrı bir değeri eşit dağılacak şekilde kodlamanın bir yolu var, ancak smuts olmadan yapamazsınız, sonuçları daha sonra göndereceğim ...
Hayır, ayrık olanla hiçbir şey yapamazsınız, sadece sürekli olanla ...