Olasılık Tahmini - Saf Matematik - sayfa 11

 
exi :

Forex'i sevmemin nedeni bu. Başkalarını bilmiyorum ama para biriminin fiyatını kesinlikle anlamıyorum. Ve sonra 2 tane var... Fiyatı artıran temel faktörler nelerdir? Hisse senetlerinde her şey kesin ve nettir, sermayenin gerçek değeri olan bir kısmını satın alırsınız. Bunu hesaplayarak, öncelikle şirketin bir bölümünü satın aldığımı, ikinci olarak da ödediğim bedelin pahalı mı yoksa ucuz mu olduğunu anlayabiliyorum. Bazı (çok nadir) durumlarda, şirkete maliyetinden daha az ödediğimi ve yarın iflas etse bile kar edeceğim garantisi ile söyleyebilirim. Ve işe yararsa ve kâr getirirse, bana kâr getirir. Bu herkes için faydalıdır.

Foreks net değil. Fiyatların peşinden koşuyoruz, ancak bunlar ancak ne için ödeme yaptığımızı anladığımızda anlaşılabilir. Bazı insanlar forex'te fiyat olmadığını düşünüyor, evet var ... sadece bu fiyatların bir oranı olarak temsil ediliyor. Ne için ödeme yaparım (para birimimi değiştiririm) ve ödemeden sonra neye sahip olurum ve bundan kim yararlanır?

Benim düşünceme göre, döviz ticareti sadece baskı zamanlarında gereklidir. Paranızı başka, daha güçlü bir ülkenin para biriminde biriktirdiğinizde.

Enflasyonun bir para biriminin fiyatını belirlediği düşünülür, ancak büyük ölçüde bir para biriminin değer kaybetme oranını belirler. Mat ile para birimi. beklenti < 0. Elbette pozitif enflasyon da var ama ülkemizde ve diğer birçok ülkede yok. Bu nedenle forex ticaretinin kendisi makul değildir.



ama para biriminin aynı hisse olduğu gerçeğini düşünmediniz, sadece firma kelimesinin yerini devlet kelimesi aldı ...
 
Prival :

https://www.mql5.com/en/code/8295 evet yapabilirsiniz ve düşünen herkes bu göstergeyi indirebilir - kurun ve Forex'te kalıplar olduğunu görün


Yüklendi ve hiçbir şey anlamadım. Ekteki resimdekine benzemiyor. Ama çiziminizi de anlamıyorum. Bazı nedenlerden dolayı, ACF yalnızca monotondur. Bu nasıl olabilir? Bence ACF, "0" ile "1" çubukları arasındaki, "0" ile vb. arasındaki korelasyonu (bağlantıyı) gösterir. Bu ilişki neden monoton ve düzgün bir şekilde azalmalı?

Göstergenizde olası bir hata aramak istemiyorum ve benim için bu, aşağıdaki nedenlerden dolayı temeldir.

İstatistiksel hesaplamalar yapan hazır bir paket alıp kullanmalısınız. ACF için, örneğin İSTATİSTİK. 20 yılı aşkın süredir var olan ve yüzbinlerce hatta milyonlarca kullanıcının bizden önce formüller üzerinde anlaşmaya vardığı ve geliştiricilerin yaptığı tüm hataları yakaladığı bu pakettir. Başkalarının çalışmalarının sonuçlarını kullanmak metodolojik olarak doğrudur.

Paketin iç yapısının gizlenmesi, ilk verilerin hazırlanmasına ve sonuçların yorumlanmasına odaklanmayı mümkün kılar. En azından paket, göstergenizde olmayan ve aldığınız sonuca ne kadar güvenebileceğiniz belli olmayan güven aralığını otomatik olarak hesaplar.

Bu paket bir yerde var, ACF'yi hesaplayıp göndereceğim. Hatırladığım kadarıyla (yanılıyor olabilirim), paketteki ACF tamamen farklı bir görünüme sahip ve farklı düşüncelere yol açıyor.

 
faa1947 :

link atamazmısın ARPSS'nin farklı bir görüşü var: serinin modelini yargılamak için otokorelasyon kullanılabilir.

Tembellik arayın. Sadece ispat ilkesini tekrar ediyorum.

1. Bir zaman aralığı seçin, örneğin M15. Yeterince uzun bir geçmişe (örneğin 10000-20000 bar) dayanarak fiyat artışlarının sıklık dağılımını (puanlara bağlı olarak kaç kez) oluşturuyoruz. Artış olasılıklarının yoğunluk dağılımını (yaklaşık olarak, ancak büyük miktarda veri nedeniyle yaklaşıklık iyidir) elde ederiz. (Üssel olduğundan oldukça eminim, ancak bu sorun için dağıtım türü önemsizdir.)

2. Paragraf 1'de aldığımızdan 1 çubuk sola (veya sağa) kaydırılmış bir tarih parçası alırsak, olasılık dağılımının son derece önemsiz bir şekilde değişeceği konusunda çok gerçekçi bir varsayımda bulunuyoruz.

3. 2 bar için fiyat artışının olasılık dağılım yoğunluğunu benzer şekilde ve tarihin aynı bölümünde ölçüyoruz.

4. Çelişki yoluyla daha fazla kanıt. Bitişik artışların bağımsız olduğunu varsayın. 2 çubuk için fiyat artışı, birinci ve ikinci çubuklar için artışların cebirsel toplamı olduğundan ve artışların komşu çubuklardaki dağılım yoğunluğu aynı olduğundan (bakınız nokta 2), o zaman, iyi bilinen kurala göre, olasılık toplamın dağılım yoğunluğu, özetlenen değerlerin her birinin yoğunluğunun basit bir evrişimi olmalıdır. Evrişimi gerçekleştirip 3. adımda elde edilen dağılımla karşılaştırarak, yan yana durmadıklarından emin oluyoruz (her şey çıplak gözle orada görünecek, hatta hiçbir kontrole gerek yok). Bir çelişkiye vardığımızda, bitişik artışların bağımsızlığı hakkındaki varsayımımızın yanlış olduğu sonucuna varıyoruz.

Yani, her şey oldukça katı ve "bilimsel kurgu" olmadan. Bu yöntem, bağımsızlık için herhangi bir serinin artışlarını test etmek için uygundur. Ek olarak, belirli bir serinin artımları üstel bir yasaya göre dağıtılırsa (fiyat için durum böyle görünüyor) ve aynı zamanda dağıtım türünün daha yüksek zaman dilimlerinde korunduğunu (ve bu, görünüşe göre, aynı zamanda doğrudur), o zaman yukarıdaki kanıt, karşılık gelen evrişim integralini hesaplayarak teorik olarak kolayca elde edilir. Bununla birlikte, üstel dağılımın kararlı olmadığı, olasılık teorisinden uzun zamandır bilinmektedir.

 
basitçe söylemek gerekirse: test, artışların koşullu PDF'sinin koşulsuz olanla örtüşmediğini gösterir ve bu, "bağımlılık" kavramının tanımıdır.
 

mutlaka yapın. Ben byes koduna yaymadan önce. Kafamdan çıkarmadım. ve ACF'yi hesaplamak için iyi bilinen ve test edilmiş algoritmaların okumaları ile çok ve uzun bir süre boyunca test edildi (doğrulandı). Benimle tamamen çakıştı, 16 ondalık basamağa kadar kontrol edildi (belki şimdi tam olarak hatırlamıyorum, ancak MathCad'deki yerleşik işlevde herhangi bir tutarsızlık yoktu).

Ve hakkında

Почему эта связь должна монотонно и гладко убывать? 

ACF BGS'nin vit delta işlevi vardır, veriler arasında bağlantı olmadığı için rastgeledirler. Ancak Forex için, ACF'yi doğru bir şekilde oluşturursanız, bir bağlantı vardır, veriler ilişkilidir ve ACF'nin doğası (türü) işlemin türünü belirlemeye yardımcı olabilir. Her zaman gönderdiğim örnekte olduğu gibi aynı değildir. Orada, o anda hareketin 2. sıradaki salınımlı bir bağlantıya karşılık geldiğini gösteren bir bölüm seçilir.
 
Prival :

mutlaka yapın. Ben byes koduna yaymadan önce. Kafamdan çıkarmadım. ve ACF'yi hesaplamak için iyi bilinen ve test edilmiş algoritmaların okumaları ile çok ve uzun bir süre boyunca test edildi (doğrulandı). Benimle tamamen çakıştı, 16 ondalık basamağa kadar kontrol edildi (belki şimdi tam olarak hatırlamıyorum, ancak MathCad'deki yerleşik işlevde herhangi bir tutarsızlık yoktu).

Ve hakkında

ACF BGS'nin vit delta işlevi vardır, veriler arasında bağlantı olmadığı için rastgeledirler. Ancak Forex için, ACF'yi doğru bir şekilde oluşturursanız, bir bağlantı vardır, veriler ilişkilidir ve ACF'nin doğası (türü) işlemin türünü belirlemeye yardımcı olabilir. Her zaman gönderdiğim örnekte olduğu gibi aynı değildir. Orada, o anda hareketin 2. sıradaki salınımlı bir bağlantıya karşılık geldiğini gösteren bir bölüm seçilir.


Gösterge okumalarına bakılırsa, ACF'yi hesaplamadan önce fiyat serilerini farklılaştırmazsınız. Buna göre, ACF BGSh ile karşılaştırmak mantıklı değil. Ancak göstergeyi BGS integraline uygulamak mantıklıdır.

ps IMHO, bu göstergenin okumalarından bağımlılıkların varlığı hakkında sonuçlar çıkarmak imkansızdır (veya ciddi gerekçelere ihtiyaç vardır)

 
lea :


Gösterge okumalarına bakılırsa, ACF'yi hesaplamadan önce fiyat serilerini farklılaştırmazsınız. Buna göre, ACF BGSh ile karşılaştırmak mantıklı değil. Ancak göstergeyi BGS integraline uygulamak mantıklıdır.

ps IMHO, bu göstergenin okumalarından bağımlılıkların varlığı hakkında sonuçlar çıkarmak imkansızdır (veya ciddi gerekçelere ihtiyaç vardır)

Bağımlılıkların varlığı/yokluğu konusunda hemfikirim. Ancak farklılaşma hakkında tartışacağım: polinom olarak sunulduğunda her türev alma işlemi bir bağımlılık sırasını geçersiz kılar. Dolayısıyla farklılaştırılmış serilerde bağımlılık olmadığını öğrensek bile bu orijinal seride olmadığı anlamına gelmez.
 
lea :


Gösterge okumalarına bakılırsa, ACF'yi hesaplamadan önce fiyat serilerini farklılaştırmazsınız. Buna göre, ACF BGSh ile karşılaştırmak mantıklı değil. Ancak göstergeyi BGS integraline uygulamak mantıklıdır.

ps IMHO, bu göstergenin okumalarından bağımlılıkların varlığı hakkında sonuçlar çıkarmak imkansızdır (veya ciddi gerekçelere ihtiyaç vardır)


İlk olarak, neden farklılaştırmayı kullanmanız gerektiğini gerekçelendirin. Basit bir örnek. Araba belirli bir hızda hareket ediyor ve ACF hızını inşa ediyor, onun bir hıza sahip olduğunu (ilişkili) göreceğiz, basit bir deyişle "trend devam edecek ...".  Farklılaşma uygulayarak, artık hızı değil, ivmeyi araştıracaksınız - bu da rastgele olabilir.

ZY İvme rastgele olduğu için hızın rastgele olduğu gerçeği hakkında sonuçlar çıkarmak prensipte yanlıştır. Sabit bir hızda hareket edebiliriz (trend yukarı) ve ivme BGS olacaktır...

 
IMHO, sabit bileşeni sıfırlamak, Prival'a yaptığı gibi, regresyon çizgisini çıkararak oldukça yeterlidir.
 
alsu :
Bağımlılıkların varlığı/yokluğu konusunda hemfikirim. Ancak farklılaşma hakkında tartışacağım: polinom olarak sunulduğunda her türev alma işlemi bir bağımlılık sırasını geçersiz kılar. Dolayısıyla farklılaştırılmış serilerde bağımlılık olmadığını öğrensek bile bu orijinal seride olmadığı anlamına gelmez.

5 puan. 10 koyardım, ancak bu derecelendirmeyi bozar :-) "Bağımlılıkların varlığı / yokluğu konusunda katılıyorum ..."