link paylaşmak istiyorum - sayfa 2
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
Ben başka bir şeyden bahsediyorum. EMH'nin iflasını kanıtlamak için çok fazla zaman harcamaya değmez - zaten orada balık yok. Evet, kuyruklar var, ancak bunun nedeni tek tek haberlere değil, bir sürü bilgiye yanıt vermek. Evet, artık bilimsel olarak kanıtlanmıştır. Ancak piyasa durağan olmadığı için öyle kaldı ve ondan para kazanmak kolay olmadı.
ps hehe, birkaç benzer makale daha ve nedenselliğin temel taşlardan biri olduğu fraktal istatistik fikirleriyle dolu olacaksınız.
Onu biliyorum. Sadece diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında az gelişmiş olduğunu düşünüyorum.
EMH'nin iflasını kanıtlamak için çok fazla zaman harcamaya değmez - zaten orada balık yok.
Hiçbir şeyin kanıtıyla ilgilenmiyorum. Fikir tamamen farklı. Piyasa durağan değildir. Bu bir verilen. Bu değiştirilemez. Ancak bu, bir şans umarak gözlerinizi kapatmanız gerektiği anlamına gelmez. Olağan bilimsel yaklaşım: Anladığımız ve ısırabileceğimiz şeylerden bir parça koparırız.
faa1947 : толстые хвосты являются результатом памяти в котире.
Bu bilinen bir gerçektir.
Ve geçmiş verilere sınırsız erişimimiz (bellek) varsa, neden kotirada anlaşılmaz kuyruklar şeklinde belleğe ihtiyacımız var?
Şimdi, eğer kuyruklar gelecekte teklifin davranışını gösteriyorsa, o zaman bu çok değerli bir bilgi olacaktır, çünkü geçmişte değil gelecekte ticaret yapıyoruz.
Bu bilinen bir gerçektir.
Ve geçmiş verilere sınırsız erişimimiz (bellek) varsa, neden kotirada anlaşılmaz kuyruklar şeklinde belleğe ihtiyacımız var?
Şimdi, eğer kuyruklar gelecekte teklifin davranışını gösteriyorsa, o zaman bu çok değerli bir bilgi olacaktır, çünkü geçmişte değil gelecekte ticaret yapıyoruz.
Evet, şeytan biliyor. Sadece her şeye tutunuyorsun.
Bir keresinde dağıtım kanunundaki değişikliklerin tahmin için kullanıldığı bir makale görmüştüm. Garip bir fikir.
Paylaşacağım.
Kuyruklar hakkında - ilginç bir sonuç var. Hesaplama yöntemini anlatayım.
Para birimi serisinin ilk farklarının kabaca nasıl dağıldığını hepimiz biliyoruz (exp(-a|x|) gibi). Benim görevim, bu dağıtımın hangi bölümlerinin tabiri caizse "dış bilginin gerçek taşıyıcıları" olduğunu belirlemekti. Biz öyle yaparız. Belirli bir uzun süre için RMS'nin geri dönüşünü dikkate alıyoruz ve her bir teklif için, aynı varyansla normal olana göre bunun Laplacian dağılımına ait olma olasılığını hesaplıyoruz. Bu nasıl hesaplanır, durmayacağım, Wikipedia var.
Olabilirlik oranının kendisinin dağılımını çizdiğimizde ilginç şeyler ortaya çıkıyor (daha doğrusu logaritması:
Şekilde sağda 2 tane kesilmiş ama kuyruk teorik olarak sonsuza gidiyor. Yani tüm hile 1/2 * ln (pi) değerinde keskin bir kırılmada. Alıntıların küçük bir bölümünün, Laplacian'a ait olma oluşumu açısından diğerlerinden keskin bir şekilde farklı olan bir inandırıcılık sağladığı ortaya çıktı - Gauss'tan daha kalın kuyruklu bir dağılım. Ve bu alıntılar hesaplanabilir.
Görünüşe göre bu gerçek, trend düz bir analizörü etkin bir şekilde oluşturmak ve halihazırda mevcut çubukta bulunan kritere uygunluğu belirlemek için kullanılabilir. Ya da en azından felaketleri etkili bir şekilde tanımlayın ve onlara hızla yanıt verin.
Paylaşacağım.
Kuyruklar hakkında - ilginç bir sonuç var. Hesaplama yöntemini anlatayım.
Para birimi serisinin ilk farklarının kabaca nasıl dağıldığını hepimiz biliyoruz (exp(-a|x|) gibi). Benim görevim, bu dağıtımın hangi bölümlerinin tabiri caizse "dış bilginin gerçek taşıyıcıları" olduğunu belirlemekti. Biz öyle yaparız. Belirli bir uzun süre için RMS'nin geri dönüşünü dikkate alıyoruz ve her bir teklif için, aynı varyansla normal olana göre bunun Laplacian dağılımına ait olma olasılığını hesaplıyoruz. Bu nasıl hesaplanır, durmayacağım, Wikipedia var.
Olabilirlik oranının kendisinin dağılımını çizdiğimizde ilginç şeyler ortaya çıkıyor (daha doğrusu logaritması:
Şekilde sağda 2 tane kesilmiş ama kuyruk teorik olarak sonsuza gidiyor. Yani tüm hile 1/2 * ln (pi) değerinde keskin bir kırılmada. Alıntıların küçük bir bölümünün, Laplacian'a ait olma oluşumu açısından diğerlerinden keskin bir şekilde farklı olan bir inandırıcılık sağladığı ortaya çıktı - Gauss'tan daha kalın kuyruklu bir dağılım. Ve bu alıntılar hesaplanabilir.
Görünüşe göre bu gerçek, trend düz bir analizörü etkin bir şekilde oluşturmak ve halihazırda mevcut çubukta bulunan kritere uygunluğu belirlemek için kullanılabilir. Ya da en azından felaketleri etkili bir şekilde tanımlayın ve onlara hızla yanıt verin.
Çok ilginç.
Dağılımlar hakkında konuştuğumuzda, bunu yeterince fazla sayıda gözleme dayandırırız. Grafikte 20000 sayısını görüyorum. Bu kadar çok gözlemle dağıtım yasası hakkında sonuçlar çıkarılabileceğine katılıyorum. Ama şimdiki barı takip eden barla ilgileniyoruz. Ve burada, gözlem sayısı arttıkça, son çubuk hakkında daha fazla "ortalama" sonuç çıkarıyoruz.
Meraklı bir 30 sayısı var. Örneklem normal bir popülasyondan ise 30'dan önce bir t-istatistikimizin, 30'dan sonra bir z-istatistikimizin olduğuna inanılıyor.
Bu nedenle soru. Bu küçüğün büyük olana ait olduğunu varsayarak ortaya çıkan deseni büyük örnekler üzerinde kullanmak ve küçük örnekler üzerinde kullanmak mümkün müdür?
Çok ilginç.
Dağılımlar hakkında konuştuğumuzda, bunu yeterince fazla sayıda gözleme dayandırırız. Grafikte 20000 rakamını görüyorum. Bu kadar çok gözlemle dağıtım yasası hakkında sonuçlar çıkarılabileceğine katılıyorum. Ama şimdiki barı takip eden barla ilgileniyoruz. Ve burada, gözlem sayısı arttıkça, son çubuk hakkında daha fazla "ortalama" sonuç çıkarıyoruz.
Meraklı bir 30 sayısı var. Örneklem normal bir popülasyondan ise 30'dan önce bir t-istatistikimizin, 30'dan sonra bir z-istatistikimizin olduğuna inanılıyor.
Bu nedenle soru. Bu küçüğün büyük olana ait olduğunu varsayarak ortaya çıkan deseni büyük örnekler üzerinde kullanmak ve küçük örnekler üzerinde kullanmak mümkün müdür?
Dağıtımın niteliği değişmez. Bu arada, çalışma Olabilirlik Oranı davranışının garip doğasının çıplak gözle görülebilmesi gerçeğiyle başladı: