Bir FOREX grafiğini bir PRNG'den nasıl ayırt edebilirim? - sayfa 12

 
Demi :

evet....

Burayı dinle:

Mesajınızda yazdığınız şey, fraktal geometriyi kendi düşüncelerinizin meyvesi olarak yayarak yorumlama girişimidir. TEŞEKKÜRLER AMA İHTİYACIM YOK.

Peki, gerekli değil, gerekli değil.

Kadar.

 

Neden komplo teorileri icat edip, açık bir varlık etkisinin yokluğunu kanıtlasın, vb. Tüm dünya, tüm pazarlar için arz ve talep teorisini kullanırsa? Eh, zaten bunun hakkında yazdım.

Olasılık teorisinde, doğada birbiriyle ilişkisiz serilerin pratikte var olmadığı öğretildi. Korelasyon katsayısı = 0 olan iki satırı seçmek için "yapabilmeniz gerekir".

 
AlexEro :

Peki, gerekli değil, gerekli değil.

Kadar.


Yapmayacağım, ama bu gerçekten fraktal geometri.
 
AlexEro :

Ve işte nasıl: bu konunun 8. sayfasında

https://forum.mql4.com/ru/53661/page8

ALSU tanımlar verdi, ancak bir serinin otokorelasyonunun ve ardışık rastgele değişkenler arasındaki korelasyonun burada hangi rolü oynadığını netleştirmeyi "unuttu" (bunlar biraz farklı şeyler, ancak buradaki konu bu değil).

Bu nedenle, başlangıç olarak, sözde rastgele fiyat teklifleri arasında bir korelasyon olduğu dikkate alınmalı ve gelecekte bundan yola çıkılmalıdır.

Neden oradalar - fiyatlandırmayla ilgili konularda.

Bu neden dikkate alınmalı - peki, dostum, olasılık teorisinde, NEREDEYSE TÜM sonuçlar ".... rasgele ilişkisiz değerler ......." ile başlar.


Fiyatlandırma anlayışınız, fiyat artışları arasında bir otokorelasyon olduğunu varsaymanıza izin veriyor mu? Genel olarak hafıza etkileri değil (Markovyen olmayan) korelasyon mu?

Bu ön koşullar sizin için yeterli mi ve fiyatlandırmadan başka bir şey gereksiz mi? Onlar. TA öncülündeki gibi - "fiyat her şeyi hatırlar" ve matematik-istatistik-kriptografiye devam edin)) geçerli mi?

 
Avals :


Fiyatlandırma anlayışınız, fiyat artışları arasında bir otokorelasyon olduğunu varsaymanıza izin veriyor mu? Genel olarak hafıza etkileri değil (Markovyen olmayan) korelasyon mu?

Bu ön koşullar sizin için yeterli mi ve fiyatlandırmadan başka bir şey gereksiz mi? Onlar. TA öncülündeki gibi - "fiyat her şeyi hatırlar" ve matematik-istatistik-kriptografiye devam edin)) geçerli mi?

Burada, sorularınızda biraz düşmanlık hissediyorum. Genelde anlaşmazlığı orada bitiririm. Ama senin için bir istisna yapacağım ve cevap vereceğim:

1. M15 zaman çerçevesinin iki çubuğu arasındaki korelasyon, on beş M1 çubuğu arasındaki bir serinin otokorelasyonudur . Daha büyük bir zaman çerçevesinin çubuklarının korelasyonu, daha küçük bir zaman çerçevesinin çubuklarının, mikro yapısının otokorelasyonudur. Buraya, alıntıların size zaten filtrelendiğini, yani zaten Slutsky etkisine sahip olduklarını ekleyin. Muhtemelen Privalov'un filtrelenmemiş kene tekliflerini bu kadar şiddetle istemesinin ve bunun için yasaklanmasının nedeni budur (bu kene konusunu daha sakin bir şekilde ele alıyorum).

2. "Markov olmayan"ın ne olduğunu bilmiyorum. Kusurlu hatalı spekülatif skolastik matematik teorilerinin totolojileriyle hiçbir zaman ilgilenmedim.

3. Yeterli değil. Bir şeye daha ihtiyaç var.

4. TA. Hemen hemen her olasılıksal çıkarımda yazılanları bir kez daha tekrarlayabilirim (yukarıya bakın) ve BU NEDENLE teori-inançta (bir mezhepte olduğu gibi tam olarak inançtır) neden yüksek oranda ilişkili "rastgele" dizileri işlemek için hiçbir yöntem yoktur. Profesör Orlov (tanınmış bir olasılık teorisi uygulayıcısı, birçok makalenin yazarı, bir derginin editörü ve kitapların yazarı) da bu konuda yazıyor, ekonomide istatistik kullanmanın tehlikeleri hakkında açıkça uyarıda bulunuyor.

 
Prival :


Wiener süreci diye bir kavram var ve bu süreci izleyen bir filtre var. Buna Wiener filtresi denir.

Teknoloji basit. Analiz edilen süreci filtre girişine besliyoruz ve çıktıya bakıyoruz. Filtre çaldıysa (jargon), o zaman analiz edilen süreç Wiener'in değil, ondan farklı ... o zaman istatistiksel radyo mühendisliğinin sırası geliyor .... ilgilenen birçok mektup var, umarım yapacaklardır. bağlantıları takip edin ve en azından onları okuyun.

ZY Radar üzerinde pratik alıştırmalarda, öğrencilerle bu tür sorunları çözdük. Standart görev, radar girişindeki gürültüyü gürültü + sinyal karışımından ayırt etmektir ...


Sergey , radarda rastgele / bilinmeyen bir sinyali tespit etme görevleri arasında ve neredeyse aynı harflerle tırnak işaretleri arasında önemli bir fark vardır: bir radar için, darbe süresinin sırasını hesaplamadaki gecikme tamamen kritik değildir ( Wiener filtresinin ideal olarak genellikle sonsuz bir gözlem süresi ve sistemin katı durağanlığını gerektirdiği gerçeğinden bahsetmiyorum bile), ancak ticaret için bu pratikte bir felakettir. Bu nedenle, ikinci görev bir büyüklük sırasıdır ve her radyo mühendisi öğrencisi onunla başa çıkamaz.
 

AlexEro :

... serinin otokorelasyonunun ve ardışık rastgele değişkenler arasındaki korelasyonun orada oynadığı rolü netleştirmeyi "unuttum" ...


"Unutmadım", sadece işemekten bıktım))
 
Yazar, konuya fiyatlandırma açısından yaklaşmak istemiyor gibi görünüyor. Ve burada ... 2 satır hpsch ve tırnak var (belirli bir örnekleme derinliği almıyoruz), bazılarında dahili dalgalanmalar yok, diğerlerinde var. Bundan gelebilir. + Şişman kuyrukluluğun varlığı. Sonuçta, yağ kuyrukları, bazı yerlerde daralma varyansının, numune sayısında rhsc'nin normal dağılımından daha uzun/daha kısa sürebileceğini, bunun bir sonucu olarak, catering deşarjının bazen atışlarla / mevcudiyetinde meydana geldiğini gösterir. varyansın bu uzun süreli daralmasının bir sonucu olarak kalın kuyruklar. Hangi seride, üst üste bir mumun "gövdesinde" bir düşüş, örneğin 5-6 kez daha sık gözlemleyebilirsiniz? Kabaca söylemek gerekirse, "ortalama" deşarj 3-4 mumda gerçekleşir, tırnak içinde çok daha fazlası olabilir. Ancak HRSC'deki fraktalizasyon ile, varyansın daralmasının "patterninin" nadirliğinin görünümüne ve tetiklenmesine (varyansın daralmasını kırarak) bağımlılığı, bu tür kalıpların istatistiklerini toplarken üstel bir bağımlılığa sahip olacaktır. Fraktalitedeki artışın farklı yapıları üzerine bir alıntı yapılması durumunda, dağılımın "kayması" veya uzun süreli daralması, fraktallık seviyelerine göre kaydırılabilir. Bazı yerlerde (artan fraktal yapı katmanlarının dayatılmasıyla) dağılımda bir sıkıştırma ve bazı yerlerde daha fazla deşarj durumu elde edeceğiz. PRSC'de, bu tür yoğunluklar ve görünümleri de sözde rastgele olacaktır ve en azından bir tür periyodiklik (doğal olarak zaman içinde sabit olmayan) elde etmek için, önce onu buna indirgemek gerekecektir - MM'nin kendisi veya , dijital filtre hakkında konuşursak, o zaman katsayılar, bu gibi durumlar için. Dağılımın daralmasını önleyecek, hızlandıracak bir yer.
 
alsu :

"Unutmadım", sadece işemekten bıktım))
Pekala, yani, aslında unutmadığı açık, ancak elinden geldiğince, dehşet noktasına kadar basitleştirdi. O yüzden tırnak içinde yazdım.
 
AlexEro :

4. TA. Hemen hemen her olasılıksal çıkarımda yazılanları bir kez daha tekrarlayabilirim (yukarıya bakın) ve BU NEDENLE teori-inançta (bir mezhepte olduğu gibi tam olarak inançtır) neden yüksek oranda ilişkili "rastgele" dizileri işlemek için hiçbir yöntem yoktur. Profesör Orlov (tanınmış bir olasılık teorisi uygulayıcısı, birçok makalenin yazarı, bir derginin editörü ve kitapların yazarı) da bu konuda yazıyor, ekonomide istatistik kullanmanın tehlikeleri hakkında açıkça uyarıda bulunuyor.

Tabii ki, tüm teorik ve matstat için cevap vermeye cesaret edemem, ancak korelasyon - regresyon analizinde , faktörlerin çoklu doğrusallığı sorunuyla mücadele edilir ve oldukça başarılıdır. Neden "tehlike"? Tehlike değil, kontrol etmek ve dönüştürmek için.