关于随机序列中存在记忆的定理 - 页 28

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Alexey Burnakov:

我将考虑一下。我自己一直在用相互信息法专门寻找外汇市场收益的依赖性，并继续这样做。它就在那里。

但在这里，按照我的理解，我们谈论的是一个任意的系列。

不是任意的，而是随机的。

有些系列是严格的或过于强烈的决定性的。例如，如果一个系列中的所有或甚至相当多数的值都是排名的，那么该定理对它们不起作用，或者说对这种系列的决策将与该定理直接相反。最简单的例子是上升趋势 或下降趋势 中普遍存在一些回撤。

 

尤里，为什么仍然没有证明你关于随机数发生器 的 "定理"？五分钟后，所有敌人都被打败了。你是否喜欢细细品味结局？你作为一个科学家很聪明，你为什么不作为一个科学家做一个适当的实验？

也非常有趣，尤里，在你看来，随机系列和任意系列的区别是什么？

 
并取决于数字是随机的还是非随机的，这是一个非常有趣的地方，你是否介意评论一下????
 
Yury Reshetov:

如果一个随机营中至少有两个其他的随机值是已知的。但问题是，决定论不是严格的，而是概率性的。

我认为不难举出一个例子，即一个序列看起来是随机的，在滞后期1没有任何关系，但该值与其他滞后期的数值有统计学上的关系，其数量>=1。

但这将是一个事先已知模式的合成系列。

如果我没有理解错的话，我同意在一个滞后期检查关系并不是接受随机变量的实现与过去无关的零假设的充分条件。依赖性，在一个特定的情况下，也可以表现为：一个滞后期的数值组合，例如+1+2+3将与滞后期的组合-15-20-30在统计学上（随机）相关。

例如，如果三个任意滞后期的数值加起来是一个偶数（这种情况发生的概率为50%），那么其他三个滞后期的数值之和将以35%的概率给出一个偶数。反之亦然。在任何成对的滞后期组合中寻找关系都会得到一个置信区间 内的P值。

 
Alexey Burnakov:


我的理解是否正确，根据该定理，任何随机序列（在任何方面都不是明确的确定性）都会对指数i>1的两个滞后期产生依赖？

再次要求非决定性，即对于任何i和j：p(Xi > Xj) = p(Xi < Xj)。也就是说，在一个随机系列（或流）中，没有任何一个以前的值会影响后面的值（没有第一层深度的后果）。


在这种情况下，如果我们再增加一个索引，例如k（另一个层次），甚至再增加几个，非确定性就会减少，对第二层深度的后果就会变得很明显，因为。

p(Xi > Xk | Xi < Xj) ≥ p(Xi < Xj)

在哪里？

p(A)是事件A发生的无条件概率，不考虑其他因素。

p(B | A)是事件A发生的条件概率，假设事件B已经发生，即考虑到多一个因素，即事件B。

 
Alexey Burnakov:

例如，如果三个任意滞后期的数值加起来是一个偶数（这种情况发生的概率为50%），那么其他三个滞后期的数值之和将以35%的概率给出一个偶数。反之亦然。在这种情况下，在任何成对的滞后期组合中寻找联系，都会得到一个置信区间 内的P值。

该定理在这里是没有用的，因为偶数和奇数不是成对排列的。I.e:

  1. 一个偶数可能大于或等于一个奇数。
  2. 一个偶数可以大于另一个偶数，也可以小于或等于它。
  3. 一个奇数可能大于、小于、或等于另一个奇数。
 
Denis Timoshin:
并取决于数字是否是随机的，这是一个非常有趣的地方，可以评论????

如果一个量的价值不能被主观地确定，那么这个量就是随机的。

例如，以扑克牌为例，比如一副52张牌。他们都有2到A的价值。如果牌面朝上摆放，我们可以客观地确定其价值。如果牌是正面朝上，那么任何随机牌的价值对我们来说都是主观上的随机。然而，对于作弊者来说，这些牌在主观上并不是随机的，尽管它们相对于作弊者来说也是正面朝上。

 
Yury Reshetov:

如果一个量的值不能主观地确定，那么它就是随机的。

例如，以扑克牌为例，比如一副52张牌。他们都有2到A的价值。如果发的是正面的牌，那么我们可以客观地确定它们的价值。如果牌是正面朝上，那么任何随机牌的价值对我们来说都是主观上的随机。然而，对于作弊者来说，这些牌在主观上并不是随机的，尽管它们相对于作弊者来说也是正面朝上。

现在我明白了，谢谢你的全面解释。
 
Denis Timoshin:
现在我明白了。谢谢你的全面解释。
这不是一个完整的解释，因为决定论的客观性只是一个假说。
 
我认为，把外汇市场 归类为随机过程是不正确的，原因很简单，它与经济过程有关，而经济过程有规律的表现。我们必须寻找规律性，这是外汇市场的特点，但试图把它归类为随机的，我认为这是一种失败主义的态度，甚至可以说是更严厉的。
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