随机流理论和外汇 - 页 10

新评论
 
Mathemat:
你确定自回归模型是一阶而不是二阶？ 不过，天知道你在研究什么;-)也许你可以写出BP以及你是如何做到的。至少让我看一下吧 :-)
 
Mathemat:

在STO中已经有点证明，它没有任何用处，因为它不是一个信号--更不是一种物质。


我不同意这个观点。这个概念为分析发生的过程提供了很大的帮助。我无法想象，如果没有这个概念，无线电电路和信号这门学科将如何存在，没有它，就没有电视，没有接收器，没有移动电话，也没有你现在工作的电脑 :-)

你能解读STO吗？

 
根据我的理解，STO是相对论的特殊理论。
 
Prival:
你确定自回归模型是一阶而不是二阶？ 虽然上帝知道你在那里学习什么;-)也许你会写下BP以及你是如何做到的。至少让我看一下吧 :-)

这就是问题所在。该测试是非常具体的，取决于过程模型。一个系列就是简单的回报。

这是一个相当棘手的情况：要找出一个过程是否是静止的，我们首先需要知道它的现实模型（这里是AR（1））。但回报并不像那样。因此，该测试似乎并不适用。

请定义STO？

嗯，罗什 已经回答过了。

我并不是说这个阶段是无用的。你指的是波的相位速度吗？那么就在这里：http://old.tspu.edu.ru/parfenov/kovo/ch4_6.htm。关于这个问题，只有几个短语。

相位速度 是一个纯粹抽象的数学概念，这个速度与任何物质在空间的运动没有关系。

群速度 与固定振幅的扰动在空间的位移有关；由于波的能量与振幅有关，群速度是能量在空间的传播速度。

一般来说，相速度可以超过光速（例如在电磁波或德布罗格利波的情况下），而群速度，与相对论完全一致，总是小于或等于光速。

还有一个实验。我们拿着一束狭窄的光，将它指向天空，并跟踪它所击中的星星。要使这束光的尖端的速度超过光速是非常容易的。你甚至不需要把它指向天空，你可以把它指向一些遥远的大物体。

 
Prival:

一般来说，相位是一个非常有趣的东西，是我知道的唯一一种传播速度大于光速的物质（这是一个旁观者，如果感兴趣，我可以搜索这个现象的数学证明）。关于正值，很可能是由两个因素造成的。首先是DFT尝试sin或cos的特点。 一个会得到+，另一个是-。第二，如此大量的具有相同相位（相位方向）的信号成分从何而来。在我的例子中，试着给Y=t输入，即直线方程。我想你会看到，指标中频谱的第0个分量的减法做得不太正确（我想你应该再Y-mu一次：-））。我试图使用不同的Hemming和Butterworth窗口，但没有任何结果，只是让它变得更糟（我的老师是对的，应用窗口是能源的牵引器）。 因此，我让指标保持目前的状态。我不记得了，但在某个地方我说过，这个0组件仍然会让我们流血:-)。


不能说我的好奇心得到了满足，但情况或多或少已经清楚了，谢谢。我没有Matcad。虽然只是最近 :) 我下载了发行版，以防万一。但我还不想把时间花在碾压上。
关于渠道还有一件事。在上述主题的过程中（在 "随机共振 "中有一个链接，但要在那里找到它是个大问题：），我想到了一些对象（实体）存在的想法，通道只是它们的代表，也许不是最成功的。因此，我把这个任务理解为探测和陪伴这些实体。我必须承认，与雷达的正式平行关系就在眼前，但我现在才想起来:)。原则上，如果你对 "它的样子 "感兴趣，我可以把ex4指标（约60 Kb）发给你。
P.S. 事实上，我们在 "你 "或 "你 "上交流对我来说并不重要，但如果对方在 "你 "上交流，然后又不由自主地回到 "你 "上，就有一个想法--我是否无意中冒犯了他？
 

这里有更多有用的文章：http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/study.htm

也许有人会发现它们在发展方面是有用的。

 
lna01:
我真的不在乎我们是用名字还是用第二名字说话，但如果一个人换成了名字，然后又回到了名字，人们会不由自主地想到--我是不是无意中冒犯了他？

一点也不，恰恰相反，我非常感谢你的帮助。 我也不在乎他们怎么称呼，"即使有锅，只要不放进烤箱:-）"。至于马特卡德，把它放进去，花些时间研究一下。我有帮助手册，书，例子，都是电子形式的，我可以发给你。总的来说，它不是一种编程语言，没有什么可以编程。当你看到书中的公式时，你写下它，它就会自己计算出一切。并以图表的形式输出。

按照承诺，我现在把研究的目的和路线写下来。这是很难接受的。我很快就会公布。

 

按照承诺，我将给你这句话的方向。

没有办法实现的目标--海市蜃楼，没有目标的道路--无路可走。

研究的目的--和我们所有人一样，建立一个能带来利润的自动交易系统。

方法--寻找汇率曲线的行为模式，以便在建立自动交易系统时使用它们。

工作的阶段性。

1.提出一个假设并寻找一个可以研究这个曲线（输出）的数学仪器。

2.寻找随机流动理论和FOREX 假设的证据（《常识》杂志+Pvr42指标）。

3.将曲线还原成适合分析的形式（获得遍历过程）。部分在1周的样本上进行。

4.通过ACF在不同的货币和时间间隔研究获得的时间序列（TR）（在此停止，因为我们需要一个指标）。

5.在保留ACF的类型的同时，寻找与之相近的函数（分析型，更好）。收集各种货币和重要时间段（平静的市场、新闻发布等）的ACF参数的统计数据。

6.在研究的基础上构建曲线 "行为 "模型，并检查其适当性（获得F过渡矩阵，见1.p.）。

7.当我们获得约70%的充分性时，使用所获得的模型构建一个多变量卡尔曼过滤器，每个过滤器根据其自身的参数（平静的市场、新闻发布等）进行调整。(解释：卡尔曼滤波器允许通过ISC获得运动预测！！）。不 一致 - 滤波器的输出和传入的信息不匹配+另一个卡尔曼滤波器的操作（平行工作）将给我们一个市场 "行为 "变化的迹象（纳入滤波器的模型的变化） - 决策点。

8.研究过滤器输出的差异分布规律（PD），以构建市场进入的解决规则。IHMO是最好的两个阈值Wald检测器。(操作的逻辑是基于是--非--的，在做出是或不是的决定之前，要积累统计数据）。

9.设置ATC，测试所有区块和程序。采取措施确保平稳运行和可管理性+采取措施保护算法。

计算负荷将不仅仅是大的，而是巨大的。 一些最佳解决方案永远无法获得，因为它们需要无限的计算资源（该死的数学家证明了这一点:-()），但每一片云都有一线希望。由于卡尔曼滤波系统和决策选项有无限多的变体，因此有足够的空间容纳所有这些变体。这些无限的程序必须被修剪，而这更像是一种艺术，而不是纯数学。

我向所有人呼吁。

1.我有以电子形式解释许多概念和程序的书籍。我将把它们交给任何要求的人。

2.这个世界上唯一有价值的东西是时间，而不幸的是我把时间花在了写这种帖子上。如果你不帮我，那我只有一条路可走。雇佣一个擅长MQL4的程序员，也许他能满足于乞丐官员的部分工资，或者自己动手。我曾用许多语言进行编程，从Focal、Basic、Fortran、Assembler、.....。Matlab, Matcad.我选择后者是因为它对于测试各种假设和猜想是最有效的（节省时间）。通常情况下，我曾经把用这种语言制定的算法交给研究实验室的软件工程师，由我来管理。 现在，不幸的是，我有一个70岁的老奶奶担任这个职务。

3.不要认为你能做的事情不多。我将再次尝试以身作则，同时我想向这些人表示巨大的感谢。

-Mathemat 不久前问起计算ACF的事，要求为他做一个选书。这就是为什么我写了这9篇文章（和这个论坛的主题一般出现），因为我记得大约12年前我做过同样的分析。其中许多材料都没有留下，只有任何文章、研究工作、方案的碎片，有必要从记忆中恢复所有。但我能应付。

-lna01 对我写上面提到的指标帮助很大，它的问题让你思考。试图回答这些问题为新的研究提供了一个方向，可能导致创造新的、有趣的指标。我认为，他的工作成果已经可以作为神经网络的输入之一。(我认为最好不要用从-100到+100的 "非标准自动交易 " 方法，也许会有好的结果，但要让人读懂一些识别理论，例如，建立一个沃罗诺夫图表，最重要的是，把不同的指标（识别的迹象）输入值，其中一个可能是能量）。

-中子 他的参考资料，脚本让你从不同的角度来看待我们正在做的事情，用新的知识来充实自己，这也很重要。唯一的问题是没有足够的时间来做所有事情。

我们所有的交流都是用新的知识、想法来充实自己，时间会证明它的结果。而我是否也能走9分的路，我不知道。但我将非常努力地尝试。

P.S. 作为这个分支的创建者，我非常恳求你，至少试着少淹没一些，你知道自己像100-200页一样难以找到那粒真正重要的信息。不要引入 "哲学 "概念，即那些不能写成语言数学的概念。如果你有不明白的地方，请问。提出正确的问题是答案的2/3，尽管有些问题即使是100个智者也无法回答。 我不是上帝，也不知道所有的答案，但是他们所有的知识都乐意与你分享，最重要的是那将是足够的时间。

S. Respectfully to all.普利瓦洛夫

如果你想得到帮助，就写信给普里瓦洛夫，我想帮忙。我会告诉你你需要做什么，我会努力让它变得有趣并在你的能力范围内。

 

酷!

Prival，请你从理论上说明一下这种分析方法对汇率 等时间序列的适用性。2-3点一般的和简短的考虑就足够了。 如果它很无聊--不要回答，只是不要把它送到主题的开头--我在那里，没有理解它 :-(

 

让我用一个例子再试一下。

主要是要理解这个公式

一个简单的例子，假设你知道时间序列（RT）服从规律y(t)=a+b*t。知道了a 和b 以及我在时间t 所处的状态，就很容易计算出y。这就是这个公式中写的内容，只是以矩阵形式+一些微妙之处，后面会详细介绍。

我把它写成L(k)是我们现在所处的状态（在这个例子中是t），下一个状态L(k+1)取决于矩阵F（称为过渡矩阵），在这个例子中是系数a和b。

现在是一个细微的差别。马尔可夫过程。根据这一理论，从状态L(k)到状态L(k+1)的转变并不取决于状态L(k-1)，也就是说，昨天、一小时前、一分钟前的速率是一样的。最主要的是汇率L(k)。它在L(k+1)的情况是由这个该死的（我找不到其他词;-)）矩阵Ф决定的。

最有可能的是，F会对平静的市场、新闻发布 等有不同的参数。最主要的是，它应该有我之前在真实样本上画的这样一个视图。让我们把它放入卡尔曼滤波器（有几个，每个都调整到自己的模型，这个曲线的参数不同）。卡尔曼滤波器通过OLS给我们预测在L(k+1)时间点的价格应该是多少。当价格到达时，我们将其与预测进行比较，差异较小的过滤器将响起（行话）。 就像在接收器中，你扭动旋钮，击中一个站（趋势）并保持它。错过了一个电台，转动旋钮，直到它响起aha新闻，工作了新闻，又走了，再去转。所以，你去那里。但它更复杂，而且是用公式计算的。

这就是为什么找到F矩阵是如此重要。

现在ACF，在我们的例子中，它总是等于1。所以这很容易。但我们可以通过观察ACF来确定这个瞬时矩阵。

编辑。这正是我要求MQL开发者提供一个并行库的原因。为了使这些卡尔曼滤波器并行化（不是为了扭动旋钮;-）。这样，如果你没有足够的力量，你可以建立一个集群。

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