随机流理论和外汇 - 页 60

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benik писал(а)>>


但我还是想在mql中制作独立的函数。没有从外部加载随机值。
...

你可能会笑，但我对从MathRand()/32768取反拉普拉斯函数有意见。

实际上MathRand()是MQL函数。为什么你认为它是来自外部？

我在这里概述的算法以光速工作。那里几乎没有计算。而如果一个PDF值的数组被排序（这很自然，因为它是单调的），那么在该数组中搜索也是瞬时的。

另一方面，你的代码有大量的计算，需要大量的时间。MathPow() 的指数化需要很长的时间，并在三个地方发生。我认为这种算法至少会慢1000倍。在处理静力学问题时，你可能要处理大量的数据。速度被证明是一个非常关键的参数。

正态分布的PDF确实也可以从Stator中获取。然而，由于你没有任意的参数值，而只有一组离散的32768，所以最好不要每次都计算PDF，而是提前用同一个定子函数计算一次，并把它放到一个排序的数组中。就性能而言，这是一个最佳解决方案。

 
timbo >> :

在数学上，静止过程是指均值和协方差与时间无关的过程。也就是说，两个主要参数是成本价。

最简单的例子：一个具有正态分布N(0,1)的过程。对于这样一个过程，如果x(t)=2，那么有97.5%的概率x(t+1)将小于2。就是说，这个过程会往下走。这不是保证，那么在100个案例中，有97个案例会是这样。

一个更复杂的例子：AR(1)过程x(t)=x(t-1)*a+s(t)，其中a<1，s(t)是一个静止的过程，是具有某些有限参数的噪声。这个过程也将是静止的，其参数可以从参数s(t)和a计算出来。因此，如果这个过程已经偏离了平均值，总是可以计算出它何时会以一定的概率回到那里。

但是，如果参数a=1，那么我们就会得到随机行走，即非平稳过程，而且无法预测它的最终结果。

当然，在真实的日期中，我们永远不会看到白噪声，就像我们永远不会看到真正的静止过程一样，但在一些假设下，我们可以假定噪声仍然是白的，过程是静止的。


在现实生活中，盈利的交易比例是多少，平均利润与平均损失的比例是多少？

 
benik >> :

我还想问问大家：有没有人有一个函数可以在(0,1)范围内返回一个正态分布的值？我昨天杀了一整天，但仍然没有想出如何在mql中实现它。

这里有一个公式，可以把均匀随机（MT做的）变成正常 -https://en.wikipedia.org/wiki/Box-Muller_transform

 
FOXXXi >> :

在实际交易中，盈利的交易比例是多少，平均利润与平均损失的比例是多少？

你了解真实过程和试图模拟它的数学模型之间的区别吗？

如果过程是静止的，那么它的参数是众所周知的，这意味着根本不会有亏损的交易，或者完全是你想要多少就有多少。盈利交易的数量和规模取决于模型的参数。对于第一个正态分布的例子，会有很多交易。对于第二个例子，AR(1)，交易数量取决于a，a越多，交易越少，每次交易的利润大小取决于过程s(t)的参数（st.dev.）。

真正的损失和利润取决于所选模型与你在现实生活中观察到的情况有多接近。当然也取决于上面所说的模型的参数。

 
benik >> :

你每次都这么说。
请不要太懒，用mql写一个脚本，在一个具有正态分布的过程中模拟一个胜利的策略。

我想我太懒了，暂时没有写脚本。还有你，请解释一下，你怎么可能不在这样的图表上创造一个胜利的策略--这是一个正态分布过程。



 
timbo >> :

我想我太懒了，暂时没有写脚本。还有你，请解释一下，你怎么可能不在这样的图表上创造一个胜利的策略--这是一个正态分布过程。

只要是价格本身的图表，在这样的图表上工作当然非常容易。
然而，问题是，如果是转换后的价格，这样的图表的所有优点往往会消失。假设我们以某种方式设法将一个真正的价格图表简化为一个像你在图中的过程。这个过程在某些方面是很容易预测的。但为了预测真实的价格，我们需要进行一个与开始时相反的转换。这就是扼杀利益的原因。
在不透露细节的情况下，这是很难解释的。而这些细节，你自己也明白，不可能在一个论坛上摆出来。好吧，我会仔细考虑如何解释，以便 "狼已经得到满足，而羊则完好无损"。同时，请回答：你是否已经成功地创建了至少一个基于价格转变为静止形式的可感知的盈利交易策略？

对Yurixx
我一定是误解了你的意思。你建议先从外部加载P.D.F.值，对吗？

 
benik >> :

嗯。在这样的图表上，如果是价格本身的图表，当然很容易工作。

最初的问题是 "如何在一个固定的过程中创建一个战略"。答案是 "容易！"正是因为这个过程是静止的。

价格不是一个固定的过程。一个广泛使用的价格过程模型是随机行走，这个过程保证是不可预测的。也就是说，人不能靠价格赚钱。或者说，有人会赚，有人会同时卖掉，第一个人以后会卖掉--不可能有稳定的收益。

在价格的偶尔变动中存在着稳定收益的变种。有两个人因为这个想法获得了诺贝尔奖，大家都知道，诺贝尔奖，尤其是经济学方面的诺贝尔奖，都是颁给呆子的。"大量的摆弄 "和反复闯入敞开的门，尤里克斯认为这是蒂姆波夫的 "世界第九大奇迹"。这是一个很好的例子。"酷爱黑客的人不看手册"。或者说，没有为模拟交易者编写手册。

我利用这个 "奇迹"，每月稳定地赚取10-20%的吸引资本（不要与存款混淆）。

 
timbo >> :

我想我太懒了，暂时没有写脚本。还有你，请解释一下，你怎么可能不在这样的图表上创造一个胜利的策略--这是一个正态分布过程。



绝对不可能--不创造。因此，我说的 "谁需要一个单位？"只在这里部分适用。如果你真的相信它是一个平面，那么你的任务只是在价格明显偏离 "静止性 "的水平线时切断排放和开仓。关于价格流中的 "单位金额"--我遇到过不同的估计--从25%到80%。在这种情况下，统一的价格变得类似于一个随机变量/过程，在这里我们确实可以应用数学和概率的一些发展。问题仍然是--你如何知道你是否在一个单位，以及它将持续多长时间？

 
我在连接stattrick dll时遇到了麻烦。它写道。"TEST_Probability EURUSD,H4: dll调用不允许；'probability.dll'-'bdtr'"。你认为这意味着什么？
 
Mathemat >> :

而且我为什么要干涉，因为没有我，这里的事情也进行得很好，很有活力。但我还是发现了一些有趣的事情：事实证明，在现代数学中并没有概率这种东西。


同事，请你从现在开始写得更清楚一些：要么你在讽刺我，要么你真的意识到了这个问题。否则就不清楚我是否应该详细说明并提供参考。为了以防万一，这里引用了维基百科的一段话。


概率 这个词并没有一个一致的直接定义。事实上，有两大类概率解释，其追随者对概率的基本性质拥有不同（有时甚至是冲突）的看法。

  1. 频繁论者 只有在处理随机 和定义明确 的实验 时才会谈论概率。随机事件的概率表示重复实验时，实验结果发生的相对频率。常数学家认为概率是 "从长远来看 "结果的相对频率。[1]
  2. 然而，贝叶斯主义者 对任何陈述 都分配概率，即使没有涉及随机过程。对于贝叶斯主义者来说，概率是一种表示个人 在给定证据 的情况下对某个声明的相信程度 的方式。

http://en.wikipedia.org/wiki/Probability

当然，"概率科学 "200年来一直无法决定最基本的定义，他们都不知道自己在做什么，所以有些人在从事对基础词的解释，这实在是太可笑了。

http://en.wikipedia.org/wiki/Probability_interpretations

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