一个完全随机的过程和FOREX。 - 页 6

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Korey:



我其实是指下面的意思，我假设k是循环的数量。



i1 = fix(rand*N)+1

k=fix(rand*100000)+1

对于j=1:1:k

rand。

结束

i2 = fix(rand*N)+1

c=r(i1)。

r(i1)=r(i2)。

r(i2)=c。

结束。

没有区别。

只是为了确定。另一个版本。


关闭所有;

N=1000;
r=NORMRND(0,0.0077,1,N);

r1=r;

for i=1:1:10000
i1 = fix(rand*N)+1
for j=1:1:fix(rand*100000)+1;
rand;
end
i2 = fix(rand*N)+1
c = r(i1);
r(i1) = r(i2) ;
r(i2) =c; end;

figure;
%r=r-05;
for i=2:1:length(r)
r(i)=r(i)+r(i-1);
r1(i)=r1(i)+r1(i-1);
end

grid on;

plot(r);
figure;
plot(r1)



就这样，没有什么可补充的。
 
我忘了。
"y（n+1）=a0*y（n）+a1*y（n-1）....a5*y(n-5)+b.noise我们得到一个线性神经元+noise。"这有什么用？"
我不太明白这一行的意思。还有什么是线性神经元？一个神经元是一个加法器和一个初始化函数，但一个线性什么？你加入白噪声，你会得到一个神经元？这很荒唐。
 
关于噪音的续篇。在这里，我决定完成这个主题。

热噪声是好的噪声！！！

，我认为是这样。

让我们从声卡开始吧。

coolEdit + Matlab

做一个单声道32float的录音。而那里什么都没有。


，我们记录了沉默，但事实上频谱并不是零。-97dB。非常安静

让我们放大并得到





保存为wav。

让我们在Matlab中看到密集分布


正态分布。但它是平滑的=）。当然，1755129报告。

和现在。最重要的是
用第一页的相同程序进行总结。已经很好了。只有尖峰很强。


重新洗牌得到以下图表。 这不是外汇的模样。



现在，为了摆脱相关的跳跃（我认为不是热性质的强异常值），让我们采取导数并再次计算加性噪声。

虽然这不是很公平。

我们得到了我们一开始想要的东西。总加性噪声=0-白。



如果我们像上面那样做一个重停。



，我们会得到同样的东西。可能在n个重停的极限->无穷大。


我不太明白这句话的意思。还有什么是线性神经元？一个神经元是一个加法器和一个初始化函数，但一个线性什么？添加白噪声grash->和你得到一个神经元?这 是愚蠢的。

，对不起。正确的。

，关于神经元和线性回归方程
，不要混淆，但它们非常相似。注意，一阶。当y(i)^1以上没有项。

，线性神经元是激活函数是f(x)=a*x；

，加权和。
x=w1*x1+w2+x2....+...wn*xn;

一阶回归方程

y（n+1）=a0+a1*y（n）+a1*y（n-1） ....

a(m-1)*y(n-m)+e(n)

e(n) - 具有指定参数m.o.和分散性的噪声。

非常多的预测模型是这样建立的。例如，像这样。

y(n+1)=a0*y(n)+a1*y(n-1)+s0*e(n)+s1*e(n-1)

其中e具有分散性参数和mo。并由计算机生成。该死。=）


神经网络 由于连接的冗余性，对噪音不那么敏感。

在某些情况下，神经网络可以比AR更好地工作。


，你是否格拉斯恩 使用过AR？
grasn-> 首先，只要想出一个条件，即在任何初始条件下，"价格 "都保证不为负数--你会意识到，这不是那么简单。并对其进行调查，你现在所做的是字面意义上的胡说八道。有很多过程，包括自然的和技术的，都类似于引言。你可以很容易地从一些PI中得到一个系列，类似于带有Fibo、水平和其他属性的报价。
这不是一个市场模式;))我不打算建造它。EKLMN。使价格不至于到"-"并不困难。
，这一点是不同的。


如果你 grash 了解关于随机过程的一切，并说有人在胡说八道。
，试着在下图中为PI建立支撑线和阻力线，一切都会很有说服力=))))

在这个图表上给我展示市场的非自然行为。那么这将是一个争论。 除了它到了"-"。

我可以用PI生成未来20年的数据。=）。

，关于Pi 是一个无理数。十进制数字形成一个伪随机序列。
，你会得到同样的想法。见下图。


直方图。
，最多1700000位的数据。









我在所有这些伪随机序列中观察到的 数字与真实市场非常相似。 决定分享这些信息。对很多人来说，这可能并不新鲜。 对我来说，这不仅仅是惊讶。这些数字是如此相似。




不要误会我的意思，但我认为FIBO是一个基本。 最初，我只是决定比较我在市场上发现的模式。在得到这些模式并将 ，与历史上的不同部分进行比较后，我决定，与一个伪市场（这是个好名字）进行比较。我决定不开始用GA进行交易或装配，而是看看 ，我发现了什么。好吧，图表确实变成了类似的，哭笑不得。 =))))









结论。
1.绝对的随机过程（白噪声）真的不像是外汇。2.伪随机数过程与FOREX类似。

3.尽管很多，但这种对真实市场的模仿从何而来的问题是公开的？






 
D.Will писал (а):

1.绝对的随机过程（白噪声）真的不像外汇。
2.绝对的随机过程（白噪声）。伪随机数过程与FOREX类似。
3.尽管多，问题是这样一个模仿真实的市场是如何开放的？？
。
1.这很有趣。
2 и 3.邪恶的做市商利用GSH来掩盖他们的意图？:).

顺便说一下，我，还没有得到任何客观的证据，证明菲波比率在市场上起作用。不是说这是我的目标，但对于每一个新的自动标记方法，我都会做一个检查，我没有看到任何Fibs。
 
lna01 писал (а): 顺便说一下，我，还没有能够得到客观的证据，证明菲波比率在市场上起作用。不是说这是我的目标，但对于每一个新的自动标记方法，我都会做一个检查，我没有看到任何Fibs。
这取决于你如何寻找这些纤维。如果以与Swannell相同的方式，即只分析同阶的波，那么那里确实没有任何特殊的 "共振 "可见：光滑的p.d.f.没有任何突出的凸起。而如果人们从不同订单的浪潮中搜索Fib集群，可能会有东西出来。我还没找到呢 :)
 
1 申请人调查了热噪声的事实
从数字音频系统的开放线输入接收的数据
但这并不影响这项工作的优点，因为并不是所有人都能得到摩托罗拉的特殊噪声晶体管。
和苏联的少先队和学校的少年宫不再得到资助。
2.这篇论文揭示了一个矛盾的情况--一个随机的permutation
在一个随机样本中，相当于一个积分转换。
因此，申请人并没有费心解释为什么会发生整合。
因此，我们不知道是通过哪个公式。然而，这也无损于该文件的优点。
3.有关科学材料的主要优点是，尊敬的德维尔已经推翻了
X. 一堆（读作：X吨）coryphaei和他们关于随机市场的书，而我们相信他们。
 

to D.威尔

很少有人真正理解随机过程，这就是为什么它们是随机的:o))))))。 但这不是问题的关键。例如，基本粒子在磁场中的行为 与引号的行为完全一样。图形根本无法区分，此外你不需要 "移动 "任何东西，模型本身就在那里。交易员们曾经带着这些图表，高呼现在我们可以预测一切。 那么物理学家们呢？你认为这些 "愚蠢的 "物理学家开始建立支撑位和阻力位并计算 "费波 "水平，以分析 ，他们的基本粒子的行为？:о))))

  • 支撑位 和阻力位，从本质上讲，是一种普遍类型的局部极端值的 "集中 "区域，也就是说，换句话说，是有关价值的最小出席率的地方。这样的地方我在ANY图上会发现你非常多，特别是在已经添加了噪音的地方。
  • Fibo水平。你为什么认为它们是基本的呢？ 你有没有统计过他们的存在，还是说都是感情用事？

你大肆宣扬你的计算方法与真实报价非常相似。重新阅读你的帖子，没有人否认这一点。我只是在问，它们是相似的--那又怎样？你回答说--就像 "就像那样"。

PS：我第三次写到AR模型在这种BP上起作用，我就不多写了。

 
我一定会提出我的意见。
检测到的通过随机排列排列的噪声结构的效果。
即在任何预先确定的影响下减少噪音紊乱措施（仍有待证明））。
是基本的，与Belousvois的化学反应相提并论。
I. Prigozhin的诺贝尔奖获奖作品《混沌中的秩序》（等）。
总之，亲爱的德维尔--我建议你科学地出版。
 

致 D.威尔

我在所有这些P.随机序列中观察到的数字与真实市场非常相似。 我决定分享这些信息。对很多人来说，这可能并不新鲜。

我写道，这些信息一点也不新鲜。如果 "p.随机 "一词是指 "完全随机"，那么请重新仔细阅读你写的东西。它们根本不是完全随机的序列，根据定义它们不可能是完全随机的。

 
Korey:
我一定会提出我的意见。
检测到的用随机排列的噪声结构排序的效果。
即在任何预先确定的影响下，减少噪音紊乱的措施（仍有待证明））。
是基本的，与Belousvois的化学反应相提并论。
I. Prigozhin的诺贝尔奖获奖作品《混沌中的秩序》（等）。
总之，亲爱的德维尔--我建议你科学地出版。

我同意我的同事的意见--出版，我去买爆米花。:о)))

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