为什么正态分布不是正态？ - 页 10 1...34567891011121314151617...47 新评论 Сергей 2009.12.02 13:16 #91 Risk писал(а)>> 我跟你赌5000美元，这个说法是假的？ 嗯，是的，谢尔盖有点大胆的断言，认为这些增量有显著的统计意义。客观地说，它是在那里的基座下面。 ilyaa 2009.12.02 13:28 #92 grasn >> : 嗯，是的，谢尔盖说增量有显著的统计学意义，这有点大胆。客观地说，它是在那里的基座下面。 是否有任何研究？也许有一个链接到另一个主题。真想了解哪些模式被测试过，以及如何测试。 Сергей 2009.12.02 13:44 #93 致IlyaA 我理解，我们正在讨论当前增量与未来增量的关系。而我强烈怀疑第一次读数的ACF将是证明，但像0.4（或左右）这样的数值，说得不好听点，要证明这样的优势是值得怀疑的。但是，也许谢尔盖有一些新的想法。而且有很多研究，所以很难一下子记住。 PS：还有一个微妙之处，估计ACF的公式不太适合这些系列，此外，有必要估计ACF本身的可靠性和发现的每个滞后的误差估计。那里没有那么简单。 Avals 2009.12.02 13:48 #94 Risk писал(а)>> 赌5,000美元，这个说法是假的？ 你怀疑波动率的自相关性吗？而这是一种价格增量之间的关系，尽管是模数。 ilyaa 2009.12.02 13:53 #95 grasn >> :我的理解是，它是关于当前增量和未来增量之间的关系。而且我强烈怀疑，证明将是第一次读数的ACF，但像0.4（或左右）这样的数值，说得不好听，要证明这样的优势是值得怀疑的。但是，也许谢尔盖有一些新的想法。而且有很多研究，所以很难一下子记住。 例如，烛台分析不仅使用增量，而且还使用锁定极值和成交量。我记得一个月前，有一个关于基于蜡烛图分析的EA的主题。我认为它的开始是积极的。但我没有参与其中。而且我想知道是否有人不仅调查了收盘价，而且还调查了蜡烛图的其他综合特征。 Avals 2009.12.02 14:25 #96 顺便说一下，非平稳序列的总和可以是平稳的，并且有HP。这样的序列被称为协整序列。克莱夫-格兰杰 因此获得了诺贝尔经济学奖。我自己没有检查过，但例如elite声称日元汇率与消费者价格指数（CPI）是协整的。更确切地说，随着美国和日本的消费价格的差异http://monetarism.ru/cointegration.shtml Сергей 2009.12.02 14:25 #97 至阿瓦尔斯 不是说我要插手别人的争吵 :o)，但谢尔盖清楚地写道。"我可以随心所欲地举出证据，证明价格增量之间存在着统计学上的显著依赖性"。你的论点很难被认可为这种情况的证据，因为还不清楚直接对增量 "发生 "什么（同事们没有证明什么）。但是，如果假设 "来源"（即直接的研究对象）没有这种依赖性，坚持它的存在是相当奇怪的。好吧，如果我们假设波动率=有效值，那么在相当长的窗口（大约500个样本）下，一些增量的波动率的第一滞后期的相关性大致在0.114-0.2之间（说得温和一点，这有点不 "存在"）。 致IlyaA 我没有，但我认为没有，这只是它的性质。例如，我一直对(H+L)/2感兴趣，因为预测 "中间 "的误差在某种程度上被围绕这个中间的 "波动 "价格范围所补偿。 Risk 2009.12.02 14:32 #98 Urain писал(а)>> 而我喜欢这种压力，最主要的是，如果Risk 输了，他将学会如何战胜市场作为回报。 但中子 在这场赌局中获胜的预期与输掉的预期是一样的。 而这一切都取决于争议方的诚实度，我认为在达成交易的情况下，中子 会付钱，但风险 怎么办？ 因此，如果我是中子，我甚至不会回应这个问题。 你是担保人吗？ 然后我们去银行，把10,000美元放在一个保险箱里。 写下中子的 主张，如果我反驳它，我就拿钱。 Andrey Dik 2009.12.02 14:32 #99 grasn >> : 致IlyaA 我理解，我们正在讨论当前增量与未来增量的关系。而我强烈怀疑第一次读数的ACF将是证明，但像0.4（或左右）这样的数值，说得不好听点，要证明这样的优势是值得怀疑的。但是，也许谢尔盖有一些新的想法。而且有很多研究，所以很难一下子记住。 PS：还有一个微妙之处，估计ACF的公式不太适合这些系列，此外，有必要估计ACF本身的可靠性和发现的每个滞后的误差估计。那里并不那么简单。 如果我们看一下相邻增量之间的关联性，关联性确实很低。如果你采取 "组 "的增量，图片开始看起来非常不同。不要要求我进行严格的计算，结论纯粹是我自己的，纯属经验之谈。 Avals 2009.12.02 14:33 #100 grasn писал(а)>> 至阿瓦尔斯 不是说我要插手别人的争吵 :o)，但谢尔盖清楚地写道。"我可以随心所欲地举出证据，证明价格增量之间存在着统计学上的显著依赖性"。你的论点很难被认可为这种情况的证据，因为还不清楚直接对增量 "发生 "什么（同事们没有证明什么）。但是，如果假设 "来源"（即直接的研究对象）没有这种依赖性，坚持它的存在是相当奇怪的。好吧，如果我们假设波动率=有效值，那么对于一些窗口相当长的增量（大约500个样本）来说，波动率的第一滞后期的相关性大致在0.114-0.2之间（说得温和一点，这有点不 "存在"）。 波动性是自相关的这一事实被罗伯特-恩格尔 证明了，他在与格兰杰（2003）同一年获得了诺贝尔经济学奖。主要是为了ARCH模型，这正是基于方差的自相关。这在风险管理中被广泛使用。 简要介绍http://www.dengi-info.com/archive/article.php?aid=312 1...34567891011121314151617...47 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
我跟你赌5000美元，这个说法是假的？
嗯，是的，谢尔盖有点大胆的断言，认为这些增量有显著的统计意义。客观地说，它是在那里的基座下面。
嗯，是的，谢尔盖说增量有显著的统计学意义，这有点大胆。客观地说，它是在那里的基座下面。
是否有任何研究？也许有一个链接到另一个主题。真想了解哪些模式被测试过，以及如何测试。致IlyaA
我理解，我们正在讨论当前增量与未来增量的关系。而我强烈怀疑第一次读数的ACF将是证明，但像0.4（或左右）这样的数值，说得不好听点，要证明这样的优势是值得怀疑的。但是，也许谢尔盖有一些新的想法。而且有很多研究，所以很难一下子记住。
PS：还有一个微妙之处，估计ACF的公式不太适合这些系列，此外，有必要估计ACF本身的可靠性和发现的每个滞后的误差估计。那里没有那么简单。
赌5,000美元，这个说法是假的？
你怀疑波动率的自相关性吗？而这是一种价格增量之间的关系，尽管是模数。
我的理解是，它是关于当前增量和未来增量之间的关系。而且我强烈怀疑，证明将是第一次读数的ACF，但像0.4（或左右）这样的数值，说得不好听，要证明这样的优势是值得怀疑的。但是，也许谢尔盖有一些新的想法。而且有很多研究，所以很难一下子记住。
例如，烛台分析不仅使用增量，而且还使用锁定极值和成交量。我记得一个月前，有一个关于基于蜡烛图分析的EA的主题。我认为它的开始是积极的。但我没有参与其中。而且我想知道是否有人不仅调查了收盘价，而且还调查了蜡烛图的其他综合特征。顺便说一下，非平稳序列的总和可以是平稳的，并且有HP。这样的序列被称为协整序列。克莱夫-格兰杰 因此获得了诺贝尔经济学奖。我自己没有检查过，但例如elite声称日元汇率与消费者价格指数（CPI）是协整的。更确切地说，随着美国和日本的消费价格的差异http://monetarism.ru/cointegration.shtml
至阿瓦尔斯
不是说我要插手别人的争吵 :o)，但谢尔盖清楚地写道。"我可以随心所欲地举出证据，证明价格增量之间存在着统计学上的显著依赖性"。你的论点很难被认可为这种情况的证据，因为还不清楚直接对增量 "发生 "什么（同事们没有证明什么）。但是，如果假设 "来源"（即直接的研究对象）没有这种依赖性，坚持它的存在是相当奇怪的。好吧，如果我们假设波动率=有效值，那么在相当长的窗口（大约500个样本）下，一些增量的波动率的第一滞后期的相关性大致在0.114-0.2之间（说得温和一点，这有点不 "存在"）。
致IlyaA
我没有，但我认为没有，这只是它的性质。例如，我一直对(H+L)/2感兴趣，因为预测 "中间 "的误差在某种程度上被围绕这个中间的 "波动 "价格范围所补偿。
而我喜欢这种压力，最主要的是，如果Risk 输了，他将学会如何战胜市场作为回报。
但中子 在这场赌局中获胜的预期与输掉的预期是一样的。
而这一切都取决于争议方的诚实度，我认为在达成交易的情况下，中子 会付钱，但风险 怎么办？
因此，如果我是中子，我甚至不会回应这个问题。
你是担保人吗？
然后我们去银行，把10,000美元放在一个保险箱里。
写下中子的 主张，如果我反驳它，我就拿钱。
致IlyaA
我理解，我们正在讨论当前增量与未来增量的关系。而我强烈怀疑第一次读数的ACF将是证明，但像0.4（或左右）这样的数值，说得不好听点，要证明这样的优势是值得怀疑的。但是，也许谢尔盖有一些新的想法。而且有很多研究，所以很难一下子记住。
PS：还有一个微妙之处，估计ACF的公式不太适合这些系列，此外，有必要估计ACF本身的可靠性和发现的每个滞后的误差估计。那里并不那么简单。
如果我们看一下相邻增量之间的关联性，关联性确实很低。如果你采取 "组 "的增量，图片开始看起来非常不同。不要要求我进行严格的计算，结论纯粹是我自己的，纯属经验之谈。
至阿瓦尔斯
不是说我要插手别人的争吵 :o)，但谢尔盖清楚地写道。"我可以随心所欲地举出证据，证明价格增量之间存在着统计学上的显著依赖性"。你的论点很难被认可为这种情况的证据，因为还不清楚直接对增量 "发生 "什么（同事们没有证明什么）。但是，如果假设 "来源"（即直接的研究对象）没有这种依赖性，坚持它的存在是相当奇怪的。好吧，如果我们假设波动率=有效值，那么对于一些窗口相当长的增量（大约500个样本）来说，波动率的第一滞后期的相关性大致在0.114-0.2之间（说得温和一点，这有点不 "存在"）。
波动性是自相关的这一事实被罗伯特-恩格尔 证明了，他在与格兰杰（2003）同一年获得了诺贝尔经济学奖。主要是为了ARCH模型，这正是基于方差的自相关。这在风险管理中被广泛使用。 简要介绍http://www.dengi-info.com/archive/article.php?aid=312