概率评估是纯数学性的 - 页 15

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faa1947:

...我对你的指标的怀疑...

这不是我的指标:)))
 
alsu:
不是我的指标:)))

在许多方面的混乱...

;)

 
Avals:

对于条形图来说，它取决于击中的点的数量。我不太明白这一切是如何平均化的，等等，但可能会有一些误差，因为M15条的波动率有一个稳定的日内变化（因此也有增量）。我们应该进行更详细的分析。也许事情没有那么简单。

例如，这里有一个类似的研究：我们测量平均增量长度，例如m15和h1的模数。对于SB来说，根据爱因斯坦的f定律，平均体长h1会大2倍，在现实中，不同时期也有明显的偏差。但同样，在这里我们需要分析在波动性方面没有系统性差异的增量--例如对每个小时分别进行平均，或者采取一天及以上的时间框架。

这可能会让你感到惊讶，但在等量柱上，每个柱子的点数是事先设定好的，情况甚至更加明确。

不要怀疑这个方法，它是经过验证的，即使在相关性分析不起作用的时候，即在噪声背后看不到相关性的时候，也能检测出依赖关系。然而，唯一的缺点是需要大量的样本--样本越大，结论就越可靠。

 
alsu:
这不是我的指标:)))

我实际上是指Prival。我弄错了。
 
faa1947:

我实际上是指Prival。我弄错了。
来自 另一个主题，但由于令你惊讶的不同频率的图片在这里也有，所以我再重复一遍。
faa1947:

我不明白如何通基。里斯，我认为你不可能从一个时期得到另一个。你是什么意思？

频率=1/周期。如果你通过跳过每一个观察点来缩短系列，那么频率会发生什么变化？

温度不来自布朗运动，刻度不来自时间框架。

;)

 
FreeLance:
来自 另一个主题，但由于让你吃惊的不同频率的数字在这里也有--我再重复一遍。
faa1947:

我不明白如何通基。里斯，我认为你不可能从一个时期得到另一个。你是什么意思？

频率=1/周期。如果你通过跳过每一个观察点来缩短系列，那么频率会发生什么变化？

温度不来自布朗运动，刻度不来自时间框架。

;)


让我们去看同一条线。我的答案就在那里。
 
faa1947:

一个深刻的误解。我对你的指标的怀疑是直观的，也是错误的。这个指标很可能是正确的，但使用它的方法是不正确的。

你的指标（ACF BP）显示了什么？ BP中存在着依赖性。对不起，但这是一个琐碎的问题。没有人否认趋势的存在，所以不需要任何数学知识就可以看到它。此外，用数理统计的方法研究BP的规律成分是不正确的。你的帖子再次让我相信有必要坚持使用软件包--这将避免方法上的错误。在我们的案例中，如果我们想在BP中看到数学肉眼看不到的东西，我们需要排除常规成分--趋势和周期成分。

我们想看到什么？我们希望看到一个模型的参数，通过它我们不仅可以分析历史数据，还可以预测未来。这就是差异的ACF、差异中的差异等的建立目的。例如，在识别ARPSS模型时，我们最初得到两种可能的答案：模型可以被识别和模型不能被识别。请同意，这个结果已经值得采取差异，你关于信息损失的论点没有依据，因为我们正在将一个既定的事实（t rand）排除在考虑之外，并试图获得最初根本不可见的信息。


1.你仍然没有弄清楚那里在计算什么。如果你看不到，在ACF建立之前，那里的趋势是被减去的......我很抱歉。

2.ACF只是一个公式，就像众所周知的Mashka一样，给它的输入是由研究者决定的。并认为如果有人给Mashkas输入minuteki，在方法上是不正确的，更正确的让我们说每天......毫无意义。

3.至于得到这个模型，我已经有了，无论好坏，这都不是重点。你可以在https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page25#54080 上 阅读该方法。

诚实的 11.12.2007 23:21

...

也就是说，将BP价格降低到白噪声的预演将是一个市场模型。这就是我的理解 :)

检查很简单，只是用ACF--如果ACF是一个delta函数（或接近于它），就可以找到所有的成分...

 
Prival:

2. ... 而认为如果有人把细枝末节喂给马什卡的输入，在方法上是错误的，更正确的说法是日记....。毫无意义。

实际上，我说的是别的东西，我附上了科蒂尔光谱作为我的想法的证明。再次强调：每个时间段都有自己的统计数据。不同时间段的统计数字可以相互补充，但你不能从其他方面得到一个。

3.至于拿到模型，我有，好与坏，那是另一回事。模型推导的方法可以 在https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page25#54080。

例如，阅读《ARPSS》。也许你的模型比ARPSS的利润更成功，但你所描述的不是一个模型：我没有看到置信区间、P水平或任何对结果的置信度估计。

1.你仍然没有弄清楚所计算的是什么。如果你没有看到它在绘制ACF之前减去了趋势 ...我很抱歉。

是的，你是对的，我没有理解你的指标，但我在本质上想明白了。减去趋势的 方式 并没有导致任何有趣的结果。我承诺会在统计学中带来分析结果--给你。

ACF。通过ACF，我们可以谈及一种趋势。请注意，这种计算方法附有非常有用的附加信息。

ACF收盘是一个通过回归来接近的趋势。该公式如下。我认为这个ACF的计算方法和你的完全一样。IMHO，从回归中减去趋势，并没有得到任何结果。回归可能并不能很好地接近实际趋势。

这里是一张通过回归的无趋势的Close图表。我们可以看到，它看起来并不像白噪声。ACF更高。

让我们看一下没有ACF的收盘图。它看起来更像是噪音。而我们正试图摆脱常规的成分。

现在ACF就是为了这个。

这似乎更有趣。

 

我已经很久没有使用过统计包了。这个包的图形往往很不清晰。

1.在我给出的链接中，那里没有模型，只有对建立模型的方法的描述。该模型在同一个分支机构，但离得更远。我知道ARPSS是什么，而且我很早就放弃了它们，回归模型也是如此（我想你也有同样的结论）。

2.你的图表很奇怪。你能否引用白噪声的ACF来理解你在这里画的东西和（或）常数。根据定义，ACF在0点，等于1（对于任何数据），并逐渐减少到0（当偏差完全脱离样本）。 我在你的任何图表中都没有看到这一点。

3. 这些都是令"......让我们看看没有ACF的收盘图。它看起来更像是噪音。但我们正试图摆脱常规成分......" 你对ACF的理解是错误的。

任何函数都有ACF，不清楚你是如何建立一个没有ACF的图形的，很可能是某种不幸的措辞，你想建立什么，你建立了，但不幸的是你没有解释清楚。

另外，我所说的趋势是指直线方程y=a*x+b。在绘制ACF之前，我用Close减去它。然后我计算ACF--它的形式清楚地表明，除了趋势（直线方程），市场上总有一个震荡过程。

我不知道该如何解释。

1.我们采取关闭。

2.从收盘价中减去趋势（y=a*x+b）。

3.构建ACF

4.我们得到的图片是这样的https://www.mql5.com/ru/code/8295，红色的是我们得到的。这是在某个时间点上的二阶振荡链。还有从模型中得到的ACF图与相应的计算系数（蓝色图），几乎完美匹配......但它并不总是一样的，今天这个ACF可能看起来不一样，因此，另一个模型在市场上是有效的......。

Z.U.我马上回答所有亲自给我写信的人。我想，"你是如何与ACF交易的？" 你不能与ACF进行交易（或者说，我不知道怎么做）。ACF允许你直观地看到和计算市场上此刻发生的过程的参数，但你需要了解ACF是什么，它的作用是什么。试着在没有电脑、一张纸和一支笔的情况下建立ACF，你会明白很多......

 
faa1947:

你已经整理好了40和20的时期？

还是你一直坚持认为你应该通过删除其他每一个观察点来期待原始和缩短的 "奇迹"？

这让我想起了克雷洛夫。

NEARDERTALEC和 "统计 "包...

;)

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