市场模型:恒定的吞吐量 - 页 7

 
joo:
是的,这很奇怪。我期待的是相反的效果--数据越是随机,它的可压缩性就应该越低。


这是我想到的第一件事。但是,当你考虑到压缩算法以及因此而产生的不可压缩性条件时,随机性与之无关。

这正是 所说的情况,任何有限的样本的任何BP总是有线性关系。这里的关键概念是有限的。

 

当然,令人遗憾的是,所考虑的三种情况的图表没有结合起来,但似乎正在出现以下情况。不同工具的图和同一工具的可变窗口的图相当接近,与伪随机序列的图明显不同。

因此,我们至少还有一个关于价格系列和随机行走之间的区别的提示。

据我所知,这些图是相对的压缩程度。而从绝对意义上讲,哪种压缩方式更好:价格系列或随机系列?

 
Candid:

我对图表的理解是压缩的相对程度。而在绝对值上,价格系列和随机系列哪个压缩的更好?

随机BP的压缩效果更好。可压缩性似乎从下面渐进地受到约束。价格BPs的渐近线位于随机BPs的渐近线之上。

对于具有正常增量分布的随机VR来说,价格VR的压缩窗口大小的情节确实是不一样的。

 

sanyooooook: А ты можешь сказать? Предположительно.

烛光

因此,我们至少有另一个提示,说明价格系列和随机漫谈之间的区别。

到目前为止,我看到一个暗示,Candid hrenfx 一起正在朝着证明市场BP不是SB的方向发展。那么这至少值得获得菲尔兹奖(他们不给数学家颁发诺贝尔奖)。

 
Mathemat:

到目前为止,我看到一个暗示,Candid hrenfx 一起正在朝着证明市场BP不是SB的方向发展。嗯,这至少值得获得菲尔兹奖(他们不给数学家颁发诺贝尔奖)。

我要求简单表达),至少通过破译缩写在网上查找。

ZZY:不适合数学家,但也许会像对金融家那样工作)。

ZZZY:解密:市场时间序列*)- 这不是随机行走 *)

 
sanyooooook:
你能看出来吗?据推测。

当某一输入集出现时,你可以计算出继续的概率,或几个继续选项的概率
 
Avals:

当某一输入集出现时,有可能计算出继续的概率,或几个继续选项的概率。
即更简单地说,通过了解历史,你可以预测未来事件的概率,或未来几个事件的概率。这样说对吗?
 
sanyooooook:
即更简单地说,了解历史可以预测未来事件的概率,或未来几个事件的概率。我说的对吗?

比如通过学习大量的相关文本,你可以去比如说 "完全的f**k" :)如果你经常看到它。
 
Avals:

就像通过研究大量的相关文本,你可以继续例如 "完全的f**k" :)如果你经常看到它。


看,不过是一群聪明人,但怎么可能,定期聚集在一起,开始讲故事,愚弄普通同胞。

压缩是传统意义上的分配函数,但你认为你如何能预测这一切的价格?