苏尔托诺夫回归模型（SRM）--声称是市场的数学模型。 - 页 43

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orb:

我会检查的，但总的来说你错了，因为0是一个离散值，而你使用的是连续的正态分布规律，所以你应该引入一个广义的密度，因为随机变量是混合的X，有可能的X的值，它取一个离散值0，其余是连续值

有一个 "离散随机变量 "的概念--它可以取一个可数的（不一定是有限的）数值集（例如一系列实验中老鹰坠落的次数）。对于这样的数量，定义了一个所谓的概率分布--即它是一个值击中某些点的概率的集合。如果我们把它看作是一个函数，它确实会被一个从0到1的线段所约束。

另一方面，还有 "连续随机变量"，即那些可能数值的集合是连续的。它们有一个分布函数 和一个概率密度函数--而第一个函数总是不递减的，在负无穷大时等于0，在正无穷大时等于1。分布的密度是它的导数，它可以取任何 非负值，包括在某些点无限大，只要它在整个数轴上的积分等于1。分布密度不是任何东西的概率，所以对其数值的任何限制都没有意义。

PS 一旦我们都学会了这些术语，90%的争论将从论坛上消失。

PPS优素福，你越来越让人看不下去了 (

 

alsu:

为兽皮。

PS 只要我们都学会这些术语，90%的争论就会从论坛上消失。

我想放宽要求：用 "在教科书上查过 "代替 "学过 "这个词。除此之外，我希望避免使用 "无知者 "这样的字眼，特别是对那些能够用复杂的统计分析系统的计算来支持他们的观点的人。

 
faa1947:

PS 只要我们都学会这些术语，90%的争论就会从论坛上消失。

我想放宽要求：用 "在教科书上查过 "取代 "学过"。除此之外，我希望避免使用 "无知 "这样的字眼，特别是对那些能够用复杂的统计分析系统的计算来支持他们的观点的人。

并且还要证明自己的计算结果))))，并从中得出正确的结论))
 
我的歉意!
 

用RMS描述正弦Y = Sin(0,1x)+2。

1.直接的RMS。

2.反向RMS。

3.平均有效值。

 

这很美。

但我认为--根本不可能有市场的数学模型。

 
yosuf:

用RMS描述正弦Y = Sin(0,1x)+2。

1.直接的RMS。

2.反向RMS。

3.平均有效值。


看看这些数字，可以说，RMS没有任何用处。要么我们进入RMS信号太晚，要么我们得到错误的信号。而这是在正弦和余弦这样的简单函数上。
 
jelizavettka:

这很美。

但我认为--根本不可能有市场的数学模型。

为什么不呢？

如果我们（假设）重写所有交易者的所有能力和特征，包括统计学上的能力和特征，并同时重写环境，你就有一个市场模型。当然，这太麻烦了，因此很可能不适合实际使用，更不用说在实践中肯定不会成功。尽管如此，原则上并不禁止创建这样一个 "全面 "的模型，这意味着该模型本身是完全有效的。相反，问题是我们想把它简化到可以放到台式电脑里，而且计算时间可以接受。

简而言之，我相信这项任务是可以完成的。而且我甚至相信，有人迟早会得到一个模型。虽然，也许，人们不应该抱有幻想：如果一个人足够聪明，能够用足够简单的模型来描述市场，他就会足够聪明地保持沉默#_#（是的，这是给尤素福克霍亚的石头。）

 
alsu:

为什么不呢？

如果我们（假设）重写所有交易者的所有能力和特征，包括统计学上的能力和特征，并同时重写环境，这里你有一个市场模型。当然，这太麻烦了，因此很可能不适合实际使用，更不用说在实践中肯定不会成功。尽管如此，原则上并不禁止创建这样一个 "全面 "的模型，这意味着该模型本身是完全有效的。问题在于，我们想把它简化到可以放到台式电脑里，而且计算时间可以接受。

简而言之，我相信这项任务是可以完成的。而且我甚至相信，迟早会有人设法得到一个模型。虽然，可能，不要有任何幻想：如果一个人足够聪明，能用足够简单的模型来描述市场，他就会足够聪明地保持沉默#_#（是的，这是给Yusufhodja的石头）。

我试着通过以前各条的OHLC价格来表达未来条的平均预测价格（F），作为以下依赖关系，虽然我不知道他们以前是否以这样的形式尝试过它

F=A*O^a1*H^a2*L^a3*C^a4,

其中 - A, a1, a2,a3,a4 是常数系数，由高斯 ANC 方法定义，这是我得到的 15 条 TF D1 的数据。

A a4 a3 a2 a1
1,0531049 1,17477 -0,70935 0,04371 0,27950


因此，原则上，商可以用一个方程来表示，但让我们来看看这样做的实际作用是什么。你有什么看法？

 
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