我怎样才能区分外汇图表和PRNG？ - 页 19

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AlexEro:

3.让我更详细地说说。你给出了一个正态分布时间序列随机变量的自相关公式。只有 在高斯分布中，标准差才是平均数的一个好标准。在价格序列的一般情况下，标准差不仅不是所谓期望值的最佳标准，而且会导致错误的标准。这就是为什么在交易中，掩码（MA）要么起作用，要么根本不起作用。


在我发布这些信息之前，我仔细检查了所有的计算结果。我知道有三种计算ACF的方法，这三种方法都显示在下面的截图和Matcadet文件中（附件）。这三种方法的计算结果都是一样的。如果你知道一个更正确的ACF计算方法，请分享这个公式。我只把第三种计算方式，即头等舱形式的计算方式放进了贝斯代码。而当我在移植代码时，我发现了MQL中的一个错误，并提出了一个更完美的线性回归计算的变体https://www.mql5.com/ru/forum/107017/page6

附加的文件：
akf.zip  45 kb
 

当你 确切地知道你的随机变量分布是正常的，这些都是自相关方法。只有这样，这些公式才能对 "自相关"，即一个系列的统计重复性给出一个或多或少的可靠估计。对于一个粗略的估计（系列的重复程度，或从系列中减去一个系列时模型的残差缺乏重复性，即检查模型的有效性--就像他们在ARIMA或其他方面所做的那样），当然可以使用（各种傅里叶除外）。但对于高度可变的系统，这些方法会产生很大的误差。但这个误差有多大，对于1:100的杠杆和每天1-2%的波动率的交易来说，这个误差可以接受吗？

如果一个随机变量的分布是未知的（价格系列），那么人们必须应用其他更复杂的非参数（排名，排名）方法来计算相关关系（和自相关关系）。

https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция

它们经常被用于社会科学的 "相关"，因为在那里人们早就知道，技术性的 "均方 "理论方法在那里愚蠢地不起作用。甚至有一个专门的非参数统计软件包，叫做SPSS，是为这些人准备的。

https://ru.wikipedia.org/wiki/SPSS

对自动关联的处理也应完全相同。

http://www.hr-portal.ru/statistica/gl13/gl13.php

在统计学 中，非参数统计 这一术语至少有两种不同的含义。

  1. 非参数 的第一个含义涵盖了不依赖属于任何特定分布的数据的技术。这些措施包括，除其他外。
    • 无分布的 方法，不依赖于数据来自一个给定的概率分布 的假设。因此，它与参数化统计 相反。它包括非参数统计模型、推理 和统计测试。
    • 非参数统计（在数据上的统计 意义上，它被定义为在样本上的函数，不依赖于参数），其解释不取决于人口是否符合任何参数化分布。基于观测值等级 的统计是这类统计的一个例子，这些统计在许多非参数方法中发挥着核心作用。
  2. 非参数 的第二层含义包括不假设模型结构 固定的技术。通常情况下，模型的大小会增长以适应数据的复杂性。在这些技术中，单个变量通常被 假定为属于参数分布，并且还对变量之间的联系类型进行了假定。这些技术包括，除其他外。
    • 非 参数回归，指的是以非参数方式处理变量之间的关系结构的建模，但仍然可能存在关于模型残差分布的参数化假设。
    • 非参数层次贝叶斯模型，如基于Dirichlet过程 的模型，它允许潜变量 的数量根据需要增长以适应数据，但单个变量仍然遵循参数分布，甚至控制潜变量增长速度的过程也遵循参数分布。

https://en.wikipedia.org/wiki/Nonparametric

 
AlexEro:

它们经常被用于社会科学中的 "相关"，因为人们早就知道，技术性的 "均方 "理论方法在那里根本不起作用。甚至还有专门为这些人准备的非参数统计包


为什么他们需要这些与交易有关的东西？
 
Avals:
这一切与交易有关的意义是什么？
他们已经很久没有见面了，彼此都很想念对方。而且你怎么能不证明谁在术语上更酷呢？
 
AlexEro:

...

如果一个随机变量的分布是未知的（价格系列），那么就必须应用其他更复杂的非参数（排名，排位）方法来计算相关关系（和自相关）。

https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция

...

教授!( 在最后一张桌子上，一个学生的手怯生生地伸出来）相关如何帮助你在市场上赚钱？美元指数和欧元之间的相关性为-0.98。我们应该怎么做？卖出欧元？买入美元指数？
 

增量系列的分布。一个系列是PRNG，另一个是外汇。

P.S. 没有"除法、乘法和其他多重GSCh。".仍然是来自excel的那个愚蠢的gpsh。

 
虽然看起来更像右边的外汇，但左边的是外汇吗？
 
C-4:
教授!( 一个学生的手怯生生地伸向最后一张桌子）相关性如何帮助在市场上赚钱？美元指数和欧元之间的相关性为-0.98。我们应该怎么做？卖出欧元？买入美元指数？

我没有丝毫的想法。我不知道一个不知名的人计算出来的与非法货币 "欧元 "的 "相关性 "如何能在一个不知名的、不明确的交易系统中 "帮助在市场上赚钱"。

统计学是测试假设的科学。

 
AlexEro:

我没有丝毫的想法。我不知道与非法货币 "欧元 "的 "相关性"，由谁来计算，如何在一个未知的、不明确的交易系统中 "帮助在市场上赚钱"。

统计学是测试假设的科学。

教授，至少教我如何只与 "合法 "货币打交道。你如何区分非法的 "欧元 "型货币？
 
C-4:


相关性如何帮助在市场上赚钱？



统计套利交易 有一篇关于如何利用相关关系在正向交换中赚钱的文章。

在理论上，没有什么复杂或神秘的东西。甚至文章的截图也得出了 "钱在哪里 "的答案。

另一件事是，关联性可以改变符号，变成完全相反的符号，然后你不是在赚钱，而是在亏钱。

简单地说，解决一个问题涉及另一个问题："我如何预测相关的符号？

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