// Another example has k = 257, period about 2 ^ 8222.// Uses a static array Q[256] and an initial carry 'c',// the Q array filled with 256 random 32 - bit integers// in the calling program and an initial carry c < 809430660// for the multiply - with - carry operation.// It is very fast and seems to pass all tests.static unsigned long Q[256], c = 362436; /* choose random initial c<809430660
and *//* 256 random 32-bit integers for Q[]
*/
unsigned long MWC256 (void)
{
unsigned longlong t, a = 809430660 LL;
static unsigned char i = 255;
t = a * Q[++i] + c;
c = (t >> 32);
return (Q[i] = t);
}
// Here is a complimentary-multiply-with-carry RNG// with k=4097 and a near-record period, more than// 10^33000 times as long as that of the Twister.// (2^131104 vs. 2^19937)static unsigned long Q[4096], c = 362436; /* choose random initial
c<809430660 and *//* 4096
random 32-bit integers for Q[] */
unsigned long CMWC4096 (void)
{
unsigned longlong t, a = 18782 LL;
static unsigned long i = 4095;
unsigned long x, r = 0xfffffffe;
i = (i + 1) & 4095;
t = a * Q[i] + c;
c = (t >> 32);
x = t + c;
if (x < c)
{
x++;
c++;
}
return (Q[i] = r - x);
}
而这是真正的交易。
阅读https://www.mql5.com/ru/forum/143224/page21#754529
所以呢，这是一种常见的情况--真正的情况是被EA浇灌的，在测试器中进行了调整。
阅读标准情况--真正的情况是由EA在测试器中进行安装。
议员也是如此。
你所测试的地段大小是多少？1还是0.1？
https://en.wikipedia.org/wiki/Autocorrelation
这里是卡尔本人对他的创意的介绍。
也就是说，任何 随机变量的拟合和回归的相关和自相关以及ANC都可以 使用，但如果它们不是高斯分布，卡尔和他的朋友尤勒不能对这种情况给予完全的保证。
那么这些方法的准确性就根本不知道了。
很好。我们就在这里。
1.计算ACF的公式是完全相同的。
2.没有其他的公式，也就是说，无论我们如何讨论以另一种方式计算自相关（没有人可以）。
3.但第三点很有意思，"这些方法的准确性就根本不知道"。让我解释一下。
50多年来，人们一直在为斯特拉塔诺维奇 方程的解法争论不休，而伯格 带来的公式显示，精确的解法是无法得到的（计算资源以惊人的速度趋于无限大），科学家们把这个方程抛在脑后。但时间到了，根纳季-彼得罗维奇-斯鲁金展示了解决方案，想想这句话的美妙之处，他找到了解决方案，"有足够的准确性用于实践..."。
让我用一个更容易理解的例子来解释它。你可以尝试预测欧元兑美元的走势，精确到0.001点，但永远找不到解决方案。而且有可能做出准确的预测，准确度为+-5分，看起来就足以赚钱了。
建立ACF的目的是为了看到和理解这个过程，这个公式可以描述它（一个模型）。而这个模型可以在实践中以足够的精度进行利率预测。在图中，蓝色曲线是一个模型，它几乎完全重复了一个真实过程的ACF。
所以我理解，准确度是重点，通过操纵准确度，可以通过准确度的多少来判断有的东西是否能持续。
优秀。而我们来到了什么地方。
(以Vitsin的声音)
对不起，不是 "我们"，而是 "你们"。
普利瓦洛夫，你最好改正你的ACF和对它的解释，你会把它刷起来，比喻说。当然，即使是这样的代码库中的ACF也比没有ACF要好上百倍。但是，这仍然是一个新事物，人们会想要了解。而为了避免反复的血腥切割，就像涉及虚无主义的hrenfx 那样
"零样本相关性并不意味着该样本中没有线性（通常也忘记了线性这个词）关系。"
https://www.mql5.com/ru/forum/128968
其中，这个论坛上的5-6位知识渊博的数学家从未理解过对方--因此，对于这一点，你应该放上灯塔：理论上的自动相关和简单相关在哪里，样本相关在哪里，样本量和自动相关图是如何关联的，乘数是如何归一的。否则就会发现，你的周期性纯正弦函数有一个阻尼的自相关
https://www.mql5.com/ru/forum/128968/page15
上面维基中提到的自相关的公式很清楚，适合于pogramming，而你的公式还不清楚。
这不是批评，是为了说明问题。
关于其他一切，有几种稳健和非参数的方法来计算自相关，但在这里，我们（"不，现在是你"(c)）正进入理论波和DSP之间联系的薄冰，我个人不想也不能再进一步了。
"2.没有其他公式，也就是说，无论我们如何讨论计算自相关的不同方法（没有人这样做）。"
普利瓦洛夫，对消极的声明要小心。首先，否定的陈述本身是很难证明的--在数学、数理逻辑、哲学、正统神学，甚至摩西和亚伦的犹太教中。
其次，如果有人声称巧克力蛋糕不围绕土星旋转，这如何能被证明和验证？
第三，你怎么知道没有其他公式？你不必回答，这是个反问句。
"但时间到了，斯鲁金-根纳季-彼得罗维奇展示了解决方案，只要想想这句话的美妙之处，他找到了解决方案，"有了足够的准确性，可以进行实践......""
好吧，他确实显示了这一准确性，以百分比计。也就是说，你事先就知道他的方法大约会有多准确。但作者本人和他的朋友尤尔不能显示出相关公式的任何精确性。因为它将去任何地方--取决于分布的形状。没有人制作具有 "技术准确性 "的仪器，因为所有的仪器（和所有的 数学方法）都有一个预先确定的PERCENTIALITY（剩余项，小的幅度，等等）来工作。这就是他们在工程和科学方面的工作。
我在这个问题上给你看的和说的已经够多了，所以我在此向你告别。
如果我们记得哥德尔，在讨论ACF之前，我们必须回到问题的初始条件，这些初始条件是不可证明的，在所使用的方法中是不可形式化的。这些条件是对商数本身的考虑。
科蒂尔从根本上说是一个非平稳过程，即一个具有可变的、不一定是线性的莫的过程，如果我们从这个过程中减去这个可变的莫，得到的残余物将是一个具有很多错综复杂的可变方差。但这是不够的。市场上有一些事件，在这些事件之后，发现的规律性（可变莫和可变方差）会发生根本性的变化。而我们可以在获得必要的历史量后了解它。这导致了一个大麻烦--在历史上发现的模式必须非常谨慎地推断到未来。
DSP假设在一个随机过程中存在一个信号，这个信号是有噪声的。而且非常重要的是，噪声（在我看来）始终是高斯的。因此，在相关、回归和其他分析的书中所写的一切总是适用于DSP中的噪声。但由于商的非平稳性，这些书中的方法不能直接应用于商。顺便说一下，这意味着 DSP方法不能应用于市场。但是，在DSP框架内的数学和设备，在真实和模型数据上创建和测试，在未来将一直工作--电视机的工作方式就是如此。
ACF就像石蕊试纸。你计算一下，看一下，然后决定下一步该怎么做。仅此而已。因为我们总是记得商数是非稳态的，所以我们必须首先确保序列是稳态的，然后才能应用整个相关分析工具。
比如说。
当我们从kodobase或matcad中提取程序并进行ANC拟合时，我们应该始终明白，获得的系数并不总是像计算出来的那样。你必须看一下计算这些系数的误差，如果ISC计算程序不提供这些信息，就根本不应该使用。而这并不是决定是否使用派生系数所需的全部信息。这就是为什么即使是最简单的ANC类型的计算，也应该使用专门的软件包（R，EVIEWS ....）。使用专门的软件包，我们将立即看到对静止和非静止序列的处理有多大的僵化差异。
这就是为什么我认为关于ACF的整个谈话纯粹是理论性的，与引文无关。
但是，这个话题的主题很有意思。上面我甚至链接了一本关于这个问题的书--如何区分确定性趋势和随机性趋势。从上述书中可以看出，在一般情况下，这些趋势是无法区分的，所以事实证明，商数无法与经过特殊处理（如人为制造厚尾）的PRNG区分开来。
faa1947:
所以我认为关于ACF的整个谈话纯粹是理论性的，这与这句话没有关系。
但这个主题很有意思。上面我甚至链接了一本关于这个问题的书--如何区分确定性趋势和随机性趋势。从上述书中可以看出，在一般情况下，这些趋势是无法区分的，因此，事实证明，cotier无法与经过特殊处理（如人为制造厚尾巴）的PRNG区分开。
嗯，嗯。一些令人沮丧的结论出来了。为了使其更加乐观，我再为你重复一遍：乔治-马扎利亚说了一些话，把一切都放在原处，并表明了桥梁的位置。(当然不是直接的，它需要大量的思考，良好的DSP知识和大量的编程地狱)。没有马萨利亚，你也能做到，但这将是一条更长的路。
马萨利亚爷爷算是一个虚无主义者，据我所知，他甚至与NIST有冲突--美国科学官僚机构的怪物，愚蠢地寄生在他的作品中，（注意）他们那里的标准加密-解密-哈希方法似乎有缺陷。
作为甜点（或作为上述Kino-picture的开胃菜），这里有Marsaglia的最简单但高质量的RNG（尽管它们应该由另一个RNG发起）。
这再容易不过了。马萨利亚的祖父擅长数学、理论研究和统计。
嗯，嗯。这是一个令人沮丧的结论。为了让大家更高兴，我再给大家重复一遍：乔治-马萨利亚说了一些话，把一切都放在原处，显示了桥的位置。(当然不是直接的，它需要大量的思考，良好的DSP知识和大量的编程地狱)。没有马萨利亚，你也能做到，但这将是一条更长的路。
马萨利亚爷爷算是一个虚无主义者，据我所知，他甚至与NIST有冲突--美国科学官僚机构的怪物，愚蠢地寄生在他的作品上，而且（注意）他们那里的标准加密-解密-洗牌方法似乎有缺陷。
作为甜点（或作为上述Kino-picture的开胃菜），这里有Marsaglia的另一个最简单，但高质量的RNG（尽管它们应该由另一个RNG发起）。
这再容易不过了。Marsaglia的祖父擅长数学、理论和统计。
而这里是感兴趣的主题。上面我甚至链接了一本关于这个问题的书--如何区分确定性趋势和随机性趋势。从上述书中可以看出，在一般情况下，这些趋势是无法区分的，因此，事实证明，cotier无法与经过特殊处理（如人为制造厚尾巴）的PRNG区分开。
嗯，嗯。这是一个令人沮丧的结论。
有好几页，我试图跟随这些口头禅--我什么都听不懂。
普利瓦尔说，无论人们如何批评现有的方法，都没有其他方法来计算自 相关，作为回应，提到了摩西和亚伦。
在现实中，几乎不可能将真实的报价与gpsch区分开来，对此，乔治-马萨利亚表示，有几座桥梁。此外，还给出了另一个gpsch。为什么？
那是很多的布库夫，很多的布库夫。请保持简短，切中要害，否则人们会感到害怕。