从理论到实践 - 页 698 1...691692693694695696697698699700701702703704705...1981 新评论 [删除] 2018.10.31 09:01 #6971 Aleksey Nikolayev:1）我们谈论的是来自科尔莫戈罗夫公理学的 一个非常具体的事件概念。 2）这个公理中没有算法。在我的陈述中，我没有在任何地方违反科尔莫戈罗夫的公理，当然我也没有否认它。但你在什么地方看到过它？在哪里，给我一个链接。 你把软的东西混为一谈了。 我们在谈论什么？我们正在谈论一个事件，它是一个算法的结果。 在这个算法中，有一个固定的条件：如果p 的值大于1-p 的值，对事件x 赋值1。否则，值-1 必须被分配给事件x。 当该算法工作时，这个条件将始终 得到满足。 你是说，有时这个事件可能发生，也可能不发生。 关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛 随机游走: Aleksey Nikolayev, 2018.10.28 11:17 这是不正确的。辐射x1=-1 也是可能的，尽管可能性较小。正如他们在matstat中所说的那样--在大量的试验中，大约10%的时间会发生这种情况。这实际上是概率论的基本公理。如果你不同意我的观点，那么我应该停止与你讨论。 你的说法完全不符合规定。而且它与科尔莫戈罗夫的公理学 相矛盾。 试着冷静地看待整个事情。 Aleksey Nikolayev 2018.10.31 09:30 #6972 Олег avtomat:在我的陈述中，我没有在任何地方违反科尔莫戈罗夫的公理，当然我也没有否认它。但你在哪里见过？在哪里，给我一个链接。 你把软的东西混为一谈了。 我们在这里谈论的是什么呢？我们正在谈论一个事件，它是一个算法的结果。 在这个算法中，有一个固定的条件：如果p 的值大于1-p 的值，则对事件x 赋值1。否则，值-1 必须被分配给事件x。 当该算法工作时，这个条件将始终 得到满足。 但你声明，有时事件可能以这种方式或那种方式发生。 你的说法一点也不符合。它与科尔莫戈罗夫的公理学 相矛盾。 试着冷静地看待这一切。在最初的定义中（你的主题第一页上的图片取自维基）π 是概率。在你的算法中，它们不是概率。 [删除] 2018.10.31 09:43 #6973 Aleksey Nikolayev:在最初的定义中（图片在你的分支的第一页，取自维基），π 是概率。在你的算法中，它们不是概率。我的算法与最初的定义完全一致。 在我的算法中，概率π 是由一个 均匀分布 的区间（0，1） 的随机数发生器 给出的，这个函数是rnd(1)。在每一步，概率pi 由函数rnd(1) 的更新值给出。 函数rnd(1)每一步都要重新计算，难道你不知道吗？ Aleksey Nikolayev 2018.10.31 10:04 #6974 Олег avtomat:我的算法与最初的定义完全一致。 在我的算法中，概率π 是由一个 均匀分布的区间（0，1） 的随机数发生器 给出的。 这就是函数rnd（1）。在每一步，概率pi 由函数rnd(1) 的更新值给出。 函数rnd(1) 在每一步重新计算。 你难道不知道吗？你错了。在你的算法中，p 只是一个多余的变量。对p 的条件：p>1-p 等同于条件p>1/2。由于p=rmd(1)，方向选择条件可以改写为：如果(rnd(1)>1/2)x[i]=1，不用任何p。在最初的定义内，你只产生了一个特殊情况，代码都是pi=1/2--"公平的硬币"。 为了满足最初的定义，你的算法应该把数组p[n] 作为输入，对于每个i=1,...,n 的方向选择条件将是：如果（rnd(1)<p[i]）x[i]=1。 Unicornis 2018.10.31 10:25 #6975 Олег avtomat:我的算法与最初的定义完全一致。 在我的算法中，概率π 是由一个 均匀分布的区间（0，1） 的随机数发生器 给出的。 这就是函数rnd（1）。在每一步，概率pi 由函数rnd(1) 的更新值给出。 函数rnd(1)每一步都要重新计算，难道你不知道吗？为了提高质量，首先你要生成序列（例如1000个），然后用这些序列的统计数字来选择更多正确的序列。 然后每一步你都要按顺序从已经准备好的序列中读取。在有条件的公平赌博中，一开始就会产生一个序列，然后玩家从这个序列中获得（后续的）价值，也就是说，任何来自赢/输条件的反应和玩家的行动都被全盘排除。 [删除] 2018.10.31 10:26 #6976 Aleksey Nikolayev:你错了。在你的算法中，p 只是一个多余的变量。对p 的条件：p>1-p 等同于条件p>1/2。由于p=rmd(1)，方向选择条件可以改写为：如果(rnd(1)>1/2)x[i]=1，不用任何p。在最初的定义内，你只产生了一个特殊情况，代码都是pi=1/2--"公平的硬币"。 为了符合最初的定义，你的算法必须把p[n] 作为输入，对于每个i=1,...,n 的方向性选择条件会是这样的：如果（rnd(1)<p[i]）x[i]=1。1）你搞错了。该算法可以被修改、简化和优化。相信我，我可以用很多不同的方式来重构它。 但这并不改变事情的本质。 结果是一个随机行走的过程。 2) 这个数组必须用相同的rnd(1) 来填充。而且原则上不会有任何改变。 见第1项。 你是为了争论而争论。出于某种原因，我觉得是这样......IMHO，可以这么说...只要做你自己的SB版本就可以了--只需花5分钟，而且不用编造什么。 虽然从你的发言来看，我认为你从来没有做过SB的模型。 [删除] 2018.10.31 10:31 #6977 Unicornis:为了提高质量，在一开始就生成序列（例如，1000件），然后根据这些序列的统计数据选择更多正确的序列，然后每一步都从已经准备好的序列中连续读取。在有条件的公平赌博中，一开始就产生了序列，然后玩家从这个序列中获得（后续的）价值，也就是说，任何来自赢/输条件的反应和玩家的行动都被全盘排除。这里已经涉及赌博... 只要做你自己的SB版本--只需5分钟。 Aleksey Nikolayev 2018.10.31 10:50 #6978 Олег avtomat:2）这个数组将不得不用相同的rnd(1)来填充。而且原则上不会有任何改变。 见第1点。不一定是随机的，有大量可能的变体，结果非常不同。例如，在数组的开始部分，概率小于1/2，而在结束部分，概率更大（在数组的平均数上约为1/2）。你会得到一个下降趋势 转变为上升趋势的模式。 [删除] 2018.10.31 10:58 #6979 Aleksey Nikolayev:不一定是随机的，有大量可能的选择，结果非常不同。例如，在数组的开始部分，概率小于1/2，而在结束部分则较大（数组的平均数约为1/2）。你会得到一个下降趋势 转变为上升趋势的模式。我看到你已经开始了嘲弄...... 在这"大量可能的变体中，有非常不同的结果"，你必须在某一个变体上作出决定。我决定采用我演示的方案。 你可以选择你的变体。 只要做你自己的SB变体就可以了--只需要五分钟，而且你不用发明任何东西。 虽然从你的陈述来看，我认为你从来没有做过SB的模型。 坦率地说，我对这种空洞的反刍感到厌恶和厌倦。 Igor Makanu 2018.10.31 11:16 #6980 只是为了让对话继续下去，对于那些将随机行走与白噪声或期望值与概率相混淆的人来说 1...691692693694695696697698699700701702703704705...1981 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
1）我们谈论的是来自科尔莫戈罗夫公理学的 一个非常具体的事件概念。
2）这个公理中没有算法。
在我的陈述中，我没有在任何地方违反科尔莫戈罗夫的公理，当然我也没有否认它。但你在什么地方看到过它？在哪里，给我一个链接。
你把软的东西混为一谈了。
我们在谈论什么？我们正在谈论一个事件，它是一个算法的结果。
在这个算法中，有一个固定的条件：如果p 的值大于1-p 的值，对事件x 赋值1。否则，值-1 必须被分配给事件x。
当该算法工作时，这个条件将始终 得到满足。
你是说，有时这个事件可能发生，也可能不发生。
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随机游走:
Aleksey Nikolayev, 2018.10.28 11:17
这是不正确的。辐射x1=-1 也是可能的，尽管可能性较小。正如他们在matstat中所说的那样--在大量的试验中，大约10%的时间会发生这种情况。这实际上是概率论的基本公理。如果你不同意我的观点，那么我应该停止与你讨论。
你的说法完全不符合规定。而且它与科尔莫戈罗夫的公理学 相矛盾。
试着冷静地看待整个事情。
在我的陈述中，我没有在任何地方违反科尔莫戈罗夫的公理，当然我也没有否认它。但你在哪里见过？在哪里，给我一个链接。
你把软的东西混为一谈了。
我们在这里谈论的是什么呢？我们正在谈论一个事件，它是一个算法的结果。
在这个算法中，有一个固定的条件：如果p 的值大于1-p 的值，则对事件x 赋值1。否则，值-1 必须被分配给事件x。
当该算法工作时，这个条件将始终 得到满足。
但你声明，有时事件可能以这种方式或那种方式发生。
你的说法一点也不符合。它与科尔莫戈罗夫的公理学 相矛盾。
试着冷静地看待这一切。
在最初的定义中（你的主题第一页上的图片取自维基）π 是概率。在你的算法中，它们不是概率。
在最初的定义中（图片在你的分支的第一页，取自维基），π 是概率。在你的算法中，它们不是概率。
我的算法与最初的定义完全一致。
在我的算法中，概率π 是由一个 均匀分布 的区间（0，1） 的随机数发生器 给出的，这个函数是rnd(1)。
在每一步，概率pi 由函数rnd(1) 的更新值给出。
函数rnd(1)每一步都要重新计算，难道你不知道吗？
我的算法与最初的定义完全一致。
在我的算法中，概率π 是由一个 均匀分布的区间（0，1） 的随机数发生器 给出的。 这就是函数rnd（1）。
在每一步，概率pi 由函数rnd(1) 的更新值给出。 函数rnd(1) 在每一步重新计算。
你难道不知道吗？
你错了。在你的算法中，p 只是一个多余的变量。对p 的条件：p>1-p 等同于条件p>1/2。由于p=rmd(1)，方向选择条件可以改写为：如果(rnd(1)>1/2)x[i]=1，不用任何p。在最初的定义内，你只产生了一个特殊情况，代码都是pi=1/2--"公平的硬币"。
为了满足最初的定义，你的算法应该把数组p[n] 作为输入，对于每个i=1,...,n 的方向选择条件将是：如果（rnd(1)<p[i]）x[i]=1。
我的算法与最初的定义完全一致。
在我的算法中，概率π 是由一个 均匀分布的区间（0，1） 的随机数发生器 给出的。 这就是函数rnd（1）。
在每一步，概率pi 由函数rnd(1) 的更新值给出。
函数rnd(1)每一步都要重新计算，难道你不知道吗？
为了提高质量，首先你要生成序列（例如1000个），然后用这些序列的统计数字来选择更多正确的序列。 然后每一步你都要按顺序从已经准备好的序列中读取。在有条件的公平赌博中，一开始就会产生一个序列，然后玩家从这个序列中获得（后续的）价值，也就是说，任何来自赢/输条件的反应和玩家的行动都被全盘排除。
你错了。在你的算法中，p 只是一个多余的变量。对p 的条件：p>1-p 等同于条件p>1/2。由于p=rmd(1)，方向选择条件可以改写为：如果(rnd(1)>1/2)x[i]=1，不用任何p。在最初的定义内，你只产生了一个特殊情况，代码都是pi=1/2--"公平的硬币"。
为了符合最初的定义，你的算法必须把p[n] 作为输入，对于每个i=1,...,n 的方向性选择条件会是这样的：如果（rnd(1)<p[i]）x[i]=1。
1）你搞错了。该算法可以被修改、简化和优化。相信我，我可以用很多不同的方式来重构它。 但这并不改变事情的本质。 结果是一个随机行走的过程。
2) 这个数组必须用相同的rnd(1) 来填充。而且原则上不会有任何改变。 见第1项。
你是为了争论而争论。出于某种原因，我觉得是这样......IMHO，可以这么说...
只要做你自己的SB版本就可以了--只需花5分钟，而且不用编造什么。 虽然从你的发言来看，我认为你从来没有做过SB的模型。为了提高质量，在一开始就生成序列（例如，1000件），然后根据这些序列的统计数据选择更多正确的序列，然后每一步都从已经准备好的序列中连续读取。在有条件的公平赌博中，一开始就产生了序列，然后玩家从这个序列中获得（后续的）价值，也就是说，任何来自赢/输条件的反应和玩家的行动都被全盘排除。
这里已经涉及赌博...
只要做你自己的SB版本--只需5分钟。2）这个数组将不得不用相同的rnd(1)来填充。而且原则上不会有任何改变。 见第1点。
不一定是随机的，有大量可能的变体，结果非常不同。例如，在数组的开始部分，概率小于1/2，而在结束部分，概率更大（在数组的平均数上约为1/2）。你会得到一个下降趋势 转变为上升趋势的模式。
不一定是随机的，有大量可能的选择，结果非常不同。例如，在数组的开始部分，概率小于1/2，而在结束部分则较大（数组的平均数约为1/2）。你会得到一个下降趋势 转变为上升趋势的模式。
我看到你已经开始了嘲弄......
在这"大量可能的变体中，有非常不同的结果"，你必须在某一个变体上作出决定。我决定采用我演示的方案。
你可以选择你的变体。
只要做你自己的SB变体就可以了--只需要五分钟，而且你不用发明任何东西。 虽然从你的陈述来看，我认为你从来没有做过SB的模型。
坦率地说，我对这种空洞的反刍感到厌恶和厌倦。
只是为了让对话继续下去，对于那些将随机行走与白噪声或期望值与概率相混淆的人来说