Procesy stochastyczne Słowniczek Autoregresyjny model średniej ruchomości W statystykach modele ARMA (ang. Autoregressive moving average), zwane często modelami Box-Jenkins po George Box i F. Jenkins, są zwykle stosowane do danych z serii czasowych. Proces Bernoulliego Prawdopodobieństwo i statystyka, proces Bernoulli jest procesem stochastycznym dyskretnym czasem składającym się z skończonej lub nieskończonej sekwencji niezależnych zmiennych losowych X1. X 2. X 3. takie, że dla każdego i. wartość Xi wynosi 0 lub 1, a dla wszystkich wartości i. prawdopodobieństwo, że X i 1 jest tą samą liczbą p. Twierdzenie do głosowania Bertrandsa W kombinatoratorach twierdzenie Ballerta o wyborach Bertranda jest rozwiązaniem tego problemu: w wyborach, w których jeden kandydat otrzymuje głosy p i inne q głosów z p q. jakie jest prawdopodobieństwo, że pierwszy kandydat będzie ściśle wyprzedzał drugiego kandydata w całej liczbie Odpowiedź brzmi: (p - q) (p q). Losowy chód losowy (biochemia) W biologii komórkowej, przypadkowy chodzący chodzik pozwala bakterie na źródło żywności i uciek przed szkodą. Proces urodzenia - śmierć Proces urodzenia - śmierć jest procesem jest przykładem procesu Markowa (procesu stochastycznego), w którym przejścia są ograniczone tylko do najbliższych sąsiadów. Proces podziału W teorii prawdopodobieństwa proces rozgałęziający jest procesem Markowa, który modeluje populację, w której każda jednostka generująca n generuje pewną liczbową liczbę osobników w pokoleniu n 1, zgodnie ze stałym rozkładem prawdopodobieństwa, który nie różni się od indywidualnego. Ruch Browna Określenie ruchu Browna (na cześć botanisty Roberta Browna) odnosi się zarówno do zjawiska fizycznego, że drobne cząstki zanurzone w płynnym ruchu poruszają się losowo, albo modele matematyczne używane do opisywania przypadkowych ruchów. Drzewo Browna Drzewo Browna, którego nazwa pochodzi od Roberta Browna przez ruch Browna, jest formą sztuki komputerowej, która była krótko popularna w latach dziewięćdziesiątych, kiedy domowe komputery zaczęły dysponować wystarczającą siłą, aby symulować ruch Browna. Równanie Chapmana-Kolmogorowa W matematyce, w szczególności w teorii prawdopodobieństwa, a konkretniej w teorii procesów stochastycznych, równanie Chapmana-Kolmogorowa (znanego również jako równanie nadrzędne w fizyce) jest tożsamością dotyczącą wspólnych rozkładów prawdopodobieństwa różnych zestawów koordynuje proces stochastyczny. Proces Poissona Ciągły łańcuch Markowa W teorii prawdopodobieństwa łańcuch Markowa w czasie ciągłym jest procesem stochastycznym X (t) 160: t0, który cieszy się własnością Markova i przyjmuje wartości spośród elementów zestawu dyskretnego, zwanego przestrzenią stanu . Przykłady łańcuchów Markowa Gra monopolu, węży i drabin lub jakąkolwiek inną grę, której ruchy są określone w całości przez kostkę, to łańcuch Markowa. Filtracja (abstrakcyjna algebra) W matematyce, filtracja jest indeksowanym zbiorem Si subobjects o danej strukturze algebraicznej S. ze zbiorem indeksu I, który jest zbiorem całkowicie uporządkowanym, pod warunkiem że warunek Ij in I wtedy Sj jest zawarty w Sj. Równanie Fkkera-Plancka Równanie Fokkera-Plancka (zwane też równaniem Kolmogorowa Forward) opisuje ewolucję czasu w funkcji gęstości prawdopodobieństwa położenia i prędkości cząstki. Proces Galtona-Watsona Proces Galtona-Watsona jest procesem stochastycznym wynikającym z statystycznego badania Francisa Galtona dotyczącego wyginięcia nazwisk. Proces Gaussa-Markowa Jak można było oczekiwać, procesy stochastyczne Gaussa-Markova (nazwane po Carl Friedrich Gauss i Andrey Markov) są procesami stochastycznymi, które spełniają wymogi zarówno procesów Gaussa, jak i procesów Markowa. Proces Gaussa Proces Gaussa jest procesem stochastycznym X t t 8712 T tak, że każda skończona kombinacja liniowa Xt (lub, bardziej ogólnie, dowolne liniowe funkcjonowanie funkcji próbki Xt) jest normalnie rozłożone. Geometryczny ruch Browna Geometryczny ruch Browna (GBM) (czasami, wykładniczy ruch Browna) jest ciągłym procesem stochastycznym, w którym logarytm losowo zmieniającej się ilości następuje po ruchu Browna lub - być może ściślej - z procesem Wienera. Twierdzenie Girsanowa W teorii prawdopodobieństwa twierdzenie Girsanovsa mówi, w jaki sposób procesy stochastyczne zmieniają się pod wpływem zmian w mierniku. Ito calculus Ito calculus, nazwany po Kiyoshi Ito, traktuje operacje matematyczne w procesach stochastycznych. Jego najważniejszą koncepcją jest Stochastyczna całka. Itos lemma W matematyce, lemma Itos jest używana w rachunku stochastycznym, aby znaleźć różnicę funkcji określonego typu procesu stochastycznego. W związku z tym do rachunku stochastycznego, jaka jest reguła łańcucha do zwykłego rachunku. Lemat jest szeroko stosowany w finansach matematycznych. Operator opóźnienia W analizie szeregów czas operator opóźnień lub operator przesuwu bocznego pracuje na elemencie szeregów czasowych w celu wygenerowania poprzedniego elementu. Prawo wielokrotnego logarytmu W teorii prawdopodobieństwa prawo wielokrotnego logarytmu jest nazwą nadaną kilku twierdzeniom, które opisują wielkość fluktuacji losowego chodu. Pętla losowa W przypadku matematyki losowy chodzący losowo wymazywany pętlami jest modelem losowej prostej ścieżki z ważnymi zastosowaniami w kombinatoratorach, a fizyką teorii pola kwantowego. Jest ściśle związana z jednolitym drzewem, modelem losowego drzewa. Lot L233vy Lot L233vy, nazwany po francuskim matematyku Paulie Pierre L233vy, jest rodzajem losowego chodu, w którym przyrosty są rozłożone według ciężkiej dystrybucji. Proces L233vy W teorii prawdopodobieństwa, proces L233vy, nazwany po francuskim matematyce Paul L233vy, jest dowolnym ciągłym procesem stochastycznym, który ma stacjonarne niezależne przyrosty. Najbardziej znanymi przykładami są proces Wienera i proces Poissona. Rachunek Malliavina Rachunek Malliavin, nazwany po Paul Malliavin, jest teorią zmiennego rachunku stochastycznego, innymi słowy daje mechanikę obliczania pochodnych zmiennych losowych. Łańcuch Markowa W matematyce, łańcuch Markov (dyskretny) o nazwisku Andrei Markov jest dyskretnym procesem stochastycznym z właściwością Markowa. W takim procesie przeszłość jest nieistotna dla przewidywania przyszłej wiedzy o teraźniejszości. Geostatystyka łańcuchowa Markova Geostatystyka łańcuchowa Markowa stosuje łańcuchy Markowa w geostatystyce do warunkowej symulacji na rzadkich danych obserwowanych w Li i in. (Soil Sci. Soc. Am J. J. 2004), Zhang i Li (GISoznawstwo i teledetekcja, 2005) oraz Elfeki i Dekking (Geologia matematyczna, 2001). Proces Markowa W teorii prawdopodobieństwa proces Markowa jest procesem stochastycznym charakteryzującym się następująco: Stan c k w czasie k jest jedną z skończonych liczb w przedziale. Zgodnie z założeniem, że proces przebiega tylko od czasu 0 do czasu N i że początkowe i końcowe stany są znane, sekwencja stanowa jest wtedy reprezentowana wektorem skończonym C (c 0 c). Własność Markowa W teorii prawdopodobieństwa proces stochastyczny ma właściwość Markowa, jeśli warunek rozkładu prawdopodobieństwa przyszłych stanów procesu, biorąc pod uwagę obecny stan, zależy tylko od aktualnego stanu, tzn. Warunkowo niezależny od przeszłych stanów (droga proces) biorąc pod uwagę obecny stan. Proces z właściwością Markowa jest zwykle nazywany procesem Markowa i może być opisany jako Markovian. Martingale W teorii prawdopodobieństwa, martingale dyskretne są dyskretnym procesem stochastycznym (tj. Sekwencją zmiennych losowych) X 1. X 2. X 3. że spełnia tożsamość E (X n 1 X 1, 8230, X n) X n. tzn. warunkowa wartość oczekiwana następnej obserwacji, biorąc pod uwagę wszystkie poprzednie obserwacje, jest równa ostatniej obserwacji. Jak często w teorii prawdopodobieństwa termin ten został przyjęty z języka hazardu. Nieliniowy autoregresywny egzogeniczny model W modelu szeregowym czasowym, nieliniowy autoregresywny egzogeniczny model (NARX) jest nieliniowym modelem autoregresji, który ma egzogenne dane wejściowe. Proces Ornsteina-Uhlenbecka W matematyce proces Ornsteina-Uhlenbeck, znany również jako proces zwrotu średniego, jest procesem stochastycznym, podanym następującym równaniem różniczkowym stochastycznym: t 952 (r t - 956) dt 963 dW t. gdzie 952, 956 i 963 są parametrami. Proces Poissona Proces Poissona, będący jednym z wielu rzeczy nazwanych po francuskim matematyku Sim233on-Denis Poisson (1781 - 1840), jest procesem stochastycznym, zdefiniowanym w kategoriach wydarzeń w jakiejś przestrzeni. Proces populacji W prawdopodobnym zastosowaniu proces populacji jest łańcuchem Markowa, w którym stan łańcucha jest analogiczny do liczby osób w populacji (0, 1, 2 itd.), A zmiany stanu są analogiczne do dodawanie lub usuwanie osób z populacji. Teoria kolejkowania Teoria kolejkowania (czasami spleciona teoria kolejkowania, ale tracąc różnicę zawierającą tylko angielskie słowo z 5 samogłoskami) jest matematycznym badaniem linii oczekujących (lub kolejek). Losowe chodzenie W matematyce i fizyce losowy chód jest formalizacją intuicyjnego pomysłu podjęcia kolejnych kroków, każda w przypadkowym kierunku. Losowy chód jest prostym procesem stochastycznym. Proces semi-Markowa Proces semi-Markowa polega na tym, że po wejściu w stan i spędza losowo czas, mający rozkład Hi i średni 956 i w tym stanie przed dokonaniem przejścia. Proces stacjonarny W naukach matematycznych proces stacjonarny (lub rygorystyczny proces stacjonarny) jest procesem stochastycznym, w którym funkcja gęstości prawdopodobieństwa jakiejś zmiennej losowej X nie zmienia się w czasie i czasie. W rezultacie parametry, takie jak średnia i wariancja również nie zmieniają się w czasie i czasie. Rachunek stochastyczny Rachunek stochastyczny jest oddziałem matematyki, który działa na procesach stochastycznych. Działania obejmują integrację i różnicowanie, które obejmują zmienne deterministyczne i losowe (tzn. Stochastyczne). Służy do modelowania systemów, które zachowują się losowo. Proces stochastyczny W matematyce prawdopodobieństwa, proces stochastyczny może być traktowany jako funkcja losowa. Reguła przerwania W teorii decyzji zasada zatrzymania jest mechanizmem decydującym o kontynuowaniu lub zatrzymaniu procesu na podstawie obecnego stanowiska i zdarzeń przeszłych, które niemal zawsze prowadzi do decyzji o zatrzymaniu się w określonym czasie, znanej jako zatrzymanie czasu. Twierdzenie Stratonovicha W teorii prawdopodobieństwa, oddziale matematyki, całka Stratonovicha stanowi całość stochastyczną, najczęstszą alternatywą dla całki Ito. Silne mieszanie W matematyce silne mieszanie jest pojęciem stosowanym w teorii ergodycznej, tzn. Badaniu układów dynamicznych na poziomie teorii pomiaru. Może być stosowany do procesów stochastycznych. Model zastępczy Model podstawienia zastępuje proces, z którego sekwencja znaków o stałej wielkości z jakiegoś alfabetu zmienia się w inny zestaw cech. Szereg czasów W statystyce i przetwarzaniu sygnałów szereg czasowy jest sekwencją punktów danych, mierzonych typowo w kolejnych momentach, rozstawionych w jednolitych przedziałach czasowych. Biały szum Biały szum jest sygnałem losowym (lub procesowym) o płaskiej gęstości widmowej mocy. Innymi słowy, gęstość spektralna mocy sygnału ma taką samą moc w dowolnej paśmie, w dowolnej częstotliwości środkowej, o określonej szerokości pasma. Równanie Wienera Prosta matematyczna reprezentacja ruchu Browna, równanie Wienera, nazwane na cześć Norberta Wienera, zakłada, że bieżąca prędkość cząstki płynu zmienia się losowo:. Filtr Wienera W przeciwieństwie do typowej teorii filtrowania w celu zaprojektowania filtra dla pożądanej częstotliwości odpowiedzi filtr Wienera zbliża się do filtrowania pod innym kątem. Poprzez utworzenie filtru, który filtruje tylko w dziedzinie częstotliwości, filtr może przepuszczać hałas. Proces Wienera W matematyce proces Wienera, nazwany tak na cześć Norberta Wienera, jest ciągłym procesem stochastycznym Gaussa z niezależnymi krokami stosowanymi w modelowaniu ruchu Browna i pewnych zjawisk losowych obserwowanych w finansach. Jest to jedna z najbardziej znanych inteligencji L233wego, która utrzymuje, że średnie ruchome podejście jest bardziej skuteczne niż kupno i trzymanie. Istnieją ilościowe dowody na to, że w różnych klasach aktywów (patrz np. Ta książka lub w tym dokumencie od tego samego autora Mebane Faber). Moje pytanie brzmi inaczej: staram się uogólnić te empiryczne odkrycia do ogólnej klasy procesów stochastycznych. Moje pytanie: jakie właściwości muszą mieć proces stochastyczny, aby przełożyć średnie obroty na lepsze niż naiwne kupowanie i trzymanie. W tej chwili mówię tylko o prostych przeciętnych strategiach, np. Kiedy proces przecina średnią z górnej części sellbuy. Można by również uprościć założenia, takie jak brak kosztów handlu itd. Planem jest znalezienie ogólnych właściwości, które można testować empirycznie. W pewien sposób chcę znaleźć elementy służące do przechodzenia średniej strategii do pracy. Czy masz jakieś pomysły, dokumenty, referencje. Dziękuję, że poprosiliśmy o 9 lutego 11 na 10: 20Common mądrość utrzymuje, że średnie ruchome podejście jest bardziej skuteczne niż kupno-trzymać. Istnieją ilościowe dowody na to, że w różnych klasach aktywów (patrz np. Ta książka lub w tym dokumencie od tego samego autora Mebane Faber). Moje pytanie brzmi inaczej: staram się uogólnić te empiryczne odkrycia do ogólnej klasy procesów stochastycznych. Moje pytanie: jakie właściwości muszą mieć proces stochastyczny, aby przełożyć średnie obroty na lepsze niż naiwne kupowanie i trzymanie. W tej chwili mówię tylko o prostych przeciętnych strategiach, np. Kiedy proces przecina średnią z górnej części sellbuy. Można by również uprościć założenia, takie jak brak kosztów handlu itd. Planem jest znalezienie ogólnych właściwości, które można testować empirycznie. W pewien sposób chcę znaleźć elementy służące do przechodzenia średniej strategii do pracy. Czy masz jakieś pomysły, dokumenty, referencje. Dziękuję ci poproszono 9 lutego o 10: 20Soczewki i średnią dynamiki przesunięcia W niniejszym artykule zbadamy strategię obejmującą oscylator Stochastyczny i wskaźnik średniej ruchowej wykładniczej. W tej strategii praca oscylatora ma służyć jako wskaźnik warunków przewyższania warunków rynkowych. EMA ma pokazywać kierunek trendu, więc przedsiębiorca będzie teraz, kiedy powinien krótko i kiedy wejść długo na parę walut. Będziemy używać dziennych ram czasowych dla tego handlu. Dzienny wykres przedstawia aktywność jednodniową na świeczniku. Oznacza to, że przedsiębiorca musi zwracać uwagę na zarządzanie ryzykiem, ponieważ użyte stopy będą równe okresowi śródrocznemu niektórych walut (do 100 pipsów lub więcej). Oznacza to, że handlowcy wykorzystujący tę strategię powinni być nieco bardziej cierpliwi, ponieważ handel trwa wiele dni. Każda para walutowa może być wykorzystana do handlu tą strategią. Oscylator stochastyczny (używając 5,3,3 jako ustawień i używając poziomów 20, 50 i 80 jako wzorców) 2-dniowa wykładnicza średnia ruchoma (2EMA) 4-dniowa średniej ruchomej wykładniczej (4EMA) Przedsiębiorca powinien wejść na długi składnik aktywów, jeśli : Stochastyczny (5,3,3) znajduje się poniżej 50 linii, co oznacza punkt środkowy. Kiedy 2EMA przecina powyżej 4EMA do góry. Stop Loss dla długiego wpisu powinien być ustawiony na około 10 8211 15 pipsów poniżej świecy wejściowej. Aby zarobić na tym handlu, handel można zlokalizować pod następującymi warunkami: gdy oscylator stochastyczny dociera do regionu przecenionego, tj. 80, jeśli 2 EMA wykona krzyż odwrotny z powyżej 4EMA na minus. jeśli szybko przemieszczająca się linia stochastyczna przecina wolną stochastę w dół od góry. Spójrz na ten wykres AUDJPY, z pionowym wykresem pokazującym punkt krzyżowania 2EMA powyżej 4 EMA do góry. Okręgi pokazują odpowiednie punkty krzyża Stochastyka i krzyżyko średnich ruchów wykładniczych, co oznacza punkt wejścia do handlu. Jest to wykres dzienny, więc nawet stosunkowo mały ruch może łatwo wyliczyć 300 pipsów, jak pokazano na tej karcie. Wykres dzienny dla AUDJPY pokazujący długi punkt wejścia Pojawi się krótka konfiguracja wejścia, w której znajduje się odpowiedni krzyż 2EMA nad 4 EMA w tym samym czasie, że oscylator Stochastyczny znajduje się powyżej 50 linii. Tak więc muszą być spełnione dwa następujące warunki, aby krótki wpis był prawidłowy: Oscylator stochastyczny wynosi gt50 Jednocześnie 2EMA przecina poniżej 4EMA na minus. Stop Loss powinien być ustawiony na 10 15 pipsów powyżej najbliższej oporu, a zyski powinny być podejmowane, gdy wystąpią następujące zdarzenia: oscylator stochastyczny znajduje się w regionie przeterminowanym (tj. Lt20), 2 EMA przecina 4EMA z powrotem do góry. jeśli szybko przemieszczająca się linia stochastyczna przecina wolną stochastykę od spadku do góry. Jest to ten sam wykres dla AUDJPY, jak pokazano powyżej, ale tym razem przewijaliśmy wykres do punktu, w którym cena tworzy krótki sygnał wejściowy: kluczowym czynnikiem jest to, że przedsiębiorca musi być bardzo czujny, kiedy sygnały wejściowe pop up lub gdy sygnał się odwróci. To robi różnicę między zarabianiem pieniędzy a jej utrzymaniem, a także zarabianiem pieniędzy i utratą go z powrotem na odwrocie warunków rynkowych. O autorze Jestem analitykiem forex, handlowcem i pisarzem. Miałem karierę pisania artykułów na stronach internetowych i czasopism, począwszy od sektora turystycznego, a następnie w Forex. Używam w mojej prognozie kombinacji technicznej i fundamentalnej analizy. Kiedy przystąpiłem do Forex4you w 2017 r., Uważam, że to świetna okazja do pracy jako analityk międzynarodowego pośrednika. Zapewniam prognozy techniczne zawierające jasne punkty i cele, a także artykuły o tematyce podstawowej i handlowej. Powodzenia i szczęśliwa wymiana handlowa Podobne posty 5 sierpnia 2018, 12: 08: GMT 0 25 czerwca 2018, 22: 13: GMT 0 30 kwietnia 2018, 18: 31: GMT 0
Comments
Post a Comment