Moving Media Stocastica Processo

Processi stocastici Glossario modello autoregressivo a media mobile In statistica, autoregressivo modello a media mobile (ARMA), a volte chiamato modelli Box-Jenkins dopo che George Box e F. M. Jenkins, sono in genere applicata a dati di serie temporali. Processo di Bernoulli In probabilità e statistica, un processo Bernoulli è un processo stocastico discreto costituito da una sequenza finita o infinita di variabili casuali indipendenti X 1. X 2. X 3. tale che per ogni i. il valore di X i è 0 o 1 e per ogni valore di i. la probabilità che X i 1 è lo stesso numero p. Bertrands scrutinio teorema In combinatoria, Bertrands ballottaggio teorema è la soluzione alla domanda: in un'elezione in cui un candidato riceve p voti e gli altri q voti con p q. qual è la probabilità che il primo candidato sarà strettamente in vista del secondo candidato durante il conteggio La risposta è (p - q) (p q). Biased random walk (Biochimica) In biologia cellulare, una di parte random walk permette ai batteri di origine per i prodotti alimentari e di fuggire dal male. processo di nascita e morte Il processo di nascita e morte è un processo è un esempio di un processo di Markov (un processo stocastico) se le transizioni sono limitati ai soli primi vicini. processo Branching In teoria delle probabilità, un processo di ramificazione è un processo di Markov che modella un popolazione in cui ogni individuo nella generazione n produce un numero casuale di individui in generazione n 1, secondo una distribuzione di probabilità fisso che non varia da individuo a individuo. moto browniano Il moto browniano termine (in onore del botanico Robert Brown) si riferisce a uno il fenomeno fisico che minuscole particelle immerse in un movimento fluido in modo casuale o modelli matematici utilizzati per descrivere quei movimenti casuali. albero browniano Un albero browniano, il cui nome deriva da Robert Brown via moto browniano, è una forma d'arte computer che è stato brevemente popolare nel 1990, quando i computer di casa ha iniziato ad avere sufficiente potenza per simulare il moto browniano. equazione Chapman-Kolmogorov In matematica, in particolare nella teoria della probabilità, ma più precisamente nella teoria dei processi stocastici, l'equazione di Chapman-Kolmogorov (noto anche come equazione master in fisica) è una identità relativa alle distribuzione congiunta dei diversi gruppi di coordina un processo stocastico. Compound processo Poisson tempo continuo catena di Markov In teoria delle probabilità, una catena di Markov a tempo continuo è un processo stocastico X (t) 160: t 0 che gode della proprietà di Markov e assume valori da tra gli elementi di un insieme discreto chiamato spazio degli stati . Esempi di catene di Markov Un gioco di monopolio, serpenti e scale o di qualsiasi altro gioco le cui mosse sono determinati interamente da dadi è una catena di Markov. Filtrazione (algebra astratta) In matematica, una filtrazione è indicizzato insieme S i di oggetti secondari di una data struttura S algebrica. con un set di indice I che è un insieme totalmente ordinato, soggetto solo alla condizione che, se i j in I, allora S i è contenuto in S j. Fokker-Planck Equazione L'equazione Fokker-Planck (noto anche come equazione Kolmogorov Forward) descrive l'evoluzione temporale della funzione di densità di probabilità di posizione e velocità di una particella. processo Galton-Watson Il processo di Galton-Watson è un processo stocastico derivante da Francesco galtons indagini statistiche dell'estinzione dei cognomi. processo di Gauss-Markov Come ci si aspetterebbe, Gauss-Markov processi stocastici (che prendono il nome di Carl Friedrich Gauss e Andrey Markov) sono processi stocastici che soddisfano i requisiti per entrambi i processi gaussiani e processi di Markov. processo gaussiano Un processo gaussiano è un processo stocastico X t t 8712 T tale che ogni combinazione lineare finita di X t (o, più in generale, qualsiasi funzionale lineare della funzione di esempio X t) è distribuita normalmente. Moto browniano geometrico Una moto browniano geometrica (GBM) (occasionalmente, esponenziale moto browniano) è un processo stocastico a tempo continuo in cui il logaritmo della quantità casualmente variabile segue un moto browniano, o, forse più precisamente, un processo di Wiener. Girsanovs teorema In teoria delle probabilità, Girsanovs teorema dice come processi stocastici cambiano tra le variazioni di misura. Ito Ito calcolo calcolo, che prende il nome Kiyoshi Ito, tratta le operazioni matematiche sui processi stocastici. Il concetto più importante è la E integrale stocastico. Itos lemma In matematica, Itos lemma è usato nel calcolo stocastico per trovare il differenziale di un particolare tipo di processo stocastico. E 'quindi di calcolo stocastico ciò che la regola della catena è quello di calcolo ordinario. Il lemma è largamente impiegato in finanza matematica. operatore GAL in analisi di serie temporali, l'operatore lag o operatore backshift opera su un elemento di una serie storica per produrre l'elemento precedente. La legge del logaritmo iterato In teoria delle probabilità, la legge del logaritmo iterato è il nome dato a diversi teoremi che descrivono l'ampiezza delle fluttuazioni di una passeggiata casuale. Loop-cancellati random walk In matematica, loop-cancellati random walk è un modello per un semplice percorso casuale con importanti applicazioni in combinatoria e, in fisica, teoria quantistica dei campi. Esso è intimamente collegato al Spanning Tree divisa, un modello per un albero casuale. volo L233vy volo A L233vy, dal nome del matematico francese Paul Pierre L233vy, è un tipo di passeggiata casuale in cui gli incrementi sono distribuiti secondo una distribuzione coda pesante. processo L233vy In teoria della probabilità, un processo L233vy, dal nome del matematico francese Paul L233vy, è un qualsiasi processo stocastico a tempo continuo che ha incrementi stazionari indipendenti. Gli esempi più noti sono il processo di Wiener e il processo di Poisson. Malliavin calcolo Il calcolo Malliavin, intitolato a Paul Malliavin, è una teoria di variazionale calcolo stocastico, in altre parole fornisce la meccanica per calcolare i derivati ​​di variabili aleatorie. catena di Markov In matematica, una catena (tempo discreto) Markov, che prende il nome di Andrei Markov, è un processo stocastico a tempo discreto con la proprietà di Markov. In tale processo, il passato è irrilevante per predire il futuro data la conoscenza del presente. Geostatistica catena di Markov Markov geostatistica catena si applica catene di Markov in geostatistica per la simulazione subordinata dati osservati sparsi vedere Li et al. (Soil Sci. Soc. Am. J. 2004), Zhang e Li (GIScience e Telerilevamento, 2005) e Elfeki e Dekking (Mathematical Geologia, 2001). processo di Markov In teoria delle probabilità, un processo di Markov è un processo stocastico caratterizzato come segue: Lo stato c k al tempo k è uno di un numero finito nell'intervallo. Partendo dal presupposto che il processo viene eseguito solo saltuariamente 0 al tempo N e che gli stati iniziali e finali sono noti, la sequenza stato è quindi rappresentato da un vettore C finita (c 0. C N). proprietà di Markov In teoria della probabilità, un processo stocastico ha la proprietà di Markov se la distribuzione condizionata di stati futuri del processo, allo stato attuale, dipende solo dallo stato attuale, vale a dire che è condizionatamente indipendente dagli stati passati (il percorso di il processo) dato lo stato attuale. Un processo con la proprietà di Markov è solitamente chiamato processo Markov, e può essere descritto come Markoviano. Martingale In teoria delle probabilità, un (a tempo discreto) martingala è un processo stocastico discreto (cioè una sequenza di variabili casuali) X 1. X 2. X 3. che soddisfa l'identità E (X n 1 X 1, 8230, X n) X n. ossia il valore atteso condizionato della successiva osservazione, in tutte le osservazioni precedenti, è uguale all'ultima osservazione. Come è frequente nella teoria della probabilità, il termine è stato adottato dal linguaggio del gioco d'azzardo. Non lineare autoregressivo modello esogeno in modelli di serie storiche, un modello esogeno autoregressivo lineare (NARX) è un modello autoregressivo non lineare che ha ingressi esogeni. processo di Ornstein-Uhlenbeck In matematica, il processo di Ornstein-Uhlenbeck, noto anche come il processo di media-ritornando, è un processo stocastico dato dalla seguente equazione differenziale stocastica dr t 952 (r t - 956) dt 963 dW t. dove, 952, 956 e 963 sono parametri. processo di Poisson processo Un Poisson, uno di una varietà di cose che prendono il nome del matematico francese Sim233on-Denis Poisson (1781-1840), è un processo stocastico che è definito in termini di occorrenze di eventi in un certo spazio. processo Popolazione In probabilità applicata, un processo popolazione è una catena di Markov in cui lo stato della catena è analogo al numero di individui di una popolazione (0, 1, 2, ecc), e passa allo stato sono analoghi ai aggiunta o la rimozione di individui dalla popolazione. Delle code teoria delle code teoria (a volte scritto teoria delle code, ma poi perdere la distinzione di contenere l'unica parola inglese con 5 vocali consecutiva) è lo studio matematico delle linee di attesa (o code). Random Walk In matematica e la fisica, una passeggiata casuale è una formalizzazione dell'idea intuitiva di compiere passi successivi, ciascuno in una direzione casuale. Una passeggiata casuale è un semplice processo stocastico. Semi-Markov processo un processo semi-Markov è uno che, quando entra stato i, passa un tempo casuale con distribuzione H i e dire 956 io in quello stato prima di fare una transizione. processo stazionario Nelle scienze matematiche, un processo stazionario (o rigoroso ly) processo stazionario () è un processo stocastico in cui la funzione di densità di probabilità di una certa variabile casuale X non cambia nel corso del tempo o posizione. Come risultato, parametri quali la media e la varianza anche non cambiano nel tempo o posizione. Calcolo stocastico calcolo stocastico è un ramo della matematica che opera su processi stocastici. Le operazioni includono l'integrazione e la differenziazione che coinvolgono entrambi (stocastici cioè) variabili deterministiche e casuali. E 'utilizzato per modellare i sistemi che si comportano in modo casuale. processo stocastico Nelle matematica della probabilità, un processo stocastico può essere pensato come una funzione casuale. Arresto regola In teoria delle decisioni, una regola di arresto è un meccanismo per decidere se continuare o interrompere un processo sulla base della posizione attuale e gli eventi del passato, e che sarà quasi sempre portare ad una decisione di fermarsi a un certo momento, noto come tempo di arresto. Stratonovich integrante In teoria della probabilità, una branca della matematica, l'integrale Stratonovich è un stocastico integrale, il più comune alternativa al Ito integrale. Forte miscelazione In matematica, forte miscelazione è un concetto applicato in teoria ergodica, cioè lo studio dei sistemi dinamici a livello della teoria della misura. Può essere applicato ai processi stocastici. Modello Sostituzione Un modello di sostituzione descrive il processo da cui una sequenza di caratteri di dimensione fissa da alcune modifiche alfabeto in un'altra serie di tratti. Serie Time In statistiche e di elaborazione del segnale, una serie temporale è una sequenza di punti di dati, misurata tipicamente in tempi successivi, distanziate ad intervalli di tempo uniformi. Il rumore bianco rumore bianco è un segnale casuale (o processo) con una densità spettrale di potenza piatta. In altre parole, la densità spettrale di potenza dei segnali è uguale potenza in qualsiasi banda, in qualsiasi frequenza centrale, avente una data larghezza di banda. Wiener equazione Una semplice rappresentazione matematica del moto browniano, l'equazione Wiener, che prende il nome Norbert Wiener, assume la velocità attuale di una particella fluida fluttua in modo casuale:. filtro Wiener differenza del tipico teoria filtraggio di progettazione di un filtro per una risposta in frequenza desiderata filtro Wiener avvicina filtraggio da una diversa angolazione. Creando un filtro che filtra solo nel dominio della frequenza è possibile per il filtro passa rumore. processo di Wiener In matematica, il processo di Wiener, così chiamato in onore di Norbert Wiener, è un processo stocastico gaussiano a tempo continuo con incrementi indipendenti utilizzati nella modellazione moto browniano e alcuni fenomeni casuali osservati nella finanza. Si tratta di uno dei più noti L233vy processesmon saggezza tiene che un approccio media mobile è più successo di buy-and-hold. Ci sono prove quantitative per quella tra diverse classi di attività (si veda ad esempio questo libro. O questo documento dallo stesso autore Mebane Faber). La mia domanda prende una piega diversa: Sto cercando di generalizzare questi risultati empirici per una classe generale dei processi stocastici. La mia domanda: Quali proprietà deve avere un processo stocastico per lo spostamento di scambi medi di sovraperformare ingenuo buy-and-hold. Al momento sto solo parlando di semplici mobili strategie media, come quando il processo attraversa la media da sellbuy abovebelow. Ci potrebbe essere anche semplificando le ipotesi come nessun costi di negoziazione, ecc Il piano di base è quello di trovare le proprietà generali che sono empiricamente verificabile per conto proprio. In un certo senso voglio trovare le basi per lo spostamento delle strategie media per lavorare. Hai qualche idea, documenti, riferimenti. Grazie chiesto 9 febbraio 11 alle 10: 20Common saggezza tiene che un approccio media mobile è più successo di buy-and-hold. Ci sono prove quantitative per quella tra diverse classi di attività (si veda ad esempio questo libro. O questo documento dallo stesso autore Mebane Faber). La mia domanda prende una piega diversa: Sto cercando di generalizzare questi risultati empirici per una classe generale dei processi stocastici. La mia domanda: Quali proprietà deve avere un processo stocastico per lo spostamento di scambi medi di sovraperformare ingenuo buy-and-hold. Al momento sto solo parlando di semplici mobili strategie media, come quando il processo attraversa la media da sellbuy abovebelow. Ci potrebbe essere anche semplificando le ipotesi come nessun costi di negoziazione, ecc Il piano di base è quello di trovare le proprietà generali che sono empiricamente verificabile per conto proprio. In un certo senso voglio trovare le basi per lo spostamento delle strategie media per lavorare. Hai qualche idea, documenti, riferimenti. Grazie chiesto 9 febbraio 11 alle 10: 20Stochastics e mobile esponenziale strategia media In questo articolo, esamineremo una strategia che coinvolge l'oscillatore Stocastico e l'esponenziale indicatore di media mobile. Per questa strategia, il lavoro dell'oscillatore è di servire come indicatore delle condizioni di mercato ipercomprato e ipervenduto. L'EMA è quello di mostrare la direzione del trend in modo che il commerciante sarà ora quando andare breve e quando entrare a lungo sulla coppia di valute. Saremo utilizzando il lasso di tempo ogni giorno per questo commercio. Il grafico giornaliero mostra una singola attività giorni in sul candelabro. Ciò significa che un commerciante deve prestare attenzione alla gestione dei rischi come fermate utilizzati saranno equivalenti alla gamma intraday di alcune delle valute (fino a 100 pips o più). Ciò significa quindi che gli operatori che utilizzano questa strategia dovrebbe essere un po 'più paziente come il commercio vorranno giorni per svolgere pienamente fuori. Ogni coppia di valute può essere utilizzato per il commercio di questa strategia. Oscillatore stocastico (usando 5,3,3 come le impostazioni, e con livelli di 20, 50 e 80 come parametri di riferimento) 2-giorni media mobile esponenziale (2EMA) 4-giorni media mobile esponenziale (4EMA) Il commerciante deve entrare a lungo sulla risorsa se : lo stocastico (5,3,3) si trova al di sotto della linea 50, che indica il punto a metà strada. Quando il 2EMA incrocia sopra la 4EMA al rialzo. Lo stop loss per la voce lungo dovrebbe essere impostata a circa 10 8211 15 pips sotto la voce candelabro. Al fine di prendere profitto per questo commercio, il commercio può essere collocata nelle seguenti condizioni: quando l'oscillatore stocastico raggiunge la regione di ipercomprato cioè gt 80. Se il 2 EMA esegue una croce inverso da sopra il 4EMA al ribasso. Se la linea stocastico veloce movimento attraversa il stocastico lento verso il basso dal rialzo. Guardate questo grafico per il AUDJPY, con un grafico che mostra verticale punto di croce del 2EMA al di sopra del 4 EMA al rialzo. I cerchi mostrano i punti corrispondenti della croce Stocastico e l'incrocio delle medie mobili esponenziali, che segna il punto di entrata del commercio. Si tratta di un grafico giornaliero, quindi, anche una parte relativamente piccola mossa può facilmente netti 300 pips, come mostrato in questo grafico. grafico giornaliero per AUDJPY che mostra il punto di ingresso lungo una configurazione entry breve è visto vi è un corrispondente croce del 2EMA sopra il 4 EMA al ribasso, allo stesso tempo che l'oscillatore stocastico è al di sopra della linea 50. Così i seguenti 2 condizioni devono essere soddisfatte per una voce breve per essere valida: Il oscialltor stocastico è GT50 Allo stesso tempo, la 2EMA incrocia sotto la 4EMA al ribasso. Stop Loss dovrebbe essere fissato a 10 15 pips sopra la resistenza più vicina, mentre i profitti dovrebbero essere prese quando i seguenti si verificano: l'oscillatore stocastico è nella regione di ipervenduto (cioè LT20) il 2 EMA attraversa la 4EMA dalla parte posteriore verso l'alto. Se la linea stocastico veloce movimento attraversa il stocastico lento dal lato negativo al rialzo. Questo è lo stesso grafico per il AUDJPY come mostrato sopra, ma questa volta abbiamo scorrere la tabella fino al punto in cui il prezzo forma un segnale di entrata breve: Il fattore chiave qui è che l'operatore deve essere molto attento da quando i segnali di ingresso pop-up o quando il segnale si inverte. Questo farà la differenza tra fare soldi e mantenere, o fare soldi e perdere di nuovo ad un inversione delle condizioni di mercato. Chi Autore Io sono un analista forex, commerciante e scrittore. Ho avuto una carriera scrivendo articoli per siti web e riviste, a partire dal settore dei viaggi e poi nel Forex. Io uso una combinazione di analisi tecnica e fondamentale nella mia previsione. Quando sono entrato Forex4you nel 2010 ho pensato che fosse una grande opportunità di lavorare come analista per un broker internazionale. Fornisco previsioni tecniche con punti di ingresso chiari e obiettivi, nonché articoli su temi fondamentali e commerciali. Buona fortuna e felice di trading Related Posts 5 agosto 2015, 12: 08: GMT 0 25 Giugno, 2015, 22: 13: GMT 0 30 Aprile 2015, 18: 31: GMT 0