Регрессионная модель Султонова (РМС) - претендующая на математическую модель рынка. - страница 41

да

Бурные аплоисменты!

Да что тут строить, здесь ежу ясно как она должна проходить. Да и ваше ПМС, если бы она была почеловече сделана, должна была бы распярямиться в прямую линию на уровне 0.5.

Пожалуйста:

Не 0.5, но все же... на одном конце 0.486691, на другом 0.491087.

Среднее - 0.4889

Да, видимо, с нулями  я перемудрил, если сместить график немного, получается так, в обоих случаях МО=0,5:

 

Здесь https://forum.mql4.com/ru/19762/page30 предлагалось описать моделью рынка случайную последовательность из 10 цифр. Вот что получилось в случае РМС и ЛР:

 

Хорошая мысль также отсюда https://forum.mql4.com/ru/19762/page29:

 gpwr 09.06.2009 03:27
  
Пардон за встревание. Вот прочитал почти всю ветку и не мог понять в чём суть спора о Фурье. Тема ветки - описание состояния рынка ниминеьшим количеством параметров влияющих на будущее движение цены. А причём тут Фурье? Согласен что можно разложить движение цены на синусы и косинусы: m+An*cos(wn*t)+Bn*sin(wn*t). И что? Спектр (An+j*Bn) будет у нас описанием состояния рынка? Идея интересна. Но в дискретном преобразовании Фурье количество синусов и косинусов равно количеству взятых цен. В чём преимущество тогда использовать выходные параметры ДПФ (An и Bn) для описания рынка? Количество переменных не уменьшается. Значит нужно брать самые большие амплитуды sqrt(An^2+Bn^2). Они с их частотами становятся описанием рынка? В правильном направлении иду? По этим параметрам (An, Bn, wn) будем предсказывать будущее путем экстраполяции соответствующих синусов и косинусов в будущее? Делал такое. Есть большое заблуждение в таком подходе. Фурье преобразование это не что иное как подгонка тригонометрического ряда под исходную кривую цен. Оно имеет такой же смысл как подгонка полиномов и других функций под кривую цен. Можно извращаться и брать функции Бесселя, sinc, Si и прочее. Все эти подгонки достигнут своей цели точного воспроизведения цены. Но кто нам сказал что в движении цены скрыты тригонометрические функции или полиномы или функции Бесселя. Это же только аппроксимурующие функции. Их под всё что угодно можно подогнать. Чтобы экстраполировать синусы и косинусы нужно сначала доказать что движение цен описыватеся обыкновенными дифференциальными уравнениями как колебательный контур. Мне трудно видеть преимущества преобразования Фурье для описания рынка. Хотя не буду возражать если кто-то решит переубедить меня. У кого другие идеи? 

Предлагаю взглянуть на вид функции, полученной путем дифференцирования (18) и являющейся плотностью функции распределения РМС и приведенная в статье под номером (7), который (вид) наводит на мысль, что очень похож на поведение пары EUR/USD в процессе ее эволюции:

 

Плотность разве не ограничена от 0 до 1?