Форум

neval пишет:

цитата:

предлагаю запрограммировать такую систему - для принятия решение используется два генератора случайних чисел. Первый будет генерировать число от 60 до 240 - это будет время в минутках на какое откроется ордер, после истечение сгенерированного числа - ордер закроется. ТП и СЛ неиспользуется. И второй генератор - для принятий случайних решение - покупать или продавать. Вот и все. Должно работать лучше знаменитого Квантума.

На обычном компьютере сложно поучить белый шум, поэтому в работе псевдо-ГСЧ(ГПСЧ) будут возникать неслучайные периоды, правда
очень большие. Из-за ограниченности разрядов компьютера энтропия будет вырождаться, а это скажется на качестве принятия решения
для входа, т.к. он уже не будет случайным.
ГПСЧ использует единственное начальное значение, откуда и следует его псевдослучайность, а ГСЧ всегда формирует случайное
число, имея в начале высококачественную случайную величину, предоставленную различными источниками энтропии.

Поэтому периодически надо увеличивать энтропию - например, перед использованием ГПСЧ комбинировать энтропию снятую с ПК и
внешнюю - например случайным образом водить мышкой по экрану и считывать эту последовательность, возможно это улучшит
качество ГПСЧ и данного торгового подхода. Или прикупить аппаратный USB-ГCЧ-генератор, а может есть такой сервис в интернете.

Насколько это влияет на работу торгового метода? Возьмем закрытый производителем ГСЧ Adobe Flash(Action Script), который используется во многих онлайн-казино и онлайн-покере. Для любой случайной величины есть возможность задать область распределения. В варианте с картами можно настроить вариант, когда одни карты будут выпадать чаще других. Если мы берем случайную величину rand() и
задаем ей распределение, как в Вашем варианте от 60 до 240, исходя из функции треугольного распределения:

double Треугольное_распределение(double a, double b, double c) {
double U = rand() / (double) RAND_MAX;
double F = (c - a) / (b - a);
if (U <= F)
return a + sqrt(U * (b - a) * (c - a));
else
return b - sqrt((1 - U) * (b - a) * (b - c));
}

То при визуализации результатов теста уже начнут проявляться закономерности. В случае анализа области экспоненциально
распределенных случайных величин: F(x) = 1 – exp(-lambda * x), из решения уравнения y = 1 – exp(-lambda * x)
получаем x = -log(1-y)/lambda.
Видно, что выражение под знаком логарифма в последней формуле на отрезке [0,1] имеет равномерное распределение, что позволяет
получать еще одну так же распределённую последовательность: x = -log(y)/lambda, где y - и есть искомая случайная
величина(rand()).

Про Квантум ответил Практике дивергенций