内置的随机(8，3，3)计算与我在Pine中编码的计算不同
内置Stoch对比测试： 看起来可能应用了另一种平滑。相同设置： 请注意，我使用的是(8，3，3)，而这里实际上没有使用或绘制D。 我使用的内置函数不是所见即所得吗？ 内置： //@version=5 indicator(title="Stochastic", shorttitle="Stoch", format=format.price, precision=2,
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如何在 Octave 中编写滑块以进行交互式绘图?
我的目标是在外汇市场上绘制一个显示随机震荡指标的图表，为了验证哪个参数是设置它的最佳参数，我将使用滑块对其进行修改并在图表上显示更新的结果. 我有我的历史数据，对于一个已定义的货币对(比如说 AUDUSD)，在加载它之后，我计算随机震荡指标: 函数 [stoch, fk, dk] = stochastic(n, k, d)X=csvread("AUDUSD_2017.csv");C=X(2
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使用蒙特卡罗模拟计算方差的期望值
所以我有这个概率分布 X = {0 概率 7/8} {1/60 概率 1/8} James 他的车一年出故障 N 次，其中 N ~ Pois(2) 和 X 是修理成本，Y 是 James 在一年内造成的总成本. 我想计算 E[Y] 和 V(Y)，这应该给我 E[X]=15 和 V(Y) = 1800 我有这个蒙特卡罗模拟: expon_dis 此代码给出的预期值为
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所以我有这个概率分布 X = {0 概率 7/8} {1/60 概率 1/8} James 他的车一年坏 N 次，其中 N ~ Pois(2) 和 X 是修理费用，Y 是 James 在一年内造成的总费用. 我想计算 E[Y] 和 V(Y)，这应该给我 E[X]=15 和 V(Y) = 1800 我有这个蒙特卡罗模拟: expon_dis 此代码给出的预期值为 15
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是否有一个python模块来解决/集成随机微分方程系统?
我有一个我想求解的随机微分方程组.我希望这个问题已经解决.我有点担心构造自己的求解器，因为我担心求解器太慢，并且可能存在数值稳定性问题. 是否存在用于此类问题的python模块? 如果没有，是否存在解决此类系统的标准方法. 解决方案 有一个: http ://diffusion.cgu.edu.tw/ftp/sde/ 该站点的示例: """ add required
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如何在遗传算法中执行基于等级的选择?
我正在实施一个小的遗传算法框架-主要供私人使用，除非我设法做出合理的选择，然后将其发布为开源.现在，我专注于选择技术.到目前为止，我已经实现了轮盘赌轮选择，随机通用抽样和锦标赛选择.我列表上的下一个是基于排名的选择.与已经实施的其他技术相比，我在查找有关信息方面遇到了一些困难，但这是我到目前为止的理解. 当您有一些想要成为下一轮的合理父母的人口时，您首先要对它进行划分. 每个个体的适应度，以
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Python代码:几何布朗运动-怎么了?
我对Python还是很陌生，但是对于大学的一篇论文，我需要应用一些模型，最好使用Python.我花了几天的时间来编写代码，但是我实在无济于事，这是怎么回事，它没有创建一个看起来像带有漂移的标准布朗运动的随机过程.我的参数，例如mu和sigma(预期的收益或漂移和波动率)，除了噪声过程的斜率外，什么都不会改变.那是我的问题，看起来都像噪音.希望我的问题足够具体，这是我的诀窍: import m
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是否有python的统计分析器?如果没有，我该怎么写?
我需要在一段时间内运行python脚本，暂停它，获取堆栈回溯，然后取消暂停它.我已经在谷歌上搜索了一种方法来执行此操作，但是我看不到任何明显的解决方案. 解决方案 有 statprof模块 pip install statprof(或easy_install statprof)，然后使用: import statprof statprof.start() try: m
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给定初始状态下的马尔可夫链平稳分布的意义是什么?
让X_n成为MC，P不定期 假设我们有一个固定距离(pi_0，...，pi_n)并且P(X_0 = i)= 0.2，这说明什么了吗? 更清楚: 我之所以问是因为，卡林说，当平稳距离不是极限距离时，P(X_n = i)取决于初始分布.这到底是什么意思? 解决方案 您的标题问题需要冗长的答案；我只需要提供一些参考即可，以使您阅读更多有关马尔可夫链和遍历理论的信息.但是，您的具
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随机爬山与首选爬山算法
随机爬山和首选爬山算法有什么区别? 解决方案 爬山搜索算法是根据其邻居的较好状态移动的一系列本地搜索之一.随机爬山从邻居的所有更好状态中选择一个随机的更好状态，而首选爬山从随机生成的邻居中选择第一个更好的状态. 如果当前州有很多邻居，那么进行第一选择爬山将成为一个不错的策略.
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如何为Netlogo模型增加幂律可能性
我想在遵循幂法(通常很少有损害，较少见的是中等损害，很少有强损害，很少是完全损害). 到目前为止，我对以下内容进行了编码: to environment ;environmental hits create-hits 1 [ ; I do not know if it makes sense to do that? set shape "circle" set
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二维随机微分方程(SDE)
我是第一次研究随机微分方程.我正在寻找在二维上模拟和求解随机微分方程的方法. 模型如下: dp = F(t，p)dt + G(t，p)dW(t) 其中: p是2比1的向量:p =(theta(t); phi(t)) F是列向量:F =(sinθ+ Psi * cos(phi); Psi * cot(theta)* sin(phi)) G是2×2矩阵:G =(D 0; 0
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