Nous utilisons des paramètres. Utiliser des paramètres pour trouver le f optimal. Fonctions avec paramètres

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Robot pratique à soumettre Informatique classe 7.

Regardez ceux-ci: Huit et cycle de commande Répétez N fois

Test : Tester le mot

Question numéro 1 : Pourquoi utilisons-nous les paramètres de page de document ?

Pour insérer une pagination
Mettre des césure
Pour définir des retraits des bordures de page aux bordures de texte
Pour aligner du texte

Réponse : 3 ;

Question numéro 2 : Pouvons-nous dessiner un cadre autour d'une partie du texte pour le faire ressortir ?

Choisissez l'une des options de réponse :

Oui, vous devez utiliser des bordures et remplir pour cela.
Et pour cela, vous devez utiliser les paramètres de la page
Cela peut être fait en utilisant l'élément Champs dans les paramètres de la page.
Non, vous ne pouvez encadrer que la page entière

Réponse 1;

Question numéro 3 : Attention, il y a plusieurs réponses possibles à cette question !
Quels points peut-on effectuer lors de l'impression d'un document ?

Précisez le nombre de pages
Spécifiez l'impression de plusieurs pages sur une
Spécifiez d'imprimer 5 pages sur une
imprimer uniquement des pages individuelles
Sélectionnez pour imprimer plusieurs copies

Réponse : 1,2,4,5 ;

Question numéro 4 : Un éditeur de texte est un programme pour...

Choisissez l'une des options de réponse :

Traitement informations graphiques
traitement vidéo
En traitement informations textuelles
travailler avec des enregistrements musicaux

Réponse : 3 ;

Question numéro 5 : Comment supprimer un caractère à gauche du curseur ...

Choisissez l'une des options de réponse :

Cliquez sur Supprimer
Appuyez sur BS
Appuyez sur Alt
Appuyez sur Ctrl + Maj

Réponse : 2 ;

Question numéro 6 : Spécifiez comment enregistrer le document modifié sous un nom différent.

Question numéro 7: Quelle action peut-on effectuer avec la table ?

Veuillez sélectionner plusieurs options de réponse :

Fusion de cellules
Modifier le nombre de lignes et de colonnes
Remplir une cellule
Insérer une image au lieu d'une bordure
modifier l'apparence des bordures de tableau

Réponse : 1,2,3,5 ;

Question numéro 8: Le curseur est

Choisissez l'une des options de réponse :

Périphérique de saisie de texte
touche du clavier
plus petit élément affiché à l'écran
une marque sur l'écran du moniteur indiquant la position à laquelle la saisie au clavier sera affichée

Réponse : 4 ;

Question numéro 9: Comment activer la barre d'outils Dessin ?

Choisissez l'une des options de réponse :

Affichage - Barres d'outils - Dessin
Edition - Coller - Barres d'outils - Dessiner
Fichier - Ouvrir - Dessiner

Réponse 1;

Question numéro 10 : Comment insérer une image dans un document texte TP MS Word ?
(Attention à cette question, il y a plusieurs réponses possibles.)

Veuillez sélectionner plusieurs options de réponse :

À partir de éditeur graphique
à partir du fichier
de la collection d'images toutes faites
dans le menu Fichier
de l'imprimante

Réponse : 1,2,3 ;

Question numéro 11 : Comment dans éditeur de texte imprimer un caractère qui n'est pas sur le clavier ?

Choisissez l'une des options de réponse :

Utiliser l'insertion de symboles
Utilisez le dessin pour cela
Coller à partir d'un fichier spécial

Réponse 1;

Question numéro 12 : Spécifiez la séquence d'actions à effectuer lorsque vous insérez une formule.

Indiquez l'ordre des options de réponse :

Sélectionnez l'élément de menu Insérer
Cliquez sur l'objet
Sélectionnez l'équation Microsoft
Ecrire une formule
Clic gauche dans une zone libre de l'écran

Réponse : 1-2-3-4-5 ;

Nominé par le professeur d'informatique du Lycée International "Grand" Cheban L.I.

Calendrier-planification thématique en informatique, vidéo en informatique en ligne, informatique dans les écoles

Maintenant que les valeurs les plus appropriées des paramètres de distribution ont été trouvées, nous calculons le f optimal pour cette distribution. Nous pouvons appliquer la procédure qui a été utilisée dans le chapitre précédent pour trouver le f optimal sous une distribution normale. La seule différence est que les probabilités pour chaque valeur standard (valeur X) sont calculées à l'aide des équations (4.06) et (4.12). Dans une distribution normale, on retrouve la colonne des probabilités associées (probabilités correspondant à une certaine valeur standard) à l'aide de l'équation (3.21). Dans notre cas, pour trouver les probabilités associées, il faut suivre la procédure décrite en détail plus haut :

Pour une valeur X standard donnée, calculez son N \ "(X) correspondant à l'aide de l'équation (4.06).

Pour chaque valeur X standard, calculez la somme cumulée des valeurs N \ "(X) correspondant à tous les X précédents.

Maintenant, trouver N (X) c'est-à-dire probabilité totale pour un X donné, ajoutez la somme actuelle correspondant à la valeur de X à la somme actuelle correspondant à la valeur précédente de X. Divisez la valeur résultante par 2. Divisez ensuite le quotient résultant par montant total de tous les N \ "(X), c'est-à-dire le dernier nombre de la colonne des sommes courantes. Ce nouveau quotient est la probabilité unilatérale associée pour un X donné.

Depuis maintenant, nous avons une méthode pour trouver des probabilités associées pour les valeurs standard de X à cet ensemble valeurs des paramètres, nous pouvons trouver le f optimal. La procédure est exactement la même que celle utilisée pour trouver le f optimal sous une distribution normale. La seule différence est que nous calculons la colonne des probabilités associées d'une manière différente. Dans notre exemple avec 232 trades, les valeurs des paramètres obtenus avec la valeur la plus basse de la statistique K-S sont 0,02, 2,76, O et 1,78 pour LOC, SCALE, SKEW et KURT, respectivement. Nous avons obtenu ces valeurs de paramètres en utilisant la procédure d'optimisation décrite dans ce chapitre. Statistiques K-S== 0,0835529 (ce qui signifie qu'à son pire point, les deux distributions sont supprimées de 8,35529%) à un niveau de signification de 7,8384 %. La figure 4-10 montre la fonction de distribution pour les valeurs de paramètres qui correspondent le mieux à nos 232 métiers. Si nous prenons ces paramètres et trouvons le f optimal pour cette distribution, en limitant la distribution à +3 et -3 sigma en utilisant 100 points de données également espacés, nous obtenons f = 0,206, ou 1 contrat pour chaque 23 783,17 $. Comparez cela avec la règle empirique, qui montrera qu'une croissance optimale est obtenue avec 1 contrat pour chaque 7 918,04 $ dans le solde du compte. On obtient ce résultat si l'on contraint la distribution à 3 sigma de chaque côté de la moyenne. En fait, dans notre flux commercial empirique, nous avons eu une perte dans le pire des cas de 2,96 sigma et une victoire dans le meilleur des cas de 6,94 sigma. Maintenant, si nous revenons en arrière et restreignons la distribution à 2,96 sigma à gauche de la moyenne et 6,94 sigma à droite (et cette fois en utilisant 300 points de données également espacés), nous obtenons le f optimal = 0,954, ou 1 contrat pour chaque $ 5062.71 sur le solde du compte. Pourquoi diffère-t-il de l'optimal empirique G = 7918,04 ?

Le problème est la "rugosité" de l'allocation réelle.

Rappelons que le niveau de signification de nos paramètres de meilleur ajustement n'était que de 7,8384 %. Prenons une distribution de 232 métiers et plaçons-la dans 12 cellules de -3 à +3 sigma.

Cellules Nombre de transactions

Bg ". -0,5 0,0 43

b - \ "0,0 0,5 69

Notez qu'il y a des lacunes sur les queues de la distribution, c'est-à-dire zones, ou cellules, où il n'y a pas de données empiriques. Ces zones sont lissées lorsque nous adaptons notre distribution régulée aux données, et ce sont ces zones lissées qui provoquent la différence entre l'optimal paramétrique et empirique . Pourquoi notre distribution caractéristique, avec toutes les possibilités d'ajustement de sa forme, n'est-elle pas très proche à la distribution réelle ? La raison en est que la distribution observée a trop de points d'inflexion. La parabole peut être dirigée avec des branches vers le haut ou vers le bas. Cependant, le long de toute la parabole, la direction de la concavité ou de la convexité ne change pas. Au point d'inflexion, la direction de la concavité change. La parabole a 0 points d'inflexion,

4899,56 -3156,33 -1413,1 330,13 2073,36 3816,59

Figure 4-11 Points d'inflexion de la distribution en cloche

Figure 4-10 Allocation ajustable pour 232 transactions

puisque la direction de la concavité ne change jamais. Un objet en forme de S couché sur le côté a un point d'inflexion, c'est-à-dire le point où la concavité change. La figure 4-11 montre distribution normale... Notez qu'il y a deux points d'inflexion dans une courbe en forme de cloche telle qu'une distribution normale. En fonction de la valeur SCALE, notre distribution réglable peut avoir zéro point d'inflexion (si SCALE est très faible) ou deux points d'inflexion. La raison pour laquelle notre distribution réglementée ne décrit pas très bien la distribution réelle des transactions est que la distribution réelle a trop de points d'inflexion. Cela signifie-t-il que la distribution caractéristique résultante est incorrecte ? Probablement pas. Si nous le voulions, nous pourrions créer une fonction de distribution ayant plus de deux points d'inflexion. Une telle fonction pourrait être mieux adaptée à la distribution réelle. Si nous devions créer une fonction de distribution qui autorise un nombre illimité de points d'inflexion, nous l'ajusterions exactement à la distribution observée. Le f optimal obtenu à partir d'une telle courbe coïnciderait pratiquement avec celui empirique. Cependant, plus nous devrions ajouter de points d'inflexion à la fonction de distribution, moins elle serait fiable (c'est-à-dire qu'elle représenterait moins les transactions futures). Nous n'essayons pas d'adapter exactement l'IK paramétrique à l'observable, mais nous essayons seulement de déterminer comment les données observées sont distribuées afin que nous puissions prédire avec une grande certitude le futur optimal 1 (si les données sont distribuées de la même manière que dans le passé). Les faux points d'inflexion ont été supprimés dans la distribution régulée, adaptée aux métiers réels. Expliquons ce qui précède avec un exemple. Disons que nous utilisons une carte Galton. Nous savons que la distribution asymptotique des balles tombant à travers le plateau sera normale. Cependant, nous ne lancerons que 4 balles. Peut-on s'attendre à ce que les résultats du lancer de 4 balles soient distribués normalement ? Que diriez-vous de 5 balles? 50 balles ? Dans un sens asymptotique, nous nous attendons à ce que la distribution observée se rapproche de la normale à mesure que le nombre de transactions augmente. L'ajustement de la distribution théorique à chaque point d'inflexion de la distribution observée ne nous donnera pas un plus grand degré de précision à l'avenir. À un grand nombre des échanges, nous pouvons nous attendre à ce que la distribution observée converge avec celle attendue et de nombreux points d'inflexion seront remplis d'échanges lorsque leur nombre tend vers l'infini. Si nos paramètres théoriques reflètent avec précision la distribution des transactions réelles, alors le G optimal dérivé de la distribution théorique sera plus précis pour la séquence future des transactions que le G optimal calculé empiriquement à partir des transactions passées. En d'autres termes, si nos 232 trades représentent la distribution des futurs trades, alors on peut s'attendre à ce que la distribution des futurs trades soit plus proche de notre distribution théorique « réglée » que celle observée, avec ses nombreux points d'inflexion et son « bruit » dû pour finir le nombre de transactions. Ainsi, nous pouvons nous attendre à ce que le futur soit optimal (il ressemblera davantage au optimal obtenu à partir de la distribution théorique qu'au Γ optimal obtenu empiriquement à partir de la distribution observée.

Donc, dans ce cas, il est préférable d'utiliser non pas l'optimale empirique, mais l'optimale paramétrique G. La situation est similaire au cas considéré avec 20 tirages au sort dans le chapitre précédent. Si nous attendons 60% des gains dans un jeu 1: 1, alors le G optimal = 0,2. Cependant, si nous n'avions que des données empiriques sur les 20 derniers lancers, dont 11 gagnants, notre optimal (serait de 0,1. Nous supposons que l'optimal paramétrique ((5062,71 $ dans ce cas) est correct, car il est optimal pour le fonction qui "génère" des transactions.Comme dans le cas du jeu mentionné ci-dessus avec un tirage au sort, nous supposons que l'optimal (pour la prochaine transaction est déterminé par la fonction génératrice paramétrique, même si le paramétrique (diffère de l'optimal empirique)

De toute évidence, les paramètres limitants ont grande influenceà l'optimal Г Comment choisir ces paramètres limitants ? Voyons ce qui se passe lorsque nous déplaçons la bordure supérieure. Le tableau suivant est compilé pour une limite inférieure de 3 sigma en utilisant 100 points de données équidistants et des paramètres optimaux pour 232 transactions : 0,784 6249,42 $ \ r \ n6 Sigmas 0,887 $ 5523,73 \ r \ n7 Sigmas 0,938 5223,41 $ \ r \ n8 Sigmas 0,963 5087,81 $ \ r \ n * * * \ r \ n * * * \ r \ n100 Sigmas 0,999 4904,46 $ \ r \ n

Notez qu'avec une borne inférieure constante, plus on déplace la borne supérieure, plus l'optimal est proche (à 1. Ainsi, plus on pousse la borne supérieure, plus l'optimal est proche (en dollars il sera de la borne inférieure (attendu dans le cas où notre frontière inférieure est à -3 sigma, plus on déplace la frontière supérieure, plus on se rapproche de la limite optimale (en dollars ce sera vers la frontière inférieure, c'est à dire à 330,13 $ - (1743.23 * 3) = = - $ 4899.56 Regardez ce qui se passe lorsque la borne supérieure ne change pas (3 sigma) et que l'on déplace la borne inférieure Assez rapidement l'espérance mathématique arithmétique d'un tel processus s'avère négative. plus de 50 % de la zone sous la fonction caractéristique se trouve à gauche de l'axe vertical. Par conséquent, lorsque nous déplaçons le paramètre de limite inférieure, l'optimal (tend vers zéro. Voyons maintenant ce qui se passe si nous commençons simultanément à déplacer les deux paires de limites mètres. Ici, nous utilisons un ensemble de paramètres optimaux 0,02, 2,76, 0 et 1,78 pour distribuer 232 transactions et 100 points de données équidistants :

Limites supérieure et inférieure B\r\n3 Sigmas 0,206 $ 23783,17 \r\n4 Sigmas 0,158 $ 42 040,42 $\r\n5 Sigmas 0,126 $66 550,75\r\n6 Sigmas 0,104 $ 97 387,87 $\r\n***\r\ n * * * \ r \ n100 Sigmas 0,053 $ 322625,17 \ r \ n

Notez que l'optimal (se rapproche de 0 lorsque nous repoussons les deux paramètres limites. De plus, comme la perte dans le pire des cas augmente et est divisée par le plus petit G optimal, notre 1 $, c'est-à-dire le montant du financement de 1 unité, se rapproche également de l'infini .

Problème Le Meilleur Choix Les paramètres restrictifs peuvent être formulés sous la forme d'une question : où les meilleures et les pires transactions peuvent-elles se produire à l'avenir (quand allons-nous commercer dans ce système de marché) ? Les queues de distribution ont en fait tendance à plus et moins l'infini, et nous devrions financer chaque contrat avec un montant infiniment grand (comme dans le dernier exemple, où nous avons repoussé les deux limites). Bien sûr, si nous allons échanger sans fin pendant longtemps , notre valeur optimale (en dollars sera infiniment grande. Mais nous n'allons pas trader dans ce système de marché pour toujours. Le G optimal, auquel nous allons trader dans ce système de marché, est fonction des meilleures et des pires transactions supposées Rappelez-vous que si nous lançons une pièce 100 fois et notons la plus longue barre de pile d'affilée, puis lançons la pièce 100 fois de plus, alors la barre de pile après 200 lancers est susceptible d'être plus grande qu'après 100 lancers. De la même manière, si la pire perte de notre historique de 232 transactions était de 2 , 96 sigma (prenons 3 sigma pour plus de commodité), alors à l'avenir nous devrions nous attendre à une perte de plus de 3 sigma. Par conséquent, au lieu de limiter notre distribution à l'historique des transactions (-2,96 et +6,94 sigma), nous le limiterons à - 4 et +6,94 sigma. Nous devrions probablement nous attendre à ce qu'à l'avenir ce soit la limite supérieure et non la limite inférieure qui soit violée. Cependant, nous ne tiendra pas compte de ce fait pour plusieurs raisons. le fait que les systèmes de trading à l'avenir dégradent leurs performances par rapport au travail sur des données historiques, même s'ils n'utilisent pas de paramètres optimisés. Tout se résume au principe que l'efficacité des systèmes de trading mécaniques diminue progressivement. Deuxièmement, le fait que nous payons un prix inférieur pour l'erreur de f optimal lorsque nous nous déplaçons vers la gauche plutôt que vers la droite du sommet de la courbe f suggère que nous devrions être plus prudents dans nos prévisions pour l'avenir. Nous calculerons le f optimal paramétrique aux contraintes sigma -4 et +6,94 en utilisant 300 points de données équidistants. Cependant, lors du calcul des probabilités pour chacune des 300 cellules de données équidistantes, il est important de considérer la distribution 2 sigma avant et après les paramètres de contrainte choisis. Par conséquent, nous déterminerons les probabilités associées en utilisant des cellules dans la plage de -6 à +8,94 sigma, même si la plage réelle est de -4 à +6,94 sigma. Ainsi, nous augmenterons la précision des résultats. L'utilisation des paramètres optimaux 0,02, 2,76, 0 et 1,78 nous donne maintenant un f optimal = 0,837, ou 1 contrat pour chaque 7936,41 $. Tant que les paramètres de délimitation ne sont pas violés, notre modèle est précis pour les limites sélectionnées. Alors que nous ne nous attendons pas à une perte de plus de 4 sigma (330,13 $ - (1743,23 * 4) = - 6642,79 $) ou un profit de plus de 6,94 sigma (330,13 $ + + (1743,23 * 6,94) = 12 428,15 $), on peut supposer que les frontières de la distribution des transactions futures sont choisies avec précision. L'écart possible entre le modèle généré et la distribution réelle est un point faible de cette approche, c'est-à-dire que le f optimal obtenu à partir du modèle ne sera pas nécessairement optimal. Si nos paramètres choisis sont violés à l'avenir, f peut ne plus être optimal. Cet inconvénient peut être éliminé en utilisant des options, qui permettent de limiter la perte possible d'un montant donné. Dès qu'on parle de faiblesse cette méthode, il faut signaler son dernier inconvénient. Il convient de garder à l'esprit que la distribution réelle des profits et pertes de trading est une distribution où les paramètres changent constamment, quoique lentement. Vous devez périodiquement réajuster les bénéfices et les pertes de trading du système de marché pour suivre ces dynamiques.

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Lors de la déclaration d'une fonction, des paramètres formels sont spécifiés, qui sont ensuite utilisés à l'intérieur de la fonction elle-même. Nous utilisons les paramètres réels lors de l'appel de la fonction. Les paramètres réels peuvent être des variables de n'importe quel type approprié ou constantes.

Les variables locales n'existent que lors de l'exécution du bloc de programme dans lequel elles sont déclarées, elles sont créées à l'entrée du bloc, et détruites à la sortie. De plus, une variable déclarée dans un bloc n'a rien à voir avec une variable du même nom déclarée dans un autre bloc.

Contrairement aux variables locales, les variables globales sont visibles et peuvent être utilisées n'importe où dans le programme. Ils conservent leur valeur tout au long du fonctionnement du programme. Pour créer une variable globale, elle doit être déclarée en dehors de la fonction. Une variable globale peut être utilisée dans n'importe quelle expression, quel que soit le bloc dans lequel l'expression est utilisée.

inti, j; / * La première fonction a le niveau de fichier i, j visible. De plus, elle possède un paramètre formel k et une variable locale result.En cours de fonctionnement, cette fonction modifie la valeur de la variable fichier i * / intf1 (intk) (intresult; result = i * j + k; i + = 100; renvoyer le résultat ;)

/ * Dans la deuxième fonction, le nom du paramètre formel coïncide avec le nom de la variable i du niveau fichier, le paramètre est utilisé lors de l'opération, pas la variable fichier. * / int f2 (int i)

(/ * i - paramètre, j - fichier * / return i * j;

/ * Avec la troisième fonction, la situation est la même qu'avec la seconde. Seulement cette fois la variable fichier j est masquée, et non par un paramètre formel, mais par une variable locale. * / int f3 (int k)

(int j; j = 100; / * i - fichier, j - local * / return i * j + k;

La variable j du bloc le plus interne masque non seulement la variable de fichier, mais aussi la variable locale du bloc externe. * / entier f4 (entier k)

(/ * On déclare une variable et on l'initialise immédiatement * / int j = 100; (/ * On en déclare une autre locale avec le même nom que le fichier et local du bloc externe * / int j = 10; / * i - file , j - local, et du bloc interne * / return i * j + k ;)

La nécessité d'initialiser les variables (variables automatiques)

La méthode la plus simple consiste à déclarer des variables à l'intérieur de fonctions. Si une variable est déclarée à l'intérieur d'une fonction, chaque fois que la fonction est appelée, la mémoire est automatiquement allouée à la variable. Lorsque la fonction se termine, la mémoire occupée par les variables est libérée. De telles variables sont dites automatiques.

Lors de la création de variables automatiques, elles ne sont en aucun cas initialisées, c'est-à-dire la valeur d'une variable automatique est indéfinie immédiatement après sa création, et on ne peut pas prédire quelle sera la valeur. Par conséquent, avant d'utiliser des variables automatiques, vous devez soit les initialiser explicitement, soit leur affecter une valeur.

INITIALISATION AVANT UTILISATION !!!

/ * Variable de fichier sans initialisation, sera égal à 0 * / int s; int f () (/ * Local sans initialisation, contient "garbage" * / int k; return k;) int main () (printf ("% d \ n", s); / * Imprime toujours 0 * / / * Il est impossible de prédire ce que nous allons voir * / / * Aussi les nombres peuvent être différents * / printf ("% d \ n", f ()); ...; printf ("% d \ n", f ( )); renvoie 0;