文章 "未知概率密度函数的核密度估计"
致作者如果我们估算的不是分布的密度，而是分布函数，即密度的积分，就会得到更好的结果：首先，在数据上建立分布函数更容易，而且由于分布函数总是不递减的，并在 0 和 1 之间有界，因此对选择平滑算法（无论是核算法、样条算法、回归算法还是其他算法）的敏感性要低得多。对可用数据量的要求也降低了，而且降低了一个数量级。
必要时，还可以通过数值微分轻松获得密度。
如果有必要，密度可以很容易地通过数值微分得到。
也许吧我对此一无所知。我甚至没有尝试过通过cdf 来评估pdf 。使用微分法需要大幅提高cdf 估计的准确性，这种偏见很可能起了作用。此外，我也没有看到任何出版物对cdf->pdf 方法进行评估，或将其与其他方法进行比较。如果您能提供相关链接， 我将不胜感激。
也许吧我对此一无所知。我甚至没有尝试过通过cdf 估算pdf 。很有可能，使用微分法需要大幅提高cdf 估计精度的偏见起了作用。此外，我还没有看到任何出版物对cdf->pdf 方法进行评估，或将其与其他方法进行比较。如果您能提供链接， 我将不胜感激。
我无法提供参考文献，因为我没有。我将给出这些考虑因素。
在直接评估 pdf 时，我们必须事先将定义域划分为若干区间，这就存在两个问题：首先，我们不知道最好将定义域划分为多少个区间；其次，我们不知道最好使用哪种类型的网格（均匀 网格、......网格？如果说第二个问题人们还在尝试解决，比如使用量化分割法，那么对于第一个问题，在我看来，根本就没有通用的方法：我所知道的所有方法都有其局限性，当我们无法承受 "捅 "的方法时，它们在自动化任务中几乎没有用武之地。
而 cdf 估算则没有这些缺点。在这种情况下，函数的步长正好位于输入数据的位置，因此为插值器选择网格的问题也就不复存在了。一旦创建了网格，选择间隔数就不难了：我们已经 知道了最大间隔数（及其位置！！！），因此，通过细化，我们可以设置任何所需的精度，而且每次都是在最符合输入数据结构的自然网格上进行。
在实践中，当数据样本数不超过 100 个时，我曾使用这种技术来搜索经验分布的局部模态，得到了非常平滑的结果，从视觉上看，搜索的准确性被定义为相当定性，至少可以找到 2-4 个主要模态，几乎没有偏差。但我使用的是另一种平滑算法，我不喜欢核算法，原因有以下几点。
完全公平。但在我看来，除了一点，你显然没有注意到。
众所周知，"Kernel smooth "是 "内核平滑 "的意思。
基于这种平滑法估计pdf 的方法可能是这样的（简化）：
- 我们将输入序列划分为若干区间（聚类、分选）
- 平滑得到的直方图。
如果不喜欢核平滑，可以使用p-spline 等。(最好立即选择p-样条曲线）。
使用这种方法对pdf 进行估计，您所说的一切都会变得绝对合理。但即使在这种情况下，对于长度较大（大于 1000000）的序列，这种估算方法也能得到很好的结果。随着输入序列长度的减小，你提到的所有魅力开始越来越强烈地显现出来。
现在我们来看看核密度估计（KDE）的表达式
这个表达式与前面给出的表达式不同。正如你所看到的，这个表达式直接决定了给定点的概率密度函数 值。在这种情况下，最重要的是不需要划分区间。输入序列的值被直接使用。
至少，我是这样看待KDE 的 情况的。文章中给出的pdf 估算算法乍一看能很好地处理长度为 20-30 个元素的序列。有时您可能希望降低平滑程度。只需将代码中的
h=0.9*a/MathPow(N,0.2); //西尔弗曼的经验法则替换为
h=0.7*a/MathPow(N,0.2); //西尔弗曼的经验法则
最初的想法是不使用任何外部工具，即假定一切只能通过 MQL5 工具来实现。
这是所有自行车发明者的想法，无一例外。
看看相应的软件包在这方面有哪些功能，然后与您提供的功能进行比较 - 在交易中应用统计和计量经济学所需的功能微乎其微。
亲爱的亚历克斯
对你来说，从飞行的高度进行推理很容易。但请您想一想下面的内容：
该资源名为"www.mql5.com- 自动交易和交易策略测试"。 如 您所见，该网站名为mql5，而非 EViews，甚至不是MQ 或MT5。因此，不难推测该网站主要侧重于MQL5 编程语言的普及、调试和开发。这一点可以从网站上出现的 servicedesk 和放置的MQL5 参考信息中得到证实。
如果该网站名为 "交易策略集"，而不属于 MQ。在这种情况下，描述 Exel、 R、 EVievs、Gauss、 Stata 等解决方案的出版物 就会出现在这样的网站上。
如果我在EViews 网站上发表了这篇文章，我可能会试着理解您责难的实质。但你我现在都不在EViews 上。
访问这个网站的人背景各不相同。他们有着不同的年龄、不同的教育背景和不同的专业。我想他们中的大多数人对计量经济学软件包都没有什么经验。你是否认为应该将这些人全部驱逐出本网站，比如 让他们 先学习EViews？
既然你自己发表过文章，就应该熟悉在本网站发表文章的程序。您不可能自行发表任何文章。您只能提交文章供考虑。网站管理部门会自行选择适合其总体概念的文章。在某些情况下，管理部门也会就他们感兴趣的主题订购文章。正如我已经说过的，管理部门有一个总体构想，并统计了对这一或那一出版物的请求数量。在这种情况下，我认为向我提出有关文章主题的要求是不恰当的。也许您应该与 MQ 代表讨论这些问题 ？
本网站发表的一些文章我并不感兴趣。我强调，不是文章不好，只是我不感兴趣。我通常不读这些文章，也不写评论。也许你应该为自己选择类似的行为方式？虽然我不敢给出建议，但还是按照你觉得更舒服的方式去做吧。
亲爱的亚历克斯
你从飞行的高度来推理很容易。但请您想一想下面的内容：
该资源名为"www.mql5.com- 自动交易和交易策略测试"。 如 您所见，该网站名为mql5，而非 EViews，甚至不是MQ 或MT5。因此，不难推测该网站主要侧重于MQL5 编程语言的普及、调试和开发。这一点可以从网站上出现的 servicedesk 和放置的MQL5 参考信息中得到证实。
如果该网站名为 "交易策略集"，而不属于 MQ。在这种情况下，描述 Exel、 R、 EVievs、Gauss、 Stata 等解决方案的出版物 就会出现在这样的网站上。
如果我在EViews 网站上发表了这篇文章，我可能会试着理解您责难的实质。但你我现在都不在EViews 上。
访问这个网站的人背景各不相同。他们有着不同的年龄、不同的教育背景和不同的专业。我想他们中的大多数人对计量经济学软件包都没有什么经验。你是否认为应该将这些人全部驱逐出本网站，比如 让他们 先学习EViews？
既然你自己发表过文章，就应该熟悉在本网站发表文章的程序。您不可能自行发表任何文章。您只能提交文章供考虑。网站管理部门会自行选择适合其总体概念的文章。在某些情况下，管理部门也会就他们感兴趣的主题订购文章。正如我已经说过的，管理部门有一个总体构想，并统计了对这一或那一出版物的请求数量。在这种情况下，我认为向我提出有关文章主题的要求是不太妥当的。也许您应该与 MQ 代表讨论这些问题 ？
本网站发表的一些文章我并不感兴趣。我强调，不是文章不好，只是我不感兴趣。我通常不读这些文章，也不写评论。也许你应该为自己选择类似的行为方式？虽然我不敢给出建议，但还是按照你觉得更舒服的方式去做吧。
我不能接受你的回答，因为它完全不符合我的文章的本质。我试着解释一下我的观点。
1.Metaquotes 与此无关--他们提供了一个非常体面的工具，而且他们正在这样做。
2.我不知道对文章主题有任何限制。当然，在交易范围内。该网站有一个 "统计 "栏目，也就是说，他们对网站主题的理解比您宽泛得多，完全符合交易的内容和问题。不要再提 Metaquotes 了，我们继续讨论实质问题。
3. 我的帖子不是关于 "发展什么"，而是关于 "如何发展"。对我来说，这才是与您的文章相关的根本所在。我不是在为 EViews 做宣传，我对它的评价很低--它很适合演示和培训，但我不认为你可以用它进行交易。我的链接是为了说明问题的严重性。
4.我从事编程工作已经很久了。40 年前，第一个程序库出现，40 年前，人们立即批评业余爱好者从现有软件包中重新编写程序。你不是第一个。但这个网站上有很多业余爱好者，他们都喜欢再造一辆自行车，所以我的反应才会如此强烈。
5.核评估问题是一个被嚼烂了的问题。如果你使用了别人的图书馆，你就有机会超越你在论文中解决的技术难题，也许还能为从业者 alsu 提出的问题提供解决方案，或者记住分布的视觉评价在其形式评价中起着非常重要的作用，或者从功能上进行扩展，等等。- 无论哪种方式，你都会更上一层楼。
我无意表达对您的冒犯。您的文章和发展值得尊敬，但我不能同意您的想法的实施技术 的方法论重点。
我之所以就您的文章发帖，是希望有人能用统计学和计量经济学的方法对 Metaquotes 终端进行系统性的补充。我向您推荐这样的人。
非常有趣非常有趣
你们接受请求吗？
不仅仅是开放源代码，最好是面向统计的代码。请关注 R。
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不仅仅是开放源代码，最好是面向统计的代码。请关注 R。
这里接受请求：https://www.mql5.com/ru/forum/6505。 想写什么就写什么。:)
- www.mql5.com
新文章 未知概率密度函数的核密度估计已发布：
本文主要介绍用于估计未知概率密度函数的核密度程序的创建。核密度估计方法被选择用于执行此任务。本文包含该方法的软件实现的源代码、其使用示例以及插图。
作者：Victor