記事"Boxplotによる金融時系列のシーズンパターンの探索"についてのディスカッション
1.対数化せずに10年分析 - 歪度に遭遇する可能性がある。10年前の1点と今の1点は大きく異なる。
2.ひげが胴体にぶつかる場所があるのはなぜか？
Напишем простого торгового эксперта, который будет эксплуатировать найденную закономерность на рис. 9. А именно предположение о том, что с 0.00 до 04.00 часов по GMT+2 цены на пару EURUSD растут относительно своего среднего, на протяжении всех четырех часов.
図9のチャートから明らかなように、この期間の終値と移動平均の差は最大で-0.0002ポイントであり、平均はゼロを超えている。
3.ゼロはマイナス圏でしょうか。
4.-0.0002はゼロを下回っています。ではなぜ条件がトリガーされるのでしょうか？
この検証ボットにはストップなどのチェック機能はなく、あくまでパターンがあるかどうかをチェックするためのものです。
5.カウントオーダーの高速化のためには、逆ループを行い、シンボルとマジックのチェックを拒否するのがよい。そのような "アイドル "ロボットでは顕著に速くなるだろう。
さらに速いのは、OrderSendの後にフラグがtrueになり、OrderCloseの後にフラグがfalseになることである。
もう一つの欠点は、分布が終値でのみ評価されることである。
6.これは「始値で」モードによって解決されます。
平均からの乖離がプラスになる傾向があるため、次の数時間でも取引は利益で決済されるという仮定で、0-1時間にのみ取引を開始することを許可しましょう。
7.BestIntervalを一度に適用する。ロボットの最初のバージョンのコードでは、時間制限なしで、一度に適用します。
このアプローチの利点の中で、我々は、TSが高い安定性を持つことができるおかげで、特定の市場パターンと、パラメータ選択の面で事実上過最適化のない作業を強調することができます。
8.同意しない。TSには3つのパラメータしかない：MA期間、上限および下限 偏差。M15-open Optimisationでそれを実行し、数分以内に全体像を把握しないのは罪である。目視分析では見えなかったものまで。つまり、オプティマイザーはまさに「見る」のである。だから安定性については議論の余地がある。
MT5では多くの時間を費やす必要があるため、一度に引き受けることを拒否するような、膝上の多くの事柄を素早く見ることができる機能が本当に気に入りました。ありがとうございました！
このグラフは、"オールタイム "TCに取り組むことが愚かであることをよく示している。
さて、このような単純なロボットにウォーク・フォワード、さらにはクラスター・ウォーク・フォワード分析を適用する必要がある。
そして、100個のシンボルに対してマルチテスターを適用する。
そうすれば、結果の質・量、そして結果を得るスピードの点で、TesterはPythonの頭ひとつ抜けた存在になる。しかし、Pythonはクールだ！
1.対数化せずに10年分析 - 歪度に遭遇する可能性がある。10年前と現在では、2つの大きな違いがある。
2.なぜヒゲが体に当たる場所があるのか？
3.ゼロはマイナスゾーンなのか、それとも私の解釈が間違っているのか？
4.-0.0002はゼロより下です。なぜ条件がトリガーされるのですか？
5.カウントオーダーのスピードアップのためには、逆ループを行い、シンボルとマジックのチェックを拒否する方が良い。そのような "アイドル "ロボットでは顕著に速くなります。
さらに高速化するには、OrderSendの後にフラグをtrueにし、OrderCloseの後にフラグをfalseにする。
6.これは、「始値による」モードによって解決される。
7.私はすぐにBestIntervalを適用します。そして、ロボットの最初のバージョンのコードに時間制限を設けず、一度に適用する。
8.同意できない。TSには3つのパラメーターしかありません：MA期間、偏差の上限と下限 です。それをM15-open Optimisationで実行し、数分以内に全体像を把握しないのは罪である。目視分析では見えなかったものまで。つまり、オプティマイザーはまさに「見る」のである。だからこそ、安定性については議論の余地がある。
MT5では、多くの時間を費やす必要があるため、一度に取り上げることを拒否する、膝上の多くの事柄を素早く見ることができる可能性が非常に気に入りました。ありがとうございました！
1.対数や他のオプション（必ずしも増分やMAではない）で行うことができ、それは全くそのような統計分析を使用する意味があるかどうか、それはトライアルでした。
2,3は、ひげが体のどこに入るのかわからなかった？
4.4.ここで、私はデータをグループ化する際に小さな見落としをした。このグラフは実際には少し違って見えるが、概ね形はそのままである。ここに示されているよりも多くの外れ値が示されている。スクリーンショットを作り直すか、更新したpythonコードをドロップします。
8.私が言いたいのは、グラフ上で口ひげのあるボックスを見たとき、私はすぐにテスターでそれをチェックし、パラメーターを全く選択することなく、すぐに機能したということです。つまり、パターンを正しく解釈したのだ。(10-40)、さらにはTF(5-30分)の中でミューイングを検索しても、パターンはあまり変わらない。つまり、これはフィッティングではなく、純粋な規則性なのです。
もしヒゲのあるボックスや似たようなものがあれば、私はMQL5でそれを行うでしょう。Pandasパッケージはもともと金融BPを扱うために書かれたもので、ほとんど標準的なものです。
2,3......よくわからないんだけど、口ひげは体のどこに入るの？
1, 3, 4.
8.つまり、グラフに口ひげのついたボックスが表示されたので、すぐにテスターでチェックしたところ、パラメーターをまったく選択することなく、すぐに機能したのだ。つまり、パターンを正しく解釈したのだ。(10-40)、さらにはTF(5-30分)の中でミューイングを検索しても、パターンはあまり変わらない。つまり、これはフィッティングではなく、純粋な規則性 なのです。
人がチャート上のデータを見たからといって、純粋な規則性があるとは限らない。
素晴らしい記事だ。マックスは必要なところを掘り下げ、苦しむ人々に希望を与えている。
ティックボリュームの 同じデータで全く同じ分析をして、結果を比較するのはいいことだと思う。
チャートにあるデータを見たからといって、そこに純粋なパターンがあるとは限らない。
四分位範囲より上のデータがなければ、ヒゲは体に張り付く。
素晴らしい記事。マックスは必要なところを掘り下げ、苦しんでいる人たちに希望を与えている。
ティックボリュームの 同じデータで全く同じ分析をして、結果を比較するのはいいことだと思う。
それが助けになるなら、私はそれをすることができる )
実は、このトピックについてもっとクールな研究を計画している。
例えば、ドリフトサイクルの探し方など。
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新しい記事 Boxplotによる金融時系列のシーズンパターンの探索 はパブリッシュされました:
この記事では、Boxplotを使用して価格時系列のシーズン特性を表示します。 各Boxplot(あるいは"ボックスアンドウイスキーダイアグラム") は、データセットに沿って値がどのように分布しているかを示す優れたものです。 Boxplotは、視覚的に似ていますが、ローソク足チャートと混同しないでください。
価格は、時間とフォームのトレンドの平均値のシフトがあるので、統計分析はそのような生の系列には適用されません。 価格の変化率(価格の増分)は、通常、すべて同じ値の範囲にあることを確認するために計量経済学で使用します。 変更の割合は pd.DataFrame(rates['close'].pct_change(1)) メソッドを使用して受け取ることができます。
平均月額価格帯が必要です。 月単位の平均値を年単位で受け取るようにテーブルを配置し、Boxplotに表示します。
図1. 10 年間の月別の平均価格増分の範囲。
作者: Maxim Dmitrievsky