記事についてのディスカッション - ページ 2

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Maxim Kuznetsov:
だから、平均的には一致している。しかし、具体的には特徴的な乖離がある。私はその変化から、市場で何かが変化している、トレンドが反転する、と視覚的に判断する。

通常のインジケーターやジグザグを使うことも可能だが、スポーティではないし、一般的には行き詰まる。これ以上の分析は難しいだろう。


率直に言って、私は予測だけに関連したアプローチは不十分だと考えている（市場に内在する非定常性のため）。不一致の定義（モデルのパラメータが変化する瞬間）に関連するアプローチで補う必要がある。それは、記事の例で見ることができるが、第3部ではもっと詳しく書きたい。

 
Igor Makanu:

やりたくなかったけど、やるしかない...。

私はあなたの記事の全体のサイクルが何についてになるのかわからないが、記事が再び価格を予測する場合、どのように関係なく - 統計、理論を使って...、タンバリンとダンス...タンバリンダンス...

そして、残念なことに、それは、このリソース上および他の上で100500回議論されている、これらの研究の結果は、価格が自然の中でランダムであるか、（歴史上の）パターンが存在するかのいずれかであろう、ここであなたはそれを "皿の上 "に持っている！

おそらく、あなたの準備と良いプレゼンテーションによって、それは興味深いものになるだろう


しかし、実用的な目的のために、あなたは将来的に取引戦略を評価できるようにする必要があり、価格シリーズを予測する必要はありません。

確率論の立場から取引戦略を評価するシリーズがあれば、それは傑作に なるだろう。

私見では、私の過去の記事はすべて理論家の立場からのTS評価の問題に捧げられている）最初の3本はどちらかというと抽象的なシステムのためのもので、4本目はギャップに関するシステムのためのものである（2本目の結論が使われた）。

しかし、ギャップに関する記事は、SBモデルの使用という別のトピックに割かれている。

 
Aleksey Nikolayev:

最初の3つはどちらかというと抽象的なシステムに関するもので、4つ目は（2つ目の記事の結論を利用した）ギャップに関するシステムに関するものだ。）

しかし、ギャップに関する記事は、SBモデルの使用という別のトピックに割かれている。

奇妙なことに、なぜか私はあなたの記事「取引戦略を最適化するためのモンテカルロ法の応用」を見逃していました。

これこそ、私がここ数ヶ月探していたものです。

ありがとうございました！

 
Igor Makanu:

不思議なことに、私はなぜかあなたの記事「モンテカルロ法をトレーディング戦略の最適化に応用する」を見逃していた。

これこそ、私がここ数ヶ月探していたものです。

ありがとうございました！

どういたしまして！このトピックはさらに発展させる必要があります - 取引のブートストラップからモデル化された価格のテストに移行する必要があります。カスタム・シンボルと fxsaberのテスト用ライブラリがそれを可能にするようです。

 
Aleksey Nikolayev:

率直に言って、予測だけに関連するアプローチは不十分だと考えている（市場に内在する非定常性のため）。不一致の定義（モデルのパラメータが変化する瞬間）に関連するアプローチで補う必要がある。それは、記事の例で見ることができるが、第3部ではそれについてもっと詳しく書きたい。

モデリングというトピックについてもっと知ることは興味深い。

 
Rorschach:

モデリングについての詳しい話を聞くのは興味深い。

もし我々が、収益性の高いTSを構築できるような優れた確率論的モデルを構築するためのレシピを提供することについて話しているのであれば、それはまったく不可能だ。いずれにせよ、私のアプローチの基本原則はギャップについての記事で概説したとおりであり、この方向性についてのテキストはまだ計画していない。

この一連の記事では、プレゼンテーションを複雑にしすぎないように、標準的なモデルの例を使っています。

しかし、もしかしたらもっと具体的なこと、例えば計量経済学的モデリングやモンテカルロ・モデリングなどを指しているのかもしれません。その場合は、明確化が必要です。

 
Aleksey Nikolayev:

収益性の高いTSを構築できるような優れた確率モデルを構築するためのレシピを提供するという話であれば、それはまったく不可能である。いずれにせよ、私のアプローチの基本原則はギャップについての記事で概説したとおりであり、この方向性についてのテキストはまだ計画していない。

プレゼンテーションを複雑にしすぎないために、この連載では標準的なモデルの例を使っている。

しかし、もしかしたらもっと具体的なこと、例えば計量経済学的モデリングやモンテカルロ・モデリングなどのことをおっしゃりたいのかもしれません。その場合は、明確化が必要です。

質問は、科学モデルを構築する理論についてです。どこでアイデアを得るか、モデリングにどのような数式を使うか、モデルの質をどのように評価するか、そしてそこでの予測、不和。

 
Aleksey Nikolayev:

ランダム変数とランダム過程については、さらに2つのパートを予定している。

これは素晴らしいことだ。トレーダーの間では、噂に関する文盲が蔓延しているのだから）。

 
Aleksey Nikolayev:

残念ながら、このシリーズでは連続時間のプロセスには触れられない。離散時間（計量経済学的 アプローチ）に限定せざるを得ない。

同じことではありませんか？

連続時間は離散化によって離散時間に短縮できる。離散時間は、補間によって連続時間に短縮することができる（しかし、私たちの周りの世界を分析するためのツール（演繹的手法）は離散的であるため、実際には誰もこれを必要としない）。

 
Igor Makanu:

あなたの記事の全サイクルがどのようなものになるかは知らないが、記事が再び価格を予測するのであれば、どのような方法であれ - 統計を使用し、理論化....タンバリンダンス

しかし、残念なことに、このリソースや他のリソースで100500回議論されてきたように、これらの研究の結果は、価格が本質的にランダムであるか、（歴史上の）パターンがあるかのいずれかであろう！

取引とは、価格予測のすべてである。この言葉は好きではないかもしれないが、本質的にはそういうものだ。単純化すると、1小節のトレードにエントリーする必要があり、エントリーする前に上か下かを予測します。そうでなければ、取引を開始しないでしょう。

次のバーで取引は終了し、自分の予測の質（取引システムの質）を評価することができます。

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