Рассмотрены функции для работы с основными статистическими распределениями, реализованными в языке R. Это распределения Коши, Вейбулла, нормальное, логнормальное, логистическое, экспоненциальное, равномерное, гамма-распределение, центральное и нецентральные распределения Бета, хи-квадрат, F-распределения Фишера, t-распределения Стьюдента, а также дискретные биномиальное и отрицательное биномиальные распределения, геометрическое, гипергеометрическое и распределение Пуассона. Есть функции расчета теоретических моментов распределений, которые позволяют оценить степень соответствия реального распределения модельному.
!!!
チョーサマッシュルーム
コメントを書き続けること2時間。送信した。そして、そこにあったのに、消えた。消えた。
i.m.wshockerbyl...。
あなたは何も投稿していない、ただテキストの大きな塊を引用しただけだ。
そのテキストを添付した。
あなたは何も書いていない、ただ膨大な文章の塊を引用しただけだ。
紛失しないようにテキストを添付しておきますが......。
ありがとう、親切な人！
ただ引用しただけでなく、同じブロックに私の答えを書きました。
では、編集して再投稿します...。
マキシム・ロマノフ
できるだけ頻繁に新しいシリーズをクローズする必要があります - より頻繁にだけでなく、十分な利益で。私の経験から：ドローダウンのほとんどは、収益性の高いポジションの利益の合計は、常に不採算ポジションのマイナスの合計よりも小さく、不利な展開の場合、損失は指数関数的に 増加し、利益は直線的に増加します。蓄積された利益（20％は残るはずであることを考慮に入れて、それが1セントでないようにする）は、通常、最もマイナスの取引（シリーズ）をクローズするのに十分ではなく、その一部だけである。
価格設定の理論的基盤 - 株式については何も言わないが、FXについては、どういうわけか、私はその作成の可能性さえ考慮していない、私はそれに対処することはできません。相関関係は測定可能（理論モデルに依存しない）であり、一定ではない（時間の関数）。
理想的には、このアルゴリズムとロックは必要なく、市場データに基づいて価格が反転する確率が最も高いポイントを計算する必要があります。 100％正しいエントリー（これは全く現実的ではありません）、またはいくつかの方向でまれに深いマイナスが発生します。利益の合計がマイナスの合計よりはるかに大きければ、1週間か1ヶ月の終わりに損失と利益を一度に決済することになり、泣くことはない。次に重要なのは、一般的な出口のアルゴリズムである。
私の観察によると、値動きに逆らってのみポジションを構築することは理にかなっている。 次のような状況を考えてみましょう。現在取引されているブロックの大きさは異なるが、同じ価値の2つの通貨商品。その両方を購入し、2つのブロックの出口を期待する。一方は上昇し、もう一方は同じスピードで下降した。1つのブロックの後、私たちは買い増し（下げ幅を拡大）するが、上げ幅は拡大しない。2つのブロックの後、私たちは最初のブロックで+2を得た（そしてクローズした）、私たちは2番目のブロックで-3をクローズしなかった（しかし、私たちは今、そのブロックをさらに1ブロック買っているところであり、それがいつ終わるかは未知数である）。取引は知識よりも信念が大切です。私たちはシステムの信頼性を信じている。まあ、あるいは信じていないかもしれないが、0.6といった信頼度で信頼している。私たちはそれぞれのシグナルの信頼性を知らないので、このシグナルは100％確実で、このシグナルは間違っていると一度に言うことはできない。また、マイナス・シリーズが予定された結果に達すると確信し、それを積み上げるのであれば、なぜ最初のプラス・トレード（積み上げなかったのでシリーズではない）を信用することを拒否するのだろうか。
- 分析されたブロックの長さの最小値と最大値、およびそれらの比率。
- ブロックサイズは最小値を選択...ブロックサイズが小さくなると、outweighingの割合が...。ローソク足の終値がブロックの終値と一致しない。 これについては以前説明したが、ここで簡単に繰り返す。理にかなっている（IMHO）最小の最接近取引距離は、トリプルスプレッド（エントリー-エグジット実行時に利益用に1つ、損失用に2つ）です。小さなブロックサイズでは、構築による歪み誤差が大きくなり、結果に影響する場合（必ずしもそうとは限りません）、サイズを大きくする必要があります。もし構築誤差が（クローズによる）ソースデータの離散化に依存するのであれば、そのような離散化のサイズに注目する必要があります。私はプロット時にOHLCを使用しており、5 * iATR(sy, PERIOD_M1, 1440)を重視しています。クローズM1がブロックのクローズと一致しないという事実は（私の意見では）重要ではありません。なぜなら、構築アルゴリズムによれば、時間による最後のブロックは常にクローズ[1]M1がある場所でクローズされ、他のブロックは2つのクローズの間でクローズされる可能性があるからです。オーバーシュート率について：私はこのパラダイムを完全には受け入れていません。私はヒストリーに実行回数分布プロットを定義します。そして、得られたベル（またはハット）の頂点とその近辺（観測されたすべてのケースのN％を含む）をフラットとして割り当てます。このグラフは、ブロック・サイズと統計サンプルの長さのみに依存し、サンプルの一般的な移動方向も考慮する（ハットの重心は移動に沿って移動する）。平坦度のパーセンテージは任意に割り当てる。
-トレンドとフラットの間に境界はない- 同感だが、上記を参照。
-エントリー量は重要な問題 だ。まったく同感です。私が試したオプションのうち、何がより良いのか、明確な意見はまだ固まっていません。
-シグナルが 失われたとき、私はやり直す - シグナルが失われたオープンシリーズをクローズするという意味ですか？
-10ドルの修正は、ランダム性のため、システムを期待値0に戻す。私はそうは思わない。書くと長くなるし、すべて「やってみた」だけで、数学的なことは書いていない。ただ、10ドルの修正だけでなく、ブロックのコストも含めて、いくつかのF()があることだけは付け加えておく。ブロックのコスト（minlotの場合は利益変化の最小ステップ）はシステムの基本的な値であり、金銭的な期待値（リスクと利益）と保証金の大きさに基づいて選択されるべきである。F()そのものは研究・議論の対象です。
-総利益も 一定のF()だと思います。これは、オープンポジションの数、総利益、同じブロックの値、シグナルの信頼度により左右されます。私は、すべてのポジションを定期的に決済し、座りすぎを減らし、利益予想が完全に実現されなくても、利用可能なすべての証拠金のために市場に参入しないことが重要だと思います。
-私は部分的な決済メカニズムを試すつもりでした。私は「部分的な」決済の本当の意味を上に書きました。私の不明瞭な発言で誤解を与えてしまったのであれば、申し訳ありません :(
宛先：マクシム・ロマノフ
できるだけ頻繁に新しいシリーズをクローズする必要があります - より頻繁にだけでなく、十分な利益で。私の経験から：ドローダウンのほとんどは、収益性の高いポジションの利益の合計は、常に不採算ポジションのマイナスの合計よりも小さく、不利な展開の場合、損失は指数関数的に 増加し、利益は直線的に増加します。蓄積された利益（20％は残るはずであることを考慮に入れて、それが1セントでないようにする）は、通常、最もマイナスの取引（シリーズ）をクローズするのに十分ではなく、その一部だけである。
価格設定の理論的基盤 - 株式については何も言わないが、FXについては、どういうわけか、私はその作成の可能性さえ考慮していない、私はそれに対処することはできません。相関関係は測定可能（理論モデルに依存しない）であり、一定ではない（時間の関数）。
理想的には、このアルゴリズムとロックは必要なく、市場データに基づいて価格が反転する確率が最も高いポイントを計算する必要があります。 100％正しいエントリー（これは全く現実的ではありません）、またはいくつかの方向でまれに深いマイナスが発生します。利益の合計がマイナスの合計よりはるかに大きければ、1週間か1ヶ月の終わりに損失と利益を一度に決済することになり、泣くことはない。次に重要なのは、一般的な出口のアルゴリズムである。
私の観察によると、値動きに逆らってのみポジションを構築することは理にかなっている。 次のような状況を考えてみましょう。現在取引されているブロックの大きさは異なるが、同じ価値の2つの通貨商品。その両方を購入し、2つのブロックの出口を期待する。一方は上昇し、もう一方は同じスピードで下降した。1つのブロックの後、私たちは買い増した（下値を積み上げる）が、上値は伸びなかった。2つのブロックの後、私たちは最初のブロックで+2を得た（そしてクローズした）、私たちは2番目のブロックで-3をクローズしなかった（しかし、私たちは今、そのブロックをさらに1ブロック買っているところであり、それがいつ終わるかは未知数である）。取引は知識よりも信念が大切です。私たちはシステムの信頼性を信じている。まあ、あるいは信じていないかもしれないが、0.6といった信頼度で信頼している。私たちはそれぞれのシグナルの信頼性を知らないので、このシグナルは100％確実で、このシグナルは間違っていると一度に言うことはできない。また、マイナス・シリーズが予定された結果に達すると確信し、それを積み上げるのであれば、なぜ最初のプラス・トレード（積み上げなかったのでシリーズではない）を信用することを拒否するのだろうか。
- 分析されたブロックの長さの最小値と最大値、およびそれらの比率。
- ブロックサイズは最小値を選択...ブロックサイズが小さくなると、outweighingの割合が...。ローソク足の終値がブロックの終値と一致しない。 これについては以前説明したが、ここで簡単に繰り返す。理にかなっている（IMHO）最小の最接近取引距離は、トリプルスプレッド（エントリー-エグジット実行時に利益用に1つ、損失用に2つ）です。小さなブロックサイズでは、構築による歪み誤差が大きくなり、結果に影響する場合（必ずしもそうとは限りません）、サイズを大きくする必要があります。もし構築誤差が（クローズによる）ソースデータの離散化に依存するのであれば、そのような離散化のサイズに注目する必要があります。私はプロット時にOHLCを使用しており、5 * iATR(sy, PERIOD_M1, 1440)を重視しています。クローズM1がブロックのクローズと一致しないという事実は（私の意見では）重要ではありません。なぜなら、構築アルゴリズムによれば、時間による最後のブロックは常にクローズ[1]M1がある場所でクローズされ、他のブロックは2つのクローズの間でクローズされる可能性があるからです。オーバーシュート率について：私はこのパラダイムを完全には受け入れていません。私はヒストリーに実行回数分布プロットを定義します。そして、得られたベル（またはハット）の頂点とその近辺（観測されたすべてのケースのN％を含む）をフラットとして割り当てます。このグラフは、ブロック・サイズと統計サンプルの長さのみに依存し、サンプルの一般的な移動方向も考慮する（ハットの重心は移動に沿って移動する）。平坦度のパーセンテージは任意に割り当てる。
-トレンドとフラットの間に境界はない- 同感だが、上記を参照。
-エントリー量は重要な問題 だ。まったく同感です。上記で試した選択肢のうち、何がより良いのか、私はまだ明確な意見を持っていません。
-シグナルが 失われたとき、私はやり直す - シグナルが失われたオープン・シリーズを閉じるという意味ですか？
-10ドルの修正は、ランダム性のため、システムを期待値0に戻す。私はそうは思わない。書くと長くなるし、すべて「やってみた」だけで、数学的なことは書いていない。ただ、10ドルの修正だけでなく、ブロックのコストからも含めて、いくつかのF()があることだけは付け加えておく。ブロックのコスト（minlotの場合は利益変化の最小ステップ）はシステムの基本的な値であり、金銭的な期待値（リスクと利益）と保証金の大きさに基づいて選択されるべきである。F()そのものは研究・議論の対象です。
-総利益も 一定のF()だと思います。これは、オープンポジションの数、総利益、同じブロックの値、シグナルの信頼度により左右されます。私は、すべてのポジションを定期的に決済し、座りすぎを減らし、利益予想が完全に実現されなくても、利用可能なすべての証拠金のために市場に参入しないことが重要だと思います。
-私は部分的な決済メカニズムを試すつもりでした。私は「部分的な」決済の本当の意味を上に書きました。私の不明瞭な発言で誤解を与えてしまったのであれば、申し訳ありません :(
理論がなければ、相関関係を測定したり統計を取ったりする意味はない。理論がなければ、相関関係を測ったり統計を取ったりする意味がない。理論的なモデルが必要なのです。誰かがマーチンゲールだと説明し、誰かがペリシビテルやグリッドだと書くでしょう。理論がなければ、そのように見えるかもしれない。理論的なモデルがあれば、まったく違ってきます。例えば、ファンドのロットを変えることで期待値がプラスになることを示すことができます。外から見ると、これはマーチンゲールのように見えるでしょう。しかし、1つだけ違う点があります。理論がなければロットが浮いているだけですが、理論があれば、どのようなロットを設定すべきか、なぜ設定すべきかがわかります。このモデルはFXやファンドのためのものではなく、コモディティや暗号通貨を含む市場間の違いや類似点を説明するものでなければなりません。
100％の確率でエントリーする必要はない。100％の確率でエントリーできない要因は常に存在する。モデルが正確であればあるほど、確率は高くなる。
繰り返しになるが、なぜさまざまな規模の統計データを集めて利用できないのか。理論的なモデルがなければ、その振る舞いを予測することができないただの数字になってしまう。統計データの収集を避けるためには、エラーベースの補正が必要である。統計データを使って市場の本質を見極め、それがどの程度モデルに適合するかを理解し、統計データではなくモデルに基づいてパフォーマンスのパラメータを決定する必要がある。統計データだけを頼りにしていたら......。数学者なら誰でもできる。しかし、そうなると、すべてはパラメーターの変動を追うことになり、なぜ、いつ変動するのかがわからなくなる。統計データを収集し、ロボットを起動させてトレードすることは、最適化と何ら変わりはない。だからこそ、私は理論的なモデルを開発しているのです。ロボットが取引するのは市場ではなく、パラメータが変化するモデルです。
シグナルが失われた場合、そのシリーズはクローズされない。ロストとはどういう意味ですか？このシリーズはシグナルが表示されたときに始まり、価格が計算された終値に達するまで続きます。推定終値は新しいブロックの出現により常に調整されます。ポジションが決済されておらず、チャートがすでに修正されているということは起こりえません。より正確には、私のケースでは起こり得ますが、それはすでにアルゴリズム実装の詳細であり、不採算ポジションを補償するメカニズムはここでトリガーされます。
トータルの利益については、いくつかのパラメーターから動的に調整すれば、意味のあるものができるのですが、まだやっていません。
部分的な決済についても、何か工夫が必要ですが、私にとってはこの段階は後回しになりそうで、まだ考えていません。
こんにちは
水を足します )
the algorithm is not an algorithm - on different pairs different results
the wind blew, the logic broke
a attempt to create an algorithm.
しかし、一般的にはクールだ
続けてください
最終結果を興味深く待っている
こんにちわ
ちょっと水を足しますね（笑)。
the algorithm is not an algorithm- different results on different pairs
the wind blew, the logic broke
アルゴリズムを作ろうとした試み。
しかし、一般的にはクールだ
続けてください
最終結果を興味深く待っている
これは妥当な表現ではない。車は車ではない、沼地と舗装路では同じではない」と同じだ。ゴミだ（笑)。
Excellent article! Gives much inspiration. Ty for your hard work!