完璧なフィルター
完璧なフィルター」を見つけるには、自分で考えるのが一番です。なぜなら、あなたが必要とするフィルターのパラメーター、運用のルール、結果の評価など、あなたの目標を考慮した上で、すべてを考え抜くことができるのは、あなた以外の誰でもないからです。
バリエーションが選べるとなると、誰かのルールに合わせなければならなくなります。
完璧なフィルターが必要です。おすすめは？
完璧なフィルターとは、与えられた条件を完璧に満たすものである。
要求の形式化）
まずは、ご回答いただいた皆様、ありがとうございました。
ジグザグが似合うかもしれませんね。
私は、ジグザグを使って、高速EMAから取った場合の分布統計、「最も収益性の高い」潜在的なエントリー/エグジットポイントを取得する予定です。純粋な価格では、ジグザグは非常に楽観的であり、反現実的だと思います。ジグザグは、その性質上、変化のしきい値を待つものであり、それがどのような時間、どのように発生したかにかかわらず、すなわち、フラットと内部ダイナミクスを無視するものです。 おそらく、これについては、多くの質問があり、このトピックから分岐しているため、別の話題が必要になるでしょう。
完璧なフィルター」を見つけるには、自分で考えるのが一番です。なぜなら、あなたの目標を考慮した上で、あなたが必要とするフィルターのパラメーター、その作業のルール、結果の評価などをすべて考え抜くことができるのは、あなた以外にはいないのですから。
バリエーションが選べるとなると、誰かのルールに合わせなければならなくなります。
これは私がやっていることです。自分の考えを声に出すことで、もしかしたら誰かが寛大になり、私を訂正したり、方向性を示唆したりしてくれるかもしれません。
目標は、トレンド/フロートの統計情報を収集し、スケールと強度のカテゴリで分解するスクリプトです。価格系列に適用した場合のスケール（ノイズの閾値）と「急峻さ」（平均接線角）に応じて、トレンドとフルートの分布をカテゴリー分けして統計を取るためです。
問題文の論理的な捉え方。価格系列を両面フィルター、例えばダブルSMAを1周期分後ろにずらし、ダブルで「滑らかさ」を得てから、隣り合うポイントの差を計算し、何らかの係数を掛けて接線の傾きの指標、仮に「D」と呼ぶことにする。
そして、Dがある範囲に収まっている部分を探します。値が低い場合は横ばい、中高値はトレンド、極端に高い場合はブラックスワン です。 各範囲の時間量を合計して総時間で割って100を掛け、統計値を%で出します。それは私が見たプランと いうか、それについての最も可能性の高い考えの一つです。確かに、初めて思いついたわけではなく、誰かがずっと前に試して、緑に同情して、馬鹿げたプランだ、うまくいかないだろう、そう だそうだ、と言ってくれるでしょう...。あるいはその逆で、「正しい道を歩んでいる」と言われるでしょう。誰かがそのような仕事をする既製のアルゴリズムやスクリプトを与えて くれるという事実は、私はあてにすら しません、怠惰は 奨励できません。
理想的なフィルターとは、与えられた条件を完全に満たすものである。
要件を形式化する（Formalize requirements)
パラメータ
1)スケール(ノイズスレッショルド).
2)「急峻さ」の範囲
出力 - 市場がそのような「状態」に留まる時間の割合。
統計の適切さを「目で見て」理解するために、Dレンジによって価格シリーズに色を付けるインジケータを追加することが可能です。
追記：この問題の文脈では、ダブルSMAが「理想的なフィルター」の候補になりそうですね。しかし、まだまだ実験が必要です。これは、これまで市場にあった統計の中で最もシンプルなタイプであり、おそらく解決策もシンプルであるべきでしょう。もっと華やかなパターン認識になってくると、もっと難しくなります。
それはあなたがここで聞いているもの、主観、および参加者の味と色にされていないことを上記の参加者が言ったことは事実である。
フラットの検出ができないというのはナンセンスですね。また、膝（すみません...）と膝の間の価格の高さと、その間の水平時間の比率は、ノイズをカットして、MAよりも有益な、市場の特性を教えてくれます。しかし、それはあくまで歴史の上での、統計上の話です。
あなたは一定期間にわたってこれらの状態の定量的特性をしたい、さらには "急峻 "の程度を割り当てる場合 - その後、トレンド/フリット+角度+統計データの分析のために少し異なるポイントを見つけるための基準であり、仕事を配置する - 彼らは最高の形でお金のために行います/オプションとして...。
私にとっては、過去のデータは取引に役立ちません...昨日（今日）、M15タイムフレームでペアに25のトレンドと47のフラットエリアがあり、そのうちの半分は「本当に良い」場合、それは何の役に立つのでしょうか？我々は、トレンドの大きさ、フラット、期間中に見たについてのデータを分析する場合、それは私たちが目標レベルを設定することができますが、トレンドが識別されたとき、それはすでに方法の一部を通過しているとトレンドに乗ることは、 "出発列車 "に乗るための試みですので、再び、タイムリーにトレンドの反転を検出する普遍的なツールは存在しない...問題は、あと何局残っているかだ。
とか、「バカな計画だ、うまくいかないよ、これこれこうだから......」と言いながら。
計画が非現実的である、という意味ではなく、単に非現実的なのです......。問題文の前提が誤っている。科学的な研究手段としての「統計」という概念そのものが、過去の市場データから得られる信頼できる情報の量とかみ合わないのだ。
何を言われたのか、はっきりさせてください。
トピックスターターの漠然とした目標ではなく、統計と「信頼できる情報」の矛盾についての一般論を述べているのです。統計的手法は間違っていると思いますか？
つまり、確率分布は任意に非機能的であり、データの集合を一般化しても、価値ある情報を運ぶことはできない。
それでは、カジノへようこそようこそカモノハシユウリバトチカ)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))
何を言われたのか、はっきりさせてください。
トピックスターターの漠然とした目標ではなく、統計と「信頼できる情報」の矛盾についての一般論を述べているのです。統計的手法は間違っていると思いますか？
つまり、確率分布は任意に非機能的であり、データの集合を一般化しても、価値ある情報を運ぶことはできない。
それでは、カジノへようこそようこそカモノハシユウリバトチカ)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))
私は自分自身を明確にしたと思った... 統計的手法 - 良いことだが、彼らは外国為替に適用されません、非常に少ない統計のための生のデータ、およびデータの妥当性は、さらに少ないです。正確には、統計的手法を適用すればよいのですが、このような状況では、科学的アプローチの錯覚となり、誤った結果となります。 もし、私の言うことに納得がいかなければ、私の正しさ（あるいは誤り）を確認してください...。統計的手法に関する本格的なものを読むか、それが面倒なら「このジャンルの古典」に出てくる実用的な実験をコインでやってみるか、どちらかです。
賛成と反対、同時に、何が言いたいのかがはっきりしない。
どのようなデータが足りないのでしょうか？価格、数量、Level2など、どれぐらいあればいいのか。
信頼できる」データとは？
統計解析のためのデータ選択には限界があることを証明する、「まじめな」著作からの具体的な記述をお願いします。特に「信頼性」については興味深い。
P.S.あなたの言いたいことを理解したいのです。
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- 金融ニュースで金融マーケットを探索
皆さん、こんにちは。
俺は絶対緑色だから馬鹿にするなよ。
科学的なアプローチで臨む。そのためには、統計を取る必要がある。まず簡単なものでは、トレンドやフロップ、その規模特性などの統計があります。そのためには、価格をノンラグ（双方向）フィルターでフィルタリングし、デリバティブが所定の範囲内で角度を保っている時間を計算する必要があります。
完璧なフィルターが必要です。どちらがお勧めですか？