エリオット波動理論に基づくトレーディング戦略 - ページ 224 1...217218219220221222223224225226227228229230231...309 新しいコメント Forex Trader 2007.01.18 20:01 #2231 Изменение цены - 価の変化する区間 の符号に応じて、正または負の値Hで表される。 区間終了時と区間開始時の価格差のとして計算されます。 =(区間終了時の価格値-区間開始時の価格値)/H ですから であるため、1か-1しか取ることができない。 Hの値が小さいティックチャートを調べると、1ティックあたり2H、3H、あるいはそれ以上価格が変化していることがわかる。この場合、価格 変動の値はどうなるのでしょうか？ Forex Trader 2007.01.18 20:39 #2232 Yurixx 18.01.07 20:01 価格変動は、その値が変化する間隔 を、符号に応じて正または負の値Hで表す。 を、区間終了時と区間開始時の価格差で表したものです。として計算されます。 =(区間終了時の価格値-区間開始時の価格値)/H ですから であるため、1か-1しか取ることができない。 Hの値が小さいティックチャートを調べると、以下のようになります。 1ティックあたりの価格が2H、3Hまたはそれ以上変化する場合。この場合、どのような値になるのでしょうか 価格改定？ そう、ここには不正確な点がある。この現象は、デルタ変調では、「急峻な過負荷」と呼ばれています。 ネガティブに評価される。原理的には計算式そのものは正しいのです。すると、こんな感じになります。 価格変化は、その値が変化する間隔である を、符号に応じて正または負の値Hで 表す。 を、区間終了時と区間開始時の価格差で表したものです。として計算されます。 =(区間終了時の価格-区間開始時の価格)/H したがって、正または負の整数値のみを取ることができます。 のみならず、負の値も含まれます。 2H、3Hなどの場合は、2、3などとなります。 Forex Trader 2007.01.18 23:22 #2233 2ニュートロン、ソランドル solandr さんの情報のおかげで、ウェブサイトからチークアーカイブをダウンロードすることができました。 2回目の小包を送る必要がない。 ありがとうございます。 Forex Trader 2007.01.19 08:34 #2234 北風 18.01.07 19:41 <br/ translate="no"> ...さて、私が理解したいのは、あなたの言う同方向の価格スパイクと 逆方向の価格スパイクの定義とは何なのか、ということです。 フィギュアを見ながら関数値のエリアからオーレン[i-1]からオーレン[i]までのセグメントは、オーレン[i-2]からオーレン[i-1]までのセグメントに対して、逆方向の価格ジャンプだと考えています。逆方向ジャンプの基準は、不等式を満たすことです。 (Orep[k]-Orep[k-1])*(Orep[k+1]-Orep[k])<0. Orep[i] から Orep[i+1] までの部分は Orep[i-1] から Orep[i] までの部分に対して同方向のものである。ジャンプの同方向性の基準は、不等式が成立することである。 (Open[k]-Open[k-1])*(Open[k+1]-Open[k])>0. さて、Pastukhovが彼の論文で書いていることに目を向けてみよう。 Vt とUt は、意味としてはすべてのジャンプの数にHを 掛けたもの Nt とMt は意味としてはすべての逆方向ジャンプの和に過ぎません。 FAC=1-2/H, は正しい。 to Grans Sergei, price behavior and tell me: this is trend market or pullback market?そうなんだ！- 一義的に答えることは不可能であり、この質問は正しくない。TF=1では、これはトレンド相場である。実際、隣接するスパイクの製品の 時系列の どの部分でも合計は常に正であり、ポジションは価格の動きの方向に開設されるべきである。TF=50では、逆に、顕著なフラットが見られる!実際、時系列（TF=50）のどのセグメントでも、隣接するスパイクの積の合計は常に負であり、ポジションは以前の価格方向に対して開かれるべきです。 さて、和の「長さ」について、2つの言葉があります。統計的な結果については、すでに書きました。結論はただ一つ、和算の会員数が100人以上であること。この場合、得られる結果の変動は10％を超えない。この程度の精度であれば、アプリケーション用途としては十分でしょう。 さあ、ご注目ください。前回の記事の図面を見てみましょう。トレンドとして目で見て強調するものは、100本くらいの間隔があると確実に強調されます。この区間を100区間に分割すると、目で見てトレンドを「強調」した時のTFは100倍になります。また、100倍少ないTFでは、フラットにならないことも事実です余弦の例を思い出してください。しかし、それはあなたがお金を稼ぐことができる信頼性の高いフラットになります。この想像上のパラドックスについて考えてみましょう。 ここで、「トレンド」を100の区切りではなく、例えば10の区切りにしてみましょう。おお！確かに、近隣の価格ジャンプの積和がプラスになっている！-TREND!ただし、インデタイズの誤差は30％レベルです。これがいわゆる「ストキャスティック・トレンド」です。以上、他に説明のしようがないのですが、 。 ちなみに、FACでは決定論的なトレンド領域はかなり少なく表示されます。しかも、ほとんどが目視ではまったくわからないところです。また、FAC+シリーズが決定論的であるのか、FAC-であればどちらなのか、明らかにしてください。 FACがプラスであれば、決定論的トレンドのケースであり、FACがマイナスであれば、決定論的フラット、言い換えれば、価格行動のプルバックが発生していることになる。 a trading strategy based MQL5の構造体とデータ表示メソッド 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第4回）：仮想注文の保留と状況の保存 Forex Trader 2007.01.19 14:31 #2235 to Neutron <br/ translate="no"> それだけです、他に説明のしようがありません。 。 セルゲイさん、根気強い説明ありがとうございました。あなたの推理は正しいかもしれません。この問題に対する見方を変えるには、時間がかかる人もいると思います。私の立場から以下の点のみ記す。パラドックスはないと思います。シリーズを区切ったりはしない。この作戦には実証性がなく、大きな間違いを犯していると思います。ウィンドウを使わず、シリーズ全体で分析する。流行はいらない。サンプル間の関係の強さには満足しています。一般に、予測にはこれで十分です（先に例を挙げました）。 目で流行を強調しない。トレンドかどうかを確実に知る必要がある場合は、さらに別の基準で判断しています。この基準で導き出された結論は、私の目でも確認することができます。より正確には、それです。 関数sin()の統計値は2.127であり、これに対して「傾向なし」の基準は範囲（0: 1.9）にあり、ほとんどこの範囲にある。これは、私のアプローチでは、「フラット」に近い状態と分類できます。 パストゥホフ変換は、ある意味で「粗く」するもので、全く異なる用途を狙ったものなのです。自己相関を含むどのような方法であれ、これらの変換をトレンド検出に用いることに賛成する説得力のある論拠は見当たりません。 トレンド検出の 方法論は、入力パラメータを持たないことが望ましい。1つはウィンドウサイズ、もう1つは加賀、連歌......建造物に関するパラメータです。初期シリーズのみ!全部入ってるんですよー。 Forex Trader 2007.01.19 17:09 #2236 Neutron 19.01.07 08:34 ...となると、上の記事で書いた FAC=1-2/H、が正しいことになりますね... 正直言って、自分の正しさに、少し躊躇したくらいです。しかし、すぐに 、正気に戻った。あなたもそうすることをお勧めします。よし、もういいや、H-Hurst、どうせみんな その計算アルゴリズムを理解してないんだから、FACを見よう。 自己相関の 機能だと理解しています。計算式は、おそらくここか教科書に載っているはずだ。 チュートリアルを見て、StatisticaのFACの実装も見てみました。 3行のデータを構築し、最初の1行は1,-1,1,-1などというようになります。2列目は：2,-2,2,-2など、3列目は：2,-1,2,-1などです。 の H ボラティリティはそれぞれ 1、2、1.5 である。 Statistica で計算した FAC 値は ラグ = 1 で 3 つの系列とも -0.995 であり、これは自己相関の理解に基づいて 概して自然な値である。ラグ=2なら0.993、などなど...。なお，3つの系列は， H-volatilityでは全く異なるが，FACでは同じである（同じラグで）。 あなたのFACが従来のものと違うか、あなたの推理に誤りがあるか、どちらかです 。 Forex Trader 2007.01.19 18:21 #2237 <br/ translate="no"> そのひとつ、あなたのFACが一般に受け入れられているものと違うか、あなたの推論に間違いがあるかのどちらかです 。 北風 最初の違いのシリーズでFACに影響を与え、オリジナルシリーズであなたに影響を与えています。それゆえ、違いがあるのです。 もちろん、2つの系列 Xと Yが 定義されていれば、式を使って相関係数を算出する。 r=SUM(X*Y)/SUM(X^2)です。ここで 自己相関 係数の定義に行くと、 r=SUM(X[i]*X[i-1])/SUM(X[i]^2), これより第一差分に行くと、次のようになります。 r=SUM{(X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i])}/SUM(X[i]-X[i-1])^2), または、第一近似で： r=SUM{sign((X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i]))}/N, ここでNはサミングウィンドウです。というのが、実際、主張されたことです。 Forex Trader 2007.01.19 18:47 #2238 Neutron 19.01.07 18:21 ...北風 私はFACに最初の違いのシリーズに、あなたはオリジナルシリーズに影響を及ぼしています。それゆえ、違いがあるのです。 もちろん、2つの系列Xと Yが 定義されている場合、相関係数は次の式で計算されます。 なお、私が挙げた "1,-1,1,-1,1,1,-1... "の例では、"1,-1,1,-1... "となっています。 は、第一差分の形で「-2,2,2,2...」と変換される。これらのシリーズのFAC(lag=1) は同じ値であり、理論的な概念に完全に対応しています。 このような系列では、前回値との相関があるとして は1に近い。同時に、これらの検討された系列のHボラティリティは異なって いる。 つまり、あなたの計算式は全く正しくないことが判明したのです。 ここでは、Xと Yの 2つのシリーズを使用しませんでした。ただ、検証のために 3行のデータはそれぞれ独立して計算されています。 3,-3,3,-3...」と「1,-1,1,-1...」という行のFACを計算するのである。 その結果を見せてもらったら、Hボラティリティを計算します。そして、比較するのです。 Forex Trader 2007.01.19 20:37 #2239 <br/ translate="no"> こんなことができます。あなたは「3,-3,3,-3・・・」と「1,-1,1,-1・・・」の行のFACを計算し、 あなたは結果を表示、私はHボラティリティを計算します。そして、比較する。 。 1行目について： FAC=SUM{sign((X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i]))}/N={sign((-3-3)*(3-(-3))+sign((3+3)*(-3-3)+...+}/N= ={-1+(-1)+...}.+(-1)}/N=-1, H-ボラティリティ（Hとする）, H=（ 全値動きの絶対値の 合計）/（動きの反転の合計）=h*N/N=1*h、ここでh=3.FACは意味上、無次元である。Hボラティリティは振幅次元のものなので、比較のためにhで正規化する。 FAC=1-2/Hを 主張したところ、-1=1-2/1=-1 すなわち恒等式が成立する。 第2系列の場合： FAC=-1, H=h*N/N=1*h, ただしh=1。 1=1-2/1=-1、すなわち恒等式が成立する。 どちらが証明する必要があったのでしょう。 Forex Trader 2007.01.19 21:29 #2240 Neutron 19.01.07 20:37 これは、「3,-3,3,-3...」と「1,-1,1,-1...」の行に対してFACを計算すればいい。 その結果を見せてもらったら、Hボラティリティを計算します。そして、比較するのです。 1列目用。 ФАК=SUM{sign((X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i]))}/N={sign((-3-3)*(3-(-3))+sign((3+3)*(-3-3)+...+}/N= ={-1+(-1)+...+(-1)}/N=-1, はい、そうですね。ただ、やり方は違いますが、結果は同じです。 ニュートロン 19.01.07 20:37 Hボラティリティ（Hとする）。 H=(全値動きの絶対値の合計)/(動きの反転の合計)=h*N/N=1*h、ここでh=3です。 FACは意味上、無次元である。 はい、私もそう思っています。 ニュートロン 19.01.07 20:37 Hボラティリティは振幅次元のものなので、比較のためにhで正規化する。 でも、そこが間違いなんです。すべては、すでにHに設定されているのです。だから、正常化する必要はないんです。 ニュートロン 19.01.07 20:37 FAC=1-2/Hを 主張し、-1=1-2/1=-1、すなわち恒等式を持つ。 あなたは、「正規化」という犠牲を払って、すべてのケースを「=1」の1つのケースに還元しているのです。 その上、Hボラティリティを計算するための「直接的な」公式の代わりに、あなたは以下のように考えている。 あなたは、誤った独自の計算式を使用しているため、結果に誤りがあるのです。 ニュートロン 19.01.07 20:37 2列目用。 FAC=-1です。 H=h*N/N=1*h、ここでh=1です。 1=1-2/1=-1、すなわち恒等式が成立します。 どちらが証明する必要があったのでしょう。 について、FACとHボラティリティを計算してみよう。 別の系列、例えば3,-1,3,-1、など。FACは=-1、Hボラティリティは=2であろうと主張する。 H分割はh=1で行われます。差分を取る必要がない、ピュアなシリーズです。 ところで、もうひとつ面白いのが、1,2,-3,1,2,-3という系列の例です。どうなると思いますか？ 1...217218219220221222223224225226227228229230231...309 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
の符号に応じて、正または負の値Hで表される。
区間終了時と区間開始時の価格差のとして計算されます。
=(区間終了時の価格値-区間開始時の価格値)/H ですから
であるため、1か-1しか取ることができない。
Hの値が小さいティックチャートを調べると、1ティックあたり2H、3H、あるいはそれ以上価格が変化していることがわかる。この場合、価格 変動の値はどうなるのでしょうか？
を、符号に応じて正または負の値Hで表す。
を、区間終了時と区間開始時の価格差で表したものです。として計算されます。
=(区間終了時の価格値-区間開始時の価格値)/H ですから
であるため、1か-1しか取ることができない。
Hの値が小さいティックチャートを調べると、以下のようになります。
1ティックあたりの価格が2H、3Hまたはそれ以上変化する場合。この場合、どのような値になるのでしょうか
価格改定？
そう、ここには不正確な点がある。この現象は、デルタ変調では、「急峻な過負荷」と呼ばれています。
ネガティブに評価される。原理的には計算式そのものは正しいのです。すると、こんな感じになります。
価格変化は、その値が変化する間隔である
を、符号に応じて正または負の値Hで 表す。
を、区間終了時と区間開始時の価格差で表したものです。として計算されます。
=(区間終了時の価格-区間開始時の価格)/H
したがって、正または負の整数値のみを取ることができます。
のみならず、負の値も含まれます。
2H、3Hなどの場合は、2、3などとなります。
solandr さんの情報のおかげで、ウェブサイトからチークアーカイブをダウンロードすることができました。
2回目の小包を送る必要がない。
ありがとうございます。
逆方向の価格スパイクの定義とは何なのか、ということです。
フィギュアを見ながら関数値のエリアからオーレン[i-1]からオーレン[i]までのセグメントは、オーレン[i-2]からオーレン[i-1]までのセグメントに対して、逆方向の価格ジャンプだと考えています。逆方向ジャンプの基準は、不等式を満たすことです。
(Orep[k]-Orep[k-1])*(Orep[k+1]-Orep[k])<0. Orep[i] から Orep[i+1] までの部分は Orep[i-1] から Orep[i] までの部分に対して同方向のものである。ジャンプの同方向性の基準は、不等式が成立することである。
(Open[k]-Open[k-1])*(Open[k+1]-Open[k])>0. さて、Pastukhovが彼の論文で書いていることに目を向けてみよう。
Vt とUt は、意味としてはすべてのジャンプの数にHを 掛けたもの
Nt とMt は意味としてはすべての逆方向ジャンプの和に過ぎません。
FAC=1-2/H, は正しい。
to Grans
Sergei, price behavior and tell me: this is trend market or pullback market?そうなんだ！- 一義的に答えることは不可能であり、この質問は正しくない。TF=1では、これはトレンド相場である。実際、隣接するスパイクの製品の
時系列の どの部分でも合計は常に正であり、ポジションは価格の動きの方向に開設されるべきである。TF=50では、逆に、顕著なフラットが見られる!実際、時系列（TF=50）のどのセグメントでも、隣接するスパイクの積の合計は常に負であり、ポジションは以前の価格方向に対して開かれるべきです。 さて、和の「長さ」について、2つの言葉があります。統計的な結果については、すでに書きました。結論はただ一つ、和算の会員数が100人以上であること。この場合、得られる結果の変動は10％を超えない。この程度の精度であれば、アプリケーション用途としては十分でしょう。 さあ、ご注目ください。前回の記事の図面を見てみましょう。トレンドとして目で見て強調するものは、100本くらいの間隔があると確実に強調されます。この区間を100区間に分割すると、目で見てトレンドを「強調」した時のTFは100倍になります。また、100倍少ないTFでは、フラットにならないことも事実です余弦の例を思い出してください。しかし、それはあなたがお金を稼ぐことができる信頼性の高いフラットになります。この想像上のパラドックスについて考えてみましょう。 ここで、「トレンド」を100の区切りではなく、例えば10の区切りにしてみましょう。おお！確かに、近隣の価格ジャンプの積和がプラスになっている！-TREND!ただし、インデタイズの誤差は30％レベルです。これがいわゆる「ストキャスティック・トレンド」です。以上、他に説明のしようがないのですが、 。
FACがプラスであれば、決定論的トレンドのケースであり、FACがマイナスであれば、決定論的フラット、言い換えれば、価格行動のプルバックが発生していることになる。
。
セルゲイさん、根気強い説明ありがとうございました。あなたの推理は正しいかもしれません。この問題に対する見方を変えるには、時間がかかる人もいると思います。私の立場から以下の点のみ記す。パラドックスはないと思います。シリーズを区切ったりはしない。この作戦には実証性がなく、大きな間違いを犯していると思います。ウィンドウを使わず、シリーズ全体で分析する。流行はいらない。サンプル間の関係の強さには満足しています。一般に、予測にはこれで十分です（先に例を挙げました）。 目で流行を強調しない。トレンドかどうかを確実に知る必要がある場合は、さらに別の基準で判断しています。この基準で導き出された結論は、私の目でも確認することができます。より正確には、それです。 関数sin()の統計値は2.127であり、これに対して「傾向なし」の基準は範囲（0: 1.9）にあり、ほとんどこの範囲にある。これは、私のアプローチでは、「フラット」に近い状態と分類できます。 パストゥホフ変換は、ある意味で「粗く」するもので、全く異なる用途を狙ったものなのです。自己相関を含むどのような方法であれ、これらの変換をトレンド検出に用いることに賛成する説得力のある論拠は見当たりません。
トレンド検出の 方法論は、入力パラメータを持たないことが望ましい。1つはウィンドウサイズ、もう1つは加賀、連歌......建造物に関するパラメータです。初期シリーズのみ!全部入ってるんですよー。
FAC=1-2/H、が正しいことになりますね...
正直言って、自分の正しさに、少し躊躇したくらいです。しかし、すぐに 、正気に戻った。あなたもそうすることをお勧めします。よし、もういいや、H-Hurst、どうせみんな その計算アルゴリズムを理解してないんだから、FACを見よう。
自己相関の 機能だと理解しています。計算式は、おそらくここか教科書に載っているはずだ。 チュートリアルを見て、StatisticaのFACの実装も見てみました。 3行のデータを構築し、最初の1行は1,-1,1,-1などというようになります。2列目は：2,-2,2,-2など、3列目は：2,-1,2,-1などです。 の H ボラティリティはそれぞれ 1、2、1.5 である。 Statistica で計算した FAC 値は ラグ = 1 で 3 つの系列とも -0.995 であり、これは自己相関の理解に基づいて 概して自然な値である。ラグ=2なら0.993、などなど...。なお，3つの系列は， H-volatilityでは全く異なるが，FACでは同じである（同じラグで）。 あなたのFACが従来のものと違うか、あなたの推理に誤りがあるか、どちらかです 。
。
北風 最初の違いのシリーズでFACに影響を与え、オリジナルシリーズであなたに影響を与えています。それゆえ、違いがあるのです。 もちろん、2つの系列
Xと Yが 定義されていれば、式を使って相関係数を算出する。
r=SUM(X*Y)/SUM(X^2)です。ここで
自己相関 係数の定義に行くと、
r=SUM(X[i]*X[i-1])/SUM(X[i]^2), これより第一差分に行くと、次のようになります。
r=SUM{(X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i])}/SUM(X[i]-X[i-1])^2), または、第一近似で：
r=SUM{sign((X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i]))}/N, ここでNはサミングウィンドウです。というのが、実際、主張されたことです。
...北風 私はFACに最初の違いのシリーズに、あなたはオリジナルシリーズに影響を及ぼしています。それゆえ、違いがあるのです。
もちろん、2つの系列Xと Yが 定義されている場合、相関係数は次の式で計算されます。
なお、私が挙げた "1,-1,1,-1,1,1,-1... "の例では、"1,-1,1,-1... "となっています。
は、第一差分の形で「-2,2,2,2...」と変換される。これらのシリーズのFAC(lag=1)
は同じ値であり、理論的な概念に完全に対応しています。
このような系列では、前回値との相関があるとして
は1に近い。同時に、これらの検討された系列のHボラティリティは異なって いる。
つまり、あなたの計算式は全く正しくないことが判明したのです。
ここでは、Xと Yの 2つのシリーズを使用しませんでした。ただ、検証のために
3行のデータはそれぞれ独立して計算されています。
3,-3,3,-3...」と「1,-1,1,-1...」という行のFACを計算するのである。
その結果を見せてもらったら、Hボラティリティを計算します。そして、比較するのです。
あなたは結果を表示、私はHボラティリティを計算します。そして、比較する。
。
1行目について： FAC=SUM{sign((X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i]))}/N={sign((-3-3)*(3-(-3))+sign((3+3)*(-3-3)+...+}/N= ={-1+(-1)+...}.+(-1)}/N=-1, H-ボラティリティ（Hとする）,
H=（ 全値動きの絶対値の 合計）/（動きの反転の合計）=h*N/N=1*h、ここでh=3.FACは意味上、無次元である。Hボラティリティは振幅次元のものなので、比較のためにhで正規化する。
FAC=1-2/Hを 主張したところ、-1=1-2/1=-1 すなわち恒等式が成立する。 第2系列の場合： FAC=-1, H=h*N/N=1*h, ただしh=1。
1=1-2/1=-1、すなわち恒等式が成立する。 どちらが証明する必要があったのでしょう。
その結果を見せてもらったら、Hボラティリティを計算します。そして、比較するのです。
1列目用。
ФАК=SUM{sign((X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i]))}/N={sign((-3-3)*(3-(-3))+sign((3+3)*(-3-3)+...+}/N=
={-1+(-1)+...+(-1)}/N=-1,
はい、そうですね。ただ、やり方は違いますが、結果は同じです。
Hボラティリティ（Hとする）。
H=(全値動きの絶対値の合計)/(動きの反転の合計)=h*N/N=1*h、ここでh=3です。
FACは意味上、無次元である。
はい、私もそう思っています。
Hボラティリティは振幅次元のものなので、比較のためにhで正規化する。
でも、そこが間違いなんです。すべては、すでにHに設定されているのです。だから、正常化する必要はないんです。
FAC=1-2/Hを 主張し、-1=1-2/1=-1、すなわち恒等式を持つ。
あなたは、「正規化」という犠牲を払って、すべてのケースを「=1」の1つのケースに還元しているのです。
その上、Hボラティリティを計算するための「直接的な」公式の代わりに、あなたは以下のように考えている。
あなたは、誤った独自の計算式を使用しているため、結果に誤りがあるのです。
2列目用。
FAC=-1です。
H=h*N/N=1*h、ここでh=1です。
1=1-2/1=-1、すなわち恒等式が成立します。
どちらが証明する必要があったのでしょう。
について、FACとHボラティリティを計算してみよう。
別の系列、例えば3,-1,3,-1、など。FACは=-1、Hボラティリティは=2であろうと主張する。
H分割はh=1で行われます。差分を取る必要がない、ピュアなシリーズです。
ところで、もうひとつ面白いのが、1,2,-3,1,2,-3という系列の例です。どうなると思いますか？