確率的共振 - ページ 15 1...8910111213141516171819202122...38 新しいコメント Sceptic Philozoff 2007.10.23 06:47 #141 grasn: カオスアトラクターによく似ていますね。あなたは、深い、グラサン... Сергей 2007.10.23 06:59 #142 Mathemat: グラサン... カオスアトラクターによく似ていますね。深みにはまる、グラサン...。 深く入り込んで、それが見せたのは「始まり」に過ぎなかった。水準から水準への移行として、フラットとローカルトレンドという形で値動きをするモデルは興味深いものです。波動はモデルから取っていると思われることもありますが、あくまで哲学です。私はアトラクタを使用していますが、価格ではなく、いくつかのチャンネルパラメータを使用しています。 tovaa20003 ...価格変動のスペクトルを履歴でたどると（GBPJPGのM1を見て）、3、5、7、13などのあたりにスパイクがあるんです。 確かに、日によって振幅やピークが少し浮いていますね。これらの周期で正弦波を作り、足し算するだけです。そして、（今のところ純粋に視覚的に）すべての動きに対して、判明したのは はスパイクかディップです。サブスレッショルド信号として使用できますか？ この問題については、すでに私の意見を述べた。 すなわち、展望がない。確率共鳴のモデルには、最大の関心事であると思われる一方で、市場に関してフラットの新しいレベルを計算することを可能にするような予測的資質がないのだ。しかし、局所的なトレンドの可能性やシステムの移行など、「危険な状況」の発生を抑制するツールの開発は、すべての可能性を持っていると思います。 aab 2007.10.23 10:21 #143 Mathemat: グラサン カオスアトラクターによく似ていますね。奥が深いぞ、グラサン...。 エビに見えると思うのですが、笑わないでください :) TAエビではありません、これですhttp://www.ibiblio.org/e-notes/Chaos/ru/swallow_r.htm 記事末尾の「エビ」は 削除済み 2007.10.23 10:58 #144 (うわー、クレイジーな写真だ)皆さんは、例えば価格チャートよりも情報量が多いと本当に思っているのでしょうか？そんな荒野を掘り下げる必要があるのだろうか。 Candid 2007.10.23 11:34 #145 Figar0: (うわー、クレイジーな写真だ)皆さんは、例えば価格チャートよりも情報量が多いと本当に思っているのでしょうか？そんな荒野を掘り下げる必要があるのだろうか。 パソコン用の方が情報量が多いということも十分ありえますね :) 。あるいは、画像を認識する方法を（コンピューターに）説明することができるでしょうか？ Yurixx 2007.10.23 15:01 #146 専門家への質問ですが、オフトピックです。 正規分布の値列Xがあり、列のメンバー数をN=1000000、平均値をA、スカをSとします。明らかに，要素Xの値の集合は上から境界があり，すなわち，すべてのXは区間[0,Xmax]に属する．配列のメンバーM=100人をサンプルとし、その平均XMを計算する。初期シーケンスのM個の要素を含むすべてのシーケンシャルサンプルから新しいシーケンスY = {XM}を形成する。Y値の集合も有界であることは明らかである。 その上限と下限、すなわち[Ymin,Ymax]値の区間はどのように求めるのでしょうか？ 数理統計学による分析的な評価には当然興味があります（残念ながら私は得意ではありません）。真正面から計算するのは難しくないが、面白くはない。この区間の限界の、NとMの比や初期配列の統計的性質への依存性を得るのは興味深いことである。 Сергей 2007.10.23 17:36 #147 Yurixx: 専門家への質問ですが、オフトピックです。 正規分布の値列Xがあり、列のメンバー数をN=1000000、平均値をA、スカをSとします。明らかに，要素Xの値の集合は上から境界があり，すなわち，すべてのXは区間[0,Xmax]に属する．配列のM=100個のメンバーからサンプルをとり、その平均XMを計算する。 元の配列のM個の要素を含むすべての連続したサンプルから新しい配列Y={XM}を形成する。 Y値のセットも有界であることは明らかである。 その上限と下限、すなわち[Ymin,Ymax]値の区間はどのように求めるのでしょうか？ 数理統計学による分析的な評価には当然興味があります（残念ながら私は得意ではありません）。真正面から計算するのは難しくないが、面白くはない。この区間の限界の、NとMの比や初期配列の統計的性質への依存性を得るのは興味深いことである。 いわば、私自身の言葉で、少しわかりやすく説明します。元のサンプルを長さMの重ならない区間（インターバル）に分割し、新しいシーケンスの各サンプルはインターバルで囲まれたデータの平均であり、パーティション番号で識別されるという理解で合っていましたか？ PS: 専門家ではありません。） Yurixx 2007.10.23 19:14 #148 grasn: いわば、自分の言葉で少しわかりやすく説明したものです。元のサンプルが長さMの交差しないセグメント（区間）に分割され、新しいシーケンスの各サンプルは区間で囲まれたデータの平均であり、分割の番号で識別されるという理解でよかったでしょうか？ PS: 専門家ではありません。） いいえ、長さMサンプルのスライディングウィンドウに過ぎません。したがって、数列Yの要素数はN-M+1である。 M=1の極限では、同じ数列Xとその値の範囲[0,Xmax]を得ることができます。しかし、逆のケースM=Nでは、列Yの中に1項だけ、つまり元の列Aの平均値が得られる、つまりYmin=Ymax=Aである。 真実はいつも真ん中にある。:-)任意のM 0<Ymin<A、A<Ymax<Xmaxとする。これらの量を計算するための解析式（せめて計算手順）が欲しいです。数学では、この問題は学生レベルであり、とっくに解決していることだと思います。 Candid 2007.10.23 20:17 #149 Yurixx: 正規分布の値列Xがあり、その個数はN=1000000、平均値はA、スカはSとする。明らかに、X要素の値の集合は上から境界があり、すなわち、すべてのXは区間[0,Xmax]に属しています。配列のM=100個のメンバーからサンプルをとり、その平均XMを計算する。 元の配列のM個の要素を含むすべての連続したサンプルから新しい配列Y={XM}を形成する。 Y値のセットも有界であることは明らかである。 その上限と下限、すなわち[Ymin,Ymax]値の区間はどのように求めるのでしょうか？ 数理統計学による分析的な評価には当然興味があります（残念ながら私は得意ではありません）。真正面から計算するのは難しくないが、面白くはない。区間の限界のNとMの比や初期配列の統計的性質への依存性を得るのは興味深いことである。 Xを確率変数とすると、YはXと同じ分布を持つM個の独立な確率変数の和となる。したがって、Xが正規であれば、Yも正規となり、分散はS/sqrt(M)となります。最大値と最小値の問題は、系列の特定の実現方法（すなわち、カウントが頭打ち）に対してのみ提起することができ、任意の実現方法に対しては、確率についてしか話すことができません。 P.S. 上記は、私が数学的統計学の専門家であると考えることを意味するものではありません :) Yurixx 2007.10.23 20:52 #150 lna01: Xを確率変数とすると、YはXと同じ分布を持つM個の独立な確率変数の和となる。したがって、Xが正規であれば、Yも正規となり、分散はS/sqrt(M)となります。最大値と最小値の問題は、系列の特定の実現（つまり、正面から数えること）に対してのみ提起することができ、任意の実現に対しては、確率についてしか話すことができません。 もちろんです。統計的な推定 値という意味です。 例えば、こんな感じです。分布関数がわかれば、任意のX0に対して、値>=X0を持つ要素が数列中に出現する確率Pがわかる。ある数列がN個の要素を含む場合、X>=X0という条件を満たす数列の要素の総数はP*Nである。この値が1より小さい、つまり0であれば、統計的にXmax<X0となる。しかし、確かにそのような列の中に >=X0 の要素が存在してはいけないということではありません。 どこかで計算を間違えていなければいいのですが......。 1...8910111213141516171819202122...38 新しいコメント 理由: キャンセル 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
カオスアトラクターによく似ていますね。あなたは、深い、グラサン...
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カオスアトラクターによく似ていますね。深みにはまる、グラサン...。
深く入り込んで、それが見せたのは「始まり」に過ぎなかった。水準から水準への移行として、フラットとローカルトレンドという形で値動きをするモデルは興味深いものです。波動はモデルから取っていると思われることもありますが、あくまで哲学です。私はアトラクタを使用していますが、価格ではなく、いくつかのチャンネルパラメータを使用しています。
tovaa20003
確かに、日によって振幅やピークが少し浮いていますね。これらの周期で正弦波を作り、足し算するだけです。そして、（今のところ純粋に視覚的に）すべての動きに対して、判明したのは
はスパイクかディップです。サブスレッショルド信号として使用できますか？
この問題については、すでに私の意見を述べた。 すなわち、展望がない。確率共鳴のモデルには、最大の関心事であると思われる一方で、市場に関してフラットの新しいレベルを計算することを可能にするような予測的資質がないのだ。しかし、局所的なトレンドの可能性やシステムの移行など、「危険な状況」の発生を抑制するツールの開発は、すべての可能性を持っていると思います。
カオスアトラクターによく似ていますね。奥が深いぞ、グラサン...。
エビに見えると思うのですが、笑わないでください :) TAエビではありません、これですhttp://www.ibiblio.org/e-notes/Chaos/ru/swallow_r.htm
記事末尾の「エビ」は
(うわー、クレイジーな写真だ)皆さんは、例えば価格チャートよりも情報量が多いと本当に思っているのでしょうか？そんな荒野を掘り下げる必要があるのだろうか。
(うわー、クレイジーな写真だ)皆さんは、例えば価格チャートよりも情報量が多いと本当に思っているのでしょうか？そんな荒野を掘り下げる必要があるのだろうか。
専門家への質問ですが、オフトピックです。
正規分布の値列Xがあり、列のメンバー数をN=1000000、平均値をA、スカをSとします。明らかに，要素Xの値の集合は上から境界があり，すなわち，すべてのXは区間[0,Xmax]に属する．配列のメンバーM=100人をサンプルとし、その平均XMを計算する。初期シーケンスのM個の要素を含むすべてのシーケンシャルサンプルから新しいシーケンスY = {XM}を形成する。Y値の集合も有界であることは明らかである。
その上限と下限、すなわち[Ymin,Ymax]値の区間はどのように求めるのでしょうか？
数理統計学による分析的な評価には当然興味があります（残念ながら私は得意ではありません）。真正面から計算するのは難しくないが、面白くはない。この区間の限界の、NとMの比や初期配列の統計的性質への依存性を得るのは興味深いことである。
専門家への質問ですが、オフトピックです。
正規分布の値列Xがあり、列のメンバー数をN=1000000、平均値をA、スカをSとします。明らかに，要素Xの値の集合は上から境界があり，すなわち，すべてのXは区間[0,Xmax]に属する．配列のM=100個のメンバーからサンプルをとり、その平均XMを計算する。 元の配列のM個の要素を含むすべての連続したサンプルから新しい配列Y={XM}を形成する。 Y値のセットも有界であることは明らかである。
その上限と下限、すなわち[Ymin,Ymax]値の区間はどのように求めるのでしょうか？
数理統計学による分析的な評価には当然興味があります（残念ながら私は得意ではありません）。真正面から計算するのは難しくないが、面白くはない。この区間の限界の、NとMの比や初期配列の統計的性質への依存性を得るのは興味深いことである。
いわば、私自身の言葉で、少しわかりやすく説明します。元のサンプルを長さMの重ならない区間（インターバル）に分割し、新しいシーケンスの各サンプルはインターバルで囲まれたデータの平均であり、パーティション番号で識別されるという理解で合っていましたか？
PS: 専門家ではありません。）
いわば、自分の言葉で少しわかりやすく説明したものです。元のサンプルが長さMの交差しないセグメント（区間）に分割され、新しいシーケンスの各サンプルは区間で囲まれたデータの平均であり、分割の番号で識別されるという理解でよかったでしょうか？
PS: 専門家ではありません。）
いいえ、長さMサンプルのスライディングウィンドウに過ぎません。したがって、数列Yの要素数はN-M+1である。
M=1の極限では、同じ数列Xとその値の範囲[0,Xmax]を得ることができます。しかし、逆のケースM=Nでは、列Yの中に1項だけ、つまり元の列Aの平均値が得られる、つまりYmin=Ymax=Aである。
真実はいつも真ん中にある。:-)任意のM 0<Ymin<A、A<Ymax<Xmaxとする。これらの量を計算するための解析式（せめて計算手順）が欲しいです。数学では、この問題は学生レベルであり、とっくに解決していることだと思います。
正規分布の値列Xがあり、その個数はN=1000000、平均値はA、スカはSとする。明らかに、X要素の値の集合は上から境界があり、すなわち、すべてのXは区間[0,Xmax]に属しています。配列のM=100個のメンバーからサンプルをとり、その平均XMを計算する。 元の配列のM個の要素を含むすべての連続したサンプルから新しい配列Y={XM}を形成する。 Y値のセットも有界であることは明らかである。
その上限と下限、すなわち[Ymin,Ymax]値の区間はどのように求めるのでしょうか？
数理統計学による分析的な評価には当然興味があります（残念ながら私は得意ではありません）。真正面から計算するのは難しくないが、面白くはない。区間の限界のNとMの比や初期配列の統計的性質への依存性を得るのは興味深いことである。
Xを確率変数とすると、YはXと同じ分布を持つM個の独立な確率変数の和となる。したがって、Xが正規であれば、Yも正規となり、分散はS/sqrt(M)となります。最大値と最小値の問題は、系列の特定の実現方法（すなわち、カウントが頭打ち）に対してのみ提起することができ、任意の実現方法に対しては、確率についてしか話すことができません。
P.S. 上記は、私が数学的統計学の専門家であると考えることを意味するものではありません :)
Xを確率変数とすると、YはXと同じ分布を持つM個の独立な確率変数の和となる。したがって、Xが正規であれば、Yも正規となり、分散はS/sqrt(M)となります。最大値と最小値の問題は、系列の特定の実現（つまり、正面から数えること）に対してのみ提起することができ、任意の実現に対しては、確率についてしか話すことができません。
もちろんです。統計的な推定 値という意味です。
例えば、こんな感じです。分布関数がわかれば、任意のX0に対して、値>=X0を持つ要素が数列中に出現する確率Pがわかる。ある数列がN個の要素を含む場合、X>=X0という条件を満たす数列の要素の総数はP*Nである。この値が1より小さい、つまり0であれば、統計的にXmax<X0となる。しかし、確かにそのような列の中に >=X0 の要素が存在してはいけないということではありません。
どこかで計算を間違えていなければいいのですが......。