確率的共振 - ページ 20 1...131415161718192021222324252627...38 新しいコメント Yurixx 2007.10.25 11:11 #191 lna01: スプレッドは、ウィンドウN全体にかかるということでよろしいでしょうか？もしそうなら、ここで不変のものを期待するのは難しい、イミフです。むしろ、ムービングの違い、例えば、ムービングが最大（Mが最大）の場合に現れることがある。 もちろんムウイングスの ことですが、価格のムウイングスではありません。このトピックの一番最初の投稿で、私は「要素Xの値の集合は上から境界がある、つまりすべてのXは区間[0,Xmax]に属している」と書きました。原則的に、価格差もこの定義に当てはまります。 Nは、チャート上で利用可能なすべての履歴です。私たちの仕事には必要ないでしょう。でも、今のところ、平均値やけいれんなどの統計に使っています。統計の性質は、少しずつ、あるいはまったく変化しないという考えです。そして、こうして算出された系列のパラメータは、今後に応用することができるわけです。 ウィンドウN全体、すなわち履歴全体にわたる範囲は、[0,Xmax]である。Mの窓の範囲は、実験的に、つまりMの可能なすべての窓を通して実行するのではなく、理論的に、つまり主系列の統計とNとMの値のみに基づいて定義したいものに過ぎません。 ポイントはシンプルです。別のt/fに移動しても（同じウィンドウMで）、系列Yの値の範囲は変わらないはずです。そうすると、ローカルのY値の変化が何かを教えてくれることになります。一方、値の面積が変化した場合、局所的なY値の変化を何に帰するのか、規模の変化なのか、本当に重要な出来事なのか、よくわからない。 追記 ちなみに、ガウスについては、私が間違っていました。正規分布は全軸に存在し、ここでは右半軸の話をしています。でも、流通の種類はあまり関係ないんです。計算の考え方や手順に興味があったのですが、これはどんな分布にも応用できます。 Yurixx 2007.10.25 12:33 #192 OKです。既に説明したように、分布関数が既知の系列Xがあるとする。系列Xの周期Mの移動平均 である系列Yの分布関数をどのように構築すればよいのでしょうか？ Candid 2007.10.25 13:07 #193 Yurixx:ウィンドウN全体、すなわち履歴全体にわたる範囲は、[0,Xmax]である。しかし、M個の窓での広がりは、実験的に、つまり、すべての可能な窓Mを通して実行するのではなく、理論的に、つまり、主系列の統計とNとMの値だけに基づいて決定したいことなのです。 まだ考える必要がありますが、ここにパラメータが足りないような気がします。Mはミュービングの 周期で、このウィンドウでは1つの値になっていることになります。つまり、移動平均のスプレッド（広がり）を決定するために、移動平均の値が取り込まれるウィンドウを定義する必要があります。Nでないとしたら、何なのか？ Sceptic Philozoff 2007.10.25 13:22 #194 Yurixx: OKです。既知の分布関数で記述された系列Xがあるとする。系列Xの周期Mの移動平均である系列Yの分布関数をどのように構築すればよいのでしょうか？ ユリックス、理論上、作るのに苦労するのは間違いない。リターンの分布自体に明示的な解析式がない、そこが問題なんです。それに、この場合、分布そのものではなく、ランダムな 過程を扱わなければならない。また、ランダム過程には、自己相関関数など、独自の複雑な性質があります。こんな机上の空論はあきらめろよ...。 母集団Xの分布関数に基づいてミュービング 分布関数を構成しても意味がない--単に、連続した価格サンプルが独立したテストではないからだ。同じ母集団からの独立した2つの検定の和は、1つのものであり（ここでは分布の畳み込み定理が働く）、独立していない隣接した2つの検定の和は、別のものです。 Сергей 2007.10.25 13:39 #195 Mathemat: ユリックス、理論上、作るのに苦労するのは間違いない。リターンの分布自体に明示的な解析式がない、そこが問題なんです。それに、この場合、分布そのものではなく、ランダムな 過程を扱わなければならない。また、ランダム過程には、自己相関関数など、独自の複雑な性質があります。理論はあきらめろ...。 ... ええ、ずっとユーリにそのことをほのめかしているんですが、聞き入れてもらえません。彼はとっくに経験的に、かなり正確に依存性を得ていたはずだ。:о) Candid 2007.10.25 14:22 #196 だから、もっと考えていたんです :) 。これは抽象的な問題ではなく、かなり具体的な問題であると考えるしかないのである。インクリメントでのムーイングは、スライド式のスプレッドになるとします。無次元化を目指します。実験的には、一定Mでの広がりの時間枠依存性を近似的に求めるだけで、対応する単位を得ることができる。少なくともある範囲（M1,M2）で異なるMに対して同じであれば - この範囲で使用することができる。 私も解析的に何かを得ようとするのは間違いだと思いますが、それでも必要なら、まず、ある確率変数のM個の値の系列を、M個の独立な確率変数の一意の値の系列とする方法があり、Mathematics さんが書かれているように、そのような方法があります。 追伸：つまり、grasnさんの投稿の絵が水平線に見えるようなスケーリング変換を探してみてください。フラクタルの科学かも？ P.P.S. ところで、この無次元拡散をそう簡単に使えるとは到底思えません。私のページの2枚目のスクリーンショットの別ウィンドウには、そのようなものが描かれています（実際はどうなのかは申し上げません :)。私のバージョンには明確なレシピはありません。 Yurixx 2007.10.25 16:51 #197 Mathemat:Yurixx： OKです。既知の分布関数で記述された系列Xがあるとする。系列Xの周期Mの移動平均である系列Yの分布関数をどのように構築するか？ ユリックス、理論上、作るのに飽きるって言ってるじゃないですか。分布自体に明示的な解析表現がない、それが問題なのです。それに、この場合、分布そのものではなく、ランダムな 過程を扱わなければならないのです。また、ランダム過程には、自己相関関数など、独自の複雑な性質があります。こんな机上の空論はあきらめろよ...。母集団Xの分布関数に基づいてミュービング分布関数を構成しても意味がない--単に、連続した価格サンプルが独立したテストではないからだ。同じ母集団からの独立した2つの検定の和は、ある意味（ここでは分布の畳み込み定理が働く）ですが、独立でない隣り合った2つの検定の和は、また別のものなのです。 リターンとどういう関係があるのかわかりませんが、私が扱っているものの実際の分布に解析形式があるかないかは全く関係がありません。ランダム過程、マルコフ過程、カオス過程、ペイロール過程など、あらゆる過程の分布関数を（データさえあれば）構築することができるのです。:-)私の前提は、市場の性質が毎日変わらないということで、私が扱っているシリーズの分布はrelativelyに 安定しているはずだ、ということです。異なるt/fで確認したところ、仮定は確認され、M5からの分布形状は非常によく再現された。原理的には、この形状を2-3個のパラメータを持つ解析的な関数で近似することは難しくないはずである。 市場の状況を多少なりとも滑らかに推定するためには、このX系列をミュービングなどで 平滑化する必要がある。そして、ここで問題が発生する。ミュービング分布関数を作れば、値の範囲の限界の計算方法がわかるので、問題は解決します。当然、厳密なものではなく、統計的なものです。"連続した価格カウント "はシリーズXとは関係ない、これは以前にも書きましたね。残念ながら、数ページ前に「一連の価格」と書いたのは間違いでした。価値のある分野や変化の性質が大きく異なることを考慮に入れていなかったのです。あらためてお詫び申し上げます。 今回の議論のおかげで、まず、ミュービングの値の和は、連続した値の和ではなく、シリーズ中の任意の値の和と考えるのが正しいことが理解できました。理由：変化領域の限界の評価は、現在の値ではなく、BEFITSの評価である。また、移動平均の最小値（最大値）は、X値がその最小値（最大値）を通過したときに得られるので、移動平均のほぼすべての要素が範囲境界付近にあることになり、非常に現実的な状況と言えます。これは価格にも言えることです。 次に、上記により、値YmaxとYminが得られる可能性のある積分方程式は、S(p(x)dx)=M/Nとなる。ここで、S(...) は定積分、p(x)は系列Xの確率密度関数で、Yminを求めるには0からあるX1までの積分をとります。その結果、X1に関して解析的な方程式が得られる（積分を解析的な形でとらえた場合）。そして、この区間[0,X1]のXの平均値を計算することで、Yminを求める。 同様に、Ymaxを求めるには、X2から無限大までの積分を取る。X2を決定することで、Ymaxを決定することができる。 そして、その物理的な意味は、もっと透けて見える。YminはXの最小値M個におけるミュービング値、YmaxはXの最大値M個におけるミュービング値であり、この2つの値が正確でないことは明らかである。既存のデータでは、実際のムービングシリーズの計算で達成される可能性は低いという意味で。しかし、YmaxとYminは本来、統計的な限界推定値として必要なものである。今後、絶対に実現できないと主張する人がいないことを祈ります。:-) そして、M=1 の場合と M=N の場合の限界推定値は、先ほど書いたものと同じである。 YmaxとYminの推定値は、より洗練されたものになる可能性があります。でも、それこそがムービング分布関数なんです。 だから、批判に耳を傾ける準備はできている。 数学、理論派であるということです。それが私の専門分野です。誰にでも欠点はあるものです。だから、理論的な冒険をあきらめろと言っても、それは無理な話なんです。アルコール依存症の人にお酒をやめるように促すようなものです。:-)でも、（私の運命に）参加してくれてありがとうございます。:-)) ところで、分布の畳み込みについて、もう少し詳しく教えてください。 Sceptic Philozoff 2007.10.25 20:26 #198 コンボリューション：例えばhttp://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/lec/node39.html#2933 を参照。さて、分布関数の畳み込みについては、いろいろと書かれていますが、ここで重要なのは、2つの独立 変数の和の分布を計算することです。 Сергей Ковалев 2007.10.25 20:34 #199 ユリックス、 誰の話も聞くな（論客は悪しからず）。 自分が正しいと思うことをする。なんとか努力を続けていれば、いいことがある。あきらめることほど辛いことはない。人は自分で生まれ、自分で死に、自分で生きている。結果的にどうなるかはあまり重要ではありません。つまり、重要なのはもちろんですが、それよりもムーブメントとしての価値の方がはるかに高いのです。頑張ってください。 Yurixx 2007.10.25 21:23 #200 Mathemat: コンボリューション：例えばhttp://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/lec/node39.html#2933 を参照。分布関数の畳み込みについては、いろいろと調べてみてください。 重要なことは、ここでは2つの独立 変数の和の分布を計算していることです。 ありがとうございます。直感的に似たようなものがあるはずだと思ったのですが（数式そのものではなく、問題の解決策という意味です）、無知なため、何があるのかわかりませんでした。:-) 2SK セルゲイさん、ありがとうございます。「運動がすべて、目標は何もない」というのが、アナキストのスローガンです。そして、あなたと私は中道を突き進む。そういう意味では、ご希望をお受けします。ちなみに、時には辞めなければならないこともあります。あるいは、とても必要なものです。あなたは、人が愚かにも、無知にも、ある引き伸ばされたドグマにつまずき、最後に、ああ奇跡的に、自分の間違いに気づいたとしても、とにかくそれを手放してはいけないと主張するつもりはないのですか？ そして、もし辞めることより悪いことがあるとすれば、残りの人生をFXに費やすことでしょうか。:-))) 1...131415161718192021222324252627...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
スプレッドは、ウィンドウN全体にかかるということでよろしいでしょうか？もしそうなら、ここで不変のものを期待するのは難しい、イミフです。むしろ、ムービングの違い、例えば、ムービングが最大（Mが最大）の場合に現れることがある。
もちろんムウイングスの ことですが、価格のムウイングスではありません。このトピックの一番最初の投稿で、私は「要素Xの値の集合は上から境界がある、つまりすべてのXは区間[0,Xmax]に属している」と書きました。原則的に、価格差もこの定義に当てはまります。
Nは、チャート上で利用可能なすべての履歴です。私たちの仕事には必要ないでしょう。でも、今のところ、平均値やけいれんなどの統計に使っています。統計の性質は、少しずつ、あるいはまったく変化しないという考えです。そして、こうして算出された系列のパラメータは、今後に応用することができるわけです。
ウィンドウN全体、すなわち履歴全体にわたる範囲は、[0,Xmax]である。Mの窓の範囲は、実験的に、つまりMの可能なすべての窓を通して実行するのではなく、理論的に、つまり主系列の統計とNとMの値のみに基づいて定義したいものに過ぎません。
ポイントはシンプルです。別のt/fに移動しても（同じウィンドウMで）、系列Yの値の範囲は変わらないはずです。そうすると、ローカルのY値の変化が何かを教えてくれることになります。一方、値の面積が変化した場合、局所的なY値の変化を何に帰するのか、規模の変化なのか、本当に重要な出来事なのか、よくわからない。
追記
ちなみに、ガウスについては、私が間違っていました。正規分布は全軸に存在し、ここでは右半軸の話をしています。でも、流通の種類はあまり関係ないんです。計算の考え方や手順に興味があったのですが、これはどんな分布にも応用できます。
ウィンドウN全体、すなわち履歴全体にわたる範囲は、[0,Xmax]である。しかし、M個の窓での広がりは、実験的に、つまり、すべての可能な窓Mを通して実行するのではなく、理論的に、つまり、主系列の統計とNとMの値だけに基づいて決定したいことなのです。
OKです。既知の分布関数で記述された系列Xがあるとする。系列Xの周期Mの移動平均である系列Yの分布関数をどのように構築すればよいのでしょうか？
ユリックス、理論上、作るのに苦労するのは間違いない。リターンの分布自体に明示的な解析式がない、そこが問題なんです。それに、この場合、分布そのものではなく、ランダムな 過程を扱わなければならない。また、ランダム過程には、自己相関関数など、独自の複雑な性質があります。こんな机上の空論はあきらめろよ...。
母集団Xの分布関数に基づいてミュービング 分布関数を構成しても意味がない--単に、連続した価格サンプルが独立したテストではないからだ。同じ母集団からの独立した2つの検定の和は、1つのものであり（ここでは分布の畳み込み定理が働く）、独立していない隣接した2つの検定の和は、別のものです。
ユリックス、理論上、作るのに苦労するのは間違いない。リターンの分布自体に明示的な解析式がない、そこが問題なんです。それに、この場合、分布そのものではなく、ランダムな 過程を扱わなければならない。また、ランダム過程には、自己相関関数など、独自の複雑な性質があります。理論はあきらめろ...。
...
ええ、ずっとユーリにそのことをほのめかしているんですが、聞き入れてもらえません。彼はとっくに経験的に、かなり正確に依存性を得ていたはずだ。:о)
だから、もっと考えていたんです :) 。これは抽象的な問題ではなく、かなり具体的な問題であると考えるしかないのである。インクリメントでのムーイングは、スライド式のスプレッドになるとします。無次元化を目指します。実験的には、一定Mでの広がりの時間枠依存性を近似的に求めるだけで、対応する単位を得ることができる。少なくともある範囲（M1,M2）で異なるMに対して同じであれば - この範囲で使用することができる。
私も解析的に何かを得ようとするのは間違いだと思いますが、それでも必要なら、まず、ある確率変数のM個の値の系列を、M個の独立な確率変数の一意の値の系列とする方法があり、Mathematics さんが書かれているように、そのような方法があります。
追伸：つまり、grasnさんの投稿の絵が水平線に見えるようなスケーリング変換を探してみてください。フラクタルの科学かも？
P.P.S. ところで、この無次元拡散をそう簡単に使えるとは到底思えません。私のページの2枚目のスクリーンショットの別ウィンドウには、そのようなものが描かれています（実際はどうなのかは申し上げません :)。私のバージョンには明確なレシピはありません。
OKです。既知の分布関数で記述された系列Xがあるとする。系列Xの周期Mの移動平均である系列Yの分布関数をどのように構築するか？
ユリックス、理論上、作るのに飽きるって言ってるじゃないですか。分布自体に明示的な解析表現がない、それが問題なのです。それに、この場合、分布そのものではなく、ランダムな 過程を扱わなければならないのです。また、ランダム過程には、自己相関関数など、独自の複雑な性質があります。こんな机上の空論はあきらめろよ...。
母集団Xの分布関数に基づいてミュービング分布関数を構成しても意味がない--単に、連続した価格サンプルが独立したテストではないからだ。同じ母集団からの独立した2つの検定の和は、ある意味（ここでは分布の畳み込み定理が働く）ですが、独立でない隣り合った2つの検定の和は、また別のものなのです。
リターンとどういう関係があるのかわかりませんが、私が扱っているものの実際の分布に解析形式があるかないかは全く関係がありません。ランダム過程、マルコフ過程、カオス過程、ペイロール過程など、あらゆる過程の分布関数を（データさえあれば）構築することができるのです。:-)私の前提は、市場の性質が毎日変わらないということで、私が扱っているシリーズの分布はrelativelyに 安定しているはずだ、ということです。異なるt/fで確認したところ、仮定は確認され、M5からの分布形状は非常によく再現された。原理的には、この形状を2-3個のパラメータを持つ解析的な関数で近似することは難しくないはずである。
市場の状況を多少なりとも滑らかに推定するためには、このX系列をミュービングなどで 平滑化する必要がある。そして、ここで問題が発生する。ミュービング分布関数を作れば、値の範囲の限界の計算方法がわかるので、問題は解決します。当然、厳密なものではなく、統計的なものです。"連続した価格カウント "はシリーズXとは関係ない、これは以前にも書きましたね。残念ながら、数ページ前に「一連の価格」と書いたのは間違いでした。価値のある分野や変化の性質が大きく異なることを考慮に入れていなかったのです。あらためてお詫び申し上げます。
今回の議論のおかげで、まず、ミュービングの値の和は、連続した値の和ではなく、シリーズ中の任意の値の和と考えるのが正しいことが理解できました。理由：変化領域の限界の評価は、現在の値ではなく、BEFITSの評価である。また、移動平均の最小値（最大値）は、X値がその最小値（最大値）を通過したときに得られるので、移動平均のほぼすべての要素が範囲境界付近にあることになり、非常に現実的な状況と言えます。これは価格にも言えることです。
次に、上記により、値YmaxとYminが得られる可能性のある積分方程式は、S(p(x)dx)=M/Nとなる。ここで、S(...) は定積分、p(x)は系列Xの確率密度関数で、Yminを求めるには0からあるX1までの積分をとります。その結果、X1に関して解析的な方程式が得られる（積分を解析的な形でとらえた場合）。そして、この区間[0,X1]のXの平均値を計算することで、Yminを求める。
同様に、Ymaxを求めるには、X2から無限大までの積分を取る。X2を決定することで、Ymaxを決定することができる。
そして、その物理的な意味は、もっと透けて見える。YminはXの最小値M個におけるミュービング値、YmaxはXの最大値M個におけるミュービング値であり、この2つの値が正確でないことは明らかである。既存のデータでは、実際のムービングシリーズの計算で達成される可能性は低いという意味で。しかし、YmaxとYminは本来、統計的な限界推定値として必要なものである。今後、絶対に実現できないと主張する人がいないことを祈ります。:-)
そして、M=1 の場合と M=N の場合の限界推定値は、先ほど書いたものと同じである。
YmaxとYminの推定値は、より洗練されたものになる可能性があります。でも、それこそがムービング分布関数なんです。
だから、批判に耳を傾ける準備はできている。
数学、理論派であるということです。それが私の専門分野です。誰にでも欠点はあるものです。だから、理論的な冒険をあきらめろと言っても、それは無理な話なんです。アルコール依存症の人にお酒をやめるように促すようなものです。:-)でも、（私の運命に）参加してくれてありがとうございます。:-))
ところで、分布の畳み込みについて、もう少し詳しく教えてください。
ユリックス、 誰の話も聞くな（論客は悪しからず）。
自分が正しいと思うことをする。なんとか努力を続けていれば、いいことがある。あきらめることほど辛いことはない。人は自分で生まれ、自分で死に、自分で生きている。結果的にどうなるかはあまり重要ではありません。つまり、重要なのはもちろんですが、それよりもムーブメントとしての価値の方がはるかに高いのです。頑張ってください。
コンボリューション：例えばhttp://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/lec/node39.html#2933 を参照。分布関数の畳み込みについては、いろいろと調べてみてください。 重要なことは、ここでは2つの独立 変数の和の分布を計算していることです。
ありがとうございます。直感的に似たようなものがあるはずだと思ったのですが（数式そのものではなく、問題の解決策という意味です）、無知なため、何があるのかわかりませんでした。:-)
2SK
セルゲイさん、ありがとうございます。「運動がすべて、目標は何もない」というのが、アナキストのスローガンです。そして、あなたと私は中道を突き進む。そういう意味では、ご希望をお受けします。ちなみに、時には辞めなければならないこともあります。あるいは、とても必要なものです。あなたは、人が愚かにも、無知にも、ある引き伸ばされたドグマにつまずき、最後に、ああ奇跡的に、自分の間違いに気づいたとしても、とにかくそれを手放してはいけないと主張するつもりはないのですか？
そして、もし辞めることより悪いことがあるとすれば、残りの人生をFXに費やすことでしょうか。:-)))