確率的共振 - ページ 28 1...212223242526272829303132333435...38 新しいコメント Сергей 2007.10.30 09:18 #271 ミッション・トリップはしばらく保留になった。これから休日があり、その後に非番の状態がやってくるということを、みんな正直に認めているのです。 toYurixx ∫ (ξ^a)*exp(–B*(ξ^b)) dξ = –1/(B*b) * (X^(a–b+1))*exp(–B*(X^b)) + (a–b+1)/ (B*b) *∫ (ξ^(a–b))*exp(–B*(ξ^b)) dξ 数理解析の専門家ではないのですが、正直言って、この積分はMathCADでも「数学」でも取れませんでした。 でも、何か誤解しているのか、表現を読み間違えているのかもしれませんね。 私見では、こちらの方がシンプルでいいと思います。t/fと平均化パラメータに依存する正規化係数を計算するコードの小さな部分は、インジケータまたはExpert Advisorのinit()に埋め込まれます。Expert AdvisorがPCになく、履歴が不明なボリュームでそこに読み込まれている場合、チャンピオンシップではどうすればいいのでしょうか？ でも、そんなことは些細なことです。問題はもっと深刻です。シンボルやt/fなどを変更するたびに、これらの比率を手作業やMatkadを使って再計算しなければならないのでしょうか :-)??飽きないんですか？または、すべてのシンボル、t/f、平滑化パラメータなどのデータベースを作成しますか？?:-) 難しいことは何もなく、現在の相場環境に対して一度だけ再計算すれば十分で、計算時間は勾配降下法程度で済みます。 ところで、FXではどのような値の分布も知られていない（非正規であることが知られているだけ）ことを考えると、「証明されていない分布」というのはおかしいと思います。いいジョークだ。 何の根拠もなく、単純に「そういう分布になっている」と断言するのはもっとおかしい。そう、あなたの言うとおり、実際の引用文は、あなたの証明の根拠として使われたものとは全く異なる分布をしています。 もうひとつ、最も重要なポイントがあります。でも、気づいていないのなら、何でもいいんです。:-))) いいえ、そうではありません。しかし、配給の問題は昔からいろいろな方法で解決されていることにずいぶん前に気づきました。 たとえば、私は統計の「実験計画」の項で紹介した方法を使っています。 少なくとも、配給の問題はないのです。また、記載されている長所や用途はいずれも大いに疑問が残るものばかりです。 4.私は何も知らないのですが、ニューラルネットワークでは、データを正規化することが必要です。条件付きの範囲を超えると、ニューロブレーンがニューロカバレッジを失ってしまうのです。 おそらく、このような正規化の方法は、現在使われているものよりも有用であることが証明されるケースがある。 私がまだ「理解不足」であろうニューラルネットワークでは、配給の問題はなく（この問題はどこから来たのでしょうか）、しかも彼らはこの操作の計量的な精度を正確に要求しており、あなたの方法ではそれを得ることは不可能です。 提案します。 よし、この方法でやってみよう。計算のために必要な入力パラメータを教えてください。任意のシリーズを選び、必要なパラメータを計算し、お知らせします。その後、任意のスライディングウィンドウの値で合意する。このウィンドウのminとmaxの計算値を公開します。私の番では、正確な値を公表し、比較することにしています。 誠実さは保証します、あなたは疑うことができません。 PS: プログラマーは、手元に来たものをすべてプログラムする人ではない。 燃えるものなら何でも飲み、動くものなら何でも食べる...というのが人間でないのと同じように。 由利 その理由は何ですか？証明の結果として？アレスの ように、本当に確認することにしたのでしょうか？でも、あなたのことだから、それは疑わしいけど......。 ニュートロンへ Sergeyさん、ノイズパワーインジケーターをご覧になってみてください。初期の時系列を段階的にデトレンドし、振幅の2乗を平滑化（FLFPeriod）します。この指標は、特に1分足で市場の「ムード」の変化によく反応する。 Seryogaさんありがとうございます、見てみます。 Yurixx 2007.10.30 09:53 #272 grasn: ユーリ、これは何のために書いたの？エビデンスの裏付けとして？アレス さんのように自己主張をすることにしたのでしょうか？でも、あなたのことだから、それは疑わしいけど...でも、 。 口調に攻撃性があるね、セルゲイ。私が発表したものを、この状態のプリズムを通して見てはいけないと思います。私の提案が気に入らないのか？練習に持ち込まないでください。私の説明で何かお分かりにならなかったのでしょうか？でも、それはイライラする理由にはならない。あなたのやり方は理解できないことが多いし、何の問題もない。いらない？いいよ、気にしないで。 何か間違いはありましたか？そして、それを指摘する。ご回答の中で、異論と呼べるものは一箇所だけでした。 何の根拠もなく、ただ「そういう分布になっている」と発表するのはもっとおかしい。たしかに、実際の引用文は、証明のものとは異なる分布をしていますね。 数学の仕組みに慣れていないのでしょう。対象を仮定して、それを検証する。それはこちらも同じです。もともと一種の分布関数を仮定して、それを自分なりに改良していったのです。そして、モデルの 分布関数の 曲線が、実験の曲線と完全に 一致するというフレーズに気づかなかったのでしょうか？これ以上の証拠はないだろう？ あなたの「本当の名言は全く違う」という言葉は、どれがそうなのか知っているということですか？それなら、ここであげましょう。引用と何の関係があるのですか？誰が私が見積もりで仕事をしていると言った？私の文章から、私は正規化する必要がある指標のデータを扱うということがわかります。残念ながら、この指標の値の分布については何もわかっていないようですね。では、何に異論があるのでしょうか？ 一般に、現実の異議申し立てには2つのタイプがあります。1.理論構築の不正確さ。2.アプリケーションの不正確さ。1点目は、私の理解する限り、有効な反論がないことです。そして、2点目は伸縮性です。私の問題への適用を判断していただくのは難しいです。そして、自分のタスクへの適用は、自分のビジネスです。もし、そのような可能性を必要としないのであれば（そんな人はほとんどいない、非常に特殊なケースである）、それほど注意を払う必要はないだろう。 ところで、ニューラルネットについて。グリッド入力にデータを与える場合、その範囲を明確に指定する必要がある。これは価格やほとんどの指標で不可能です。というのが、私のコメントの理由です。間違っているかもしれませんが、あくまで可能性のある使い方についての意見です。 セルゲイさんは、私ができないことをたくさんできるようになりましたね。しかし、それは私が嫌がる理由にはならない。それどころか、より大きな尊敬を集める理由にもなっています。 Sceptic Philozoff 2007.10.30 10:10 #273 grasn: ∫（ξ^a）*exp（-B*（ξ^b））dξ = -1/（B*b）*（X^（a-b+1））*exp（-B*（X^b））+（a-b+1）/（B*b）*∫（ξ^（a-b））*exp（-B*（ξ^b））dξ は、この積分を取ることができませんでした。 式は全く正しいです、今自分で確認しました（勾配降下法ではなく、ただの部品による積分法ですが）。この操作は、単に指数を微分の下に置き、微分の前に独立変数の次数で補正すればよいのである。 もう一つの問題は、ここで正しく指摘されているように、分布が恣意的に選ばれていることである。しかし、これらの公式の実用的なテストには、やはりYurixxが 提案した結果を見たいと思います。結局、最終的な結論が完全に正しくなくても、真実の主な基準は実践なのです。 やはり、Yurixx さんの問題のX値は何なのかを明確にしたいですね...。 Yurixx 2007.10.30 10:11 #274 Avals: IMHOは、価格については、単一のディストリビューションは何の価値もありません。異なる時点で、異なる分布。例えば、同じチャンネルでも、ある種の一時的に安定した分布である。過渡期には、どれに行き着くかわからない、常に代替シナリオが存在するのです。私たちは、正のMOを持つ（またはそれを使って+MOを得る）ある特定の分布に数えるだけで入力します。もちろん、任意の範囲のものを全部混ぜて、似たような分布を選んで、おっしゃるように普遍的な基準への還元、正規化...という使い方ができます。しかし、指標などの目的は、特定の分布が発生（継続）する可能性のある瞬間を検出し、それを利用することであって、何らかの世界的な相場状況を予測することではありません。この目的のために、指標はいくつかの過去の分布を混ぜてはいけませんし、どのような期間で、この分布からいくつか、他の分布からいくつか、3番目の分布からいくつか採取したのかも明らかではありません。IMHOでは、おそらくポストファクタムでも分離する必要はありますが、混合することはありません。そして、明らかになったディストリビューションがまだ保存されていることを期待して使うか、過渡的な瞬間に新しいものを待ち、それを使うかです。後者の場合、以前の（完成された）流通が、今後の可能性を左右することもある。 最初の2文は、私とは根本的に異なる概念を表現しています。それに対して私は、市場は一つであり、結果としてその流通は、ある時期には異なる（しかしそれ自身の）側面によって支配されるものの、別の現象であると考えています。 はっきり言って、提案された分布関数は特殊なケースである。私の問題にはよく合っていますが、すべての人に合う必要はまったくありません。最後にアプリケーションの難しさについて書きました。ポイント3には「シリーズの統計を調査する」とあります。何のためだと思いますか？この分布関数が適しているかどうかを調べるためだと思います。 また、「ユニバーサル・スタンダード」については、言葉の食い違いがありますね。あなたは分布について話していますが、私は、正規化が最も簡単で効果的な方法である、ある範囲の値（だけ）の標準化について話しているのです。 指標やその先にあるものへの思いは、ある種の観念であり、次第に漠然とした空想に変わっていきます。あえて挑戦しない。残念ながら、論文のテーマ、表現されたアイデア、アプリケーションの考察、その他とは何の関係もないのです。だから、そういう発言には応えたいのですが、自分の文章とどう関連づけたらいいのかわからないんです。:-) Prival 2007.10.30 10:15 #275 擂り潰す 0から...までの区間で定義された分布もあります。http://avs.cde.spbstu.ru/str/HTML/pag/1/23.htm もしかしたら、あなたにとって良いものなのかもしれませんね。ほら、この記事の最後の1枚だ、家に帰るよMatkadでデータを扱うプログラムを見つけ、様々な基準でこの法律に準拠しているかどうかをチェックします カイ二乗、ノイマンピアソンです。必要なら送りますよ。 Yurixx 2007.10.30 10:20 #276 Mathemat: グラサン∫（ξ^a）*exp（-B*（ξ^b））dξ = -1/（B*b）*（X^（a-b+1））*exp（-B*（X^b））+（a-b+1）/（B*b）*∫（ξ^（a-b））*exp（-B*（ξ^b））dξ は、この積分を取ることができませんでした。 式は全く正しいです、今自分で確認しました（勾配降下法ではなく、ただの部品による積分法ですが）。この操作は、単に指数を微分の下に置き、微分の前に独立変数の次数で補正すればよいのです。 もう一つの問題は、ここで正しく指摘されているように、分布が恣意的に選ばれていることである。しかし、私は、これらの処方の実用的なテストについてYurixxが 提案した結果の背後にあるものを、やはり見たいと思います。結局、最終的な結論が完全に正しくなくても、真実の主な基準は実践なのです。 やはり、Yuurixx さんの問題のX値は何なのかを明確にしたいですね...。 信じられませんね． また、この積分が勾配降下法でとられると言ったのは誰ですか？はっきりと書きました。"一枚一枚丁寧に "ということですね。秘密でなければ、皆さんはどんなところを読んでいるのでしょうか。:-))) それ以外については、Mathematics さんの投稿は非常に楽観的です。MathCADとMathematicsの両方」よりも優れていることは、すでに明らかです。私がこのような仕掛けに懐疑的なのは、決して無意味なことではありません。反論できない、みたいな・・・。 私の問題におけるX値は、ある指標の値の集合体です。 私自身が実践した結果、この方法で問題が解決したのです。満足のいく結果です。 Avals 2007.10.30 10:33 #277 Yurixx: インジケーターの目的、そしてその先にあるものへの思いは、ある種の認識であり、次第に曖昧なファンタジーへと発展していきます。あえて挑戦しない。残念ながら、それは作品のテーマ、表現されたアイデア、応用への配慮、その他すべてとは関係がない。だから、そういう発言には応えたいのですが、自分の文章とどう関連づけたらいいのかわからないんです。:-) 指標などで何かをする前に、指標に何を期待するかを定義する必要があります。これによって、目の前の課題の枠組みの中で解決すべき問題と、突拍子もない問題を見極めることができます。 "TA指標はt/fにほぼ依存しない。私の理解では、これは彼らの統計の特性である。しかし、もしスムージングの問題が解決されれば、そこから何か新しいものが得られるかもしれません。" 例えば、指標に新たに求めるものは何でしょうか？ Yurixx 2007.10.30 10:42 #278 Avals: ユリックス。インジケーターの目的、そしてその先にあるものへの思いは、ある種の認識であり、次第に曖昧なファンタジーへと発展していきます。あえて挑戦しない。残念ながら、それは作品のテーマ、表現されたアイデア、応用への配慮、その他すべてとは関係がない。だから、そういう発言には応えたいのですが、自分の文章とどう関連づけたらいいのかわからないんです。:-) 指標などで何かをする前に、指標に何を期待するかを定義する必要があります。これによって、目の前の課題の枠組みの中で解決すべき問題と、突拍子もない問題を見極めることができます。 "TA指標はt/fにほぼ依存しない。私の理解では、これは彼らの統計の特性である。しかし、もしスムージングの問題が解決されれば、そこから何か新しいものが得られるかもしれません。" 例えば、指標から新たに何を得たいのか？ 標準的なTA指標になると、あまりないですね。しかし、それも注目に値します。写真はすでに掲載済みです。2種類の期間のRSIチャートと、それに対する私のコメントがあります。RSIを正規化し、その大きさが平滑化期間に依存しないようにすれば、より効果的に利用できるかもしれない。他のいくつかの指標についても同様です。 Sceptic Philozoff 2007.10.30 10:43 #279 Yurixx писал (а): また、この積分が勾配降下法で取られるというのは誰の話ですか？ 大丈夫、ユリックス、そのフレーズはあなたのものではありません。ガジェット系に懐疑的なのは...。自宅にはMapleがインストールされており、記号計算など、本当に助かることがあります。しかし、長い間使っていない。 Сергей 2007.10.30 10:58 #280 toYurixx ユーリー、もし私があなたの気分を害したのなら謝ります。決してそんなつもりはなく、敵意もありません。それどころか、私は知的で興味深く、忍耐強い対話者と見ています。 一般的には、2種類の実質的な異議申し立てが可能です。1.理論構築の不正確さ。2.アプリケーションの不正確さ。1点目は、私の理解する限り、有効な反論がないことです。そして、2点目は伸縮性です。私の問題への適用を判断していただくのは難しいです。そして、あなたの問題に対するアプリケーションは、あなたのビジネスです。 最初のポイントで私は積分につまずいた、私はそれについて書いた、したがって、さらにちょうどそれのための私の言葉を取るが、それは、もちろん、私の問題は、この積分を取り、全体の証拠をチェックします。 2点目は、あなたが思うように、積極的に反応を起こしたものです。 勤務中、顧客が部品（ユニット、組立）の故障確率に基づいて主生産に彼らの在庫の最適化を必要とプロジェクトに取り組んだ。かなり高価なものであり、その作業は学術的なものであった。理論的な検証は研究機関全体で行ったのですが、理論的には素晴らしいモデルなのに、実際の分布がちょっと違うだけで、実際にはまったくうまくいきませんでした。 あなたの「本物の名言は違う」という言葉は、どの名言か知っていることを意味しているのでしょうか？それなら、ここであげましょう。引用と何の関係があるんだ？誰が私が見積もりで仕事をしていると言った？私の文章は、私が正規化する必要がある指標のデータを扱っていることを示唆しているようです。 残念ながら、あなたはこの指標の値の分布について何も知りません。では、何に異論があるのでしょうか？ 引用について 私は想定していませんでしたが、あなたの投稿を読みました。そのうちのひとつを紹介します。「...オリジナルシリーズは価格です。その分布は非正規でなければならない。 正規について書いたのは、それについて解析的に多くのことが計算できることと、実際の分布が正規である程度正確に近似できるからだ...」と。それが、「Xは価格帯別シリーズ」という私のさらなる理解でした。系列Xが一般に抽象的なものであっても、所定の分布に従うのであれば問題はない。例えば、確率的なものが「割り当てられた」分布に従うというのは確かなのでしょうか？ ところで、ニューラルネットワークについて。入力データをグリッドに与える際、その範囲を明確に指定する必要がある。価格やほとんどの指標では、これは不可能です。もしかしたら、間違っているかもしれませんが、あくまでも、この方法の可能性を考えての発言です。 どうやら私の馬鹿さ加減では、このNOT問題の深さ、そして他の点にも気付けないようです。 驚きました． また、この積分が勾配降下法で取られるというのは、誰が言ったのでしょうか？はっきりと書きました。"take it by piece"（ひとつひとつ丁寧に）。秘密でなければ、皆さんはどこを読んでいるのでしょうか。:-))) 勾配法で積分を取ろうとしたとは書いていないような気がします。 もし、そのような機能が必要ないのであれば（必要な人はごくわずかであり、このケースは非常に特殊です）、それほど注意を払う必要はありません。 いつもながら、その通りだと思います :o) を数学に 説明ありがとうございます！元々書き方が間違っていただけで、括弧で混乱し、積分限界を混同してしまいました:o。 toPrival 0から...までの区間で定義された分布もあります。 すみません、何のために、なぜ、つまり、あなたの要求が何なのか、よく理解できないのですが。 to中性子 面白い指標なので、夜に詳しく調べてみます。今は仕事中なので、理論的なことしか言えませんが。これです。確率的共鳴」;;;発見されたパターンに関する最初の資料を公開しました。 しかし、微妙なのは、あるクラスのチャンネルにだけ非常によく現れ、他のチャンネルでは - 完全なカオスになることです。これらのチャンネルは、芸術的に言えば、指折り数えられるほどです。下に、全く信号がない状態、つまり価格帯をノイズとして捉えた結果を書きました。 1...212223242526272829303132333435...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
ミッション・トリップはしばらく保留になった。これから休日があり、その後に非番の状態がやってくるということを、みんな正直に認めているのです。
toYurixx
∫ (ξ^a)*exp(–B*(ξ^b)) dξ = –1/(B*b) * (X^(a–b+1))*exp(–B*(X^b)) + (a–b+1)/ (B*b) *∫ (ξ^(a–b))*exp(–B*(ξ^b)) dξ
数理解析の専門家ではないのですが、正直言って、この積分はMathCADでも「数学」でも取れませんでした。 でも、何か誤解しているのか、表現を読み間違えているのかもしれませんね。
私見では、こちらの方がシンプルでいいと思います。t/fと平均化パラメータに依存する正規化係数を計算するコードの小さな部分は、インジケータまたはExpert Advisorのinit()に埋め込まれます。Expert AdvisorがPCになく、履歴が不明なボリュームでそこに読み込まれている場合、チャンピオンシップではどうすればいいのでしょうか？
でも、そんなことは些細なことです。問題はもっと深刻です。シンボルやt/fなどを変更するたびに、これらの比率を手作業やMatkadを使って再計算しなければならないのでしょうか :-)??飽きないんですか？または、すべてのシンボル、t/f、平滑化パラメータなどのデータベースを作成しますか？?:-)
難しいことは何もなく、現在の相場環境に対して一度だけ再計算すれば十分で、計算時間は勾配降下法程度で済みます。
何の根拠もなく、単純に「そういう分布になっている」と断言するのはもっとおかしい。そう、あなたの言うとおり、実際の引用文は、あなたの証明の根拠として使われたものとは全く異なる分布をしています。
いいえ、そうではありません。しかし、配給の問題は昔からいろいろな方法で解決されていることにずいぶん前に気づきました。 たとえば、私は統計の「実験計画」の項で紹介した方法を使っています。 少なくとも、配給の問題はないのです。また、記載されている長所や用途はいずれも大いに疑問が残るものばかりです。
4.私は何も知らないのですが、ニューラルネットワークでは、データを正規化することが必要です。条件付きの範囲を超えると、ニューロブレーンがニューロカバレッジを失ってしまうのです。
おそらく、このような正規化の方法は、現在使われているものよりも有用であることが証明されるケースがある。
私がまだ「理解不足」であろうニューラルネットワークでは、配給の問題はなく（この問題はどこから来たのでしょうか）、しかも彼らはこの操作の計量的な精度を正確に要求しており、あなたの方法ではそれを得ることは不可能です。
提案します。
よし、この方法でやってみよう。計算のために必要な入力パラメータを教えてください。任意のシリーズを選び、必要なパラメータを計算し、お知らせします。その後、任意のスライディングウィンドウの値で合意する。このウィンドウのminとmaxの計算値を公開します。私の番では、正確な値を公表し、比較することにしています。
誠実さは保証します、あなたは疑うことができません。
PS:
プログラマーは、手元に来たものをすべてプログラムする人ではない。
燃えるものなら何でも飲み、動くものなら何でも食べる...というのが人間でないのと同じように。
由利 その理由は何ですか？証明の結果として？アレスの ように、本当に確認することにしたのでしょうか？でも、あなたのことだから、それは疑わしいけど......。
ニュートロンへ
Seryogaさんありがとうございます、見てみます。
ユーリ、これは何のために書いたの？エビデンスの裏付けとして？アレス さんのように自己主張をすることにしたのでしょうか？でも、あなたのことだから、それは疑わしいけど...でも、
。
口調に攻撃性があるね、セルゲイ。私が発表したものを、この状態のプリズムを通して見てはいけないと思います。私の提案が気に入らないのか？練習に持ち込まないでください。私の説明で何かお分かりにならなかったのでしょうか？でも、それはイライラする理由にはならない。あなたのやり方は理解できないことが多いし、何の問題もない。いらない？いいよ、気にしないで。
何か間違いはありましたか？そして、それを指摘する。ご回答の中で、異論と呼べるものは一箇所だけでした。
数学の仕組みに慣れていないのでしょう。対象を仮定して、それを検証する。それはこちらも同じです。もともと一種の分布関数を仮定して、それを自分なりに改良していったのです。そして、モデルの 分布関数の 曲線が、実験の曲線と完全に 一致するというフレーズに気づかなかったのでしょうか？これ以上の証拠はないだろう？
あなたの「本当の名言は全く違う」という言葉は、どれがそうなのか知っているということですか？それなら、ここであげましょう。引用と何の関係があるのですか？誰が私が見積もりで仕事をしていると言った？私の文章から、私は正規化する必要がある指標のデータを扱うということがわかります。残念ながら、この指標の値の分布については何もわかっていないようですね。では、何に異論があるのでしょうか？
一般に、現実の異議申し立てには2つのタイプがあります。1.理論構築の不正確さ。2.アプリケーションの不正確さ。1点目は、私の理解する限り、有効な反論がないことです。そして、2点目は伸縮性です。私の問題への適用を判断していただくのは難しいです。そして、自分のタスクへの適用は、自分のビジネスです。もし、そのような可能性を必要としないのであれば（そんな人はほとんどいない、非常に特殊なケースである）、それほど注意を払う必要はないだろう。
ところで、ニューラルネットについて。グリッド入力にデータを与える場合、その範囲を明確に指定する必要がある。これは価格やほとんどの指標で不可能です。というのが、私のコメントの理由です。間違っているかもしれませんが、あくまで可能性のある使い方についての意見です。
セルゲイさんは、私ができないことをたくさんできるようになりましたね。しかし、それは私が嫌がる理由にはならない。それどころか、より大きな尊敬を集める理由にもなっています。
は、この積分を取ることができませんでした。
式は全く正しいです、今自分で確認しました（勾配降下法ではなく、ただの部品による積分法ですが）。この操作は、単に指数を微分の下に置き、微分の前に独立変数の次数で補正すればよいのである。
もう一つの問題は、ここで正しく指摘されているように、分布が恣意的に選ばれていることである。しかし、これらの公式の実用的なテストには、やはりYurixxが 提案した結果を見たいと思います。結局、最終的な結論が完全に正しくなくても、真実の主な基準は実践なのです。
やはり、Yurixx さんの問題のX値は何なのかを明確にしたいですね...。
IMHOは、価格については、単一のディストリビューションは何の価値もありません。異なる時点で、異なる分布。例えば、同じチャンネルでも、ある種の一時的に安定した分布である。過渡期には、どれに行き着くかわからない、常に代替シナリオが存在するのです。私たちは、正のMOを持つ（またはそれを使って+MOを得る）ある特定の分布に数えるだけで入力します。もちろん、任意の範囲のものを全部混ぜて、似たような分布を選んで、おっしゃるように普遍的な基準への還元、正規化...という使い方ができます。しかし、指標などの目的は、特定の分布が発生（継続）する可能性のある瞬間を検出し、それを利用することであって、何らかの世界的な相場状況を予測することではありません。この目的のために、指標はいくつかの過去の分布を混ぜてはいけませんし、どのような期間で、この分布からいくつか、他の分布からいくつか、3番目の分布からいくつか採取したのかも明らかではありません。IMHOでは、おそらくポストファクタムでも分離する必要はありますが、混合することはありません。そして、明らかになったディストリビューションがまだ保存されていることを期待して使うか、過渡的な瞬間に新しいものを待ち、それを使うかです。後者の場合、以前の（完成された）流通が、今後の可能性を左右することもある。
最初の2文は、私とは根本的に異なる概念を表現しています。それに対して私は、市場は一つであり、結果としてその流通は、ある時期には異なる（しかしそれ自身の）側面によって支配されるものの、別の現象であると考えています。
はっきり言って、提案された分布関数は特殊なケースである。私の問題にはよく合っていますが、すべての人に合う必要はまったくありません。最後にアプリケーションの難しさについて書きました。ポイント3には「シリーズの統計を調査する」とあります。何のためだと思いますか？この分布関数が適しているかどうかを調べるためだと思います。
また、「ユニバーサル・スタンダード」については、言葉の食い違いがありますね。あなたは分布について話していますが、私は、正規化が最も簡単で効果的な方法である、ある範囲の値（だけ）の標準化について話しているのです。
指標やその先にあるものへの思いは、ある種の観念であり、次第に漠然とした空想に変わっていきます。あえて挑戦しない。残念ながら、論文のテーマ、表現されたアイデア、アプリケーションの考察、その他とは何の関係もないのです。だから、そういう発言には応えたいのですが、自分の文章とどう関連づけたらいいのかわからないんです。:-)
擂り潰す
0から...までの区間で定義された分布もあります。http://avs.cde.spbstu.ru/str/HTML/pag/1/23.htm
もしかしたら、あなたにとって良いものなのかもしれませんね。ほら、この記事の最後の1枚だ、家に帰るよMatkadでデータを扱うプログラムを見つけ、様々な基準でこの法律に準拠しているかどうかをチェックします カイ二乗、ノイマンピアソンです。必要なら送りますよ。
は、この積分を取ることができませんでした。
式は全く正しいです、今自分で確認しました（勾配降下法ではなく、ただの部品による積分法ですが）。この操作は、単に指数を微分の下に置き、微分の前に独立変数の次数で補正すればよいのです。
もう一つの問題は、ここで正しく指摘されているように、分布が恣意的に選ばれていることである。しかし、私は、これらの処方の実用的なテストについてYurixxが 提案した結果の背後にあるものを、やはり見たいと思います。結局、最終的な結論が完全に正しくなくても、真実の主な基準は実践なのです。
やはり、Yuurixx さんの問題のX値は何なのかを明確にしたいですね...。
信じられませんね．
また、この積分が勾配降下法でとられると言ったのは誰ですか？はっきりと書きました。"一枚一枚丁寧に "ということですね。秘密でなければ、皆さんはどんなところを読んでいるのでしょうか。:-)))
それ以外については、Mathematics さんの投稿は非常に楽観的です。MathCADとMathematicsの両方」よりも優れていることは、すでに明らかです。私がこのような仕掛けに懐疑的なのは、決して無意味なことではありません。反論できない、みたいな・・・。
私の問題におけるX値は、ある指標の値の集合体です。
私自身が実践した結果、この方法で問題が解決したのです。満足のいく結果です。
インジケーターの目的、そしてその先にあるものへの思いは、ある種の認識であり、次第に曖昧なファンタジーへと発展していきます。あえて挑戦しない。残念ながら、それは作品のテーマ、表現されたアイデア、応用への配慮、その他すべてとは関係がない。だから、そういう発言には応えたいのですが、自分の文章とどう関連づけたらいいのかわからないんです。:-)
指標などで何かをする前に、指標に何を期待するかを定義する必要があります。これによって、目の前の課題の枠組みの中で解決すべき問題と、突拍子もない問題を見極めることができます。
"TA指標はt/fにほぼ依存しない。私の理解では、これは彼らの統計の特性である。しかし、もしスムージングの問題が解決されれば、そこから何か新しいものが得られるかもしれません。"
例えば、指標に新たに求めるものは何でしょうか？
インジケーターの目的、そしてその先にあるものへの思いは、ある種の認識であり、次第に曖昧なファンタジーへと発展していきます。あえて挑戦しない。残念ながら、それは作品のテーマ、表現されたアイデア、応用への配慮、その他すべてとは関係がない。だから、そういう発言には応えたいのですが、自分の文章とどう関連づけたらいいのかわからないんです。:-)
指標などで何かをする前に、指標に何を期待するかを定義する必要があります。これによって、目の前の課題の枠組みの中で解決すべき問題と、突拍子もない問題を見極めることができます。
"TA指標はt/fにほぼ依存しない。私の理解では、これは彼らの統計の特性である。しかし、もしスムージングの問題が解決されれば、そこから何か新しいものが得られるかもしれません。"
例えば、指標から新たに何を得たいのか？
標準的なTA指標になると、あまりないですね。しかし、それも注目に値します。写真はすでに掲載済みです。2種類の期間のRSIチャートと、それに対する私のコメントがあります。RSIを正規化し、その大きさが平滑化期間に依存しないようにすれば、より効果的に利用できるかもしれない。他のいくつかの指標についても同様です。
大丈夫、ユリックス、そのフレーズはあなたのものではありません。ガジェット系に懐疑的なのは...。自宅にはMapleがインストールされており、記号計算など、本当に助かることがあります。しかし、長い間使っていない。
toYurixx
ユーリー、もし私があなたの気分を害したのなら謝ります。決してそんなつもりはなく、敵意もありません。それどころか、私は知的で興味深く、忍耐強い対話者と見ています。
最初のポイントで私は積分につまずいた、私はそれについて書いた、したがって、さらにちょうどそれのための私の言葉を取るが、それは、もちろん、私の問題は、この積分を取り、全体の証拠をチェックします。 2点目は、あなたが思うように、積極的に反応を起こしたものです。 勤務中、顧客が部品（ユニット、組立）の故障確率に基づいて主生産に彼らの在庫の最適化を必要とプロジェクトに取り組んだ。かなり高価なものであり、その作業は学術的なものであった。理論的な検証は研究機関全体で行ったのですが、理論的には素晴らしいモデルなのに、実際の分布がちょっと違うだけで、実際にはまったくうまくいきませんでした。
引用について 私は想定していませんでしたが、あなたの投稿を読みました。そのうちのひとつを紹介します。「...オリジナルシリーズは価格です。その分布は非正規でなければならない。 正規について書いたのは、それについて解析的に多くのことが計算できることと、実際の分布が正規である程度正確に近似できるからだ...」と。それが、「Xは価格帯別シリーズ」という私のさらなる理解でした。系列Xが一般に抽象的なものであっても、所定の分布に従うのであれば問題はない。例えば、確率的なものが「割り当てられた」分布に従うというのは確かなのでしょうか？
どうやら私の馬鹿さ加減では、このNOT問題の深さ、そして他の点にも気付けないようです。
驚きました．
また、この積分が勾配降下法で取られるというのは、誰が言ったのでしょうか？はっきりと書きました。"take it by piece"（ひとつひとつ丁寧に）。秘密でなければ、皆さんはどこを読んでいるのでしょうか。:-)))
勾配法で積分を取ろうとしたとは書いていないような気がします。
いつもながら、その通りだと思います :o)
を数学に
説明ありがとうございます！元々書き方が間違っていただけで、括弧で混乱し、積分限界を混同してしまいました:o。
toPrival
すみません、何のために、なぜ、つまり、あなたの要求が何なのか、よく理解できないのですが。
to中性子
面白い指標なので、夜に詳しく調べてみます。今は仕事中なので、理論的なことしか言えませんが。これです。確率的共鳴」;;;発見されたパターンに関する最初の資料を公開しました。 しかし、微妙なのは、あるクラスのチャンネルにだけ非常によく現れ、他のチャンネルでは - 完全なカオスになることです。これらのチャンネルは、芸術的に言えば、指折り数えられるほどです。下に、全く信号がない状態、つまり価格帯をノイズとして捉えた結果を書きました。