ランダムフロー理論とFOREX
一番最初に思いつく選択肢は、最初の処理の差分を取る（＝リターンを計算する）ことです。しかし、少なくとも広い意味での定常性の仮説の証明や反証にはまだ至っていないのです。コラボレーションができたら面白いですね。
はい、この方法（おおよそ）は、10年以上前に分析に成功しました。
すべては、この画像から始まった
カオス」のプロセスを可視化したものです。
運動中の気体の混合。
全部英語で読まないといけないんですよ。
予言者カンパニーの歴史について
入力ストリームは刻みであり、それに対するいかなる変換もストリームの特性を変化させることを指摘したい。returns[i] = Close[i] - Close[i+1]であれば、別のスレッドでおっしゃられているように、一次変換であり、フローの特性には影響を与えません。しかし、バーの計算は、テストしてみるとよくわかるのですが、非線形変換です。1分足のバーの履歴を取り、1分足のバーの中に法則を生成して、適切に再現しているのです。
残念ながら、接続が途切れたり、微小なバーしか再構築できないため、我慢するしかない。つまり、分足を使ったほうがよく、他の時間軸を使うと非線形性が高まるが、分足ですでに十分な非線形性を得ている :)
まず、プロセスのACFをプロットしています。ティックと分のACFを比較してみると、静かな相場では差があるが、強い動きの始まりでは差がある。 スクワットバーを持つウィリアムズはそこに注目し、自分の取引システムに使おうとしたのだろう。
このような市場調査の方向に進もうとする人は、海外の文献と我々の文献では相関と共分散の概念が異なっており、特にACFプロセスの構築においてそれが顕著であることに注意する必要がある。
まあ...これで、これから1ヶ月は休む間もなく、方程式や関数をこなすことになる...。:(((
プライベート、ダニのことは忘れましょう：これは明らかに無駄な事件です。ティック分布の法則は楽器によって大きく異なり、ティック自体も時間的に極めて不均一にやってきます。 ここに私の小さな試みがあります：「ティック：振幅と遅延の分布」 です。本当は1分以上から始めた方がいいんですけどね。
一番気になるのは、この点です。例えば1年間の終値の履歴があり、転置ベクトル（r1, r2, ..., rN）、ここでNは6000程度とします。この1年間、オイラ（EURUSD）は20～25桁、つまり2000～2500ポイント走った。したがって，この区間での期待値（最も強いトレンドの場合）は0.3～0.4ポイント程度であり，同時に，ウォッチでの分散は数十倍，10～15ポイント付近，すなわち25倍を下回らない程度である。つまり、ここで数えている 共分散や相関は、分布自体があまりシャープではなく、そのm.o.はs.c.o.より何倍も小さいので、あまり重要ではありません。
このプロセスの広義の定常性を確認する統一的な手順はどこかにあるのでしょうか？不思議なことに、インターネット上にはほとんど情報がないのです。
2 geometrr： 記事を読みました、とても魅力的です。しかし、そこではランダムなプロセスよりもカオスが重要なのです。
2 Red.Line： そうですね、ポジティブなことを言いましょう、興味のあるテーマであれば...。
地下に乗りながら、ふと、同じことを言っているなと思いました。Returns/delta_tはvelocity、つまりある時間間隔での価格の上昇率-速度です。速度があれば、1次、2次などの微分の加速度もある。一番簡単な変形で行列Fを求め、MathCadのウォークを作るようにします。
統計的な研究はもちろんその過程を表しますが、GIRも分散も選択した分析間隔に依存するため、後でトレーディングシステムを構築する際にどのように利用すればよいのかわかりません。静的ではなく、動的に調査しなければならない。それにアワーマーカーを解析に使うのはおかしい、IHMO、0.5でないと解析できないほど複雑なのだ。
定常性については 、確かに定義はありますが、基準はなく、主なものは数値であり、判断を下すことができます。(S>5→定常、S<5→非定常)。少なくとも私は遭遇したことがありません。
これらの考え方を実践で使ったことはありますが、ずいぶん前のことで、FXのためではありません。考え方は以下の通りである。 ACFにより、過程に相関がある時間を判断することができ、それ以降の動きを一定の精度で予測することが可能となる。ここでは、画像上の例として、0.707レベル、そして非定常性を仮定してみます。
ここで、ACFの計算には、相関や共分散が重要になる場合がある。ACFが改めて作られた記憶はない。
MQLでインジケータを構築し、動作させて挙動を確認したい。
Roshが助けて くれればいいのですが、彼はただリンクを送ってうなずくだけです :-)
どんなアイデアも、うまくプレゼンテーション（絵や文章）しなければならないことを理解している。ピアニストを叱らないでください、彼は精一杯演奏しています。
でも、この疑問はずっと残っています。もしかしたら、この話題は私と数学者だけにしか興味がないのかもしれませんね。少なくとも書き上げると、すべてがトピックの上になる。
まあ、広義の定常性の基準はなんとなくわかっています。m.o.の不変性、ACFの依存性は、それぞれの引数にではなく、引数の差だけに依存します。それとも、間違っているのでしょうか？
分散はゼロシフトのみで、同じACFです。しかし、この「部分AC」をシリーズ内部のどの区間（大雑把に言えば窓）でカウントすればいいのかがわからない。基準があるんですよね？つまり、「主張の違いだけでのACの依存 性」とは何かということです。つまり、ある引数の違いに対して、複数（多数）の異なる「部分AC」を構築し、得られた一連の部分ACの定常性を（統計的に）調査する必要があるのである。悪循環に陥る...。
Matcadをダウンロードするまで、あなたのZIPを使うことができません。どんなモンスターなのか、ダウンロードしてみないと...。
もうひとつ、これらの統計的研究をそのままTSに適用する予定はない。適用計画は、そのテスト段階です。
まだ読んでないけど、すでに面白いです :)
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自然界で起こる様々な現象を記述するために、ランダムフロー理論の装置を適用するという考えは、かなり以前に登場した。 この分野の最も基本的な研究は、Bolshakov I.A. による「ノイズからのシグナルフロー抽出の統計的問題」であると思われる。-M：ソビエトラジオ、1969年。
ボトムライン（この用語の意味を括弧内に示します。）
直接観測できない物体（世界の出来事）の流れがあり、統計的に関連した測定値の流れ（例えば、EUR/USDの現在のレート）がある。測定は離散的な時点で行われ、測定のスキップも可能である（世界の出来事が起きたが、為替レートは変化していない）。
観測された物体のパラメータと観測された測定値のパラメータの間には一定の対応関係があり、パラメータ値の領域Wはパラメータy値の領域Sに対応する。
測定器の出力（MT端子）には、物体（）からの信号による測定値とともに、変動ノイズやさまざまな干渉による測定値、すなわち誤測定値が現れる。
ランダムウォークの記述方法。
ランダムフローをコンパクトに記述した多変量確率密度関数
ここに、あるクラスの任意の関数がある。
モーメント関数による記述
のうち、流れの理論で特別な役割を果たすのは、フローインテンシティ（FE）と呼ばれる1次モーメント関数である。
動きのモデル（EUR/USDの為替レートの軌跡）として
異なる仮説が考えられるが、ここでは、遷移確率密度を持つ同種のマルコフ過程の独立した実現があり、その運動が以下の形式の線形差分方程式で記述されるとする
(1)
ここで、Fは既知の遷移行列である。
wk は期待値 E(wk)=0, 共分散行列 E(wk,wj)=Qkdk,j を持つノイズである。
dk,jはクロネッカー記号である。
この理論の活用は、一見すると何を示唆しているのだろう。
1.為替レートが動いている場所、動きの中で有用な要素がある場所、ノイズがある場所を判断する。
2.フラット、トレンドの定性的な定義から離れること（時計でフラット、分単位でトレンド）。作られた売買システム（損失が多い→横ばい）、利益があれば→トレンド（トレンドは友達だから）で理解されることが多いような気がします。そして、同じ時間間隔で別のTSを取ると、トレンドが敵になるのかもしれませんね :).
3.流れの定量的な説明に行く - それは強度（おそらくそれはボリュームです）、速度、加速度などのパラメータを持っています。横ばいやトレンドがないのは、なんとなく納得しています。そこには、時間によって特性を変える多次元的・多次元的な動きしかない。
4.フローは、定常的（パラメータがある時間間隔で一定）である場合と、非定常的（ギャップ、スパイク、出口、重要なニュースの期待）である場合があります。
5.理論によって、相関のある流れを研究し、分析することが可能になります。
6.そして、ある条件下で最も重要なのは、移動の方向を予測することです。
例として、式(1)でモデル化された軌道をあげる。これらの軌道は運動パラメータが全く同じ（つまり定常）であり、その外部差分はノイズ（wk）により生成されたものである。
ここまで読まれた方、このような市場分析のアプローチに出会いましたか？ また、それを読むためのリンクを教えていただけると、考える必要があります。すべてがそんなに簡単なことではありません。ボルシャコフが得た多くの手続きや関数は、必要な計算資源＝無限大であるため、計算することができない。流体解析のアプローチに関する記述も、あまりにも基本的なものです。
計算式がよく見えないので、Wordで添付します。