ランダムフロー理論とFOREX - ページ 10

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Mathemat:
自己回帰モデルは2次ではなく、1次で間違いないでしょうか？ あなたが何を研究しているかは神のみぞ知る、ですが ;-)BPとその方法を書いてもいいかもしれませんね。せめて、私に見せてください :-)
 
Mathemat:

信号でもなく、ましてや物質でもないのだから、何の役にも立たないことはSTOで証明されたようなものだ。


点については納得がいきません。このコンセプトは、発生したプロセスの分析に非常に有効です。このコンセプトがなければ、テレビも受信機も携帯電話も、そして皆さんが今使っているコンピューターも存在しなかったでしょう:-)

STOを解読できるのか？

 
STOは、私の理解では、特殊相対性理論です。
 
Prival:
自己回帰モデルが2次ではなく、1次であることは間違いないですか？ そこで何を勉強しているかは神のみぞ知る、ですが ;-)BPとその方法を書くかもしれません。せめて、私に見せてください :-)

それが問題なんです。このテストは非常に特殊で、プロセスモデルによって異なります。シリーズとは、簡単に言えば返品です。

これはかなり厄介な状況で、あるプロセスが定常的かどうかを調べるには、まずその現実的なモデル（ここではAR(1)）を知る必要があるのです。しかし、返品はそうはいきません。だから、このテストは適用できないようだ。

STOの定義は？

まあロッシュが もう答えてるんだけどね。

位相が無駄だと言っているのではありません。波の位相速度のことでしょうか？ではここで、http://old.tspu.edu.ru/parfenov/kovo/ch4_6.htm。このテーマに関するフレーズはほんの少ししかありません。

位相速度は 純粋に抽象的な数学的概念であり、この速度は物質的なものの空間での動きとは関係がない。

波のエネルギーは振幅に関係するので、 群速 度は空間におけるエネルギーの伝搬速度である。

一般に、位相速度は光速を超えることがあるが（電磁波など、ドブロイ波の場合）、群速度は相対性理論と完全に一致し、常に光速以下となる。

もうひとつの実験があります。細い光線を空に向けて、当たった星を追っていくのです。このビームの先端を光速より速く走らせることは、とても簡単なことなのです。空に向ける必要はなく、どこか遠くの大きな物体に向けることもできます。

 
Prival:

一般に位相は非常に興味深いもので、私が知る限り、光速よりも大きな伝播速度を持つ唯一の物質です（これは余談ですが、興味があればこの現象の数学的証明を検索することができます）。正の値については、2つの要因が考えられる。まず、DFTの特徴として、sinとcosを試すと、一方は+、他方は-となる。第二に、同じ位相（位相方向）を持つこれほど膨大な数の信号成分はどこから来るのか。私の例では、Y=t、つまり直線の方程式を入力に与えてみてください。インジケータのスペクトルの0成分の減算がかなり正しく行われていないことがわかると思います（もう一度Yむしてください :-) ）。ヘミングやバターワースの窓を使い分けようとしても、何の成果も得られず、むしろ悪化するばかり（先生の言うとおり、窓の応用はエネルギーのトラクターである）。 そのため、インジケータは現状のままにしている。この0コンポは、まだ私たちを血祭りに上げるだろう、とどこかで言っていましたね :-)。


私の好奇心が満たされたとは言えませんが、状況は大体わかりました、ありがとうございます。Matcadは持っていないんです。つい最近ですが :) 念のためディストリビューションをダウンロードしました。でも、まだラッピングに時間をかけたくないんです。
もうひとつ、チャンネルについて。このトピックの過程で（「確率的共鳴」にリンクがありますが、そこで見つけるのは大変です：）、私はあるオブジェクト（エンティティ）が存在し、チャンネルはその表現に過ぎないという考えに至りました。そのため、その存在を検知し、同行することが仕事だと理解していました。レーダーと並列に並べたいくらいでしたが、今になって思いつきました。）原則的に、「どのように見えたか」に興味があれば、ex4のインジケータ（約60Kb）をお送りします。
でも、もし相手が「あなた」に乗ってきて、思わず「あなた」に戻ってしまったとしたら、それは私が無意識のうちに相手を怒らせてしまったということでしょうか。
 

その他のお役立ち記事はこちらです。http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/study.htm

もしかしたら、誰かが開発面で役に立つかもしれません。

 
lna01:
ファーストネームでもセカンドネームでもいいのですが、ファーストネームになった人がファーストネームに戻ると、思わず「この人、思わず怒らせてしまったかな？

とんでもない、逆に大変お世話になりました。 私も「鍋でも、オーブンに入れなければいい＾＾」なんて、どうでもいいんです。）Matkadについては、入れて、時間をかけて研究してください。ヘルプブック、書籍、例題、すべて電子ファイルで、お送りできます。大体、プログラミング言語ではないのだから、プログラミングするものは何もない。本に書いてある数式を見ながら、書いていくと、勝手に全部計算してくれるんです。そして、それをグラフという形で出力する。

約束通り、今、研究の目的とルートを書き出しているところです。それは大変なことですね。近日中に掲載します。

 

約束通り、このフレーズで進むべき方向を示します。

達成方法のない目標 - 蜃気楼、目標のない道 - どこにも行けない道。

研究の目的- 私たち全員がそうであるように、利益をもたらす自動売買システムを構築することです。

方法- 為替レートの曲線の動作パターンを検索し、自動取引システムを構築するときにそれらを使用することができます。

仕事のステージ

1.この曲線（出力）を研究するための仮説の提案と数学的装置の探索。

2.ランダムフローとFOREXの理論」が提唱するポスチュートの根拠を探る（アブストラクト常識＋インジケータPvr42）

3.曲線を解析に適した形に縮小する（エルゴード過程を求める）。1週間分のサンプルで部分的に実施。

4. 得られた時系列（TR）を異なる通貨と時間間隔でACFにより検討する（指標が必要なのでここで中断）。

5.ACFの種類を保持したまま、ACFを近似する関数を探索する（解析的な関数を使用するのがよい）。様々な通貨と重要な時間枠（落ち着いた市場、ニュースリリースなど）のACFパラメータの統計情報を収集します。

6.スタディに基づいてカーブ「挙動」のモデルを構築し、その妥当性を確認する（F遷移行列を求める、1.p.参照）。

7.70％程度の妥当性が得られたら、得られたモデルを用いて多変量カルマンフィルターを構築し、各フィルターをそれぞれのパラメーター（落ち着いた市場、ニュースリリースなど）に合わせて調整する。(説明：カルマンフィルターにより、ISCによる動きの予測！！を得ることができる。）矛盾- フィルタの出力と受信情報のミスマッチ+別のカルマンフィルタの操作（並行して動作）私たちに市場の "行動 "の変化の兆しを与える（フィルタに組み込まれたモデルの変化） - 決定ポイント。

8.市場参入の解決ルール構築のための、フィルター出力における不一致の分配法則（PD）の研究。IHMOは、最適な2つの閾値のWald検出器です。(Yes-Noを基本とし、統計データを蓄積してYesかNoかを判断する運用ロジックです）。

9.ATCのセットアップ、全ブロックのテスト、手順の確認。円滑な運用と管理性の確保＋アルゴリズム保護のための対策を講じる。

最適解の中には、無限の計算資源を必要とするため、決して得られないものもありますが（数学者が証明してくれましたね:-)、どんな雲にも明るい兆しがあります。カルマンフィルタの方式と意思決定の選択肢は無限にあるので、すべての方式に対応できるように十分なスペースを確保しています。この無限大の手順を切り詰めなければならないのだが、これは純粋な数学というより芸術である。

すべての人に訴えます。

1.私は、多くの概念や手順を説明した書籍を電子化して持っています。尋ねられたら、誰にでもあげます。

2.この世で唯一貴重なものは「時間」であり、残念ながら私はこのような記事を書くことに時間を費やしています。もし、あなたが助けてくれないのなら、私の道は一つしかありません。MQL4が得意なプログラマーを雇うか、乞食役員の給料の一部で満足させるか、自分でやるか。Focalから始まり、Basic、Fortran、Assembler、......と多くの言語でプログラミングをしてきました。Matlab、Matcad。後者を選んだのは、さまざまな仮説や推測を検証するのに一番効率的（時間短縮）だからです。普段は、この言語で書かれたアルゴリズムを、私が管理している研究所のソフトウェア技術者に渡していました。 今は残念ながら、70歳のおばあちゃんがこの立場です。

3.自分にできることはあまりないと思わないでください。また、このような人たちに感謝の気持ちを伝えたいと思います。

- 少し前のMathematicsが ACFの計算について質問し、選書をして欲しいと依頼がありました。そのため、約12年前に同じ分析をしたことを思い出し、この9つの記事を書きました（このフォーラムのスレッドも一般に登場します）。その中には、論文や研究、プログラムなどのスクラップが残っていないものも多く、すべて記憶から復元する必要があります。でも、なんとかなるさ。

-lna01は 、上に書いたインジケーターを書くのにとても役に立ちましたし、考えさせられる質問ばかりです。その答えは、新しい研究の方向性を与え、新しい興味深い指標を生み出すことにつながるかもしれない。彼の研究成果は、すでにニューラルネットワークの入力の1つとして使えると思います。(100から+100へという「非標準的な自動売買」ではなく 、例えばボロノフ・チャートを作り、最も重要なのは、様々な指標（認識の兆候）を入力に送り、その中の一つがエネルギーかもしれない、という認識論の読み方が良いと思います。

- ニュートロンの リファレンス、スクリプトは、新しい知識で自分自身を豊かにするために別の角度から私たちがやっていることを見ることができ、それはまた重要である。ただ、すべてにおいて時間が足りない。

私たちはコミュニケーションをとることで、新しい知識やアイデアを得て、自分自身を豊かにすることができます。そして、私も9点の道を歩んでいけるかどうか、それはわかりません。でも、一生懸命やりますよ。

P.S.このブランチの作成者として、私は非常にあなたを頼む、少なくとも少ない洪水を試して、あなたは本当に重要な情報のその粒を見つけるために100〜200ページとしてハードとして自分自身を知っている。哲学的」な概念、つまり数学の言語化できない概念を導入しないこと。わからないことがあれば聞く。私は神ではないとすべての答えを知らないが、あなたと共有する喜びとすべての彼らの知識は、最も重要なのは、十分な時間であろう。

S すべての人に謹んで申し上げます。プリヴァロフ

助けが必要なら、プリヴァロフ、助けたい、と書けばいい。私は、あなたがすべきことを伝え、それをあなたの力の及ぶ範囲で面白くするよう努めます。

 

カッコイイ!

プライベートでは、この分析方法が為替レートの ような時系列に適用可能かどうか、理論的に正当化することは構わない。一般的で短い考察は2-3点で十分です。 つまらなかったら - 答えなくていい、ただ、スレッドの最初に送らないで - 私はそこにいて理解できませんでした :-(

 

もう一度、例題でやってみましょう。

この公式を理解することが大きなポイントです

簡単な例として、時系列（RT）がy(t)=a+b*tの法則に従うことが分かっているとする。aと b、そして時刻tに 自分がいる状態を知っていれば、yを 計算するのは簡単だ。この式に書かれていることは、あくまで行列形式＋微妙なところがあるので、詳しくは後述します。

L(k)は今いる状態（例ではt）、次の状態L(k+1)は行列F（遷移行列と呼ぶ）に依存し、例では係数aとbであると書くことにする。

さて、ニュアンスですが。マルコフ過程。この理論によれば、状態L（k）から状態L（k+1）への遷移は状態L（k-1）に依存しない、つまり昨日も1時間前も1分前も同じレートであったことになる。主なものは、為替レートL(k)です。L(k+1)でどうなるかは、このクソ行列(他に言葉が見つからない;-)Фによって決まるのです。

ほとんどの場合、Fは冷静な市場、ニュースリリースなどの ために異なるパラメータを持つことになります。要は、先ほど実物のサンプルに描いたような景色が広がっていればいいのです。カルマンフィルター（いくつかあり、それぞれこの曲線のパラメータが異なる独自のモデルに調整されている）にかけてみよう。カルマンフィルターは、L(k+1)時点の価格がどうなるかをOLSで予測します。価格が到着したら、予想と比較して、差の小さい方のフィルターが鳴る（専門用語）。 受信機のように、つまみをひねって局（トレンド）を打ち、それをホールドするのです。駅を失い、それがアハニュースを鳴らすまでノブを回し、ニュースをオフに動作し、再び行って、さらに回すために行きました。それでは、どうぞ。でも、もっと複雑で、数式で。

だからこそ、F行列を求めることが重要なのです。

さて、ACFですが、この例では常に1になります。だから、簡単なんです。しかし、この過渡行列はACFを見ることで判断できるのです。

編集する。私がMQLの開発者にパラレリングライブラリを求めた理由は、まさにここにあります。これらのカルマンフィルタを並列に読むには（ノブをひねらないでください;-)。十分なパワーがなくてもクラスターを構築できるように。

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