Вот и я тоже, всё время задаю такие вопросы Prival-у: ну с какого он решил, что законы рынка укладываются в систему ньютоновских дифференциальных уравнений? С чего это вдруг, цена должна быть похожа на самолёт на экране радара и двигаться как массивное тело под действием вынуждающей силы?! Пусть он даст обоснование своего подхода... До сих пор не дал. Просто, делает вид, что не замечает (не понимает) и только приводит красивые картинки и вопрошает о Матрице.
このモデルがどのように導き出されるかの詳細については、Singerの「Real time performance evaluation and selection of tracking filters for tactical weapon systems（戦術兵器システムのリアルタイム性能評価とトラッキングフィルターの選択）」をご覧ください。その記事を添付します。
MS XLを使えば、もっと簡単なことはない。
わからないのは、エクセルです。
ニュートロン
Вот и я тоже, всё время задаю такие вопросы Prival-у: ну с какого он решил, что законы рынка укладываются в систему ньютоновских дифференциальных уравнений? С чего это вдруг, цена должна быть похожа на самолёт на экране радара и двигаться как массивное тело под действием вынуждающей силы?! Пусть он даст обоснование своего подхода... До сих пор не дал. Просто, делает вид, что не замечает (не понимает) и только приводит красивые картинки и вопрошает о Матрице.
答えたつもりだったのですが。
ここに最も単純な運動のモデルがある。方程式に質量がないことに注意してほしい。そこで何が動くかは問題ではない（たとえハエでも、たとえ通貨でも）。方程式は1次、2次微分のみ＋ノイズ
つまり、速度の微分値は加速度に等しいのです（違ったら石を投げてください）。しかし、2番目の式では、もう少し複雑で、もし削除すると
であれば、それはWienerノイズになります（そうであることに同意していただけると思います）。そして、 の追加は、相関時間があること、市場がしばらくの間、ある方向に動く可能性があることを示しています。
このモデルがどのように導き出されるかの詳細については、Singerの「Real time performance evaluation and selection of tracking filters for tactical weapon systems（戦術兵器システムのリアルタイム性能評価とトラッキングフィルターの選択）」をご覧ください。その記事を添付します。
制御性を考慮したより良いモデルがある＋このモデルは簡単にマルチボリュームに拡張できる。第一通貨から派生したもの、第二通貨から派生したものなど、相互の相関を考慮したもの。
ここに落とし穴があります。もしα が一定であれば、今頃私はこのFXを全部食べていたでしょう-）でも、αがほぼ一定である分野もあるのです。その値は、ACFを用いて算出することができます。
不明な点があれば、質問してください。(明日から1ヶ月間療養所で過ごすので、フォーラムには参加しません）。
私はすでにほとんどすべてを持っています、私はトラップシェイピングを行うことができません、私はMQLで配列の次元を変更することはできません、少なくとも私は関数から配列を渡すことはできません。
えー、残念！退社するんですねー、アンチマネージャーにガッツリやられそうです :)
正しく行えば、移調に問題はないはずです。転置演算は、要素数を格納する。したがって、すべての行列演算が2次元配列ではなく、線形配列に対して行われるのであれば、転置ですべてうまくいくことになります。また、動的な線形配列は、多次元配列とは異なり、MQL4では十分にサポートされています。
追伸：ノートパソコンと3Gモデムを購入/レンタルすれば、療養所から出ずにフォーラムに出没できますよ :)
私の生来の鈍感さを鑑みて、ゆっくりと進めてもよろしいでしょうか？
だから
微分方程式によるプロセスの記述は、関数従属性の微分可能性（必要な数だけ）を要件としている。我々の場合、少なくともコチラの2次導関数を取る必要があるのですが...。しかし、コチラはスムーズな機能ではありませんしかも、一次微分もできない。コティルには不向きなモデル!
まあいいや、価格系列をムービンで 滑らかにすれば、何度でも微分できる曲線になるしね。今こそ、そのとき!よし...なのか、それともおそらく、すべてではないでしょう。位相遅れがあって、大きければ大きいほど曲線が滑らかになるんだ。その地平線の先を予測しなければならないので、どんどん高次の微分が必要になってくるのです。そして、なんと、予測の地平線に到達すると、曲線の滑らかさがなくなってしまうのです。しかも、いつもそうなんですそう、そうでなければ、自分たちの髪の毛で沼から抜け出そうとしているようなものなのだから。
コメント
まあ、その通りなんですけどね。だからプライヴァルはコテコテではなく、その「点数」で勝負しているのです。そして、この推定は、大雑把に言えば、商の適応的なフィルタリングによって得られるものである。カルマン推定量を使用する場合、適応フィルタリングは最も低い二次誤差をもたらす。滑らかさと位相遅れは、フィルタの次数に依存します（モデル化されるシステムに依存するかもしれませんが、すでに覚えていません）。とはいえ、この作品はシステムの線形モデルに終始している点には注意が必要です。
要するにあまり良くないということです。でも、何もしないよりはマシです。
私も順を追って行ってみようと思います。
これは物理的なプロセスである値動きをモデル化したものです。価格そのものは連続的だが、それを提示するプロセスは離散的である。ティック入荷の間に価格が存在するので、差別化できるのだと思います。そうでなければ、世界のすべてが崩壊し、価格も存在しないことになってしまいます。
また、これらの方程式は離散形式で書くことができ、あなたは行列指数を解く必要があり、あなたは解析的（厳密解）を見つけるために2つの方法でそれを行うことができますが、あなたはSQRT（-1）を理解するためにMQLが 必要です または力シリーズ式（6）で展開し、私は記事を添付し、一度非常に長い前に高速処理で全国セミナー学校でプレゼンテーションを行い、突然ここでも便利になった（私が思うに）。
ラジオロケーションでは、データが不連続に来るので、離散時間に切り替えて、データ（コチル）が不規則に来るような条件で解きます。
ですから、何もワンドで平滑化する必要はなく、加工結果を悪化させるだけというのは同感です。
正しく行われていれば、移調に問題はないはずです。転置演算は、要素数を格納する。したがって、すべての行列演算が2次元配列ではなく、線形配列に対して行われるのであれば、転置ですべてうまくいくことになります。また、動的な線形配列は、多次元配列とは異なり、MQL4では十分にサポートされています。
MQLでできないので、転置の手順を作ってください。以下はMathcadetでの例です。条件としては、m と n の次元があらかじめわからないこと、関数が逆関数であること、つまり、どの配列を転置してもよいこと、もちろん、複数回呼ばれても正しく動作すること、です。
こんなのおかしいよ。実際、プライシングは、売りと買いの入札のバランスが変化したときに新しい価格が発生するため、連続的なプロセスではなく、離散的な性質を持っています。つまり、離散的なプロセス、いや、離散的なプロセスの時間的な観測を扱っているのです。
しかし、他の離散処理と同様、ティックとM1で離散的に読み取ることができ、M30とH1で作業できることに救われるため、大きなトラブルとはならないのです。
こんなのおかしいよ。プライシングは、売り入札と買い入札のバランスが変化したときに新しい価格が発生するため、実際には連続的なプロセスではなく、本質的に離散的なプロセスである。つまり、離散的なプロセス、いや、離散的なプロセスの時間的な観測を扱っているのです。
しかし、他の離散処理と同様、ティックとM1で離散的に読み取ることができ、M30とH1で作業できるという事実に救われているので、大きな問題にはなりません。
残高が変わらない場合、価格はどうなるのでしょうか？ それとも、消えてしまうのでしょうか？）
カルマンフィルタリングは、評価（見積もり）が離散的な時点で誤差を持つことを考慮することができ、それらは観測ノイズと呼ばれます。
移し替えの手続きを行ってください。
"答え合わせ "ではなく、"ヒント合わせ "をする。
ArrayResize 関数で次元を変更できる1次元配列のように行列を扱うことはできないのでしょうか？ (以前のFortran 4で行列をどのように扱ったのか覚えていません :( また、以前どこかで紹介したbiblioteksも同様です))。