デジタルローパスフィルタを用いたトレーディングシステムの構築
もちろん、そうです。
これは本当に面白いですね。一言、申し上げたい。
定常性-要するに、統計的特性が時間と共に不変であることです。BP（時系列）を第一差分法で定常化すると（この掲示板ではリターン分布と呼ばれることが多い）、Wiener過程になります。ACF（自己相関関数）は、デルタ関数のように見えます。私から見ると、これは行き止まりです。
IHMOでは、別の方法で定常系列にする必要があります。最初の段階では、直線方程式を差し引き(MOG=0を得る)、次に残差から振動過程を差し引き、BHPとの適合を確認し、適合しなければ再び振動過程を求め、差し引き、BHPとの適合を確認する、など適合するまで行い、RMS=定数(第2の定常性)を得る。その結果、分析されたBPのすべての構成要素が揃った。
MME (method of maximum entropy)では、アナライザーの入力にBGSを与えてみて、ここhttp://forum.alpari-idc.ru/showthread.php?t=38804 と同じ結果が得られるかどうかだけ考えています。
いずれにせよ、この話題は興味深く、喜んで、私は非常に慎重に読むだろう。
静止画列の入手方法について、ご相談させていただきます。私が得たものは、理想的なものではない可能性が高いです。しかし、このシステムの結果は、私としては悪くないと思います。GBPUSDとGBPUSDの2通貨をD1タイムフレームで学習してみました。どちらの場合も、99年に＋でシステムが作動しています。統計量系列の取得方法をいろいろ試して、結果を比較してみましょう。私見ですが、一見の価値があると思います。
確かに話題は面白いのですが、結果の分析がちょっと怖いですね。「どちらの場合も、システムは'99年からプラスで稼動している」。システムのプラス面の性能は、取引に適しているかどうかを示すものではありません。全期間の取引数、最大ドローダウン（pips）、取引の数学的期待値（pips）、最終利益（pips）、Z-scoreなどのパラメータによる結果はどうですか？このパラメータがなければ、成果を語ることはできない。
mql4-coding писал (а):
もし、この文章に興味を持たれた方がいらっしゃれば、第1種と第2種の取引システムの構築について、AからZまで説明していきたいと思います。
もっと聞きたいです。
もし、この文章に興味を持たれた方がいらっしゃれば、第1種と第2種の取引システムの構築について、AからZまで説明していきたいと思います。
bstone:
確かに話題は面白いのですが、結果の分析がちょっと怖いですね。「どちらの場合も、システムは'99年からプラスで稼動している」。システムのプラス面の性能は、取引に適しているかどうかを示すものではありません。全期間の取引数、最大ドローダウン（pips）、取引期待値（pips）、最終利益（pips）、Zスコアなどのパラメータはどうでしょうか。このパラメータがなければ、成果を語ることはできない。
これが、ポンドテストの結果です。 確かに話題は面白いのですが、結果の分析がちょっと怖いですね。「どちらの場合も、システムは'99年からプラスで稼動している」。システムのプラス面の性能は、取引に適しているかどうかを示すものではありません。全期間の取引数、最大ドローダウン（pips）、取引期待値（pips）、最終利益（pips）、Zスコアなどのパラメータはどうでしょうか。このパラメータがなければ、成果を語ることはできない。
Iticsoftware.com/experts/report/new-df/df-gbpjpy.htm
これが、ポンドテストの結果です
http://www.iticsoftware.com/digital_filters/gbp-d1.htm
Vinin:
mql4-codingは(a)を書きました。
もし、私の書いたものが誰かの興味を引くようであれば、さらに、第1と第2の選択肢による取引システムの構築をAからZまで説明する。
もっと聞きたいです。 もし、私の書いたものが誰かの興味を引くようであれば、さらに、第1と第2の選択肢による取引システムの構築をAからZまで説明する。
今夜は、すべてを一通り説明することにしよう。第1弾のバリエーションについて、感想があればお聞かせください。ありがとうございます（苦笑）。
市場は原理的に定常であるはずがない、定常となれば投機筋が様々な「カモ」を投入して膨らませ（例）、非定常性を導入して儲けることができる。相場は、通常、トレンド、フラットなど、相場の位相と呼ばれる一定の期間に「条件付きで」定常状態になることがあります。
はい、まったくもって同感です。トレーディングコリドー内の動きは、静止していると考えてよいでしょう。ところで、面白いことに、チャネル内で価格が動き、チャネルの中心にいながら「抵抗線」（レジスタンスライン、サポートライン）に近づくと、高い確率でそのラインが破られ、チャネルの境界線（信頼区間）に近づくと、高い確率でチャネルが破られることに気がつきました。それをベースにシステムを作ろうという考えもあったのですが、まだ見つけることが出来ていません。横ばいとトレンドについては、横ばいは高次のトレンドの構成要素である（私の考えではないが、絶対的に賛成である）。
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数学の観点からは、あらゆる為替相場は時系列（時間価格系列）ですが、最も重要なことは、この時系列はガウス分布曲線の端が「0」になり、時系列の曲線の端が上に曲がるため、定常的でなくガウス分布であることです。地球上の全人口を対象にした場合、身長は1〜2mで、4mの人が登場するのは非現実的です。従って、論文にある最大エントロピー法による分光分析の方法は（私見ですが）間違って適用されています。例えばGBPUSD D1のクォートを取り出して、サンプル全体とサンプルの一部についてスペクトル分析を行うと、「有意な」周波数が「浮いて」いることがわかります。論文に書かれているシステムを再現してみましたが、頻度の平均、つまりサンプル片を分析し、算術平均を求めたのだと思います。このようなシステムを実装することができましたが、この状況は、周波数（記事のEURUSD D1）があまり変動していないときでよく、周波数があまりに変動していると、システムは失敗してしまいます。繰り返しになりますが、これは私の主観的な意見です。有意な頻度を見つけ、安定した機械（マニュアル）取引システムを構築するには、最初のバリエーション：時系列が定常とみなされるサンプルの一部を使用するか、2番目のバリエーション：非定常系列から定常へ移行することを選択する必要があります。
まず、変形例1について考えてみましょう。
時系列（気配値）が定常的、あるいは定常過程に近いと判断できるのはどんなときか？ 私見では、線形回帰チャネルにおいて、価格が信頼区間（チャネル境界）から動き、チャネル中央（回帰線）からの二乗平均偏差が小さくなると、そうした定常性が可能になる...と考えています。すなわち、プロセスの定常性を評価する基準は、平均の連続である。
バリアント2
私見では、非定常系列を第一差分に置き換えて定常系列にするのが正しいと思われます。
もし、私の書いたものが誰かの興味を引くものであれば、さらに、第1および第2の変形例による取引システムの構築をAからZまで説明します。