未来を見据える方法としての統計学! - ページ 18 1...1112131415161718192021 新しいコメント Roman Kramar 2008.10.15 15:54 #171 いいえ、あなたは誤解しています。このフォーラムにアップロードされた大きな画像は、このページに収まるように圧縮されています。でも、クリックすれば、その全貌が開きます :) Neutron 2008.10.15 16:16 #172 やったぞ！」。 この美しさをどうやって手に入れたのか、作者に教えてもらいたいものだ...。- 場所によっては、ムービングが コティエにまったく遅れをとっていないところもあります。 Roman Kramar 2008.10.15 16:41 #173 そこでは、何の上に何が作られているのかを把握することがメインとなります。無遅延のムーイングは 簡単なフィルターで作ることができ、要は位相遅れが最小になるようなパラメータを計算すればいいのです。MEFは、他のムーヴィングと同様に、あなたを幸せにするものではありません。 Khristian Piligrim 2008.10.16 23:18 #174 私は、フォーラムを見る時間が全くなく、迅速に議論を維持することができないことをお詫びします。遅ればせながら、質問にお答えします。 Neutron 「私としては、例えば、各ステップで予測する1ステップアヘッド予測が関連 します。この処方では、NSは競争から外れているのでしょう。" 私もこの考え方には賛成ですが、NSがベストな結果を出すという立場ではなく、例えばコホネンマップによる予測（絵のレンダリングに使わず、そこからモデルを作る場合）はNSのそれよりずっと正確でスムーズです。線形回帰でも良い結果が得られることがあります。例として、LRとNSの併用についてもう少し説明します。青い線はインジケータでプロットされた最初のシグナル、赤と黄色の線はそのシグナルを異なるホリゾントで予測したものです。アーカイブの中にH4の図に対応するファイルがあり、1列目に青信号に対応するデータ、2列目に黄信号、3列目に赤信号、4列目にCloseのデータが入っています。残念ながら、私はクラウドで収益性を評価し、それを計算する時間がない、あなたが興味を持っている場合には、このファイルの助けを借りて、それを行うことができます。 シグナルのソースとして自作のインジケーターを使用している（標準のものなどは使ったことがない）。しかし、私が使っているものをシンプルなインジケーターと呼ぶのは、少し短絡的です。 これは、むしろ、フィードバックと自己調整とブロック内で処理される引用符に基づく信号をモデル化するためのシステムであり、また、イコライザの種類に応じていくつかのパラメータを調整することにより、ユーザーは、もちろん、いくつかの制限付きで、必要な信号形態を形成することができます、基本は実際の引用フローであり、課題は、データと予測モデルを使用して最小遅延でフィルタリングするの情報価値を高めることであるからです。 モデリング・ブロックは、論証のグループ考慮の原則を使用します。すなわち、GAのように、最良のモデルではなく、たとえ最良ではないとしてもグループを使用します。また、モデルを学習させる際に、位相と振幅の両方で対象関数の変動範囲全体をカバーする信号を最大限に多様化するように心がけています。一般に、システムは階層的なツリー構造をしており、枝のノードにLR系とNS系のモデルが配置されている。LRとNSのトレーニングの入力信号としてモデリングに使用されるスペクトルの例として、図の断片を示す。黒い色は（ほとんど見えないが）ターゲット信号を示し、他のすべては様々なモデルを通過した引用から得られたものである。 モデルの計算はゼロバーでティックによって行われますが、モデルの複雑さのため、すべてのティックが処理される時間はありませんが、それは不可欠ではありません - 新しいバーの到来で値は固定され、それ以上変更されません。モデルに導入された時間軸に対応するスケーリングファクターは、信号のスケール、位相、振幅の特性を一定に保ったまま時間軸を切り替えることができ、調整する必要がない。 最初の例で示された結果に勇気づけられました。私はこれまでこのようなテストをしたことがなく、回帰モデルやNSが再トレーニングなしに長期間の作業でこれほど安定するとは思っていませんでした。私の予想では、アメリカの選挙に向けて人為的にドルが支持され、強含みに推移したのではないかと考えています。現在、それを支えるリソースは枯渇し、さらに危機的な状況がさらなる強化を阻んでいます。だ から、EURUSDはこれ以上下が らないと 思います。もうすぐ行われる選挙の後、危機のために生産と消費が減少していること、原油価格が下がっていることから、ドルはあまり大きくはありませんが、少し下がり始めると 思われます。 世界の金融システムが危機から回復したときに、ドルのさらなる大幅な下落が始まりますが、それはすぐには起こらないでしょう。しかし、その間、変動は1.3から1.5の範囲になるでしょう。私は、このシステムのLRとNSのすべてのモデルをH4データに基づいて訓練したので、これは励みになります。つまり、私のモデルはすべて、価格がこの範囲から大きく乖離するまでは再トレーニングなしで安定的に動作し、例にあるようにLRは、トレーニング範囲から大きく乖離してもうまく動作することができるのです。H4で学習させたが、どの時間軸でもモデルは十分に機能する。したがって、このベースで構築したシステムは、何年間も再学習することなく安定的に動作することになる。 ファイル: pr.zip 73 kb Neutron 2008.10.17 06:06 #175 Piligrimm писал(а)>> 私は、フォーラムを見る時間が全くなく、迅速に議論を維持することができないことをお詫びします。遅ればせながら、質問にお答えします。 Piligrimm さん、有益な記事と特にデータファイルの提供に感謝します。じっくり考えて分析します。近いうちに質問も出てくると思います。 Roman Kramar 2008.10.17 07:43 #176 黄と赤の予想地平は？ Neutron 2008.10.17 11:28 #177 つまり、Piligrimmは、初期時系列（TP）-H4終値（黒い点）、何らかのアルゴリズムに従って初期TPを平滑化したミューウイング（青い線）、NS設定のパラメータを変えて各バーH4について1ステップ先の初期TPに対するミューウイングを分析することによって構築した一連の予測値（赤と紫の線）があるのです。 そう考えると、今のところアルゴリズムに悪いところはないのでは...。 提示された述語(プレディケート？)によって設定された予測の方向に、各バーH4でポジションをオープン、クローズするTSを構築してみましょう。このタスクには、選択されたTFの予測精度とBPボラティリティが含まれていることが明らかである。次に、横軸に価格の上昇分（pips）を、縦軸にこの上昇分の予測値をプロットし、予測雲を求め、その傾きの接線を用いて、1取引あたりのTSイールドをpipsで評価します。 商品のボラティリティを30pipsと仮定すると、回帰線のリターンは1.4pips/取引、Predict1は6.6pips/取引、Predict2は10.7pips/取引となります。 このNS-algorithmをベースにしたTSは、作者のデータ作成に間違いがなければ、EURUSDで4時間毎に平均8pipsの利益を出し、スプレッドを考慮し、同時間帯に+30pipsのリスクを負うことになります。すなわち、バランスラインは1日に40pipsの割合で成長し、+-100pipsの振幅でこのラインの周囲を推移することになります。推定した積分特性から求めたバランスカーブの全体像を下図の赤線で示す。比較のため、青い線はPiligrimmの 提供するデータによる「公正な」TS取引によってプロットされたバランスカーブを示しています。 結果はよく一致し、予測雲の傾斜角度でTSの収益性を評価する積分法の提案の妥当性を示している。 一般的に、次の価格増分の予測がすでに開いているポジションの方向と一致する場合、オープンポジションを閉じないようにTSから要求することによって、収益性はまだかなり増加させることができます。 ピリグリムが 実装したアルゴリズムはとても優れていますね努力することはたくさんあります。 Roman Kramar 2008.10.17 14:18 #178 それはそれでいいのだが、ピリグリムの言葉は、カーブの予測地平が異なることを意味している。そして、それが一歩前進であることは、より確かなことなのです。だから、このような計算をする前に、まずこの値を理解する必要があるのです。 Neutron 2008.10.17 14:47 #179 しかし、それが何であれ、うまくいくのです 私が提案したように、作者がこのアルゴリズムを使うことを妨げるものは何もなく、すべてがうまくいくのです:-) つまり、作者が暗黙のうちにOpen, High, Low, Closeを使って同じバーのPredictを構築している可能性があるのです。ということになると、すべてが無駄になります。例えば、すでに形成されたバーのHighまたはLowを使用するために、"ピーク "を使用して予測を構築すること。しかし、筆者はすぐにその不安を払拭してくれると思う。 rsi 2008.10.18 08:02 #180 Neutron писал (а)>> この結果はよく一致しており、予測雲の傾きによってTCリターンを推定する、提案する積分法の妥当性を示している。 同意見です。これは自己評価による結果です。Neutron、実用化の方法論を詳細に記した記事という形で、その方法を公式化するのがよいでしょう。これが「大衆の間」に広まることで、スタンダードになる可能性があります。同時に，TCのポジションオープンは，次のバー（平均注文寿命と同じ間隔）での平均利益取引の予測と考えることができる。 そうすれば，この方法は普遍化される。このようなTSを評価する指標が今の我々には明らかに不足しており、御社のアイデアの展開は、その意味で非常に汎用性が高いように思います。 追伸：オプションとして、ファジーな評価尺度の右側は「マジか！」、左側は「ふざけんな！」とすることもできます:-) 1...1112131415161718192021 新しいコメント 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
いいえ、あなたは誤解しています。このフォーラムにアップロードされた大きな画像は、このページに収まるように圧縮されています。でも、クリックすれば、その全貌が開きます :)
やったぞ！」。
この美しさをどうやって手に入れたのか、作者に教えてもらいたいものだ...。- 場所によっては、ムービングが コティエにまったく遅れをとっていないところもあります。
私は、フォーラムを見る時間が全くなく、迅速に議論を維持することができないことをお詫びします。遅ればせながら、質問にお答えします。
Neutron 「私としては、例えば、各ステップで予測する1ステップアヘッド予測が関連 します。この処方では、NSは競争から外れているのでしょう。"
私もこの考え方には賛成ですが、NSがベストな結果を出すという立場ではなく、例えばコホネンマップによる予測（絵のレンダリングに使わず、そこからモデルを作る場合）はNSのそれよりずっと正確でスムーズです。線形回帰でも良い結果が得られることがあります。例として、LRとNSの併用についてもう少し説明します。青い線はインジケータでプロットされた最初のシグナル、赤と黄色の線はそのシグナルを異なるホリゾントで予測したものです。アーカイブの中にH4の図に対応するファイルがあり、1列目に青信号に対応するデータ、2列目に黄信号、3列目に赤信号、4列目にCloseのデータが入っています。残念ながら、私はクラウドで収益性を評価し、それを計算する時間がない、あなたが興味を持っている場合には、このファイルの助けを借りて、それを行うことができます。
シグナルのソースとして自作のインジケーターを使用している（標準のものなどは使ったことがない）。しかし、私が使っているものをシンプルなインジケーターと呼ぶのは、少し短絡的です。 これは、むしろ、フィードバックと自己調整とブロック内で処理される引用符に基づく信号をモデル化するためのシステムであり、また、イコライザの種類に応じていくつかのパラメータを調整することにより、ユーザーは、もちろん、いくつかの制限付きで、必要な信号形態を形成することができます、基本は実際の引用フローであり、課題は、データと予測モデルを使用して最小遅延でフィルタリングするの情報価値を高めることであるからです。
モデリング・ブロックは、論証のグループ考慮の原則を使用します。すなわち、GAのように、最良のモデルではなく、たとえ最良ではないとしてもグループを使用します。また、モデルを学習させる際に、位相と振幅の両方で対象関数の変動範囲全体をカバーする信号を最大限に多様化するように心がけています。一般に、システムは階層的なツリー構造をしており、枝のノードにLR系とNS系のモデルが配置されている。LRとNSのトレーニングの入力信号としてモデリングに使用されるスペクトルの例として、図の断片を示す。黒い色は（ほとんど見えないが）ターゲット信号を示し、他のすべては様々なモデルを通過した引用から得られたものである。 モデルの計算はゼロバーでティックによって行われますが、モデルの複雑さのため、すべてのティックが処理される時間はありませんが、それは不可欠ではありません - 新しいバーの到来で値は固定され、それ以上変更されません。モデルに導入された時間軸に対応するスケーリングファクターは、信号のスケール、位相、振幅の特性を一定に保ったまま時間軸を切り替えることができ、調整する必要がない。
最初の例で示された結果に勇気づけられました。私はこれまでこのようなテストをしたことがなく、回帰モデルやNSが再トレーニングなしに長期間の作業でこれほど安定するとは思っていませんでした。私の予想では、アメリカの選挙に向けて人為的にドルが支持され、強含みに推移したのではないかと考えています。現在、それを支えるリソースは枯渇し、さらに危機的な状況がさらなる強化を阻んでいます。だ から、EURUSDはこれ以上下が らないと 思います。もうすぐ行われる選挙の後、危機のために生産と消費が減少していること、原油価格が下がっていることから、ドルはあまり大きくはありませんが、少し下がり始めると 思われます。 世界の金融システムが危機から回復したときに、ドルのさらなる大幅な下落が始まりますが、それはすぐには起こらないでしょう。しかし、その間、変動は1.3から1.5の範囲になるでしょう。私は、このシステムのLRとNSのすべてのモデルをH4データに基づいて訓練したので、これは励みになります。つまり、私のモデルはすべて、価格がこの範囲から大きく乖離するまでは再トレーニングなしで安定的に動作し、例にあるようにLRは、トレーニング範囲から大きく乖離してもうまく動作することができるのです。H4で学習させたが、どの時間軸でもモデルは十分に機能する。したがって、このベースで構築したシステムは、何年間も再学習することなく安定的に動作することになる。
私は、フォーラムを見る時間が全くなく、迅速に議論を維持することができないことをお詫びします。遅ればせながら、質問にお答えします。
Piligrimm さん、有益な記事と特にデータファイルの提供に感謝します。じっくり考えて分析します。近いうちに質問も出てくると思います。
つまり、Piligrimmは、初期時系列（TP）-H4終値（黒い点）、何らかのアルゴリズムに従って初期TPを平滑化したミューウイング（青い線）、NS設定のパラメータを変えて各バーH4について1ステップ先の初期TPに対するミューウイングを分析することによって構築した一連の予測値（赤と紫の線）があるのです。
そう考えると、今のところアルゴリズムに悪いところはないのでは...。
提示された述語(プレディケート？)によって設定された予測の方向に、各バーH4でポジションをオープン、クローズするTSを構築してみましょう。このタスクには、選択されたTFの予測精度とBPボラティリティが含まれていることが明らかである。次に、横軸に価格の上昇分（pips）を、縦軸にこの上昇分の予測値をプロットし、予測雲を求め、その傾きの接線を用いて、1取引あたりのTSイールドをpipsで評価します。
商品のボラティリティを30pipsと仮定すると、回帰線のリターンは1.4pips/取引、Predict1は6.6pips/取引、Predict2は10.7pips/取引となります。
このNS-algorithmをベースにしたTSは、作者のデータ作成に間違いがなければ、EURUSDで4時間毎に平均8pipsの利益を出し、スプレッドを考慮し、同時間帯に+30pipsのリスクを負うことになります。すなわち、バランスラインは1日に40pipsの割合で成長し、+-100pipsの振幅でこのラインの周囲を推移することになります。推定した積分特性から求めたバランスカーブの全体像を下図の赤線で示す。比較のため、青い線はPiligrimmの 提供するデータによる「公正な」TS取引によってプロットされたバランスカーブを示しています。
結果はよく一致し、予測雲の傾斜角度でTSの収益性を評価する積分法の提案の妥当性を示している。
一般的に、次の価格増分の予測がすでに開いているポジションの方向と一致する場合、オープンポジションを閉じないようにTSから要求することによって、収益性はまだかなり増加させることができます。
ピリグリムが 実装したアルゴリズムはとても優れていますね努力することはたくさんあります。
しかし、それが何であれ、うまくいくのです
私が提案したように、作者がこのアルゴリズムを使うことを妨げるものは何もなく、すべてがうまくいくのです:-)
つまり、作者が暗黙のうちにOpen, High, Low, Closeを使って同じバーのPredictを構築している可能性があるのです。ということになると、すべてが無駄になります。例えば、すでに形成されたバーのHighまたはLowを使用するために、"ピーク "を使用して予測を構築すること。しかし、筆者はすぐにその不安を払拭してくれると思う。
この結果はよく一致しており、予測雲の傾きによってTCリターンを推定する、提案する積分法の妥当性を示している。
同意見です。これは自己評価による結果です。Neutron、実用化の方法論を詳細に記した記事という形で、その方法を公式化するのがよいでしょう。これが「大衆の間」に広まることで、スタンダードになる可能性があります。同時に，TCのポジションオープンは，次のバー（平均注文寿命と同じ間隔）での平均利益取引の予測と考えることができる。 そうすれば，この方法は普遍化される。このようなTSを評価する指標が今の我々には明らかに不足しており、御社のアイデアの展開は、その意味で非常に汎用性が高いように思います。
追伸：オプションとして、ファジーな評価尺度の右側は「マジか！」、左側は「ふざけんな！」とすることもできます:-)