Думаю, что если посчитать энтропию для данных, преобразованных в пространства разных размерностей, мы получим разные значения, так что размерность пространства имеет отношение к энтропии. Более того, мы специально делаем предобработку входных данных с целью повышения их энтропии. А уж то, что размерность задается параметром модели - это обычное дело, у меня тоже так.
それはなぜか？結局のところ、彼ら以外には何もないのです。
ただ、それを分析する有効な方法論を知らないだけなのです。時間は非定常であるばかりか、刻みは好きな時に入ってくる。フラクタル分析（指標ではない）からそこに行うには何もありません、ティックは非常に複雑なシステムであり、加えて、これらのティックにDCの大きな影響があります（チャンピオンシップからの勝利の思い出）。予測することも、正しく分析することもできません。
総じて、あなたの研究は励みになり、賞賛に値するものです
希望を持っていただけるのは心から嬉しいのですが、私の研究には特別なものはありません。私は数学者ではなく、この分野ではむしろ素人です。
ただ、有効な分析方法を知らないだけなのです。
そうなんです、昔からキノコの名所を知っていないとダメだと言っているんです。
時間が安定しないだけでなく、チックも好きなときにやってくる。
とんでもないことです!権力者たちは何を見ているのか？
フラクタル解析の観点から（指標としてではなく）そこには何もない、ティックは非常に複雑なシステムなのです。
そして、ここで、同僚よ、私はあなたに反対させてください。フラクタル解析はティックに特化して作られただけでなく、ティックは最もシンプルなシステムです。そのモデリングには非常にシンプルな仮定で十分であり、実質的に何も単純化する必要はない。従来のOHLCの表現は、ティックの4倍どころか10倍も複雑で、親愛なるあなたは、それを扱っているのです。ダニに襲いかかったら大変なことになるのは想像に難くない。:-)
toYurixx
Во-во, я всегда говорил - грибные места знать надо.
だから、もし本当にあれば、その場所を共有してください。ハエトリグサやガマズミを採りに行っていないことを祈るばかりです。
これはとんでもないことだ!権力者たちは何をしているのか？
それが、私たちの活動を大きく無意味なものにしているのです :o)真面目に言うと、このような列に対処 する方法はないのです。客観的には、平均はもちろん、モーメントやその他の有用なものを計算することもできません（例えば、このような系列にはタイムラグという概念がありません）。でも、もしあなたが細かい芸術のコツを知っているならば-握手させてください!!!!感激です!!!それなら、高次の権力者にすがる必要はありません。あなた自身が権力者なのです!!!:о)
さて、同僚よ、私はあなたに反対しよう。フラクタル解析はチキに特化して開発されているだけでなく、チキはシステムの中でも最もシンプルなものです。そのモデリングには非常にシンプルな仮定で十分であり、実質的に何も単純化する必要はない。従来のOHLCの表現は、ティックの4倍どころか10倍も複雑で、親愛なるあなたは、それを扱っているのです。ダニに襲いかかったら大変なことになるのは想像に難くない。:-)
なんで「お前」なんて言葉を使っているんだ、でもいい。実は、フラクタル解析は歴史的に全く別の目的で作られたものなのです。Yury 「カオス」を客観的に評価できる手法は、それほど多くはありません。そのひとつが、ネスティングごとの相関積分の算出とトータルカオスの推定（フラクタル解析の要素）である。私が使ったもので、いくつかの前提条件があります。ティックのシステムの次元は巨大で、大文字で完全なカオスがあり、そこには何もありません。
計算方法は基本的に関係ないと思います。ただ、私たちが話しているのは情報エントロピーであって、熱力学的なものでも何でもないことを忘れてはならない。
空間の次元性とは関係ない。それに、次元数はモデルへの入力パラメータに過ぎない。
正しいとは思えないし、何か見落としているような気がする。
言い直してもいいと思っています。その真相に迫りたいと思います。質問の要点は、「勝つ」予測をそのエントロピーの最大値で選ぶことが常に意味を持つかどうかということである。
それから、マーケットにはある期間（セッションの境界やニュース）、エントロピーが本当に上昇するときがあるので、エントロピー値は周期的であるべきだという考え方が、ここでちょうど声高に主張されました。これは私も同意見です。エントロピー＝揮発性ですよね？しかし、予測された動きの方向（予測の正しさを決めるもの）は、エントロピーではどうにも説明できそうにない。一般的には、平均エントロピー値がすべてである実装を選択することをお勧めします。
なぜ間違えるのでしょうか？この式は、次元の大きな非常に複雑なシステムに対して、可能な限り低い 予測地平線を与える。
訂正します。最小ではなく、可能な限り最大の地平を。それにしても、結果的に予測区間の時間がどのように計測されるのか、よくわからない。データには棒状のサンプルがあり、区間も棒状であると考えるのが論理的ですが、その説明が直接計算式に見当たりません。
マーケット担当者まで
Думаю, что если посчитать энтропию для данных, преобразованных в пространства разных размерностей, мы получим разные значения, так что размерность пространства имеет отношение к энтропии. Более того, мы специально делаем предобработку входных данных с целью повышения их энтропии. А уж то, что размерность задается параметром модели - это обычное дело, у меня тоже так.
もう本当に意味がわからないんですけど？以前は、数式で使われるK-エントロピーの話をしていましたね。次元性に関係する、そんなことを書きました。I.e.ちょっと本筋がわからなくなってきましたね。:о)
それから、エントロピー値には周期性があるはず だという考え方もありました。マーケットには、セッションの境界やニュースなど、エントロピーが本当に上昇する特定の時期があるからです。これは私も同意見です。エントロピー＝揮発性ですよね？
私が書いたのは、時間によって異なるレベルのエントロピーを基準として選ぶということであって、エントロピーの循環性そのものについてではありません。でも、もしかしたら、あなたの言うとおり、ボラティリティとの相関があるかもしれません（ただ、それが何であるかを明らかにする必要がありますが、これは簡単ではありません :o) そんなに単純ではありません。先ほど、私は価格を直接扱うのではなく、次のような特性を持つ変換された系列を使うと書きました。
全体の研究なんだから、そんなの答えられないでしょ。
訂正します。最小ではなく、可能な限り最大の地平を。
意味がわからない...
だから、本当にあるのなら、その場所を共有してください。フライアガリのキノコやガマズミを採りに行っていないことを祈るばかりです。
そう、私は以前からダニが好きだと公言しており、ダニと一緒に仕事をしていることも秘密にしていました。そこで何を集めるかは、食べてからのお楽しみ。検死でわかる！？
このような事情から、私たちの活動はほとんど意味を持ちません :o)真面目に言うと、このような列に対処 する方法はないのです。客観的には、平均はおろか、モーメントやその他の有用なものも計算できない（例えば、このような系列にはタイムラグという概念はない）。
なんだ、今まで知らなくてよかったんだ。そうでなければ、間違いなく仕事にならなかったでしょう。
そして、なぜ「あなた」に切り替えたのか、ですが、まあいいでしょう。実は、歴史的に見ると、フラクタル解析は別の目的で作られたものなんです。由利 カオスを客観的に評価できる手法はあまりないんですよ。そのひとつが、ネスティングごとの相関積分の算出とトータルカオスの推定（フラクタル解析の要素）である。私が使ったもので、いくつかの前提条件があります。ティックのシステムの次元は巨大で、大文字で完全なカオスがあり、そこには何もありません。
あなたが私たちに乗り換えたから、私たちもあなたに乗り換えたのです。:-)
おいおいセルゲイ、冗談も大概にしろよ。
かなりいい線いってますね。こういうのは高望みしすぎなんだよ。自分で作った方法だから、複雑なことは何もない。カオスに手で触れないようにしないと、取り返しのつかないことになりますからね。私は、Orderを評価するようにしています。寸法の問題には遭遇していません。それが、おそらくすべてです。
神様、今まで知らなくてよかったです。仕事もできなかっただろうし。
マーケット担当者まで
もう本当に意味がわからないんですけど？以前は、数式で使われるK-エントロピーの話をしていましたね。次元性に関係する、そんなことを書きました。I.e.ちょっと本筋がわからなくなってきましたね。:о)
私が書いたのは、時間によって異なるレベルのエントロピーを基準として選ぶということであって、エントロピーの循環性そのものについてではありません。しかし、おそらく、あなたの言うとおり、ボラティリティとの相関があるのでしょう（ただ、それが何であるかを明確にする必要があり、そんなに単純ではありません :o) そんなに単純ではなく、先ほど、私は価格を直接扱うのではなく、以下の性質を持つ変換した系列を使っていると書きました。
全体の研究なんだから、そんなの答えられないでしょ。
意味がわからない...
ああ、ちょっとわかりづらくなってきたね。;-)また、エントロピーが次元と関係することに同意しているのであれば、「次元とは関係ない」（>>）と 言われた意味がよくわからないのですが。
時間依存のエントロピーレベルは周期的ではないのですか？呼び方はどうでもいいんですけどね、イマイチ。ポイントは、モデルが適切であれば、ボラティリティが高い時期には、平穏な時期よりも平均エントロピー値が高い実現値のバリエーションを与えるはずだということです。したがって、レベルの補正はすでに予測に含まれているはずです。そして、上下の偏差は、ある平均値、つまり最も確率の高い値の周りを踊っているに過ぎないのです。
得られなかった」というテーマで。私が数式を出すと、あなたは「この数式は、可能な限り低い予測地平線を与えるだろう」と書いた、という会話がありました。という指摘がありましたが、これは誤りです。この式は、最大地平線の推定値を与える。具体的に何がはっきりしないのでしょうか？
ああ、なんだかちょっと混乱してきたぞ。;-)また、エントロピーが次元と関係することに同意しているのであれば、「次元とは関係ない」（>>）と 言われた意味がよくわからないのですが。
私は、あなたの「すなわち、空間上の確率変数の散乱の尺度」について言及したのです。その尺度が何なのか、どこに散らばっているのか、エントロピーとどんな関係があるのか、私にはわからない。
時間依存エントロピーレベルは周期的ではないのですか？ 呼び方はどうでもよいのですが、イミフです。ポイントは、モデルが適切であれば、ボラティリティが高い時期には、平穏な時期よりも平均エントロピー値が高い実現値のバリエーションを与えるはずだということです。したがって、レベルの補正はすでに予測に含まれているはずです。そして、上下の偏差は、ある平均値、つまり最も確率の高い値の周りを踊っているに過ぎないのです。
基準のレベルは、ある意味で周期的である（プロセス識別としてそれらのレベルが正しくトリガーされると仮定して）。しかし、すべてのエントロピー（あるいはエントロピー場）の循環性については何も書いていない、それは見なければならない。繰り返しになりますが、その通りかもしれません。
得られなかった」というテーマで。私が数式を出すと、あなたは「この数式は、可能な限り低い予測地平線を与えるだろう」と書いた、という会話がありました。という指摘がありましたが、これは誤りです。この式は、最大地平線の推定値を与える。具体的に何が不明なのでしょうか？
なるほど、前回の価値観そのもの（どこまで予測できるか）の話の文脈で書いていたのですが
今日のFDAXZ9の画像は以下の通りです。
市場開始時に売り、5616で取り、5673付近で止める。