なぜ正規分布は正規分布ではないのですか? - ページ 24

 
getch писал(а)>>

正直、高学歴の人の戯言が多い。装置は与えられたものであり、その応用方法を教わったわけではない。

教養のある人が言うことは、あなたにとってはナンセンスに見える。それは、あなたの頭の中にあるフィルターの帯域が狭すぎるという単純な理由からだ。直せるものなんだ、自分を労わってくれ。そうすれば、傲慢な態度も減るでしょう。

Getch さんが書き込みました >>1

タイムフレームを考えると、時間に対する「しがらみ」です。

私は、MathCadを知っているフォーラムのユーザー(名前なし)に、同じ数学パッケージでの推論の重大な誤りを証明しようとし、数ページを費やしました。しかし、MathCadの結果をもとに何度も投稿し、頑固な性格を克服することができました。これ以上、時間を無駄にしたくない。

mate.パッケージのスクリーンショットを引用し、mate.用語を使用すると、特定の結果がより有意義になるようです。

ケースを言われ、ナンセンスと言われる。少しは疑ったほうがいい。

そして、市場分析でセンスあるアイデアを見たいからやっているのです。それは、正しい道を歩めば、そうなるかもしれない。

さて、お利口さん、私が「デタラメを言ってる」と言ったところを引用してください。私の投稿に反応していたのはあなたです。それができないなら、くだらないことを言ったと謝りなさい。

もうひとつ。あなたは、残念ながら、私の時間の使い方に対する個人的な考え方を理解することができませんでした。自分でもはっきり言っているのですが。だから、特に才能のある人は、個人的には4年ほど前に時間を使うのをやめました。しかし、注意してほしいのは、私は他人を「みんな馬鹿だ」と突っぱねるようなことはしていないことです。逆に、このフォーラムでは、賢明なアイデアを見つけることがよくあります。例えば、ニュートロンや アヴァルスが 見せようとしたようなものです。周りの人が何もわかっていないと思っているのなら、それはあなたの問題です。大物ですね。

 
Yurixx >> :

それは、あなたの頭の中にあるフィルターの帯域が狭すぎるという単純な理由からです。直せる問題だから、自分で努力しなさい。そうすれば、傲慢な態度はなくなるはずです。

さて、お利口さん、私が「でたらめ」と言った記事を引用してください。私の投稿に反応していたのはあなたです。それができないなら、くだらないことを言ったことを謝れ。

もうひとつ。あなたは、残念ながら、私の時間の使い方に対する個人的な考え方を理解することができませんでした。自分でもはっきり言っているのですが。だから、特に才能のある人は、個人的には4年ほど前に時間を使うことを諦めたんです。しかし、注意してほしいのは、私は他人を「みんな馬鹿だ」と突っぱねるようなことはしていないことだ。逆に、このフォーラムでは、賢明なアイデアを見つけることがよくあります。例えば、ニュートロンやアヴァルスが 見せようとしたようなものです。 周りの人が何もわかってくれないと思ったら、それはあなたの問題です。大物ですね。

オチ(利益の絶対値、相対値)を測ると、99%私の方が...ただし、私はアソコの大きさで人とその知識を判断しません。

具体的には、ケースについて。

ゆりっくす 2009.12.04 22:52

そして、ニュートロンを含め、ここでは誰も時間にしがみついてはいない。ダーリン、少し緊張して、彼が何を書いているのか理解したほうがいいよ。

ニュートロン 2009.12.04 11:04


Getch さんが書き込みました(a) >>Good point!結局のところ、マーケットタイムはフィン・ボリュームの変化を示す指標である。よくわからないんだけど、本当に、あなたの推理にあるa(n)って何?

分足から形成される始値です。分析には、ある商品のボラティリティが既知のパラメータであるタイムフレームに依存することを示す必要がありました。分量があれば、どんなTFでも生成できる。例えば、1分足の始値を10本単位で考えれば、TF10を求めることができる。したがって、TF10のバーの始値の差は、TF1のバーの始値の差-a(i*10)-a((i+1)*10)、ここでiは1、2・・・の値をとることが判明した。

 
相手を甘く見てはいけない。特に何も知らない場合は。個人的な発言をするのは、はばかられる。
 
Yurixx >> :

ブカブカが多い。

...このような疑問は、長い間、咀嚼され続けてきました。そして、ニュートロンを 含め、ここでは誰も時間にしがみついてはいない。

M15で1日のタイムラグがあるヒストグラムです(ちなみに、どのサンプルの分布も互いに非常に似ていて、絶対値だけが異なります)。


赤線は、サンプル内の対応するMOから取ったRMSです。

 
Neutron писал(а)>>

私のグラフでは、横軸は次のようなアルゴリズムでマニューシャから導き出したTFです。TF1 a(n)-a(n+1), TF2 a(n)-a(n+2),...,TFk a(n)-a(n+k) とする。だから、同僚、我々はあなたのアドバイス通りにしています。

定義によると、価格シリーズのRPMにおける隣接するサンプル間のペアワイズ相関係数は、次のローソクの色を正しく予測する確率、言い換えれば、それはMTS効率である。パーセンテージをポイントに変換するためには、選択した時間枠における商品のボラティリティを知る必要があります。効率にボラティリティを乗じることで、1取引あたりの平均ポイント値としてTSの収益性を推定することができる。これは、証券会社の手数料(スプレッド)と比較する必要があります。どのTFでも収益性がスプレッドを上回れば、利益率の高い取引が可能です。

この枝が好きです。理由もわからない。:)

Neutronさんは、ACFの簡易アナログを作り、ノイズが有用な信号を上回ることを1分単位で証明されたようですね。

もっと大きな時間スケールで見てみましたか?少し違った結果になる可能性もあります。

 
getch писал(а)>>

正直、高学歴の人の戯言が多い。装置は与えられたものであり、使い方を教えられたものではない。ここでは誰も自己満足に浸っているわけではありません。

タイムフレームを考慮すると、それは時間に対する「しがらみ」である。

私は無人で試したことがありますが、数ページにわたって、MathCadを知っているフォーラムのユーザー(名前なし)に、数式における彼らの失態を証明することになりました。しかし、MathCadの結果をもとに何度も投稿し、頑固な性格を克服することができました。これ以上、時間を無駄にしたくない。

mate.パッケージのスクリーンショットを引用し、mate.用語を使用すると、特定の結果がより有意義になるようです。

ケースを言われ、ナンセンスと言われる。少しは疑ったほうがいい。

そして、市場分析でセンスあるアイデアを見たいからやっているのです。それは、正しい道を歩めば、そうなるかもしれない。

ゲッチュタイムは 単なるデータ列のひとつに過ぎない。使っても使わなくても、すべては取引のアイデア次第です。必要で論理的に使える場合もあれば、無駄でシステムを無意味にしてしまう場合もあります。例えば、計算期間が決まっている指標の使い方は、一般的なものがほとんどです。時間の無頓着な使用は、他のデータと同様、避けるべきです。

 
Doctor. >> :

Neutronさんは、簡略化したACFアナログを作り、分単位でノイズが有用な信号を上回ることを証明されたようですね。

もっと大きな時間スケールで見てみましたか?少し違った結果になる可能性もあります。

試してみました。

もし、十分長い期間(数年間)のミニュチュアシリーズが見つかったら、その結果をお見せしたいと思います。一言で言えば、次のようなものです。TFが増加すると,RPRの隣接するサンプル間のペアワイズ相関係数はほぼ指数関数的に速く低下し,ボラティリティのルート成長(指数はどのべき乗関数よりも速く低下する)にもかかわらず,TFが増加すると機器のボラティリティに関するCCの積は確実に低下する。だから、TF100-500の後は何もない、TF100m以前は何もない。原則として最適は4hだが、DTはこのシナリオの最大リターンをすべてのペアで厳密にカバーする。

DOIインデックスのデータはこちらです。

図中左が2006年から現在までのM1シリーズ。ところで、「ワールド・クライシス」の失敗がはっきりと見えてきた。2番目の図は、増分の分布を示したものである...どうやって引用しているのでしょうか!?右側は、分析に時間を使わない(価格変動のみ)「理想的な」TSの収益性である。

>> 探し続けてみます。

P.S. 特にゲッチュには。私は価格帯を分析する際に時間を使うことはありません。私は「BPカウント」という単位で仕事をしており、カウント間の時間間隔は全く解析していません。この投稿でTFという言葉を使ったのは、純粋にBPパラメータの1つの標準時への依存性を反映させるためであり、実際にTSに適用しようとしたわけではありません。

 

この辺りでまだ時々時間を使っている最後の馬鹿は私か!?

 
時間を使う」「時間を使わない」とはどういう意味ですか?
 
Mathemat >> :

この辺りでまだ時々時間を使っている最後の馬鹿は私か!?

)))サンプルの長さの違いや、一般的には、離散(新しいバーのようなもの)を構築するための分析のためにそれらを選択することだと思いますが、その上で、これらすべての数学的倒錯はすでに意味をなしているのです。

理由: