回帰式 - ページ 13

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はい、はい、それは私も気づいたことです :)まあ、メインは 伊藤ストラトノビッチ方程式を適用することで、何に対して、なぜ、というのが2つ目のポイントですが...。
 

要は、「......」ということがわかったのです。複雑な自然現象をモデル化するのではなく（！！）、あくまでも FX市場の主体による意思決定のあり方をモデル化するものです...。"

=)

 
写真を挿入しているようです :)
alsu:

うん、とても便利なものばかりだ。

約束通り、写真。純粋な価格系列（前処理、トレンド除去等なし）-11カウントでAR(3)モデルによる分析を実施しました。チャート上-予測誤差：上段はANCの場合、下段は分位数回帰の場合。線：青：終値、緑：高値、赤：安値（QRは中央値0.9、分位数0.1が取られた）。青い線は日次のAPRで、スケールを示している。


ここで見えてくるのは、次のようなことです。

(a)落ち着いた相場でのANCの誤差の絶対値はQRとほぼ同じだが、(!)スパイクが現れるとANCの誤差はよりカオス的に変化して一般に反応が弱く、セカンドチャートの誤差はより規則的な印象がある。これは一般的に、QRがまさにこのスパイクに反応しないことを犠牲にして、「定常性の乱れ」を検出する可能性を示すことが目的でした。そして、それらが検出できれば、それは外れ値ではなく、加法的ランダム過程であり、分離したAP(3)よりも定常性が低くないことを意味します。

b) 異常値検出を有用なシグナルと考えるなら、2番目のグラフはOSRが何倍も多く、したがって、この効果に基づく仮想の :) 取引システムは、何倍も少ない偽のシグナルを与えることになります。

もちろん、ここで反論することも可能ですが、M5（AR(3)、21件）ではこうなっています。

ここで、もうずっとはっきりと。

総じて、私が言っていたことがだんだん確認されてきたような気がします。この方向でさらに掘り下げていきます。

QR計算のためのライブラリ（Gallantライブラリをコンパイルしたもの、2ページ前のリンク参照）とヘッダーファイル（説明付き）を添付します。指標そのものは付けない、切り離せない:)) でも、難しいことはない、数式はすでに書かれているのだから

 

ゴージャス、アルス。FXでは、そろそろMNCをスクラップする時期です :)それとも違うのか、プライヴァル？

 
Mathemat:

素晴らしい、アルス。FXでは、そろそろMNCをゴミ箱に捨てる時期です :)それとも違うのか、プライヴァル？

私なら捨てない。カルマンフィルターは、その数学（本質）は、反復型ANCである。https://ru.wikipedia.org/wiki/Фильтр_Калмана wikipediaは正確ではありません。BGS以外の用途でも作れます。最後にカラー用という注意書きがあるんです。一様な分布法則のために構築しています。特にストラトノビッチには根本的な疑問があり、昔、機械科の学生たちと議論したことがある。ITOという形で解決しているが、それは間違っていると思う。そこには時間の問題もある。さて、このようなhttps://www.mql5.com/ru/articles/174.ストラトノビッチが与えたように正確に解かなければならない、 https://ru.wikipedia.org/wiki/Стратонович,_Руслан_Леонтьевич

もし、それがうまくいって、パンを持ち帰ることができたら、捨てない方がいい。殴られそうだ...))

 
Mathemat:

すごいよ、アルス。そろそろFXでMNCを捨てようかな :)。それとも、プライヴァル、時間ではないのでしょうか？

FXでは何とも言えませんが、株式市場の戦略では、回帰に回帰、回帰に回帰と、五分位回帰を試してみました。分位値回帰は、ISCに比べて計算時間がかかるだけで、何のアドバンテージもありませんでした。対称であれば、算術平均と中央値の差はないのだから...。そこで、ISCのルールです。私のシステムでは、すべてが対称的です。正規分布ではありませんが、同じ確率で上がったり下がったりします。

ちなみに、カルマンもクビにしました。しかし、やはりLOCと比較して何のメリットもなく、同時にリソースを消費していました。

 

まあ、中央値は中央値で、それを推定する方法はよく発達しているんですけどね。中央値から離れて、例えば0.1や0.9と数値化したらどうでしょう。

2 Prival： ダンプの件は冗談で、そこにスマイルマークがあったのですが...。

 
timbo:

FXでは何とも言えませんが、株式市場の戦略では、回帰に回帰、回帰に回帰と、五分位回帰を試してみました。分位値回帰は、ISCに比べて計算時間がかかるだけで、何のアドバンテージもありませんでした。対称であれば、算術平均と中央値の差はないのだから...。そこで、ISCのルールです。私のシステムでは、すべてが対称的です。正規分布でなくても、同じ確率で上がったり下がったりするのです。

MNCに対するアドバンテージがないとはどういうことですか？どのように計測したのですか？分度器は全く別の操作になります。

ANCがBPサンプルの変化に反応するのに対し、ほとんどの場合、分位は気にしない、つまり変化しないのです。最も変動が大きい分位は中央値である。それ以外の分位は変動が小さい。

 
Mathemat:

まあ、中央値は中央値で、それを推定する方法はよく発達しているんですけどね。中央値から離れた場所、例えば0.1や0.9を数値化するとどうなるのでしょうか？

中央値を推定する方法として、どのようなものが発達しているのでしょうか。中央値や他の分位数をプログラムしたことがありますか？簡単なソートから始まって、5行のコードだ。
 
hrenfx:

ISCに対するアドバンテージがないとはどういうことですか？どのように計測したのですか？

投資額に対する利益の割合という点では当然ながら、不思議な質問だ。他に対策はないのでしょうか？
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