引用における依存性統計（情報理論、相関などの特徴選択法） - ページ 25 1...181920212223242526272829303132...74 新しいコメント Alexey Burnakov 2011.09.11 08:21 #241 Candid: ここでの入力データは、インクリメンタルパーセントモジュールということでよろしいでしょうか。 しかし、もしそうであれば、これは本質的に同じボラティリティ（つまりその単調で曖昧さのない関数）であり、多少フィルターにかかった形ではあるが、すべてのボラティリティ関連の効果はここでも現れると予想される。また、ボラティリティの影響は他の市場現象よりもはるかに大きいように思われるので、その背景に「何か他のもの」が見えることはむしろ問題であるように思われる。繰り返しますが、生データから、既知だが「役に立たない」効果を一貫して排除しようとする方が、より有望だと思います。 ところで、Alexei（Mathemat）さんは、ソースデータもモジュールで持っているのですか？ ごきげんよう。 すべてのFXチャートでは、私はピップスで計算します（株式市場とは対照的です）。 第二に、私は符号を保存する、つまりモジュロを取らない。あなたがD1、M5、H1のために見てきたすべてのものは、アルファベットの5シンボルに離散化、ピップでのリターンに基づいて計算され、価格の変化の符号は保存されます。 H1最後のチャート - リターンを二乗して符号を消しました。 Candid 2011.09.11 09:04 #242 HideYourRichess: 実は、偉大なボーアも偉大なシャノンも、問題解決のために、「物理学」という本質から数字に向かったのであって、ここで起きていることとは違うのです。 第二の問題は、信じたい人に、その信念が誤りであることを説明することができないことである。定常性・独立性を重視した手法なので、適用できないことをどう説明すればよいのか。マルコフ連鎖の形で独立性を持たせることもできるが、いずれにせよ、考慮したものより長い「記憶」が存在するデータにこの方法を適用することはできない。非定常性と依存性（もう一度強調しておきますが、この依存性も非定常であるため、CMも条件付きエントロピーも機能しません）は、気配値を生成する市場プロセスの理解から直接的に導かれます。 いいえ、彼らはポイントからではなく、事実から来ていたのです :))冗談です :)。 現実のプロセスに厳密な定常性を求めているのでしょうか？そうでないことを祈ります。前に進みましょう。規則性、つまり十分長い時間存在する効果が必要なのです。つまり、我々は市場における定常的な（少なくとも近似的に、少なくとも我々のサンプルによって制限された時間の間）過程に興味があるのだ。つまり、この装置は目的に対して極めて十分な機能を持っているのです。 Candid 2011.09.11 09:08 #243 alexeymosc: こんにちは。FXのチャートではすべてピップで数えます（株式市場とは対照的）。第二に、私は符号を保存する、つまりモジュロを取らない。あなたがD1、M5、H1のために見てきたすべてのものは、アルファベットの5シンボルに離散化、ピップでのリターンに基づいて計算され、価格の変化の符号は保存されます。 H1最後のチャート - リターンを二乗して符号を消しました。 もちろん看板の有無は大きな違いです。ただ、先生の記事では、確率密度 関数は正の値に対してのみ与えられています。 Alexey Burnakov 2011.09.11 09:09 #244 Candid: もちろん看板の有無は大きな違いです。ただ、あなたの記事では、確率密度関数が正の値に対してのみ与えられています。 これらの関数は、リターンではなく、計算された相互情報量の値で、この値が負になることはありません。 Habraのリターン用の記事でもその記号は残されていましたが、そこではパーセント単位をとっています。でも、あまり違いはないんです。 ここで -EURUSD H 1の最後の2つのチャートを比較します。最初のものは増分の符号が保存され、2番目のものはそれが省略されている。2番目のシステムの情報量は当然多くなります。しかし、移動方向の符号があっても情報量は低くはない。もう、面白いですよ。 Candid 2011.09.11 09:13 #245 alexeymosc: これらの関数は、リターンではなく、計算された相互情報の値に基づいており、この値は負になることはありません。そう、もう自分が間違っていることに気づいてしまったのです。 いずれにせよ、重要なデータであってもボラティリティの影響を感じ取ることができるのであれば、その手法はむしろ有利であると言えるのではないでしょうか。 Alexey Burnakov 2011.09.11 09:20 #246 Candid: そう、もう自分が間違っていることに気づいてしまったのです。 いずれにせよ、ランドマークデータでもボラティリティの影響を感じ取ることができるのであれば、この手法はむしろ有利であると言えるのではないだろうか。 私はここで以下の実際の計算テーブルを与えている - これは、実際のEURUSD M5の引用です： https://www.mql5.com/ru/forum/135430/page22 状態1は下位分位（強い下降）、状態5は強い上昇。独立変数が1ステップ戻る、つまり最も近いラグで戻される。送信元の値＝1の場合、受信側は値1または5を取りやすいですが、5の偏りがあることがわかります。 ソースが5という値を取った場合、レシーバーは1か5のどちらかに偏る。これらのことは、受信機の状態の不確実性を低減させます。ここでは、ボラティリティと特定の 値に対する歪度の両方が役割を担っている。ボラティリティを個別に分離することで、特定の値（1～5の極値のペアではなく）に対する情報的な要素が残る。 研究の本質をより明確にするために、あえてこのスクリーンショットを掲載しました。全ては確率と密度関数に基づいている。 Alexey Burnakov 2011.09.11 09:43 #247 joo: ブルートフォースではなく、どのように検索しているのですか？ オーバーキルも一つの選択肢です。相互情報をフィットネス関数とした遺伝的 探索アルゴリズムを試してみてはいかがでしょうか。 100個の変数の集合があり、それらは均等にサンプリングされているとします。変数5が値3をとり、変数76が値1をとる場合、従属変数が値4をとる確率は75％ということもありえます。しかし、この独立変数の組を標本化するためには、2つの独立変数と従属変数の間の相互情報を100 * 100 - 100回測定する必要があるのです。そして、3つの独立変数の組み合わせを見るなら...。 Vasiliy Sokolov 2011.09.11 09:48 #248 Avals: は、GARCHに基づくSBを生成しない。実際のシリーズを取り上げ、実際のボラティリティに基づいたSBを生成する必要があります。実機のオフライン履歴をティックボリュームを使ったSBに置き換えるスクリプトをhttps://forum.mql4.com/ru/41986/page10 に投稿しました。このようなSBは、ほぼ100％実機を再現することができます。GARCH などは、波のサイクルの違いなど、多くのニュアンスを考慮していない。このSBの列と生成元の列の間に違いがあれば、より面白い :) 以下は、EURUSDと同じボラティリティのSBのグラフを作成したものです。アレクセイ、そのための解析をお願いします。違いがあるかどうか見てみましょう。 ファイル: eurusd_r.zip 499 kb Hide 2011.09.11 09:56 #249 Candid: いいえ、彼らはポイントからではなく、事実から来ていたのです :))冗談です :)。 現実のプロセスに厳密な定常性を求めているのでしょうか？そうでないことを祈ります。前に進みましょう。規則性、つまり十分長い時間存在する効果が必要なのです。つまり、我々は市場における定常的な（少なくとも近似的に、少なくとも我々のサンプルによって制限された時間の間）過程に興味があるのだ。つまり、この装置は目的に対してかなり適切なものなのです。 その通り、期待しているんですね。私の計算では、市場の時間帯によって起こるプロセスが何倍も違うのです。期待するようなパーセンテージではありません。ある時刻に発生したプロセスと別の時刻に発生したプロセスを比較しようとしているわけで、手法の定常性と妥当性はここから来ているのです。この非定常性の反映は、ボラティリティの変化（周期的、散発的）に見ることができるが、完全ではない。 ここで、パストゥーホフの作品についてのシリヤエフの講義を読んだ人が多いようで、メーターが「ボラティリティそのものがボラティリティである」と言えば、すべてが単純ではなく、自分の行動をよく見なければならないことがわかるはずだ、と。しかし、そうではなく、またしてもある処方を市場に引き出そうとする試みが見られるのです。 要するに、好きなようにやればいい、自分の時間、自分の損失だ。もちろん、数字を勉強する過程が楽しいのであれば、それはまた別の問題で、そこには趣味の楽しさがあるだけです。 Alexey Burnakov 2011.09.11 10:12 #250 HideYourRichess:その通り、期待しているんですね。私の計算では、市場の時間帯によって起こるプロセスが何倍も違うのです。あなたが期待しているようなパーセンテージではありません。まず、私たちはそれを理解しています。非定常性は、最悪の場合、血税を別にして我慢しなければならないのが当たり前。 次に、5つの分位数で離散化することで、データ系列を粗くし、分位数範囲内でノイズを少なくとも部分的に吸収していることです。密度関数が一様に なる。 1...181920212223242526272829303132...74 新しいコメント 理由: キャンセル 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
ここでの入力データは、インクリメンタルパーセントモジュールということでよろしいでしょうか。
しかし、もしそうであれば、これは本質的に同じボラティリティ（つまりその単調で曖昧さのない関数）であり、多少フィルターにかかった形ではあるが、すべてのボラティリティ関連の効果はここでも現れると予想される。また、ボラティリティの影響は他の市場現象よりもはるかに大きいように思われるので、その背景に「何か他のもの」が見えることはむしろ問題であるように思われる。繰り返しますが、生データから、既知だが「役に立たない」効果を一貫して排除しようとする方が、より有望だと思います。
ところで、Alexei（Mathemat）さんは、ソースデータもモジュールで持っているのですか？
ごきげんよう。
すべてのFXチャートでは、私はピップスで計算します（株式市場とは対照的です）。
第二に、私は符号を保存する、つまりモジュロを取らない。あなたがD1、M5、H1のために見てきたすべてのものは、アルファベットの5シンボルに離散化、ピップでのリターンに基づいて計算され、価格の変化の符号は保存されます。
H1最後のチャート - リターンを二乗して符号を消しました。
実は、偉大なボーアも偉大なシャノンも、問題解決のために、「物理学」という本質から数字に向かったのであって、ここで起きていることとは違うのです。
第二の問題は、信じたい人に、その信念が誤りであることを説明することができないことである。定常性・独立性を重視した手法なので、適用できないことをどう説明すればよいのか。マルコフ連鎖の形で独立性を持たせることもできるが、いずれにせよ、考慮したものより長い「記憶」が存在するデータにこの方法を適用することはできない。非定常性と依存性（もう一度強調しておきますが、この依存性も非定常であるため、CMも条件付きエントロピーも機能しません）は、気配値を生成する市場プロセスの理解から直接的に導かれます。
いいえ、彼らはポイントからではなく、事実から来ていたのです :))冗談です :)。
現実のプロセスに厳密な定常性を求めているのでしょうか？そうでないことを祈ります。前に進みましょう。規則性、つまり十分長い時間存在する効果が必要なのです。つまり、我々は市場における定常的な（少なくとも近似的に、少なくとも我々のサンプルによって制限された時間の間）過程に興味があるのだ。つまり、この装置は目的に対して極めて十分な機能を持っているのです。
こんにちは。
FXのチャートではすべてピップで数えます（株式市場とは対照的）。
第二に、私は符号を保存する、つまりモジュロを取らない。あなたがD1、M5、H1のために見てきたすべてのものは、アルファベットの5シンボルに離散化、ピップでのリターンに基づいて計算され、価格の変化の符号は保存されます。
H1最後のチャート - リターンを二乗して符号を消しました。
もちろん看板の有無は大きな違いです。ただ、あなたの記事では、確率密度関数が正の値に対してのみ与えられています。
これらの関数は、リターンではなく、計算された相互情報量の値で、この値が負になることはありません。
Habraのリターン用の記事でもその記号は残されていましたが、そこではパーセント単位をとっています。でも、あまり違いはないんです。
ここで -EURUSD H 1の最後の2つのチャートを比較します。最初のものは増分の符号が保存され、2番目のものはそれが省略されている。2番目のシステムの情報量は当然多くなります。しかし、移動方向の符号があっても情報量は低くはない。もう、面白いですよ。
これらの関数は、リターンではなく、計算された相互情報の値に基づいており、この値は負になることはありません。
そう、もう自分が間違っていることに気づいてしまったのです。
いずれにせよ、重要なデータであってもボラティリティの影響を感じ取ることができるのであれば、その手法はむしろ有利であると言えるのではないでしょうか。
そう、もう自分が間違っていることに気づいてしまったのです。
いずれにせよ、ランドマークデータでもボラティリティの影響を感じ取ることができるのであれば、この手法はむしろ有利であると言えるのではないだろうか。
私はここで以下の実際の計算テーブルを与えている - これは、実際のEURUSD M5の引用です： https://www.mql5.com/ru/forum/135430/page22
状態1は下位分位（強い下降）、状態5は強い上昇。独立変数が1ステップ戻る、つまり最も近いラグで戻される。送信元の値＝1の場合、受信側は値1または5を取りやすいですが、5の偏りがあることがわかります。
ソースが5という値を取った場合、レシーバーは1か5のどちらかに偏る。これらのことは、受信機の状態の不確実性を低減させます。ここでは、ボラティリティと特定の 値に対する歪度の両方が役割を担っている。ボラティリティを個別に分離することで、特定の値（1～5の極値のペアではなく）に対する情報的な要素が残る。
研究の本質をより明確にするために、あえてこのスクリーンショットを掲載しました。全ては確率と密度関数に基づいている。
ブルートフォースではなく、どのように検索しているのですか？
オーバーキルも一つの選択肢です。相互情報をフィットネス関数とした遺伝的 探索アルゴリズムを試してみてはいかがでしょうか。
100個の変数の集合があり、それらは均等にサンプリングされているとします。変数5が値3をとり、変数76が値1をとる場合、従属変数が値4をとる確率は75％ということもありえます。しかし、この独立変数の組を標本化するためには、2つの独立変数と従属変数の間の相互情報を100 * 100 - 100回測定する必要があるのです。そして、3つの独立変数の組み合わせを見るなら...。
は、GARCHに基づくSBを生成しない。実際のシリーズを取り上げ、実際のボラティリティに基づいたSBを生成する必要があります。実機のオフライン履歴をティックボリュームを使ったSBに置き換えるスクリプトをhttps://forum.mql4.com/ru/41986/page10 に投稿しました。このようなSBは、ほぼ100％実機を再現することができます。GARCH などは、波のサイクルの違いなど、多くのニュアンスを考慮していない。このSBの列と生成元の列の間に違いがあれば、より面白い :)
以下は、EURUSDと同じボラティリティのSBのグラフを作成したものです。アレクセイ、そのための解析をお願いします。違いがあるかどうか見てみましょう。
いいえ、彼らはポイントからではなく、事実から来ていたのです :))冗談です :)。
現実のプロセスに厳密な定常性を求めているのでしょうか？そうでないことを祈ります。前に進みましょう。規則性、つまり十分長い時間存在する効果が必要なのです。つまり、我々は市場における定常的な（少なくとも近似的に、少なくとも我々のサンプルによって制限された時間の間）過程に興味があるのだ。つまり、この装置は目的に対してかなり適切なものなのです。
その通り、期待しているんですね。私の計算では、市場の時間帯によって起こるプロセスが何倍も違うのです。期待するようなパーセンテージではありません。ある時刻に発生したプロセスと別の時刻に発生したプロセスを比較しようとしているわけで、手法の定常性と妥当性はここから来ているのです。この非定常性の反映は、ボラティリティの変化（周期的、散発的）に見ることができるが、完全ではない。
ここで、パストゥーホフの作品についてのシリヤエフの講義を読んだ人が多いようで、メーターが「ボラティリティそのものがボラティリティである」と言えば、すべてが単純ではなく、自分の行動をよく見なければならないことがわかるはずだ、と。しかし、そうではなく、またしてもある処方を市場に引き出そうとする試みが見られるのです。
要するに、好きなようにやればいい、自分の時間、自分の損失だ。もちろん、数字を勉強する過程が楽しいのであれば、それはまた別の問題で、そこには趣味の楽しさがあるだけです。
その通り、期待しているんですね。私の計算では、市場の時間帯によって起こるプロセスが何倍も違うのです。あなたが期待しているようなパーセンテージではありません。
まず、私たちはそれを理解しています。非定常性は、最悪の場合、血税を別にして我慢しなければならないのが当たり前。
次に、5つの分位数で離散化することで、データ系列を粗くし、分位数範囲内でノイズを少なくとも部分的に吸収していることです。密度関数が一様に なる。