エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 98

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avtomat:

だから、適切なモデルを作り、計量経済学の技術を使い、計量経済学の力を利用するのだ！！何があなたを止めるのか？

ただ、問題はエコノメトリクスの力がどこにあるのか...。

Oleg さん、私たちもTAUを使ったセンスのいいものを待っていました。そして、絵と訳の分からない数式で私たちを楽しませてくれます。少なくとも、アクセスしやすいコンセプトを打ち出すでしょう。

まあ、少なくともこう言っておこう（どこで聞いたか覚えていないが、正確に聞いた）。どんな時でも市場には2-3のプレーヤーがいて、彼らがすべてのプロセスを決定する。市場は、入ってきた情報をすぐにすべて吸収できるわけではないので、ある...其のを緩和し、異なる過渡現象が互いに重なり合う。そして、このリラックスこそが、私たちの潜在的なパンなのです。

Why - 明確で簡潔なコンセプトで、意味もある。それ以外（ディフュージョンと、そのパラメータの商による推定、市場の挙動を 近似する「回帰」の構築）は、すでに技術として確立している。ところで、モデル評価の最終段階では、とにかく計量経済学的手法（より正確には統計学）を抜きには語れない。どうせランダムなんだから...。

15年ほど前、Foraを知らない頃に似たようなことをやろうとしたことがある。しかし、このモデルは少し違っていて、同じくディップフルクに還元されるものの、パラメトリックなものでした。

 
tara:

Oleg、モデルも十分だし、筆者もそうだ。ただ、目標や野心、マスサイズの特徴が違うだけです :)

;）ただ、この一節はとても気に入りました。

原始的 で正当性に乏しく、 計量経済学の100分の 1も使っていないこのモデルに対して

 
Mathemat:

Oleg さん、私たちもTAUを使った分かりやすいものをずっと待っていました。しかし、あなたは理解できない絵や数式で私たちを楽しませてくれます。せめて、わかりやすいレベルでコンセプトを打ち出すべきでしょう。

写真には、情報が凝縮されています。無駄な言葉を使わず、明確に、わかりやすく。例えば、最後にお見せ した写真は、TAUをベースに構築したシステムの実際の実績です。この結果も明確ではないのでしょうか？しかし、関心を呼ぶには至っていない。そして、そこで見た複雑で理解しがたい数式とは？少し掘り下げるだけで、目標や目的、システムの有効性など、すべてが明確になり、理解できるようになる。

まあ、これくらいは言っておきましょうか...。

冬の夜長にはいいかもしれませんが...。もしかしたら、そうするかもしれない...。記事のことをほのめかしていたのは覚えているのですが...。

それ以外（ディフューザー、およびそのパラメーターの商による推定と、市場の挙動を近似する「回帰」の構築）は、すでに技術として確立されているのです。

最終的な仕上がりを決めるのは、使用する技術なのです。

ところで、モデル評価の最終段階では、とにかく計量経済学（というか統計学）の手法を抜きにしては語れない。どうせランダムなんだから...。

無条件に捨てろというわけではありません。私は、統計学には、それ自身が扱う、またそのために設計された、明確なタスクの範囲があると言っているのです。そのコントロールが及ばない領域に、統計を裸で適用しようとしても、良い結果は得られない。ここでは、例えば、月曜日からbalanceAとbalanceBのプロセスについて、統計学の要素を用いた進化モデルが含まれる。しかし、決して統計学がこのモデルの基礎になっているわけではない。

 
面白い質問があるんです。始値や終値の分析にはよく知られた方法が使えるとして、高値や安値、ティック値の分析はどうでしょう。なぜなら、これらは時間的に等間隔に分布しているわけではないからです。例えば、トピックの著者の1つのステップのための同じ予測、それを行う方法、時間間隔ごとに値の数を取るか、今のように決定、予測に対処する方法、離散時間系列については、信頼区間が 1つの時間間隔について計算されていることが知られているが、非離散のものについては - どのくらいのために？このような系列を扱うための統計的手法はあるのでしょうか？
 
avtomat: 写真には、情報が凝縮されています。明確で、わかりやすく、無駄な言葉がありません。例えば、 最後に紹介した写真は、TAUをベースに構築したシステムの実際の実績です。

システムの結果は聞いていない。

システム 自体の コンセプトについて教えてください。何らかのヒントがそこに ある。それだけです。

やりたくないなら、やらないことです。しかし、あなたがブランチを作ったのには理由があるのです...。

 
-Aleksey-:
そんな面白い質問があるんです。始値や終値の分析にはよく知られた方法が使えるとして、高値や安値、ティックの分析についてはどうでしょう、時間的に等間隔に分布しているわけではないので。例えば、トピックの著者の1つのステップのための同じ予測、それを行う方法、時間間隔ごとに値の数を取るか、今のように決定、予測に対処する方法、離散時間系列については、信頼区間が1つの時間間隔について計算されていることが知られているが、非離散のものについては - どのくらいのために？このような系列を扱うための統計的手法はあるのでしょうか？

私の中では、それよりもずっと悪いことなんです。私はこのスレッドで何度もこの問題を提起していますが、誰も反応していません。要はこういうことです。私はすぐに、「コチル＝トレンド＋シーズン＋周期性＋異常値＋ノイズ」という相場のモデルを言葉で規定した。

このトピックでは、トレンドとノイズという2つの要素をモデル化しています。FXに旬はない、スパイクはおもしろくない。一番面白いのは周期性で、私は周期が変化する波と理解しています。連続するコチルを均等にスライスしてみたところ、周期が変化する周期性が発生するところではスライスされていたようです。そして、私たちは予測しようとしているのですアプローチがない、誰も反応してくれない。C-4は、著者が周期性が対数法則に従うと主張しているリンクを示した。しかし、どうやって検証するのかがわからない。実際、この周期性をどのように検出するのでしょうか。

 
faa1947:

私の中では、それよりもずっと悪いことなんです。私はこのスレッドで何度もこの問題を提起していますが、誰も反応していません。要はこういうことです。私はすぐに、「コチル＝トレンド＋シーズン＋周期性＋異常値＋ノイズ」という相場のモデルを言葉で規定した。

このトピックでは、トレンドとノイズという2つの要素をモデル化しています。FXに旬はない、スパイクは面白くない。一番面白いのは周期性で、私は周期が変化する波と理解しています。連続するコチルを均等にスライスしてみたところ、周期が変化する周期性が発生するところではスライスされていたようです。そして、私たちは予測しようとしているのですアプローチがない、誰も反応してくれない。C-4は、著者が周期性が対数法則に従うと主張しているリンクを示した。しかし、どうやって検証するのかがわからない。実際、この周期性をどのように検出するのでしょうか。


コチエ単位での周期性？周期性という概念は厳しすぎる、つまり、あるプロセスのすべての段階は天文学的時間で一定の期間を持つ。この周期性はどこから来るのでしょうか？課税期間、農作物の収穫など、天文学的な時間に結びついた現実の経済サイクルから。より広い概念として、循環性がある。このとき、開発にも一連の定義された段階があるが、その期間は天文学的な時間では一定ではない。ほとんどすべての投機的プロセスは周期的ではなく、循環的である。天文時間に縛られない、内部時間という概念がここでよく使われる。何が効果的な内部時間カウンターを構成するかは、当該プロセスによって異なる。これはどういうことかというと、自分たちがどの段階にいるのかを時間的に理解するためです。

例えば、参加者の一部が含み益を蓄積していく、というプロセスを考えてみましょう。例えば、トレンドフォローの異なるバリエーションを取引する投機家。それは、ある限度までオープンポジションを積み上げる段階（総資金が無限にあるわけではないので）と利益確定の段階（これは崩壊に変わり、多くの人が損失を出すことになる）に分けられます。このようなプロセスの実用化が、投機的バブルの膨張である。効果的なタイムゲージは何だろう？論理的には、これらの投機筋が積み上げたポジションの量が多いということです。このボリュームが臨界に近づくと、蓄積の時期が終わります。買われすぎ、売られすぎのゾーンを持つ蓄積/分布の指標は、これらのプロセスに焦点を当てています。内部時刻は、これらのゾーンに対するこのインジケータの値となる。

つまり、周期的なプロセスでは、相変化を待つタイミングを理解し、対応するために、条件付きの「内部」時間が必要なのです。

 
Avals:

この周期性はどこから来るのだろう？課税期間、農作物の収穫など、天文学的な時間に結びついた現実の経済サイクルから。よ り広い概念としては、循環性（cyclicality）がある

周期性」という言葉について、ご心配されていることはよくわかります。確立された概念を持つ周期関数がベースになっています。でも、それ以外に言葉がない。ZZには可変周期性がはっきり見える

頂点間の距離が常に異なっていることがよくわかると思います。ターゲットや方向は予測できても、持続時間は予測できないんです。フィボ・タイムオン、ギャンのそれ、エリオット波動などがありますが、これらはすべてパターンです。

しかし、位相という概念があります。ここかな？

 
faa1947:

この周期性はどこから来るのだろう？課税期間、農作物の収穫など、天文学的な時間に結びついた現実の経済サイクルから。よ り広い概念としては、循環性（cyclicality）がある

周期性」という言葉について、ご心配されていることはよくわかります。確立された概念を持つ周期関数がベースになっています。でも、それ以外に言葉がない。ZZには可変周期性がはっきり見える

頂点間の距離が常に異なっていることがよくわかると思います。ターゲットや方向は予測できても、持続時間は予測できないんです。フィボの時間軸、ギャンの時間軸、エリオットの波動がありますが、これらはすべてパターンです。

しかし、位相という概念があります。ここはどうでしょう？



原理的には、ZZはシリーズを周期的に2つのフェーズ（スイングアップ/スイングダウン）に分け、これらのフェーズには硬直した周期がないと言えるでしょう。しかし、通常、位相について話すときは、シリーズの形成の背後にある実際のプロセスについて話しているのであって、最終的に現れるものは、すでにこれらの位相の結果なのである。

シリーズに影響を与えるプロセスが1つだけ、または他のプロセスがそれほど影響を与えない場合、シリーズ自体の位相はプロセスの位相と一致する。例えば、外の気温を測ってグラフにする。数年分のグラフを見れば、季節の移り変わりが一目瞭然ですが、その背景には、太陽の周りを回る地球の自転と、太陽に対する地球の軸の位置があります。しかし、影響力のあるプロセスが多数存在し、そのうちの少なくともいくつかが非周期的である場合、系列の位相マークはプロセスの位相に明確に対応しないことになる。ミキシングが発生します。間欠泉や火山の近くで温度を測るようなものです。太陽プロセスの位相に加えて、火山活動の位相もあり、結果として温度グラフは季節の位相だけを明確に示すのではなく、様々なプロセスの位相の重ね合わせの結果が混在することになる。

 
Mathemat:

システムの結果は聞いていない。

システム そのものの コンセプトの話ですね。何らかのヒントがそこに ある。以上です。

やりたくないなら、やらないことです。でも、なぜか自分でスレッドを作ってしまったんですね...。

その「ヒント」---「首まで」簡略化した「システムコンセプト」を、最初のページから提示したのである。

さて、同じ「コンセプト」に基づくTSトラクターをベースに、1年にわたる実験（カッコ書きで、実際のお金と現金で）が始まりました---もう、これだけで支店を作る理由は十分ではないでしょうか？

現在、3カ月目の実験が終了しています。最初の2ヶ月の結果では、年平均2332％のリターンを記録しています。このようなモデリング結果を確認することも、支店を設立する十分な理由となる。

ちなみに、情報量はプレゼンテーションだけでなく、知覚にも依存します ;)

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