オプティマイザーを使った作業の原則と、はめ込み回避の基本的な方法。 - ページ 4

新しいコメント
 

むしろ、その逆です。トレンドが強ければ強いほど、非効率的な市場であることは、やはりイミフです。

定常性は関係ないけどね :)

 
LeoV:
それにしても、この流れは据え置きなのかどうなのか。


全てではない定常性は、統計的特性の自己相似性である。つまり、このトレンドを個別の塊に分解した場合、トレンド全体とほぼ同じ統計的特性を持つはずである。もちろん、問題はこの塊の大きさであり、統計的に有意な大きさであることが望ましい。

すなわち、分散をプロットした一様な 傾向。理想は角度のある直線で、その周りに小さなゆらぎがあることです :)

P.S.または水平な直線(フラット)

P.S2 それは、トレンドセグメント上の価格増分の分布の問題であり、シリーズ自体の問題ではない

 
faa1947:
適応性そのものであり、非定常性の問題を解決するものではありません。非定常性をモデル化するための技術や手法は数多く存在します。その結果、少なくとも非定常な残差の広がりを抑えることができる。

これらの方法はすべてシャーマニズムであり、例えばなぜ価格帯で動作し、温度で動作しないのかを理解しないままTAと同じです))
 
Avals:


全てではない定常性は、統計量の自己相似性である。つまり、このトレンドを個別の塊に分解した場合、トレンド全体とほぼ同じ統計的特性を持つはずである。もちろん、この塊の大きさが問題で、統計的に有意な大きさであることが必要です。

すなわち、構成された分散を持つ一様なトレンドです。理想は斜めの直線で、その周りにわずかな揺らぎがあることです :)

P.S.または水平な直線(フラット)


でも、そうすると、やはりトレンドの間は非定常性みたいなものが減っていくことがわかるんですか？
 
LeoV:

しかし、いずれにせよ、非定常性はトレンドの時には減少するようなことがわかりますね。

トレンドとは、価格刻みの一定の手口（上昇トレンドはプラス、下降トレンドはマイナス）です。しかし、定常性とは、このMOの値を時間経過とともに維持することです。つまり、1時間ごとに平均30ポイントずつ着実に 上昇していけば、MOの値は小さな範囲で変化することになり、準定常性と言えるのです。シリーズ+30,+28,+32,+29...。は、事後的に準定常とみなすことができる))しかし、+30,+50,+100,+150...。もはやのように平均値への収束がないため、+30まで

トレードとはあまり関係なく、トレードの結果やテストの分析という意味合いが強いです。

 
faa1947:

これは敗北主義的な立場です。

非定常系列＝複数の成分の和と仮定してはどうか。そして、最も興味深いのは決定論的な要素です。もしそれが存在しないか、あるいはそれを認めるなら、それはランダムウォークであり、予測はいかなる手段や方法によっても不可能である（効率的市場理論）。それを認めれば、市場やこのフォーラムでの存在も正当化されるのです。


私はあなたに完全に同意し、完全に同意しない（失礼）私が説明します：あなたの文を公理とし、それがアプリオリ（経験の前に、自由な解釈で失礼）-真であると仮定してみましょう。この場合、我々の課題は、決定論的なコンポーネントを見つけ、それをベースに、我々のニーズの範囲内でモを与えてくれるモデルを構築することである。我々はそれを見つける（外挿、伊藤と必ずしもStratonovichを使用する - 我々は正確にそれを使用し、ニューラルネットワークを書いたり、Stratonovichと他の確率的なダンスよりもはるかに便利なIMHO 2平均の差として表される規則性を見つけ、意味はとにかく同じです） - 誰が十分な想像力を持っていると何が誰に近いです。今、私たちが定義したように、決定論的な関数があります（実験を設定し、それが決定論的であると事後的に主張することに注意してください）。 私たちの論理はすべてうまくいっています。先験的モデルを受け入れ、それに基づいて、決定論的事後的規則性を抽出する事後的関数を構築するのです。ただ、導き出したパターンが事後的なものであるということです。私たちは、決して、決して、何もできないのです。私たちの課題は、（あなたの仮定を公理とすれば）実時間でデータとともに動的に変化するアルゴリズムを見つけることです（決定論的な非定常性は、非定常性でもあるのですから）。

Offtop：約半年前、私はフォーラムでキウイ（ニュージーランド）と他のすべてのペアの違いは何ですか尋ねた、私はキウイを除くすべてのペアで非常に良い利益（再び、後付け）を与えるいくつかのモデルを得ることに成功しました。フィッティングも、伊藤ストラトノビッチも、自虐的なこともしない。オープニング価格のみ、最適化なし。このモデルは、最も単純なローソク足の統計に基づいた驚くほどシンプルで分かりやすいもので、（原理的に市場では 通用しないもので、これには驚きました）さらに、ランダムに生成されるパターンも利益をもたらしてくれるのです。しかし、商品通貨や小規模経済国の通貨（トレンドに左右される通貨）は、発見されたとされるパターンから完全に外れていた。それは私があなたに同意する唯一の理由です - 私たちは、それが常識に反するにもかかわらず、いくつかの決定論があることを認めることができます（失礼）、それは時々、この決定論であることを妨げる...これらはすべて、真実であると主張することなく、純粋にIMHO（アイ・エム・オー）です。

 
TheXpert:
むしろ、その逆です。トレンドが強ければ強いほど、非効率的な市場であることは、やはりイミフです。

なぜか、あなたのIMHOを全面的に支持します。
 
Avals:

トレンドとは、価格刻みの一定の手口（上昇トレンドはプラス、下降トレンドはマイナス）です。しかし、定常性とは、このMOの値を時間経過とともに維持することです。つまり、1時間ごとに平均30ポイントずつ着実に 上昇していけば、MOの値は小さな範囲で変化することになり、準定常性と言えるのです。シリーズ+30,+28,+32,+29...。は、事後的に準定常とみなすことができる))しかし、+30,+50,+100,+150...。もはやのように平均値への収束がないため、+30まで

トレードとはあまり関係なく、トレードの結果やテストの分析という意味合いが強いです。

ジーホイホイ。エクスポーネンシャル・トレンドという 言葉を聞いたことがありますか？

平滑化関数は任意の解析形式をとることができる。なぜ、自分を制限しなければならないのか？そして、それが曲線であっても何も変わりません。なぜなら、私たちはデリバティブという言葉を聞いたことがあり、どんな点でも滑らかな曲線を扱うことができることを知っているからです。

 
faa1947:

さて、さて。エクスポーネンシャル・トレンドという言葉を聞いたことがありますか？

平滑化関数は、任意の解析形式をとることができる。なぜ、自分を制限しなければならないのか？そして、それが曲線であっても何も変わりません。なぜなら、私たちはデリバティブという言葉を聞いたことがあり、どんな点でも滑らかな曲線を扱うことができることを知っているからです。


平滑化関数、トレンドモデル、系列近似などについては何も書いていない。それは、定常性についてでした。特に、分布の第一モーメントの時間不変性（mo）について。あなたが使っている単位根検定には、「あらゆる種類の平滑化関数」、「指数関数的な 傾向」が含まれているのですね。:)
 
LeoV:
それにしても、この流れは据え置きなのかどうなのか。
トレンドとは、流言飛語の断片ではなく、その構成要素に分解された一部である。
1234567891011
新しいコメント