ランダムな名言を忘れる - ページ 52

[Andrei01]

faa1947:

デトレンドに問題はない。質的に異なるたくさんの手法。最も精巧なツール。

最小二乗法とか？

[СанСаныч Фоменко]

Andrei01:
例えば、最小二乗法とか？

ISCは推定手法であり、デトレンドのツールではない。

統計学とTAを定性的に区別するのは、多くの推定法の使用である。

[СанСаныч Фоменко]

Mathemat:

彼らの格言ではありません。システム理論が必要になり、それを勉強した。

システム理論におけるモデルの妥当性の問題は正しくない。なぜなら、モデルの構造そのものが、システムを影響力の及ぶ対象と環境に主観的に分割することによって決定されるからだ」というのが、ほとんど公理になっているのです。

モデルが対象に対して適切かどうかという問題は、かなり解決されているのですが、市販されているものには出会っていないんです。市場について何らかの言語的な前提を置き、その前提を構成要素に分解し、その構成要素を分析的に書き出すというのがお決まりの図式になっているように思います。しかし、モデル全体を動かすテールが必ず存在するのです。しかし、得られたモデルが市場そのものに対して適切なものであるかどうか、そのような作品は思い浮かばない。

モデリングでは必ずモデルの誤差を計算しますが。これってありなの？

考えたことはないですね。問題は明白ですが。

[Avals]

faa1947:

モデルの対象への適合性の問題はかなり解決されているのですが、市場で見たことがありません。市場について何らかの言語的な前提を置き、その前提を構成要素に分解し、その構成要素を分析的に書き出すというのがお決まりの図式になっているように思います。しかし、モデル全体を動かすテールが必ず存在するのです。しかし、得られたモデルが市場そのものに対して適切なものであるかどうか、そのような作品は思い浮かばない。

モデリングでは必ずモデルの誤差を計算しますが。これってありなの？

考えたことはないですね。問題は明白ですが。

機種はTSです。テーリングとは、損失という形の予測誤差のことです。ドローダウンは、一連の取引における誤差の蓄積である。トレーダーは、MAKSDD、PF、FS、シャープレシオなどの指標で分析します。多くの場合、モデル/TSの妥当性は、カーブの滑らかさと最大ドローダウンによって、純粋に視覚的に評価されます。PF>2など、帝国のルールによるものもある。

ただ、TSが違うだけで、すべてを一つの数式に還元するには、結果の分析にいろいろなニュアンスが必要です。

[СанСаныч Фоменко]

Avals:

機種はTCです。テールは、損失という形で予測誤差が発生します。ドローダウンは、一連の取引における誤差の蓄積である。トレーダーは、MAKSDD、PF、FS、シャープ係数などの指標を通してそれらを分析します。多くの場合、モデル/TSの妥当性は、カーブの滑らかさと最大ドローダウンによって、純粋に視覚的に評価されます。PF>2など、帝国のルールによるものもある。

ただ、TCごとの結果の分析には、すべてをひとつの数式に還元するには、いろいろなニュアンスがあります。

これは、すべて理解できる。残差（誤差）の統計的特性についての考えを付け加えれば、かなり完全なリストができあがります。

しかし、私の理解では、Mathematicianはシステム理論におけるモデル評価のことを言っているのだと思います。 例えばTAPでは。これらはすべて、極めて高度なものです。彼らのモデルは、火星まで飛んだり、アメリカの都市そのものを狙ったりしています。市場には通用しないものということです。

[Andrei01]

faa1947:

ISCは推定手法であり、デトレンドのツールではない。

統計学とTAを定性的に区別するのは、多くの推定法の使用である。

トレンド推定があるのなら、デトレンディングツールではないのか？ そしてTAはその帰結ではないか？

[СанСаныч Фоменко]

Andrei01:
トレンドの評価があるのなら、デトレンドのツールではないのか？ と、TAはその帰結ではないか？

ログ（傾向）があり、その曲率や粗さなどを測定する方法がある。

[Avals]

faa1947:

これは、すべて理解できる。このリストに、残差（誤差）の統計的特性についての考えを加えれば、かなり完全なリストができあがります。

しかし、私の理解では、Mathematicianはシステム理論におけるモデル評価のことを言っているのだと思います。 例えばTAPでは。これらはすべて、極めて高度なものです。彼らのモデルは、火星まで飛んだり、アメリカの都市そのものを狙ったりしています。市場には通用しないものということです。

定常誤差のあるモデルを扱うので、時間が経っても関連性が失われることはありません。物理法則は常に適用される。未算入の要因もあるが、それは些細なことだ。市場ではすべてが変化し、参加者は変化するルールと互いに調整し合う。そのため、そのモデル/TSがいつまで適切/堅牢であるかは、事前にわからないのです。そのため、他の分野のように100年に一度ではなく、常に関連性を監視する必要があるのです。TSの関連性を判断するためのタイムラグが重要である。

[СанСаныч Фоменко]

Avals:

定常的な誤差を持つモデルを扱うので、時間が経っても関連性が失われることはありません。物理法則は常に適用される。未算入の要因もあるが、それは些細なことだ。市場ではすべてが変化し、参加者は変化するルールと互いに調整し合う。そのため、そのモデル/TSがいつまで適切/堅牢であるかは、事前にわからないのです。そのため、他の分野のように100年に一度ではなく、常に関連性を監視する必要があるのです。TSの関連性を判断するためのタイムラグが重要である。

そうなんです、ついうっかりして見逃してました。

私たちがモデル化しようとしている対象の一部は人間であり、そのため対象の挙動は非定常であり、すべてが質的にジャンプすることになる。忘れていたんです。私はかつて、物には決定論的なもの、確率論的なもの（その2つの混合）、不確定なもの、つまり、ある間隔で決定論的な振る舞いをするもの、次に確率論的な振る舞い、そしてしばしば、一方から他方へとジャンプするものがあると教わりました。これは、人間が構成員であるシステムの特徴でもあります。

くそっ、何もかもが抜け落ちてる。大学時代にそう教わりました。

[Sergey Kovalyov]

faa1947:

ソロスが英国ポンドを下落させた時の話はよく知られている。

倒れたのではなく、流れに逆らったのだ。インサイダー取引と呼ばれるものです。