スルトノフ回帰モデル（SRM） - 市場の数学的モデルであると主張する。 - ページ 41

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Integer:
2列目は、Yi?彼？
はい
 
大きな拍手をお願いします
 
yosuf:
まず直線回帰線を作ってから拍手してください。

何を作るか、どうすればいいかははっきりしています。そして、あなたのPMSは、もっと人間的な構造であれば、0.5でストレートになるはずです。
 

お願いします。

 

0.5ではないのですが、やはり...。一端は0.486691、もう一端は0.491087。

平均値は0.4889です。

 
Integer:
0.5ではないのですが、やはり...。一端が0.486691、他端が0.491087

そうですね、ゼロをつけすぎたのでしょう、少しグラフをずらすと、どちらの場合もMO=0.5であることがわかります。

ׂ

 

ここで https://forum.mql4.com/ru/19762/page30 は、市場モデルとして10桁のランダムな列を記述するように求められた。これがRMSとLRのケースで出てきたのです。

 

ここからも良い点 https://forum.mql4.com/ru/19762/page29

gpwr 2009.06.09 03:27

乱入してすみませんでした。スレッドをほぼ全部読んだけど、フーリエの議論がどういうものなのか理解できなかった。支店の対象は、将来の値動きに影響を与える市場の状況についての記述です。フーリエと何の関係があるのですか？値動きをサインとコサインに分解すると、m+An*cos(wn*t)+Bn*sin(wn*t)となるのは納得です。それで？スペクトル(An+j*Bn)は、市場の状態を表すものでしょうか？発想が面白い。しかし、離散フーリエ変換では、サインとコサインの数は、撮影した価格の数に等しい。では、DFTの出力パラメータ（AnとBn）を使って市場を表現することのメリットは何でしょうか。変数の数は減らない。そこで、最大の振幅sqrt(An^2+Bn^2)を取る必要があります。その周波数が市場記述になるのですか？私は正しい方向に進んでいるのだろうか？これらのパラメータ（An, Bn, wn）を使って、対応するサインとコサインを未来に外挿することで、未来を予測するのでしょうか。そんなことをしたことがある。この考え方には大きな誤解があります。フーリエ変換は、元の価格曲線に三角関数を当てはめることに他なりません。価格カーブに多項式などの関数を当てはめるのと同じくらい理にかなっている。それをひねって、ベッセル関数、sinc、Siなどを取ることができる。これらの調整によって、価格の正確な再現という目標に到達するのです。しかし、値動きの中に三角関数や多項式やベッセル関数が隠れているなんて、誰が言ったのだろう。あくまで近似的な関数です。何にでも装着できる。サインとコサインを外挿するには、まず価格の運動が振動回路として常微分方程式で記述されることを証明する必要があります。フーリエ変換で市場を表現するメリットはなかなか見いだせませんね。でも、誰かが私の考えを変えてくれるなら、気にしないけれど。他にアイデアがある人は？


 

私は、（18）を微分して得られる関数で、RMS分布関数の密度であり、（7）として記事に与えられている、（見解が）その進化の間のEUR/USDの挙動に非常に似ていると示唆するものを見ることを提案します。

ׂ

 
yosuf:

私は、（18）を微分して得られる関数で、RMS分布関数の密度であり、（7）として記事に与えられている、（見解が）その進化の間のEUR/USDの挙動に非常に似ていると示唆するものを見ることを提案します。

密度は0～1に限定されているのでは？
1...3435363738394041424344454647
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