聖杯じゃなくて、普通にバブロス!!!! - ページ 86 1...798081828384858687888990919293...650 新しいコメント Alexey Navoykov 2012.09.06 09:08 #851 Heroix: 一つ疑問があるのですが、なぜ「IQUITY」なのでしょうか？ アルバニア語ではそう聞こえるのでしょうね :) Alexander Maximov 2012.09.06 16:35 #852 もうひとつ、思いついたことがあります。本題ではありませんが、株式とTAについて考えているときに、なぜか何度かつまずきました。原始的なNOTシステム（Close[OPT1]>Close[OPT2]でOPT3日後にクローズ）を取り、それをインターバルで最適化し、同じことをClose[OPT1]<Close[OPT2]で行っています。同じオプションで2つの収益性の高い株式があるオプションを見つけます。例えば、トレンドがあれば起こりうることです。収益性の低いオプションではエクイティを、収益性の高いオプションではトレードを監視しています。太いものが乾く間に、細いものが死ぬ」 のように、良いトレンドはどんな組み合わせでも良いという考えです。 または 株式にパターンがあり、その上にシグナルがある株式バリアントを探す（オプションを選択する） - 受信したオプションを取引する。 そして、それを繰り返すのです。 時間ではなく、数でダニキャンドルから採取する。そのため、トレンドは引き伸ばされ、フラットなパターンは圧縮されるため、さらなる分析の向上が期待できます。 そして、左から右へではなく、右から左へ集めることで、分析の瞬間に最後のティックが完全に形成され、最後のティックがローソクの節になるようにしています。 システムは常に市場に存在する - フリップのみ。 時間軸がどうなっているかは、何とも言えません。1本のローソク足は400ティックです。 800ティックごとに市場分析を 行います。 Alexander Maximov 2012.09.06 16:43 #853 私は2年間かけて、ソフトウェアというものを研究してきました（現在も続けています）...。 つまり、機械がさまざまなモデルを描き、その統計的な優位性を分析する......ということです。 それは、些細なことで、単純なことなのだが......。 このモデルは、頻度が少ないほど統計的な優位性を与えたが......。 各解析では、統計的優位性を推定するために10,000のモデルが発見されました... つまり、あるモデルの頻度が低い場合、少なくとも10.000件のディールのセットに対してより多くの履歴が必要だった...。 その依存関係は指数関数的 であることが判明した......。 つまり、モデルの統計的優位性を直線的に高めると、同じ量の価格サンプリングで取引回数が指数関数的に減少した......ということです。 これは常識的に考えて、とてもしっくりきた......。 一年に一度、棒が射るというように...。 つまり、理論的には100%のモデルは、無限のサンプルの中で一度だけ機能する...。 I.e.は本来ありえない出来事なのですが...。 そして、頻繁に行われるここぞというモデルは、50/50でうまくいく...。 しかし、この問題を回避するための一つのアイデアがあると言うことです...。 つまり、「今ここ」の希少なモデルに対して統計的な優位性を持つために... Viktor Zhuravlev 2012.09.06 16:44 #854 faa1947: 係数の推定値はどこから得ているのか、もしかしたら未測定の分散があるのか、モに収束しないのか？RLSは適応型フィルタである。価格系列間の相互作用 力は常に変化しているため、係数の数学的な期待値は一定では ありません。 Alexander Maximov 2012.09.06 16:48 #855 地球近傍天体 というのも、彼らは伝統的にSBを一種の統合的な連続プロセスとして捉えており、実用的なモデルをまったく作れないということはまずありえないからだ。しかし、ある離散的なSBについて、プロセス全体についてではなく、そのある特定の断片、あるいはセクションについてだけ話すなら、ある比較的短い時間の離散的なセクションについては、モデルの構築は可能であると思われ、そのモデルの実用的価値は実際の取引によって証明されています。 興味深い思考の数々をご紹介します。 ファイル: creeited.zip 70 kb Alexander Maximov 2012.09.06 17:01 #856 問題は1つだけでなく、2つ以上あるようです。 1- ステータスの優位性を得ることができる。もちろん、非常に長いサンプルと比較して、小さなケースでは無視できるだろうが、それは問題の半分である。 2- そのような状況の数を増やすようにする、つまりレアリティの問題を回避するようにする。 2つ目の問題は、十数ページ前にほのめかされていた。 Alexandr Krivoshey 2012.09.07 03:29 #857 こんにちは、皆さん。上記をご覧ください、コメントは不要かと思います。以上が、私の監査結果です。私はこのスレッドの作者ではありませんし、作者とは何の関係もありません。 モデレーターか、作者のアカウントを切り刻んだ人へ - 止めてください。 アレキサンダー(名前なんだっけ...)・・・言葉もない、尊敬! 削除済み 2012.09.07 03:40 #858 Joker: こんにちは、皆さん。上記をご覧ください、コメントは不要かと思います。以上が、私の監査結果です。私はこのスレッドの作者ではありませんし、作者とは何の関係もありません。 モデレーターか、作者のアカウントを切り刻んだ人へ - 止めてください。 アレキサンダー(名前なんだっけ...)・・・言葉もない、リスペクト! だから、私はミハイルが好きなんだ。その雄弁さにね。ジョーカー これは何だ？ Alexandr Krivoshey 2012.09.07 03:51 #859 筆者のシステムによるフィルターは、ほとんど使っていないオートマチックに適用された。その結果、約8割のシグナルがゴミ箱行きとなり、18件の中から採算が合わない1件だけを抽出することができました。最適化などは一切行っていない。 moskitman 2012.09.07 03:57 #860 Joker: 期間：週、月、年？ 1...798081828384858687888990919293...650 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
一つ疑問があるのですが、なぜ「IQUITY」なのでしょうか？
アルバニア語ではそう聞こえるのでしょうね :)
もうひとつ、思いついたことがあります。本題ではありませんが、株式とTAについて考えているときに、なぜか何度かつまずきました。原始的なNOTシステム（Close[OPT1]>Close[OPT2]でOPT3日後にクローズ）を取り、それをインターバルで最適化し、同じことをClose[OPT1]<Close[OPT2]で行っています。同じオプションで2つの収益性の高い株式があるオプションを見つけます。例えば、トレンドがあれば起こりうることです。収益性の低いオプションではエクイティを、収益性の高いオプションではトレードを監視しています。太いものが乾く間に、細いものが死ぬ」
のように、良いトレンドはどんな組み合わせでも良いという考えです。
株式にパターンがあり、その上にシグナルがある株式バリアントを探す（オプションを選択する） - 受信したオプションを取引する。
そして、それを繰り返すのです。
時間ではなく、数でダニキャンドルから採取する。そのため、トレンドは引き伸ばされ、フラットなパターンは圧縮されるため、さらなる分析の向上が期待できます。
そして、左から右へではなく、右から左へ集めることで、分析の瞬間に最後のティックが完全に形成され、最後のティックがローソクの節になるようにしています。
システムは常に市場に存在する - フリップのみ。
時間軸がどうなっているかは、何とも言えません。1本のローソク足は400ティックです。
800ティックごとに市場分析を 行います。
つまり、機械がさまざまなモデルを描き、その統計的な優位性を分析する......ということです。
それは、些細なことで、単純なことなのだが......。
このモデルは、頻度が少ないほど統計的な優位性を与えたが......。
各解析では、統計的優位性を推定するために10,000のモデルが発見されました...
つまり、あるモデルの頻度が低い場合、少なくとも10.000件のディールのセットに対してより多くの履歴が必要だった...。
その依存関係は指数関数的 であることが判明した......。
つまり、モデルの統計的優位性を直線的に高めると、同じ量の価格サンプリングで取引回数が指数関数的に減少した......ということです。
これは常識的に考えて、とてもしっくりきた......。
一年に一度、棒が射るというように...。
つまり、理論的には100%のモデルは、無限のサンプルの中で一度だけ機能する...。
I.e.は本来ありえない出来事なのですが...。
そして、頻繁に行われるここぞというモデルは、50/50でうまくいく...。
しかし、この問題を回避するための一つのアイデアがあると言うことです...。
つまり、「今ここ」の希少なモデルに対して統計的な優位性を持つために...
係数の推定値はどこから得ているのか、もしかしたら未測定の分散があるのか、モに収束しないのか？
RLSは適応型フィルタである。価格系列間の相互作用 力は常に変化しているため、係数の数学的な期待値は一定では ありません。
地球近傍天体
というのも、彼らは伝統的にSBを一種の統合的な連続プロセスとして捉えており、実用的なモデルをまったく作れないということはまずありえないからだ。しかし、ある離散的なSBについて、プロセス全体についてではなく、そのある特定の断片、あるいはセクションについてだけ話すなら、ある比較的短い時間の離散的なセクションについては、モデルの構築は可能であると思われ、そのモデルの実用的価値は実際の取引によって証明されています。
興味深い思考の数々をご紹介します。
問題は1つだけでなく、2つ以上あるようです。
1- ステータスの優位性を得ることができる。もちろん、非常に長いサンプルと比較して、小さなケースでは無視できるだろうが、それは問題の半分である。
2- そのような状況の数を増やすようにする、つまりレアリティの問題を回避するようにする。
2つ目の問題は、十数ページ前にほのめかされていた。
こんにちは、皆さん。上記をご覧ください、コメントは不要かと思います。以上が、私の監査結果です。私はこのスレッドの作者ではありませんし、作者とは何の関係もありません。
モデレーターか、作者のアカウントを切り刻んだ人へ - 止めてください。
アレキサンダー(名前なんだっけ...)・・・言葉もない、尊敬!
こんにちは、皆さん。上記をご覧ください、コメントは不要かと思います。以上が、私の監査結果です。私はこのスレッドの作者ではありませんし、作者とは何の関係もありません。
モデレーターか、作者のアカウントを切り刻んだ人へ - 止めてください。
アレキサンダー(名前なんだっけ...)・・・言葉もない、リスペクト!
筆者のシステムによるフィルターは、ほとんど使っていないオートマチックに適用された。その結果、約8割のシグナルがゴミ箱行きとなり、18件の中から採算が合わない1件だけを抽出することができました。最適化などは一切行っていない。