価格差の分配 - ページ 12 1...56789101112131415161718 新しいコメント Alexander_K 2017.11.08 09:29 #111 Dennis Kirichenko: Matlabにも同様のSimulinkパッケージが あります。その利便性は、Matlab本体との連携にあります。 アレキサンダー、方法論的な質問：なぜダニを取るのか？そこそこのノイズがある。価格も近いし、いいんじゃないでしょうか。正確には、終値からのリターンです。私の分析では、いわゆる「隙間」だけが「ノイズ」と見なされてしまうのです。残りのデータは信頼性が高く、t2-distribution Studentのt検定の許容（信頼）区間内に十分収まると考えています。 Alexander_K 2017.11.08 09:32 #112 Dennis Kirichenko: Matlabにも同様のSimulinkパッケージが あります。便利なのは、Matlab本体との連携にあります。 例えば，Matlab で median(20000) を計算する，つまり，20000 個の値のサンプルの中央値を計算することは可能でしょうか． Denis Kirichenko 2017.11.08 10:12 #113 Alexander_K: Matlabでmedian(20000)、つまり20000個の値のサンプルの中央値を計算することは可能でしょうか？そうなんです、実はハードウェアの制限しかないんです...。例えば、サイズ2e 6のdouble型の擬似乱数のサンプルで、値は1から10kまでです。 サンプルの最後の要素は9439です。中央値は5003である。 Alexander_K 2017.11.08 10:27 #114 Dennis Kirichenko: そうなんです、実はハードウェアの制限しかないんです...。例えば、サイズ2e 6のdouble型の擬似乱数のサンプルで、値は1から10kまでです。 サンプルの最後の要素は9439です。中央値は5003である。VisSimは、残念ながらサンプルサイズ＝16384が限界です。しかし、DDEと他のデータソースの両方から取得した動的なデータでは、素晴らしい働きをします。また、関数の数学的なパワーはMQLのそれとは比べものにならない。これは広告ではありませんしかし、統計解析、特に力学の分野でこれほど優れたシステムは見たことがありません。 Alexander_K 2017.11.08 12:34 #115 Dennis Kirichenko: Matlabにも同様のSimulinkパッケージが あります。便利なのは、Matlab本体と連携することです。 アレキサンダー、方法論的な質問：なぜダニを取るのか？そこそこのノイズがある。近い価格を取る方がいいんですよ、イマイチ。正確には、終値からのリターンです。デニス 先ほどは、すべてのダニを考慮すべきと申し上げましたが、お許しください。焦りましたよ。かなり難しいペアCHFJPYを取りました。その増分にTudentの分布が使えないのですが、それはそれとして。2つのティック間の平均値を取ることにしました。結論： どうやらDCはNDD/ECNアカウントを持っていても、すべてのデータを提供しないか、何らかの方法でデータを歪めているようだ、そう、データ処理に簡単なフィルターを適用する必要がある（平均化のためにさらにサンプルを増やしても効果がなかったので、単に2つの受信値の平均を取る）。 ファイル: CHFJPY3Askd_aftersmooth.png 206 kb CHFJPY5Asks_beforesmooth.png 208 kb anonymous 2017.11.08 15:01 #116 Alexander_K:2.ティッククォートのフローにおける価格増分（リターン）の確率分布は、自由度2のスチューデント分布と分位関数Q（p）＝2＊s＊（p-1/2）＊sqrt（2/a）、a＝4＊p＊（1-p）、sはノンパラメトリック標準 偏差で漸近的に記述する離散型である。自由度2のスチューデント分布は、分散が無限大です。金融機関によっては、トレーダーが限度額以上のリスクで取引すると、すぐにリスクマネージャーから叱られるところもありますが、あなたの仮説の前提では、リスクは無限です。では、なぜトレーダーが必要なのだろうか？先物に必要な証拠金の額もリスクに連動しており、有限の値である。残念ながら、あなたの仮説は真実ではありません。 Alexander_K 2017.11.08 15:11 #117 anonymous:自由度2のスチューデント分布は、分散が無限大になります。金融機関によっては、トレーダーがリスクリミットを超えて取引すると、リスクマネージャーから即座にクビにされるところもありますが、あなたの仮説の前提では、リスクは無限大になります。では、なぜトレーダーが必要なのだろうか？先物に必要な証拠金の額もリスクに連動しており、有限の値である。残念ながら、あなたの仮説は正しくありません。はい、そうです。分散、期待値、非対称性のノンパラメトリックな尺度を適用すればよいのです。 anonymous 2017.11.08 15:31 #118 Alexander_K: 対応する。分散、期待値、非対称性のノンパラメトリックな尺度を適用すればよいのです。自分の理論を最後まで貫くか、それが間違っていることを受け入れてください。自由度2のスチューデント分布 に従うというなら、理論的にも有限分散は存在せず、このような過程にノンパラメトリック手法を適用すると、現実とは関係のないゴミのようなものが得られます。 Alexander_K 2017.11.08 15:56 #119 anonymous:自分の理論を最後まで貫くか、それが間違っていることを受け入れてください。あなたは、この過程が自由度2のスチューデント分布に従うと主張しているので、理論的にも有限分散は存在せず、このような過程にノンパラメトリック手法を用いると、現実とは関係のないゴミのようなものが得られます。使用した文献については、英語の文献も含めて、http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=znsl&paperid=1692&option_lang=rus、さらにお読みください。標準偏差の 代わりにスケールファクターを持つ分布群の代表として、t2-distributionの話をしているのです。この尺度係数はノンパラメトリックなパラメータであり、四分位範囲の半分としても算出されないが、もう少し複雑である。しかし、何度も言いますが、今の私にとって重要なのは、自分の仮説を直接的に証明することではなく、実用的な結果を得ることなのです。今、一生懸命やっているところです。近々、過去のデータからエントリー/エグジットポイントを決めてプロセスをモデル化した結果をフォーラムで発表する予定です。その後、デモ口座でモデルを検証し、さらにリアル口座で検証します。では、なぜ私は中間決算を書くのでしょうか？ただ、特に若い人たちに読んでもらいたい、このテーマはかなり面白いです :))) Vladimir 2017.11.08 18:53 #120 Alexander_K:そこで、私は、FX市場のプロセスについて、経験的・実験的に証明されたと考えられる基本的な仮説を立てています（実際、これらの仮説を分析的な形で証明した人は、簡単にノーベル委員会に賞を取りに行くことができます :))))1.AskとBidの価格形成のプロセスは非マルコフ型である。実際には - すべてのエキスパートアドバイザー、指標や過去のデータの分析（例えば、ボリンジャーバンド、高速フーリエ変換など）を考慮していない顧問は、単語から "全く "考慮することはできません。2.ティッククォートのフローにおける価格増分（リターン）の確率分布は、自由度2のスチューデント分布と分位関数Q（p）=2*s*（p-1/2）*sqrt（2/a）、ここでa=4*p*（1-p）、s-ノンパラメトリック標準偏差 によって漸近的に記述される不連続である。実際には、ガウス正規分布（および他の古典的な分布）、「3シグマ」ルールなどを計算に使用するすべてのEA、指標、およびアドバイザーは、無視する ことができます。3. AskまたはBid価格の確率分布は、自由度2のStudent分布の重ね合わせである。実際には、重ね合わせから特定の分布を抽出するのが格好の作業となる。実際には、過去のティックデータの分析に基づいて、あるいは単にあるサンプルサイズでの統計パラメータの平均化によって、現在の価格値がある過去の境界条件を超えているという結論が出されます。その後、分散、歪度、歪度比などの現在の分布パラメータを分析し、新しいスチューデント分布が始まったか、すでに終了しているかを調べます。最初のケースでは、取引はトレンドに従って行われ、2番目のケースでは、トレンドに反して行われます。敬具Alexander_K先ほどのティックの画像にあるマーケットレビューウィンドウ（USDJPY）とトレードオープンウィンドウ（EURUSD）のティック刻みについて、再度コメントすることをお勧めします。さて、上に引用した3つの仮説の観点から。このアカウントは本物です。1点を前後に連続的に変化させたグループを即座に分析したいとは思いませんか？その分位関数は？ 1...56789101112131415161718 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
Matlabにも同様のSimulinkパッケージが あります。その利便性は、Matlab本体との連携にあります。
アレキサンダー、方法論的な質問：なぜダニを取るのか？そこそこのノイズがある。価格も近いし、いいんじゃないでしょうか。正確には、終値からのリターンです。私の分析では、いわゆる「隙間」だけが「ノイズ」と見なされてしまうのです。残りのデータは信頼性が高く、t2-distribution Studentのt検定の許容（信頼）区間内に十分収まると考えています。
Matlabにも同様のSimulinkパッケージが あります。便利なのは、Matlab本体との連携にあります。
Matlabでmedian(20000)、つまり20000個の値のサンプルの中央値を計算することは可能でしょうか？
そうなんです、実はハードウェアの制限しかないんです...。
例えば、サイズ2e 6のdouble型の擬似乱数のサンプルで、値は1から10kまでです。 サンプルの最後の要素は9439です。中央値は5003である。
そうなんです、実はハードウェアの制限しかないんです...。
例えば、サイズ2e 6のdouble型の擬似乱数のサンプルで、値は1から10kまでです。 サンプルの最後の要素は9439です。中央値は5003である。
VisSimは、残念ながらサンプルサイズ＝16384が限界です。しかし、DDEと他のデータソースの両方から取得した動的なデータでは、素晴らしい働きをします。また、関数の数学的なパワーはMQLのそれとは比べものにならない。
これは広告ではありませんしかし、統計解析、特に力学の分野でこれほど優れたシステムは見たことがありません。
Matlabにも同様のSimulinkパッケージが あります。便利なのは、Matlab本体と連携することです。
アレキサンダー、方法論的な質問：なぜダニを取るのか？そこそこのノイズがある。近い価格を取る方がいいんですよ、イマイチ。正確には、終値からのリターンです。デニス 先ほどは、すべてのダニを考慮すべきと申し上げましたが、お許しください。焦りましたよ。かなり難しいペアCHFJPYを取りました。その増分にTudentの分布が使えないのですが、それはそれとして。
2つのティック間の平均値を取ることにしました。
結論： どうやらDCはNDD/ECNアカウントを持っていても、すべてのデータを提供しないか、何らかの方法でデータを歪めているようだ、そう、データ処理に簡単なフィルターを適用する必要がある（平均化のためにさらにサンプルを増やしても効果がなかったので、単に2つの受信値の平均を取る）。
2.ティッククォートのフローにおける価格増分（リターン）の確率分布は、自由度2のスチューデント分布と分位関数Q（p）＝2＊s＊（p-1/2）＊sqrt（2/a）、a＝4＊p＊（1-p）、sはノンパラメトリック標準 偏差で漸近的に記述する離散型である。
自由度2のスチューデント分布は、分散が無限大です。
金融機関によっては、トレーダーが限度額以上のリスクで取引すると、すぐにリスクマネージャーから叱られるところもありますが、あなたの仮説の前提では、リスクは無限です。では、なぜトレーダーが必要なのだろうか？
先物に必要な証拠金の額もリスクに連動しており、有限の値である。
残念ながら、あなたの仮説は真実ではありません。
自由度2のスチューデント分布は、分散が無限大になります。
金融機関によっては、トレーダーがリスクリミットを超えて取引すると、リスクマネージャーから即座にクビにされるところもありますが、あなたの仮説の前提では、リスクは無限大になります。では、なぜトレーダーが必要なのだろうか？
先物に必要な証拠金の額もリスクに連動しており、有限の値である。
残念ながら、あなたの仮説は正しくありません。
はい、そうです。分散、期待値、非対称性のノンパラメトリックな尺度を適用すればよいのです。
対応する。分散、期待値、非対称性のノンパラメトリックな尺度を適用すればよいのです。
自分の理論を最後まで貫くか、それが間違っていることを受け入れてください。自由度2のスチューデント分布 に従うというなら、理論的にも有限分散は存在せず、このような過程にノンパラメトリック手法を適用すると、現実とは関係のないゴミのようなものが得られます。
自分の理論を最後まで貫くか、それが間違っていることを受け入れてください。あなたは、この過程が自由度2のスチューデント分布に従うと主張しているので、理論的にも有限分散は存在せず、このような過程にノンパラメトリック手法を用いると、現実とは関係のないゴミのようなものが得られます。
使用した文献については、英語の文献も含めて、http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=znsl&paperid=1692&option_lang=rus、さらにお読みください。
標準偏差の 代わりにスケールファクターを持つ分布群の代表として、t2-distributionの話をしているのです。この尺度係数はノンパラメトリックなパラメータであり、四分位範囲の半分としても算出されないが、もう少し複雑である。
しかし、何度も言いますが、今の私にとって重要なのは、自分の仮説を直接的に証明することではなく、実用的な結果を得ることなのです。
今、一生懸命やっているところです。近々、過去のデータからエントリー/エグジットポイントを決めてプロセスをモデル化した結果をフォーラムで発表する予定です。その後、デモ口座でモデルを検証し、さらにリアル口座で検証します。
では、なぜ私は中間決算を書くのでしょうか？ただ、特に若い人たちに読んでもらいたい、このテーマはかなり面白いです :)))
そこで、私は、FX市場のプロセスについて、経験的・実験的に証明されたと考えられる基本的な仮説を立てています（実際、これらの仮説を分析的な形で証明した人は、簡単にノーベル委員会に賞を取りに行くことができます :))))
1.AskとBidの価格形成のプロセスは非マルコフ型である。
実際には - すべてのエキスパートアドバイザー、指標や過去のデータの分析（例えば、ボリンジャーバンド、高速フーリエ変換など）を考慮していない顧問は、単語から "全く "考慮することはできません。
2.ティッククォートのフローにおける価格増分（リターン）の確率分布は、自由度2のスチューデント分布と分位関数Q（p）=2*s*（p-1/2）*sqrt（2/a）、ここでa=4*p*（1-p）、s-ノンパラメトリック標準偏差 によって漸近的に記述される不連続である。
実際には、ガウス正規分布（および他の古典的な分布）、「3シグマ」ルールなどを計算に使用するすべてのEA、指標、およびアドバイザーは、無視する ことができます。
3. AskまたはBid価格の確率分布は、自由度2のStudent分布の重ね合わせである。
実際には、重ね合わせから特定の分布を抽出するのが格好の作業となる。
実際には、過去のティックデータの分析に基づいて、あるいは単にあるサンプルサイズでの統計パラメータの平均化によって、現在の価格値がある過去の境界条件を超えているという結論が出されます。その後、分散、歪度、歪度比などの現在の分布パラメータを分析し、新しいスチューデント分布が始まったか、すでに終了しているかを調べます。最初のケースでは、取引はトレンドに従って行われ、2番目のケースでは、トレンドに反して行われます。
敬具
Alexander_K
先ほどのティックの画像にあるマーケットレビューウィンドウ（USDJPY）とトレードオープンウィンドウ（EURUSD）のティック刻みについて、再度コメントすることをお勧めします。さて、上に引用した3つの仮説の観点から。このアカウントは本物です。
1点を前後に連続的に変化させたグループを即座に分析したいとは思いませんか？その分位関数は？