価格差の分配 - ページ 7 1234567891011121314...18 新しいコメント Stanislav Korotky 2017.11.05 20:15 #61 Alexander_K:非マルコフ過程の場合はトレンドに逆らってトレードする必要がありますが、マルコフ過程の場合はトレンドに沿ったトレードをする必要があると思うのです。それは変ですね。私は逆だと思いました。トレンドはプロセスのメモリー効果（観測間の依存性）である。マルコフ過程が非メモリー過程であるのに対してしたがって、トレンドに沿った非マルコフ型プロセスで取引し、トレンドに逆らう場合はマルコフ型プロセスで取引することが必要である。ただ、実際には、引用の性質が前後する可能性が高い。 anonymous 2017.11.05 21:00 #62 Stanislav Korotky:それは変ですね。私は逆だと思いました。トレンドとは、プロセスメモリ（観測間の依存関係）の効果である。また、マルコフ過程とは、メモリのない過程のことです。したがって、トレンドに沿った非マルコビアンのプロセスで取引し、トレンドに逆らう場合はマルコビアンのプロセスで取引する必要があります。考える」ことが好きな人のための反例。AR(1)モデルに従えば、トレンドトレードもカウンタートレンドトレードも可能であり、結果として生じるプロセスはマルコフ的である。分数階積分を加えると、プロセスは非マルコフ型になるが、トレンドトレードとカウンタートレンドの両方が機能するようになる。AR(1)モデルは、プロセスがマルコフ型かどうかという問題でなければ、どれがトレンドトレードがうまくいくかどうかを決めるパラメータはあまり多くありません。 削除済み 2017.11.06 02:57 #63 Alexander_K:トレーダーの皆様へ私は暇なときにこのフォーラムの多くのスレッドを読みました - それらの多くは、確率変数のリターンの分布の種類（いわゆる価格増分）を決定する問題について議論しています。この問題が解決されていないことを自分自身で実感し、少し持っている :):)私は、この問題を解決するために、適切な教育と技術を身につけることにしました。そこで、タスク定義。ある通貨ペアのティックデータから、BidとAskの連続した価格増分の確率分布を求める（つまり、現在のAsk価格と以前のAsk価格の差からなるデータセットとBid価格について同じセットを分析する）こと。与えられた分布の確率密度関数、分布関数、分位関数の公式を解析的に提示すること。確かに、この課題は難しいものでした。この分布は、正規分布でもロジスティック分布でもラプラス分布でもコーシー分布でもない、広く議論されている分布であることを申し上げておきます。この分布（より正確には、異なる通貨ペアは、一般的に、標準偏差と 一致しないスケール係数の異なる値を持っているので、それは分布の家族です）を伝える前に、私にいくつかの質問に答えてください - この分布を知ることは、正確に何を提供するのでしょうか？FX取引にどう役立つの？敬具偶然通りかかって、FXに興味を持った。Alexander_K :):)1）役に立ちません。2）何ら役に立っていない。 削除済み 2017.11.06 03:01 #64 Alexander_K:もちろん、これが一番重要な問題です。非マルコフ過程の場合はトレンドに逆らったトレードを、マルコフ過程の場合はトレンドに沿ったトレードをするべきだと思います。来週は、ティック到着時間の確率分布を調べる予定です。いろいろなペアで見てみましょう。もし、非指数であれば、その過程はマルコフ型ではなく、その逆もまた然りである。結果はフォーラムに掲載する予定です。Alexander_Kさん、申し訳ないのですが、これは控えめに言ってナンセンスです。 削除済み 2017.11.06 03:06 #65 トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム 市場は制御されたダイナミックなシステムである。 オレグ・アフトマット, 2013.06.12 17:35 <br /> translate="no">セルゲイです。厳密には、ノイズは "赤 "であるべき なのです。これは、「正しい」動的システムの本質的なノイズである。入力に音楽が供給されていない状態でアンプの音量を最大にすると、SHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHが聞こえます。） 厳密に言えば、ノイズは「赤」「ピンク」「白」...そして「グレー・ブラウン・ラズベリー」など、何でもいいん です。インクリメントも同様です。 Stefan Stoyanov 2017.11.06 05:00 #66 СанСаныч Фоменко:増分値の対数を入力とするGARCHモデルは、トレンドモデル、ボラティリティモデル、増分値分布 モデルの3つの部分から構成されます。これらの分布、アルゴリズムへの影響、分布の種類による通貨ペアの違いなど、膨大な文献がありますが......。30年前のヒゲを使った問題提起ですね。金融市場における主な数学的ツールはGARCHであり、その種類は多い。機械学習のスレッドで、私は文献のセレクションをあげましたが、またそれにしがみついています。最も広く使われているのは、ベベルドT分布である。しかし、繰り返しになりますが、完全なモデルは3つの要素で構成されています。実際の取引で広く使われている既成のソフトウェアパッケージがあります。結果は一般刊行物でご覧いただけます。Rのうち、fgarchと rugarchは 名前がついているかもしれませんが、それだけではありません。サンサンフォーメンコさんへ 。基礎を築き、クラスター 指標を 開発 したFomenko さん 、 おめでとうござい ます。しかし、数学的分解の重要な側面を指摘したい。価格関数の分布を得るためには、時間に対して連続的でなければならないこの 条件は、すべての積分関数と微分関数に対して公理的であるこの関数の連続性の条件は、微分したい関数、あるいはさらに分解して積分したい関数でも満たさなければならない。残念ながら、FXはその 形成がティックという 性質上、 価格の滑らかさや継続性を保証 することはできないと私は考えていますだから、あなたが作る価格分布は、欠陥のあるものか、少なくとも擬似的な分布に なると思います。 Stefan Stoyanovより Alexander_K 2017.11.06 09:07 #67 ついにプロのコメントも登場!!!!それはとてもうれしいことです。しかし、エンジニアの間では、困難に直面したら退くという習慣はないのでは--。まず、結果を既知のモデルに落とし込むことが重要です。繰り返すが、発明されたのではなく、知られているのだ。1.今、刻み時間について得た結果は、刻み時間の確率分布が 指数関数的でない ことを示している。2.指数関数的な法則を満たす時間間隔で名言を読むようにしたら、役に立つと思うのですが、いかがでしょうか？結局のところ、論理的には、取引がないときの相場がいくつか擬似的に存在するマルコフ過程を得ることになりますが、現在のBidとAskの状態は、カミングティックとみなされます。 Alexander_K 2017.11.06 09:34 #68 Stefan Stoyanov:サン・サニッチ・フォメンコ様 基礎を築き、クラスター 指標を 開発 したFomenko さん なら 、 おめでとうございますしかし、数学的分解の重要な側面を指摘したい。価格関数の分布を得るためには、時間に対して連続的でなければならないこの 条件は、すべての積分関数と微分関数に対して公理的であるこの関数の連続性の条件は、微分したい関数、あるいはさらに分解して積分したい関数でも満たさなければならない。残念ながら、FXはその 形成がティックという 性質上、 価格の滑らかさや継続性を保証 することはできないと私は考えていますだから、あなたが作る価格分布は、欠陥のあるものか、少なくとも擬似的な分布に なると思います。 Stefan Stoyanovよりこの場合、確率分布の 近似の話をしている。私の研究によると、第一近似として、価格上昇の確率分布はStudent t2-distributionで、スケール係数は様々な通貨ペアで異なり、標準偏差と等しくないことが分かっています。これは非常に重要な情報だと思いますが、あとはこれをどう応用していくかということです。 Alexander_K 2017.11.06 10:39 #69 すべて -EURJPYの 2ティック読み込み処理を並行して実行しました。1.到着のリアルタイムで。2. 指数分布の法則にしたがって、間隔をおいて。面白い結果が出るかどうか、見てみましょう。 Alexander_K 2017.11.06 14:35 #70 確率論ファンの皆様、おめでとうございます。実際、刻みを実際の到着時刻で読む のではなく、 指数法則に従って分布 する間隔で読むと、価格決定過程はマルコフ型と なる。また、そこからモジュロをとった増分の分布は明確ではなく、p=0.5で幾何学的な 分布となる。この知識を実際にどのように適用するかはまだ不明ですが、私たちが正しい道を歩んでいることは明らかです。 1234567891011121314...18 新しいコメント 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
非マルコフ過程の場合はトレンドに逆らってトレードする必要がありますが、マルコフ過程の場合はトレンドに沿ったトレードをする必要があると思うのです。
それは変ですね。私は逆だと思いました。トレンドはプロセスのメモリー効果（観測間の依存性）である。マルコフ過程が非メモリー過程であるのに対してしたがって、トレンドに沿った非マルコフ型プロセスで取引し、トレンドに逆らう場合はマルコフ型プロセスで取引することが必要である。
ただ、実際には、引用の性質が前後する可能性が高い。
それは変ですね。私は逆だと思いました。トレンドとは、プロセスメモリ（観測間の依存関係）の効果である。また、マルコフ過程とは、メモリのない過程のことです。したがって、トレンドに沿った非マルコビアンのプロセスで取引し、トレンドに逆らう場合はマルコビアンのプロセスで取引する必要があります。
考える」ことが好きな人のための反例。
AR(1)モデルに従えば、トレンドトレードもカウンタートレンドトレードも可能であり、結果として生じるプロセスはマルコフ的である。分数階積分を加えると、プロセスは非マルコフ型になるが、トレンドトレードとカウンタートレンドの両方が機能するようになる。
AR(1)モデルは、プロセスがマルコフ型かどうかという問題でなければ、どれがトレンドトレードがうまくいくかどうかを決めるパラメータはあまり多くありません。
トレーダーの皆様へ
私は暇なときにこのフォーラムの多くのスレッドを読みました - それらの多くは、確率変数のリターンの分布の種類（いわゆる価格増分）を決定する問題について議論しています。この問題が解決されていないことを自分自身で実感し、少し持っている :):)私は、この問題を解決するために、適切な教育と技術を身につけることにしました。
そこで、タスク定義。
ある通貨ペアのティックデータから、BidとAskの連続した価格増分の確率分布を求める（つまり、現在のAsk価格と以前のAsk価格の差からなるデータセットとBid価格について同じセットを分析する）こと。与えられた分布の確率密度関数、分布関数、分位関数の公式を解析的に提示すること。
確かに、この課題は難しいものでした。この分布は、正規分布でもロジスティック分布でもラプラス分布でもコーシー分布でもない、広く議論されている分布であることを申し上げておきます。
この分布（より正確には、異なる通貨ペアは、一般的に、標準偏差と 一致しないスケール係数の異なる値を持っているので、それは分布の家族です）を伝える前に、私にいくつかの質問に答えてください - この分布を知ることは、正確に何を提供するのでしょうか？FX取引にどう役立つの？
敬具
偶然通りかかって、FXに興味を持った。
Alexander_K :):)
1）役に立ちません。
2）何ら役に立っていない。
もちろん、これが一番重要な問題です。
非マルコフ過程の場合はトレンドに逆らったトレードを、マルコフ過程の場合はトレンドに沿ったトレードをするべきだと思います。
来週は、ティック到着時間の確率分布を調べる予定です。いろいろなペアで見てみましょう。
もし、非指数であれば、その過程はマルコフ型ではなく、その逆もまた然りである。
結果はフォーラムに掲載する予定です。
Alexander_Kさん、申し訳ないのですが、これは控えめに言ってナンセンスです。
トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム
市場は制御されたダイナミックなシステムである。
オレグ・アフトマット, 2013.06.12 17:35
厳密には、ノイズは "赤 "であるべき なのです。
これは、「正しい」動的システムの本質的なノイズである。
入力に音楽が供給されていない状態でアンプの音量を最大にすると、SHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHが聞こえます。）
厳密に言えば、ノイズは「赤」「ピンク」「白」...そして「グレー・ブラウン・ラズベリー」など、何でもいいん です。
インクリメントも同様です。
増分値の対数を入力とするGARCHモデルは、トレンドモデル、ボラティリティモデル、増分値分布 モデルの3つの部分から構成されます。これらの分布、アルゴリズムへの影響、分布の種類による通貨ペアの違いなど、膨大な文献がありますが......。30年前のヒゲを使った問題提起ですね。金融市場における主な数学的ツールはGARCHであり、その種類は多い。機械学習のスレッドで、私は文献のセレクションをあげましたが、またそれにしがみついています。
最も広く使われているのは、ベベルドT分布である。しかし、繰り返しになりますが、完全なモデルは3つの要素で構成されています。
実際の取引で広く使われている既成のソフトウェアパッケージがあります。結果は一般刊行物でご覧いただけます。Rのうち、fgarchと rugarchは 名前がついているかもしれませんが、それだけではありません。
サンサンフォーメンコさんへ 。
基礎を築き、クラスター 指標を 開発 したFomenko さん 、 おめでとうござい ます。
しかし、数学的分解の重要な側面を指摘したい。
価格関数の分布を得るためには、時間に対して連続的でなければならない
この 条件は、すべての積分関数と微分関数に対して公理的である
この関数の連続性の条件は、微分したい関数、あるいはさらに分解して積分したい関数でも満たさなければならない。
残念ながら、FXはその 形成がティックという 性質上、 価格の滑らかさや継続性を保証 することはできないと私は考えています
だから、あなたが作る価格分布は、欠陥のあるものか、少なくとも擬似的な分布に なると思います。
Stefan Stoyanovよりついにプロのコメントも登場!!!!それはとてもうれしいことです。
しかし、エンジニアの間では、困難に直面したら退くという習慣はないのでは--。まず、結果を既知のモデルに落とし込むことが重要です。繰り返すが、発明されたのではなく、知られているのだ。
1.今、刻み時間について得た結果は、刻み時間の確率分布が 指数関数的でない ことを示している。
2.指数関数的な法則を満たす時間間隔で名言を読むようにしたら、役に立つと思うのですが、いかがでしょうか？結局のところ、論理的には、取引がないときの相場がいくつか擬似的に存在するマルコフ過程を得ることになりますが、現在のBidとAskの状態は、カミングティックとみなされます。
サン・サニッチ・フォメンコ様
基礎を築き、クラスター 指標を 開発 したFomenko さん なら 、 おめでとうございます
しかし、数学的分解の重要な側面を指摘したい。
価格関数の分布を得るためには、時間に対して連続的でなければならない
この 条件は、すべての積分関数と微分関数に対して公理的である
この関数の連続性の条件は、微分したい関数、あるいはさらに分解して積分したい関数でも満たさなければならない。
残念ながら、FXはその 形成がティックという 性質上、 価格の滑らかさや継続性を保証 することはできないと私は考えています
だから、あなたが作る価格分布は、欠陥のあるものか、少なくとも擬似的な分布に なると思います。
Stefan Stoyanovよりこの場合、確率分布の 近似の話をしている。私の研究によると、第一近似として、価格上昇の確率分布はStudent t2-distributionで、スケール係数は様々な通貨ペアで異なり、標準偏差と等しくないことが分かっています。これは非常に重要な情報だと思いますが、あとはこれをどう応用していくかということです。
すべて -EURJPYの 2ティック読み込み処理を並行して実行しました。
1.到着のリアルタイムで。
2. 指数分布の法則にしたがって、間隔をおいて。
面白い結果が出るかどうか、見てみましょう。
確率論ファンの皆様、おめでとうございます。
実際、刻みを実際の到着時刻で読む のではなく、 指数法則に従って分布 する間隔で読むと、価格決定過程はマルコフ型と なる。また、そこからモジュロをとった増分の分布は明確ではなく、p=0.5で幾何学的な 分布となる。
この知識を実際にどのように適用するかはまだ不明ですが、私たちが正しい道を歩んでいることは明らかです。