私は家族旅行があるので、ごく簡単に言うと、実務上も統計上も、プロセスは2段階（ニュース騒動を含めると3段階）に分かれており、主要な分布や原理は異なっています。ティックレート（dV/dT）が比較的低いうちは、明確で美しいランダムウォークが見られ、ある閾値で成長すると、すべてが指数関数的に成長する。 そして、よく考えてみると、市場は分散型LMS（system of mass service）であり、端末に登録されるティックは結果に過ぎず、部品の一つに過ぎないと考えればそうなるはずである。初期データの選定に用いた方法を確認する必要があります。ここ（このリソース、そして一般的に）で最もよくある間違いは、データのサンプリングです。
家族旅行があるので、ごく簡単に：実務と統計から、プロセスは2段階（ニュースの興奮-パニックを含めると3段階）に分かれ、基本分布と原則が異なる。ティックレート（dV/dT）が比較的低いうちは、明確で美しいランダムウォークが見られ、ある閾値で成長すると、すべてが指数関数的に成長する。 そして、よく考えてみると、市場は分散型LMS（system of mass service）であり、ターミナルに登録されるティックは結果に過ぎず、部品の一つに過ぎないと考えればそうなるはずである。初期データがどのように選択されたかを確認する必要があります。ここ（このリソース、および一般的に）で最も一般的な間違いは、データのサンプリングです。
この場合、確率分布の 近似の話になります。私の研究によると、第一近似として、価格の増分の確率分布はスチューデントのt2分布で、スケールファクターが通貨ペアによって異なり、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。 あとは、この知識をどう活かすかを理解するのみです。
どのように適用するのですか？
あなたが手に入れたディストリビューションがどのようなものか、私は扱ったことがないのでわかりませんが、リテールブローカーが人為的に高くしたボラティリティを無視して、自分のストップで顧客のアカウントを破壊するために使うような方法は検討に値します2.今、指数法則を満たす時間間隔で名言を読み始めたら、何か効果があるのでしょうか？ なぜなら、論理的に。 私は、取引がなかったときの相場のいくつかの擬似状態を持つ マルコフプロセスを取得 しますが、BidとAskの現在の状態は、受信ティックであると見なされます。
その主張の理論的正当性を示すリンク先を教えてください。この特殊なケースで「自明性演算子」を適用するのは難しいですね o_o
刻みを実際の到着時刻ではなく、指数法則にしたがって分布 する間隔で読むと、価格決定プロセスがマルコフ型になるのです。
何かおかしいぞ...。
その主張の理論的正当性を示すリンク先を教えてください。この特殊なケースで「自明性演算子」を適用するのは難しいですね o_o
何かおかしいぞ...。
ぜひ、ご自身でお確かめください。添付のファイルは、私が現在収集しているデータです。A列はBid価格、B列はAsk価格です。
このデータはこう解釈しなければならない、ということは子供でもわかることです」と、曖昧さを残さず、自信を持って言える人を待っているのです。
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間ではなく、 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に 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応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。
私は家族旅行があるので、ごく簡単に言うと、実務上も統計上も、プロセスは2段階（ニュース騒動を含めると3段階）に分かれており、主要な分布や原理は異なっています。ティックレート（dV/dT）が比較的低いうちは、明確で美しいランダムウォークが見られ、ある閾値で成長すると、すべてが指数関数的に成長する。 そして、よく考えてみると、市場は分散型LMS（system of mass service）であり、端末に登録されるティックは結果に過ぎず、部品の一つに過ぎないと考えればそうなるはずである。初期データの選定に用いた方法を確認する必要があります。ここ（このリソース、そして一般的に）で最もよくある間違いは、データのサンプリングです。
2つのプロセスをフックするため、過剰な「ファットテール」（これは単なる空想の言葉で、別のトピックからのものです。）
家族旅行があるので、ごく簡単に：実務と統計から、プロセスは2段階（ニュースの興奮-パニックを含めると3段階）に分かれ、基本分布と原則が異なる。ティックレート（dV/dT）が比較的低いうちは、明確で美しいランダムウォークが見られ、ある閾値で成長すると、すべてが指数関数的に成長する。 そして、よく考えてみると、市場は分散型LMS（system of mass service）であり、ターミナルに登録されるティックは結果に過ぎず、部品の一つに過ぎないと考えればそうなるはずである。初期データがどのように選択されたかを確認する必要があります。ここ（このリソース、および一般的に）で最も一般的な間違いは、データのサンプリングです。
2つのプロセスをフックするため、過剰な「ファットテール」（これは単なる空想の言葉で、別のトピックからのものです。）
ここで車輪を再発明するようなものではないのか、別のスレッドのRSIのように...複雑な科学の道 :) そして別の市場モデルを再発明しようとする。
ここで車輪を再発明するようなものではないのか、別のスレッドのRSIのように...複雑な科学の道 :) そして別の市場モデルを再発明しようとする。
マキシムさん、こんばんは。
私は、そうですね、FXは初めてですが、技術的なプロセスに関連する物理学と実践のいくつかのバックグラウンドを持っているような感じです。そして、技術には他のプロセスもあり......。
トレードのことは何も知らないので、シビアに判断しないでください。
私にとっては、現在のプロセスを理解することが重要であり、その上でプログラミングを行うことになります。例えば、トレーダーやプログラマーが、すでに実際のティックレートの代わりに指数 頻度を使用して、何か変わった結果を得ているのであれば、その意見を聞いてみたいと思います。
ダニの実周波数を "切り離し"、指数関数的な法則に持っていくことで、さらなるアドバンテージが生まれるのではないか？
そんなことはない。何かを導き出すには、外的条件が同じか、少なくとも類似していることが必要で、そうでなければ「病院の平均気温」になってしまう。年間平均でもない"さて、測定尺度のひとつが変わりました。
i.e. p1. どの条件が重要かを判断する。
為替の外部条件は1日に2回以上、大きく変化します。ロンドンが開く前のマーケットとNYが開いた後のマーケットは別物です。
実際のダニの発生頻度から「デカップリング」して指数関数的な法則に近づけているわけですが、その分、付加価値はないのでしょうか？
もうひとつ小さな補足ですが、ただの「ダニ」は、接続するサーバーの産物であることが大きいです。少人数の場合、主に特定のサーバーのキューの特性を測定しています。スタック上の受信要求をどのように処理し、送信キューを通過させ、遅延させ、一部を間引いたかの結果である。