理論から実践へ - ページ 104

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Максим Дмитриев:

なぜ指数関数的な間隔で刻みを読むのか、それは...ンセンスです。))

うーん...。考えてみてください、マキシム！ 刻み目の時間間隔のヒストグラムを作り、それを研究し、「シンプルフロー」について読み、得られたヒストグラムが指数関数的なものとどれくらい違うのか、なぜ違うのかを調べる、などなどです。
 
Alexander_K2:

MQLのMPFは0から1まで一律に生成できるのでしょうか？

もしそうなら、プログラムの実行 サイクルごとにその自然対数をとり、-1をかける。標準的な指数関数型MFジェネレータです。0.12と出たから120msで1目盛り、次の値は1.011だから1011msで、といった具合に読み取ります。

1を足して、整数部分をミリ秒ではなく秒の単位で動作するようにしています。

PS モジュールではなく、もちろんホールパート - 修正しました。


つまり、0から1までの範囲のうち、0に向かう部分、正確には最初の3分の1だけを扱うのです。

3分の2が加算されたものに退化する（整数部と目盛りの3分の2だけを取れば、式によると大きな0.33333は1より小さくなる）。

合計で111111111111111111111111111111111112111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111131111111111111111111111111111111011111111111111111111111111111111111112101111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111110

ZS そうなんですか？

 

サンプリングレートが1秒以上であれば、1秒からタイマーをスタートさせます。

そして、呼び出し関数自体で、このタイミングをティックとして処理するか、無視するかの条件を設定します。

処理部では、スタティック変数、またはあらかじめ定義されたグローバル変数（端末のグローバル変数と混同しないでください、別のものに関するものです）にタイミングを格納します。この条件になったら、現在時刻と前のティックの時刻の差を取り、この差と新しいタイミングを前回実行したときに計算した値（説明した式で）を比較し、同じかそれ以上なら、新しいティックのセクションに入り、新しいタイミングの計算を行い、新しい時刻を書き込み、ティックデータを取得して履歴に送ります。

つまり、単純に言えば、タイマーの中に、この時間が新しいティックに合うかどうかを判断するための条件をすでに設定しているのです。それが解決策です。

削除済み  
Alexander_K2:

MQLのIFは0から1まで一律に生成できるのですか？

もしそうなら、プログラムの実行 サイクルごとにその自然対数をとり、-1をかける。標準的な指数関数型MFジェネレータです。0.12と出たから120msで1目盛り、次の値は1.011だから1011msで、といった具合に読み取ります。

1を足して、整数部分をミリ秒ではなく秒の単位で動作するようにしています。

PS モジュールではなく、もちろんホールパート - 修正しました。

PPS 現在のステップで新しいティックがない場合 - 何も読まない!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!


0.00から1.00までの数字を得るには、エムクエルのgpshを32768で割って、2桁目に切り上げる必要があるのです。

 
Nikolay Demko:

つまり、0から1までの全範囲のうち、0に近い部分、正確には最初の3分の1だけを扱うのです。

3分の2が加算されたものに退化する（まあ、整数部と目盛りの3分の2だけをとれば、式によれば0.33333より大きいものは1より小さくなる）。

合計で11111111111111111111111111111111111211111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111131111111111111111111111111111111の一連のタイミングがありますから何でしょうか？

ZS そうなんですか？

なーんだ、ちょっと違うんだ。私のDDEデータは1秒刻みなので、縮退は全くありません :)))))))))))
 
Nikolay Demko:

サンプリングレートが1秒以上であれば、1秒からタイマーをスタートさせます。

そして、呼び出し関数自体で、このタイミングをティックとして処理するか、無視するかの条件を設定します。

処理部では、スタティック変数、またはあらかじめ定義されたグローバル変数（端末のグローバル変数と混同しないでください、別のものに関するものです）にタイミングを格納します。この条件になったら、現在時刻と前のティックの時刻の差を取り、この差と新しいタイミングを前回実行したときに計算した値（説明した式で）を比較し、同じかそれ以上なら、新しいティックのセクションに入り、新しいタイミングの計算を行い、新しい時刻を書き込み、ティックデータを取得して履歴に送ります。

つまり、単純に言えば、タイマーの中に、この時間が新しいティックに合うかどうかを判断するための条件をすでに設定しているのです。それが解決策です。

複雑なんですね。しかし、キシミーの場合は非常に簡単です。
 

Alexander_K2:

1.そして、すぐにあなたは間違っていた。私たちの増分は、お互いに、そしてどうやって決まるのでしょう!なぜかわかりませんが、分析の初日に、2つの連続した相場には依存性があることを理解し、現在の価格と前の価格からベクトルを得ました。2自由度。インクリメントには、t2スチューデント分布以外のものは存在しないし、存在し得ない!しかし、おやおや、なんだか「不潔」ですね。実際、インクリメントでは、確率密度 関数＝t2分布と、かなり大きなラムダを持つある種の指数分布の積が得られている。この指数関数的な成分が何を意味するのか......まだわからない。働くこと

2.コーシー分布は存在しないし、これまでも存在しなかった。

3.4.5.まさに非マルコフ型プロセスである。そして、それを積み重ねていかなければならないのです。そして、フォッカー・プランク方程式は、もちろん、確率密度関数の振る舞いを完全に記述することはできない。積分項が含まれている必要があります。その結果は、整数微分方程式となる。

1）いいえ、間違ってはいません。価格刻みが独立していると主張しているわけではないのですが、それはたぶん間違っています。サンプルから構築された経験的な分布から、その正確な分布を判断しようとすれば、ある程度の仮定が必要であると主張しているだけです。matstatでは、これらは通常、独立性と等分布です。この仮定から、レビー・ヒンチンの定理により、分布は無限に割り切れるものでなければならず、スチューデント分布はコーシーと一致するときのみ意味があることがわかる。依存性があり、かつ/または不均等な分布がある場合、経験分布はリターンの分布を正確に特徴付けるものではありません。その結果、特に、引用履歴を基に構築されたディストリビューションは、将来ほとんど役に立たなくなることが判明している。つまり、マルコフ性を否定しておきながら、暗黙のうちに使い続けているのです。

2) コーシーは確かに存在し、他の無限に割り切れる分布とともに、価格のモデルに使われることがある（ただし、FXにはほとんど適さない）。

3) 非マルコフ過程は非常に広いクラスである。そのためには、拡散に一般化されたある種のプロセスを考える必要があります。一般化した方程式が解を持つことを何らかの方法で示す必要があるが、SRSの装置を使うことはできそうにないので、ここで問題が発生する可能性がある。でも、自分の時間が離散的なのか連続的なのかも理解できていないんです。Fokker-Planck 方程式は連続、移動平均プロセスは離散で定義されています。

 
Alexander_K2:
ちょっと複雑なんですね。WissimaではVERY EASYです。

112124113121222123221621222122611311321321223213111112211321232133121233121231322112131215113212223211231312211231161111114222211121221311321134224323

あなたの計算式では、次のような一連のタイミングが得られました。


 
Aleksey Nikolayev:

1) いいえ、間違ってはいません。私は、価格刻みが独立していると主張しているわけではありません。それはおそらく間違っています。サンプルから構築された経験的な分布から、その正確な分布を判断しようとすれば、ある程度の仮定が必要であると主張しているだけです。matstatでは、これらは通常、独立性と等分布です。この仮定から、レビー・ヒンチンの定理により、分布は無限に割り切れるものでなければならず、スチューデント分布はコーシーと一致するときのみ意味があることがわかる。依存性があり、かつ/または不均等な分布がある場合、経験分布はリターンの分布を正確に特徴付けるものではありません。その結果、特に、引用履歴を基に構築されたディストリビューションが将来的にほとんど役に立たなくなることが判明した。つまり、マルコフ性を否定しておきながら、暗黙のうちに使い続けているのです。

2) コーシーは確かに存在し、他の無限に割り切れる分布とともに、価格のモデルに使われることがある（ただし、FXにはほとんど適さない）。

3) 非マルコフ過程は非常に広いクラスである。この目的のために拡散を一般化した、ある種のプロセスを見ているのです。一般化した方程式が解を持つことを何らかの方法で示す必要があるのですが、SRSの装置を使えるとは思えないので、ここで問題が発生する可能性があります。でも、自分の時間が離散的なのか連続的なのかすら、理解できていないんです。Fokker-Planck 方程式は連続、移動平均プロセスは離散で定義されています。


!!!!!!!!!!!!!

1.そして、それが有用であることを主張する。同じ通貨ペアの増分を巨大なサンプル（少なくとも1,000,000増分）で、異なる期間について取ってみると、増分の分布のパラメータが「全く」変わらないことがわかる。

2.型としてのコーシー分布は存在するが、Forexでは存在しない。

3.!!!!!!!!!!!!!!そうですね、これは間違いなく博士論文のテーマになりますね。いいですか、方程式そのものはもちろん連続時間ですが、数値的には離散時間の有限差分法で解いています。ダメ？

PSOPENやCLOSEの価格間などではなく、ティッククォート間の増分について話して いるのです。

 
Nikolay Demko:

112124113121222123221621222122611311321321223213111112211321232133121233121231322112131215113212223211231312211231161111114222211121221311321134224323

あなたの計算式では、次のような一連のタイミングが得られました。


非常によく似ています。
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