理論から実践へ - ページ 106

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Nikolay Demko:

分布の話ではなく、プロセスそのものがランダムで、そこにパターンがないのは確かです。

うううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううおやおや、ニコライさん、自分で自分の質問に答えてるじゃないですか。それをパターン化して、このチマチマしたものをシンプルな流れに落とし込もうとしているんです。そして、そのような変換で残されたものは、もちろん最もシンプルなものではないでしょうが、はるかに検討しやすくなっています。これは一種のフィルターで、非常に優れたチックフローフィルターです。
 
Alexander_K2:
うううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううううおやおや、ニコライさん、自分で自分の質問に答えてるじゃないですか。それをパターン化して、このチマチマしたものをシンプルな流れに落とし込もうとしているんです。そして、そのような変換で残されたものは、もちろん最もシンプルなものではないでしょうが、はるかに検討しやすくなっています。これは一種のフィルターで、非常に優れたチックフローフィルターです。

つまり、このようなフィルターを100個使ってシリーズを測定すれば、ランダム性が打ち消されてパターンが現れると言うことですか？

 
Nikolay Demko:

では、そのようなフィルターを何百枚も使ってシリーズを測定すれば、ランダム性が打ち消されて規則性が出てくると言うことですか？

すごい！ニコライさんは、私よりももっと抽象的なことを考えているんですね...。では、試してみてください...そろそろ、このスケールの考え方に馴染めない......。

ウラジミールは どこだ？忘れられないサンサンチの 腕の中で......といったところか。まあ、私もです！（笑

敬具

Alexander_Kとシュレディンガーの猫が近くにいます :))))))))))))

 
ILNUR777:
セッションの仕様に関連した日中のボラティリティにぶつかっただけのようだ。そして、このことを時間をかけてなめらかにしているのです。彼は、刻み目の流れから、夜間は長い時間間隔、昼間は短い時間間隔を取れば、ステップの大きさを線形にできると考えている。このように、ティック単位で時間配分を変えることで、必要なものをピックアップしているのです。そうすると、最終的にはある地方の極端な部分が強くなり、他の部分は弱くなります。最も重要な価格をより大きなウェイトで配置することで、さらに指数平均が 適用されるようになります。

彼の計算式は刹那主義を見抜けず、指数分布も役に立ちません。テーブル関数を使って時間依存の受信率を持っていたのなら、イエスだ。

純粋にランダムな間隔なんです。

 

通常の情報からのフィルタリングです)))
市場インターバルを自分のインターバルでオーバーレイする))

 
Alexander_K2:

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

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。

1）100万サンプルに1000刻みのサンプルをほぼ追加しても、その変化は目立たないことは明らかです。しかし、必要なのは別のもので、この2つのサンプルが一致すること（均等に分布すること）です。

また、増分の依存性について語る場合、この依存性の構造を研究するためには、何らかの方法で増分の結合分布を研究しなければならない（それらはもはや一変量の積と等しくなる）。そうすることで、100万がそれほど多くないことがすぐに納得できるようになるのです。

3) まず、解が全く存在しないことを確認する必要がある。例えば、コーシー分布を使ってサンプルを生成し、その平均を計算することはできますが、だからといって期待値があると仮定することはできません。

 

抽象的なテーマに関する質問です。15,000個（一般集団とする）のサンプルがあるとします。一般集団の性質を保持するために、標本集団はいくつの単位で構成されるべきか、また標本集団を集めるためにどのような方法を用いるべきか。

 
Dennis Kirichenko:

抽象的なテーマに関する質問です。15,000個（一般集団とする）のサンプルがあるとします。一般枠の特性を維持するために、サンプリング枠は何単位で構成すべきか、またこのサンプリング枠の収集方法はどのようなものか。


いや、デニスに答えなければならないので、また絨毯爆撃のように前に出てきているのです。

ある一般集団の分散を計算するのです。そして、与えられた精度、つまりこの分散からの信頼確率で、N=(Z^2)*(S/E)^2という 式でサンプルサイズを計算するのです。

Z - 一般集団の分布の分位数

S -標準偏差

E - 測定精度

そして、その方法はブートと同じくらい簡単で、サンプルはランダムでなければならない、つまり乱数発生器を使うのである。

 
Alexander_K2:
ちょっと厄介なんですよね。ウィシムではVERY EASYです。
そして、ずっと考えていたのですが、この不思議な宣伝は何なのでしょうか？PRしたことは評価するが、なぜこんなに苦労するのか？しかし、地元の「探検家」たちは、あと10年は遊べるだけのおもちゃを持っているのだから、大丈夫だろう。
 
bas:
コインは ベンチマーク、基本的な基準点です。メモリがないプロセスで、その上、お金を稼ぐことは定義上不可能 です。また、「できるかもしれないから、VisSimでモデルを作って見て」と主張する人がいるとしたら、その人は最も基本的な基礎を理解していないことになります。

なぜ勝つことが不可能だと思うのですか？コインは勝つためのプロセスであり、無限に勝つこともできる。でも、負けることもある。

つまり、このごく基本的なことを理解していないのは、あなたの方なのです。また、あなたと同じような考えを持っている人もいません。

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