理論から実践へ - ページ 1458 1...145114521453145414551456145714581459146014611462146314641465...1981 新しいコメント khorosh 2019.08.05 20:47 #14571 secret: 大富豪は、金融系列を記述すると主張する数学者に求められる) 同様に、技術者が組み立てたコンピュータが動作しなければ、その技術者の知識は間違っていることになる。 まず、コンピュータが故障するのは、コンピュータの組み立て担当者が作ったのとは関係のない、あるチップの些細な故障が原因であることがあります。 金融行の研究者が自分の研究を実行し、取引で儲ける必要はない。どんな研究成果も、新しい発見があれば、それだけで価値があります。例えば、ニールス・ボーアが原子核の研究に基づいて原子炉を作らなかったことを非難することはできない)。 Renat Akhtyamov 2019.08.05 20:54 #14572 Aleksey Nikolayev: 現実には、統計学者は常に有限の標本を扱うので、この定理の実装は常に近似に過ぎない。しかし、サンプルサイズが大きくなるにつれて、この近似値は改善され、これを推定値の一貫性と呼ぶ。 ロシア語のwikiにあるGlivenko-Kantelliの定理の記事はナンセンスなので、英語版か普通の教科書を読んでください。 いや、原理的には定理は成立する。議論にならないように、今すぐ試せる指標を紹介しよう。 ほぼ直線的な分布になります。 で、このゼロからの線は 無意味なことについては、私個人としてはすべてクリアしています。 #property strict#property version "1.1"#property indicator_separate_window//#property indicator_chart_window#property indicator_buffers 1 double STAT[],CHART[],CL,min,pnt; int i,indBars,ind;//+------------------------------------------------------------------+ int init(){ pnt=MarketInfo(Symbol(),MODE_POINT); //--- SetIndexBuffer(0, STAT); SetIndexStyle(0,DRAW_LINE,STYLE_SOLID,1,clrRed); SetIndexLabel(0,"STAT"); //--- return(0);}//+------------------------------------------------------------------+ void deinit() { //ObjectsDeleteAll(); } //+------------------------------------------------------------------+ void start(){ ArrayInitialize(STAT,EMPTY_VALUE); indBars=Bars-1; ArrayResize(CHART,indBars+1);ArrayInitialize(CHART,0); for(i=indBars; i>=0; i--)CHART[i]=iClose(Symbol(),Period(),i); ArraySort(CHART,WHOLE_ARRAY,0,MODE_ASCEND); min=CHART[0]; ind=-1; for(i=indBars-1; i>=0; i--) { if(CHART[i+1]!=CHART[i]) { ind=ind+1; STAT[ind]=(CHART[i]-min)/pnt; } } return; } これが何をもたらすかは、まだ明らかではありません From theory to practice [アーカイブ!】どんなルーキーの質問でも、フォーラムを散らかさないように。プロフェッショナルの皆さん、通り過ぎないでください。あなたなしではどこにも行けない - 2. コーディングのヘルプ Aleksey Nikolayev 2019.08.06 04:34 #14573 Renat Akhtyamov: いや、原理的には定理は成立する。議論にならないように、今すぐ試せる指標を紹介しよう。 事実上、線形分布です。 で、このゼロからの線は 無意味なことについて - 私は個人的にそこにすべてを理解しています。 #property strict#property version "1.1"#property indicator_separate_window//#property indicator_chart_window#property indicator_buffers 1 double STAT[],CHART[],CL,min,pnt; int i,indBars,ind;//+------------------------------------------------------------------+ int init(){ pnt=MarketInfo(Symbol(),MODE_POINT); //--- SetIndexBuffer(0, STAT); SetIndexStyle(0,DRAW_LINE,STYLE_SOLID,1,clrRed); SetIndexLabel(0,"STAT"); //--- return(0);}//+------------------------------------------------------------------+ void deinit() { //ObjectsDeleteAll(); } //+------------------------------------------------------------------+ void start(){ ArrayInitialize(STAT,EMPTY_VALUE); indBars=Bars-1; ArrayResize(CHART,indBars+1);ArrayInitialize(CHART,0); for(i=indBars; i>=0; i--)CHART[i]=iClose(Symbol(),Period(),i); ArraySort(CHART,WHOLE_ARRAY,0,MODE_ASCEND); min=CHART[0]; ind=-1; for(i=indBars-1; i>=0; i--) { if(CHART[i+1]!=CHART[i]) { ind=ind+1; STAT[ind]=(CHART[i]-min)/pnt; } } return; } これが何をもたらすかは、まだ明らかではありません 1) mql5(正規分布グラフが作成できる)とMathCumulativeDistributionEmpirical()関数を使うことをお勧めします。 2)価格分布は見かけ上依存性があるため意味がない。価格増分の分布を調べるのが一般的である。 secret 2019.08.06 07:35 #14574 khorosh: 金融行の研究者が、その研究を実行して、取引で儲ける必要はないのです。どんな研究結果でも、新しい発見があれば、それだけで価値があります。例えば、ニールス・ボーアが原子核の研究に基づいて原子炉を作らなかったことを非難することはできない)。 必ずしもそうではありません。しかし、この分野では、利益が真実の基準です。だから、もしあなたの目的が研究だけでなくお金を稼ぐことなら、フォーラムの1億5千万件の投稿をすべて読む意味はない)あなたが選択的であれば、あなたの人生の何年も節約することができます。 secret 2019.08.06 07:37 #14575 Aleksey Nikolayev: 条件付き分布は、共同分布に基づくものである。独立の場合のみ(定義上)、共同分布関数は一次元分布関数の積に等しくなる。依存性の場合はもっと複雑で、最近コピュラが話題になりましたが、これはその桁違いなんです。つまり、G.-C.定理(多次元の場合にも一般化されているようです)は、2次元の分布を近似的に構成することに適用され、そこから条件付きの1次元分布を構成しようとすることができるのです。 例として、直前の増分が正であったと仮定して、増分の分布を構成してみましょう。標本が増えるにつれて、標本分布が理論分布に収束していくのを妨げるものは何でしょうか? secret 2019.08.06 07:43 #14576 Aleksey Nikolayev:安定性って何?例えば、拡散器のリアプノフ解の安定性、あるいは、例えば、ある事象の頻度の統計的安定性(その確率に収束するという意味で)などがある。 時間軸における挙動の安定性。定常性のようなものですが、より広い意味での定常性です。関数(系列)は非定常であっても、どの時間間隔でも同じような振る舞いをすることがある。例えば、 y=x^2 は安定ですが、y=x^2 + sin(x) は、解析窓が sin() 期間より小さければ、安定ではありません。 等価性に適用すると、「N個の時間間隔ごとに等価性が高まる(高く更新される)」という定式化が可能である。限界では、単純に利益の出る取引の割合に収束します。あるいは高値を更新したトレードの割合。でも、もっといい表現が提案できるかもしれませんね。 Aleksey Nikolayev 2019.08.06 10:38 #14577 secret: 例として、直前の増分が正であったと仮定して、増分の分布を構成してみよう。標本が増えるにつれて、標本分布が理論分布に収束していくのを妨げるものは何でしょうか? ある部分標本を取り出して、その分布関数を構成した場合、全標本の分布関数と一致するでしょうか?一般的なケースでは、もちろんそうではありません。例として、標本が異なる符号の数で、副標本が正の数だけであるとします。 ご指摘のケースでは、元のサンプルが独立であれば、サブサンプルも独立のままであるように思います。元の標本に依存性がある場合、すべてはこの依存性の装置によって決定されることになり、それは共同二変量分布によって完全に決定され、それについてG-K定理の条件が満たされれば、(後続変位の組からの)二変量標本によって近似することができる。 要は、どんな数の集合に対してもサンプリング関数を構成することは常に可能であるが、それが常に意味を持つとは限らないということである。これが意味を持つかどうかを明らかにするために、元の標本をランダムに2つの部分標本に分割して、コルモゴロフ・スミルノフ2標本基準などの基準を使うことができます。 Aleksey Nikolayev 2019.08.06 10:41 #14578 secret: 時間の経過に伴う行動の安定性定常性のようなものですが、より広い意味での定常性です。関数(系列)は非定常であっても、どのような時間間隔でも同じような振る舞いをすることがある。例えば、 y=x^2 は安定ですが、y=x^2 + sin(x) は、解析窓が sin() 期間より小さければ、安定ではありません。 等価性に適用すると、「N個の時間間隔ごとに等価性が高まる(高く更新される)」という定式化が可能である。限界では、単純に利益の出る取引の割合に収束します。あるいは高値を更新したトレードの割合。でも、もしかしたら、もっといい処方ができるかもしれませんね。 関数やその導関数の単調性? アルゴリズムの複雑さ? Renat Akhtyamov 2019.08.06 11:17 #14579 Aleksey Nikolayev: 1) mql5を使うことをお勧めします ... 然うは問屋が卸さない 4ルカでも同じことができるんです。 一般に、4RKAで実装できないタスクはありません。 グラフィックスを含む aleger 2019.08.06 11:30 #14580 Renat Akhtyamov: というのはムリな話です。 4Pで同じことができる 実際、4Pでできない仕事はなかったですね グラフィックスを含む Expert Advisorに、ZigZagが示す現在のトレンドに従うよう依頼したことはありますか?具体的には、オープンするために次のトレンドの始まりで次のポジションを取り、トレンドの終わりでクローズする? 1...145114521453145414551456145714581459146014611462146314641465...1981 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
大富豪は、金融系列を記述すると主張する数学者に求められる)
まず、コンピュータが故障するのは、コンピュータの組み立て担当者が作ったのとは関係のない、あるチップの些細な故障が原因であることがあります。
金融行の研究者が自分の研究を実行し、取引で儲ける必要はない。どんな研究成果も、新しい発見があれば、それだけで価値があります。例えば、ニールス・ボーアが原子核の研究に基づいて原子炉を作らなかったことを非難することはできない)。
現実には、統計学者は常に有限の標本を扱うので、この定理の実装は常に近似に過ぎない。しかし、サンプルサイズが大きくなるにつれて、この近似値は改善され、これを推定値の一貫性と呼ぶ。
ロシア語のwikiにあるGlivenko-Kantelliの定理の記事はナンセンスなので、英語版か普通の教科書を読んでください。いや、原理的には定理は成立する。議論にならないように、今すぐ試せる指標を紹介しよう。
ほぼ直線的な分布になります。
で、このゼロからの線は
無意味なことについては、私個人としてはすべてクリアしています。
#property strict
#property version "1.1"
#property indicator_separate_window
//#property indicator_chart_window
#property indicator_buffers 1
double STAT[],CHART[],CL,min,pnt;
int i,indBars,ind;
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
{
pnt=MarketInfo(Symbol(),MODE_POINT);
//---
SetIndexBuffer(0, STAT);
SetIndexStyle(0,DRAW_LINE,STYLE_SOLID,1,clrRed);
SetIndexLabel(0,"STAT");
//---
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
void deinit()
{
//ObjectsDeleteAll();
}
//+------------------------------------------------------------------+
void start()
{
ArrayInitialize(STAT,EMPTY_VALUE);
indBars=Bars-1;
ArrayResize(CHART,indBars+1);ArrayInitialize(CHART,0);
for(i=indBars; i>=0; i--)CHART[i]=iClose(Symbol(),Period(),i);
ArraySort(CHART,WHOLE_ARRAY,0,MODE_ASCEND);
min=CHART[0];
ind=-1;
for(i=indBars-1; i>=0; i--)
{
if(CHART[i+1]!=CHART[i])
{
ind=ind+1;
STAT[ind]=(CHART[i]-min)/pnt;
}
}
return;
}
いや、原理的には定理は成立する。議論にならないように、今すぐ試せる指標を紹介しよう。
事実上、線形分布です。
で、このゼロからの線は
無意味なことについて - 私は個人的にそこにすべてを理解しています。
#property strict
#property version "1.1"
#property indicator_separate_window
//#property indicator_chart_window
#property indicator_buffers 1
double STAT[],CHART[],CL,min,pnt;
int i,indBars,ind;
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
{
pnt=MarketInfo(Symbol(),MODE_POINT);
//---
SetIndexBuffer(0, STAT);
SetIndexStyle(0,DRAW_LINE,STYLE_SOLID,1,clrRed);
SetIndexLabel(0,"STAT");
//---
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
void deinit()
{
//ObjectsDeleteAll();
}
//+------------------------------------------------------------------+
void start()
{
ArrayInitialize(STAT,EMPTY_VALUE);
indBars=Bars-1;
ArrayResize(CHART,indBars+1);ArrayInitialize(CHART,0);
for(i=indBars; i>=0; i--)CHART[i]=iClose(Symbol(),Period(),i);
ArraySort(CHART,WHOLE_ARRAY,0,MODE_ASCEND);
min=CHART[0];
ind=-1;
for(i=indBars-1; i>=0; i--)
{
if(CHART[i+1]!=CHART[i])
{
ind=ind+1;
STAT[ind]=(CHART[i]-min)/pnt;
}
}
return;
}
1) mql5(正規分布グラフが作成できる)とMathCumulativeDistributionEmpirical()関数を使うことをお勧めします。
2)価格分布は見かけ上依存性があるため意味がない。価格増分の分布を調べるのが一般的である。
金融行の研究者が、その研究を実行して、取引で儲ける必要はないのです。どんな研究結果でも、新しい発見があれば、それだけで価値があります。例えば、ニールス・ボーアが原子核の研究に基づいて原子炉を作らなかったことを非難することはできない)。
必ずしもそうではありません。しかし、この分野では、利益が真実の基準です。だから、もしあなたの目的が研究だけでなくお金を稼ぐことなら、フォーラムの1億5千万件の投稿をすべて読む意味はない)あなたが選択的であれば、あなたの人生の何年も節約することができます。
条件付き分布は、共同分布に基づくものである。独立の場合のみ(定義上)、共同分布関数は一次元分布関数の積に等しくなる。依存性の場合はもっと複雑で、最近コピュラが話題になりましたが、これはその桁違いなんです。つまり、G.-C.定理(多次元の場合にも一般化されているようです)は、2次元の分布を近似的に構成することに適用され、そこから条件付きの1次元分布を構成しようとすることができるのです。
例として、直前の増分が正であったと仮定して、増分の分布を構成してみましょう。標本が増えるにつれて、標本分布が理論分布に収束していくのを妨げるものは何でしょうか?
安定性って何?例えば、拡散器のリアプノフ解の安定性、あるいは、例えば、ある事象の頻度の統計的安定性(その確率に収束するという意味で)などがある。
時間軸における挙動の安定性。定常性のようなものですが、より広い意味での定常性です。関数(系列)は非定常であっても、どの時間間隔でも同じような振る舞いをすることがある。例えば、 y=x^2 は安定ですが、y=x^2 + sin(x) は、解析窓が sin() 期間より小さければ、安定ではありません。
等価性に適用すると、「N個の時間間隔ごとに等価性が高まる(高く更新される)」という定式化が可能である。限界では、単純に利益の出る取引の割合に収束します。あるいは高値を更新したトレードの割合。でも、もっといい表現が提案できるかもしれませんね。
例として、直前の増分が正であったと仮定して、増分の分布を構成してみよう。標本が増えるにつれて、標本分布が理論分布に収束していくのを妨げるものは何でしょうか?
ある部分標本を取り出して、その分布関数を構成した場合、全標本の分布関数と一致するでしょうか?一般的なケースでは、もちろんそうではありません。例として、標本が異なる符号の数で、副標本が正の数だけであるとします。
ご指摘のケースでは、元のサンプルが独立であれば、サブサンプルも独立のままであるように思います。元の標本に依存性がある場合、すべてはこの依存性の装置によって決定されることになり、それは共同二変量分布によって完全に決定され、それについてG-K定理の条件が満たされれば、(後続変位の組からの)二変量標本によって近似することができる。
要は、どんな数の集合に対してもサンプリング関数を構成することは常に可能であるが、それが常に意味を持つとは限らないということである。これが意味を持つかどうかを明らかにするために、元の標本をランダムに2つの部分標本に分割して、コルモゴロフ・スミルノフ2標本基準などの基準を使うことができます。
時間の経過に伴う行動の安定性定常性のようなものですが、より広い意味での定常性です。関数(系列)は非定常であっても、どのような時間間隔でも同じような振る舞いをすることがある。例えば、 y=x^2 は安定ですが、y=x^2 + sin(x) は、解析窓が sin() 期間より小さければ、安定ではありません。
等価性に適用すると、「N個の時間間隔ごとに等価性が高まる(高く更新される)」という定式化が可能である。限界では、単純に利益の出る取引の割合に収束します。あるいは高値を更新したトレードの割合。でも、もしかしたら、もっといい処方ができるかもしれませんね。
関数やその導関数の単調性? アルゴリズムの複雑さ?
1) mql5を使うことをお勧めします ...
然うは問屋が卸さない
4ルカでも同じことができるんです。
一般に、4RKAで実装できないタスクはありません。
グラフィックスを含む
というのはムリな話です。
4Pで同じことができる
実際、4Pでできない仕事はなかったですね
グラフィックスを含む
次のトレンドの始まりで次のポジションを取り、トレンドの終わりでクローズする?