理論から実践へ - ページ 1543 1...153615371538153915401541154215431544154515461547154815491550...1981 新しいコメント CHINGIZ MUSTAFAEV 2019.09.07 11:57 #15421 Alexander_K: では、データをご覧ください。 たしかに、増分の和に定常過程があるわけですが、残念ながら、それはまったくナンセンスです。 価格シリーズは1刻みで、あなたのは全く関係ありません。完全にアウトなんですけど...。どのBPでもいいから、GCFからの増分を横に書いておくといいかもしれない。 価格、あるいはどんなプロセスも、増分に不可欠なものであり、それ以外の何ものでもないのです。この2つは切っても切り離せないものです。 э おかしい私のロボットは見えない線（赤い線）で注文を開始していることにずっと気づいていました。 もしかしたら、それがあなたの本当のチャンネルかもしれませんね。） CHINGIZ MUSTAFAEV 2019.09.07 12:03 #15422 Alexander_K: どうだろう :) BP変換を行うのか、それともオリジナルで作業して統計データを観察するだけなのか？ すべて通常のやり方ではなく、統計学に関連するようなものですが、検出方法自体は統計学的な公式にはまったく従っていないんです。 にれん になり、また1つに戻る...。 うーん、不思議だ......。 あなたのチャンネルを元に説明できるかもしれない...。 わからないことがあると困るので...。 もちろん、私が間違っている可能性もありますが...。 人間の視覚はそのような分析器である)) CHINGIZ MUSTAFAEV 2019.09.07 12:08 #15423 Alexander_K: どうだろう :) BP変換を 行う のか、それともオリジナルで作業して統計データを観察するだけなのでしょうか？ いいえ、私は純粋な元の価格だけを使って仕事をし、どのような形でも変形させません。 私はその動きを分析するのみです。 そのため、ミスマッチエラーが全く出ないのです。 私は以前、統計学と密接に仕事をしていましたが...やがて、絶対にどんな変換もズレにつながるということに気づきました。 まったく変身しない。 それが市場というものだ... そして、価格を換算すると、自分の尻尾を追いかけることになる......。 数式を改良すれば、格差は減ったり減ったりしますが、なくなることはありません。 と、ランダムな迷走が原因です。 secret 2019.09.07 12:08 #15424 Alexander_K: あなたの自己啓発のレベルが低いから、議論がかみ合わないのです。それしか言いようがない。 そして、あなたが議論に参加することは、村全体の笑いをもたらすだけです) 削除済み 2019.09.07 12:10 #15425 Alexander_K: .... もし、ランベルトのW関数を使って、実数の増加系列を正規分布に還元し、累積和の集合も正規分布、すなわちコルモゴロフによる定常乱数 列を形成することに成功すれば、そのような系列は何を言っても予測可能である。 .... この機能のことを言っているのでしょうか？ https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1172968 そして、なぜ万能薬なのか？それとも、もう一発逆転？ ザイ 私見では、「実数列の増分を正規分布に落とし、累積和の集合も正規 分布を形成する」という問題の定式化が間違っているというか、このような定式化では問題は解を持たないのです。 Функция Ламберта - это... Что такое Функция Ламберта? dic.academic.ru W функция Ламберта определяется как обратная функция к f(w) = wew, для комплексных w. Обозначается W(x) или . Для любого комплексного z она определяется функциональным уравнением: z = W(z)eW(z) W функция Ламберта не может быть выражена в… Evgeniy Chumakov 2019.09.07 12:15 #15426 サッシュ このファイルを見てくれ 君のシステムに入れてくれでも、変換するためにはインクリメントをしなければなりません。 ファイル: Downloads_07092019.zip 589 kb CHINGIZ MUSTAFAEV 2019.09.07 12:24 #15427 Alexander_K: 問題はこれです。 市場で最も美しい確率密度の 写真を持っていますね。そして、それらを研究することで、自分なりの市場理論を作り上げようとしているのです。実は、私もそうなんです。しかし、それは良いことなのでしょうか？このような密度は、原子核物理学の世界でしか見られないもので、制御できない 核反応の過程を記述しているのだ。 この経済性を既知の分布、つまりガウス型に還元するのが良いのでは？ Box-Cox変換（神は姓を発明した！）は市場では通用しない、そんなことは誰でも知っている。Lambert W-function変換を研究・応用した人はいない。 もしかして、他に何か知ってる？それとも、どんな変換も意味がないのでしょうか？ 以前は、事象確率の超複雑平面、共分散セグメント、スケールタイム変換、ウェーブレット...といった藪の中に入り込んでいたんです。市場予測に関する研究は、「なんとなく」「なんとなく」で終わってしまい、本当に動く仕組みの完成品がない。 だから、プライベートで使うことはあっても、数学はあまり好きではないんです。 もちろん、モンティ・ホールのパラドックスを使うこともできる......二進法の事象を、2つではなく、3つの連続した結果に持っていくことさえできればね。そして、それは不可能なんです...残念ながら。 削除済み 2019.09.07 12:38 #15428 Alexander_K: そうですね。 正直なところ-ここで初めて知りました。 変換された定常系列が得られると、それを累積和の集合で調べるようになるという仮説である。その方法はすでにお伝えしていますが、実はトランスフォーメーションがなければこの戦略は市場に流出するのです。残念なことに、非定常性というのは極めて深刻なもので、なかなか戦えないのです。 他に、実測値から定常BPを 求める方法があれば、ご教示いただければ幸いです。 そのような方法はありません。そして、見つかっていないからではない。しかし、根本的に無理があるからです。比喩的に言えば、定常性は非定常性という巨大な無限の海の中の小さな島々である。 削除済み 2019.09.07 12:45 #15429 Alexander_K: そうですね。 正直なところ-ここで初めて知りました。 変換された定常系列が得られると、それを累積和の集合で調べるようになるという仮説である。その方法はすでにお伝えしていますが、実はトランスフォーメーションがなければこの戦略は市場に流出するのです。残念なことに、非定常性というのは極めて深刻なもので、なかなか戦えないのです。 他に、実測値から定常BPを求める方法があれば、ご教示いただければ幸いです。 Lambert関数のいくつかの応用例 http://trudymai.ru/upload/iblock/98a/primenenie-funktsii-lamberta-v-teorii-turbulentnogo-treniya.pdf?lang=ru&issue=50 http://edu.secna.ru/media/f/LambertW.pdf CHINGIZ MUSTAFAEV 2019.09.07 12:49 #15430 Alexander_K: 純粋なBPとそのステータスを意味しているのですが？ 私の考えでは、これはよく知られたテーマであり、これで利益を上げるのはとてつもなく難しいことです。何らかの打開策が必要です。 ランバートの機能は、そのようなブレークスルーであるように思います。残念ながらVisSimには存在しないのですが...。自分で書かない限りは...。 コンバートされたシリーズをちょっとだけ覗いてみたい...。 ファイル上と同様、こちらがオリジナルの非定常BP、こちらがランバートで変換されたものです。そして、利益を得る方法をお教えします。 は、時系列全体を絶対的に変換していることを忘れてはいけません。これは、私がずっと言っているように、基本的な誤りです。 私は聖杯を持っていると思うが、それは100％有益な取引を生成するためではなく、あなたがそのパラメータを変更したときに、それは価格の動きの歴史に適応しないためです。 太い尾も、細い尾も、ランダムウォークも釣れるんです。 統計への当てはめは、確率分布に厳密に当てはめること です。 というのは、歴史上でも未来でも、すべての取引の質に一度に 影響を与えるということです。 というのが、grailのメイン部分です。 それこそ、引用の履歴への 当てはめと確率分布への 当てはめを混同しているのでは？ それこそ、フィッティングと値動きの歴史と確率分布を混同しているだけでしょう。 歴史は統計学と違って繰り返さないという、非常にシンプルな真実があるから当然である。 それはとてもシンプルなことです。 1...153615371538153915401541154215431544154515461547154815491550...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
では、データをご覧ください。
たしかに、増分の和に定常過程があるわけですが、残念ながら、それはまったくナンセンスです。
価格シリーズは1刻みで、あなたのは全く関係ありません。完全にアウトなんですけど...。どのBPでもいいから、GCFからの増分を横に書いておくといいかもしれない。
価格、あるいはどんなプロセスも、増分に不可欠なものであり、それ以外の何ものでもないのです。この2つは切っても切り離せないものです。
おかしい私のロボットは見えない線（赤い線）で注文を開始していることにずっと気づいていました。
もしかしたら、それがあなたの本当のチャンネルかもしれませんね。）
どうだろう :)
BP変換を行うのか、それともオリジナルで作業して統計データを観察するだけなのか？
すべて通常のやり方ではなく、統計学に関連するようなものですが、検出方法自体は統計学的な公式にはまったく従っていないんです。
にれん
になり、また1つに戻る...。
うーん、不思議だ......。
あなたのチャンネルを元に説明できるかもしれない...。
わからないことがあると困るので...。
もちろん、私が間違っている可能性もありますが...。
人間の視覚はそのような分析器である))
どうだろう :)
BP変換を 行う のか、それともオリジナルで作業して統計データを観察するだけなのでしょうか？
いいえ、私は純粋な元の価格だけを使って仕事をし、どのような形でも変形させません。
私はその動きを分析するのみです。
そのため、ミスマッチエラーが全く出ないのです。
私は以前、統計学と密接に仕事をしていましたが...やがて、絶対にどんな変換もズレにつながるということに気づきました。
まったく変身しない。
それが市場というものだ...
そして、価格を換算すると、自分の尻尾を追いかけることになる......。
数式を改良すれば、格差は減ったり減ったりしますが、なくなることはありません。
と、ランダムな迷走が原因です。
あなたの自己啓発のレベルが低いから、議論がかみ合わないのです。それしか言いようがない。
....
もし、ランベルトのW関数を使って、実数の増加系列を正規分布に還元し、累積和の集合も正規分布、すなわちコルモゴロフによる定常乱数 列を形成することに成功すれば、そのような系列は何を言っても予測可能である。
....
この機能のことを言っているのでしょうか？
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1172968
そして、なぜ万能薬なのか？それとも、もう一発逆転？
ザイ
私見では、「実数列の増分を正規分布に落とし、累積和の集合も正規 分布を形成する」という問題の定式化が間違っているというか、このような定式化では問題は解を持たないのです。
サッシュ このファイルを見てくれ 君のシステムに入れてくれでも、変換するためにはインクリメントをしなければなりません。
問題はこれです。
市場で最も美しい確率密度の 写真を持っていますね。そして、それらを研究することで、自分なりの市場理論を作り上げようとしているのです。実は、私もそうなんです。しかし、それは良いことなのでしょうか？このような密度は、原子核物理学の世界でしか見られないもので、制御できない 核反応の過程を記述しているのだ。
この経済性を既知の分布、つまりガウス型に還元するのが良いのでは？
Box-Cox変換（神は姓を発明した！）は市場では通用しない、そんなことは誰でも知っている。Lambert W-function変換を研究・応用した人はいない。
もしかして、他に何か知ってる？それとも、どんな変換も意味がないのでしょうか？
以前は、事象確率の超複雑平面、共分散セグメント、スケールタイム変換、ウェーブレット...といった藪の中に入り込んでいたんです。市場予測に関する研究は、「なんとなく」「なんとなく」で終わってしまい、本当に動く仕組みの完成品がない。
だから、プライベートで使うことはあっても、数学はあまり好きではないんです。
もちろん、モンティ・ホールのパラドックスを使うこともできる......二進法の事象を、2つではなく、3つの連続した結果に持っていくことさえできればね。そして、それは不可能なんです...残念ながら。そうですね。
正直なところ-ここで初めて知りました。
変換された定常系列が得られると、それを累積和の集合で調べるようになるという仮説である。その方法はすでにお伝えしていますが、実はトランスフォーメーションがなければこの戦略は市場に流出するのです。残念なことに、非定常性というのは極めて深刻なもので、なかなか戦えないのです。
他に、実測値から定常BPを 求める方法があれば、ご教示いただければ幸いです。
そのような方法はありません。そして、見つかっていないからではない。しかし、根本的に無理があるからです。比喩的に言えば、定常性は非定常性という巨大な無限の海の中の小さな島々である。
そうですね。
正直なところ-ここで初めて知りました。
変換された定常系列が得られると、それを累積和の集合で調べるようになるという仮説である。その方法はすでにお伝えしていますが、実はトランスフォーメーションがなければこの戦略は市場に流出するのです。残念なことに、非定常性というのは極めて深刻なもので、なかなか戦えないのです。
他に、実測値から定常BPを求める方法があれば、ご教示いただければ幸いです。
Lambert関数のいくつかの応用例
http://trudymai.ru/upload/iblock/98a/primenenie-funktsii-lamberta-v-teorii-turbulentnogo-treniya.pdf?lang=ru&issue=50
http://edu.secna.ru/media/f/LambertW.pdf
純粋なBPとそのステータスを意味しているのですが？
私の考えでは、これはよく知られたテーマであり、これで利益を上げるのはとてつもなく難しいことです。何らかの打開策が必要です。
ランバートの機能は、そのようなブレークスルーであるように思います。残念ながらVisSimには存在しないのですが...。自分で書かない限りは...。
コンバートされたシリーズをちょっとだけ覗いてみたい...。
ファイル上と同様、こちらがオリジナルの非定常BP、こちらがランバートで変換されたものです。そして、利益を得る方法をお教えします。
は、時系列全体を絶対的に変換していることを忘れてはいけません。これは、私がずっと言っているように、基本的な誤りです。
私は聖杯を持っていると思うが、それは100％有益な取引を生成するためではなく、あなたがそのパラメータを変更したときに、それは価格の動きの歴史に適応しないためです。
太い尾も、細い尾も、ランダムウォークも釣れるんです。
統計への当てはめは、確率分布に厳密に当てはめること です。
というのは、歴史上でも未来でも、すべての取引の質に一度に 影響を与えるということです。
というのが、grailのメイン部分です。
それこそ、引用の履歴への 当てはめと確率分布への 当てはめを混同しているのでは？
それこそ、フィッティングと値動きの歴史と確率分布を混同しているだけでしょう。
歴史は統計学と違って繰り返さないという、非常にシンプルな真実があるから当然である。
それはとてもシンプルなことです。