理論から実践へ - ページ 26

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Alexander_K2:
Nは一般人ではないですよね？サンプル量です。つまり、このサンプルボリュームのヒストグラムをプロットすると、このサンプルボリュームの分散の現在値が得られ、それ以外は何も得られません。履歴、つまり与えられたサンプルサイズ（従来は100万個のサンプル）に対する平均化された分散は存在しないのです。そうだろ？

そうですね、でも、「利用可能なすべての履歴データの平均分散をとる」と書いていますね。マルコフ／非マルコフとどう関係があるのでしょうか？マルコフはサンプルサイズに何の条件も課していない)

また、全歴史の平均分散は何をもたらすのでしょうか？病院の平均」であり、現在の（あなたの言うところの）分散は常に微妙に変化していきます。

そうすると、平均分散も定数に置き換えることができます)。

現在作業中のティックについてですが、「現在」はONE last tickで、それ以前のティックはすべて履歴となります。そして、ボリンジャーはN個の履歴値で動作します。

 

もし、ここに数学やプログラミングに詳しい人がいるならば、私は一つの簡単な問題、つまり、解決策を提供することができます。

GBPUSDを 例にとると

ダニの量と質を数える

1）合計100

2) 一方向のティックの割合（つまり、次のティックが同じ方向に進み、組合せを作ること）

2刻み以上

3個以上

4個以上

3）セグメント

2017.11.29.00.00-2017.12.01.00.00

2017.10.13.00.00-2017.10.16.00.00

 
bas:

そうですね、でも、「利用可能なすべての履歴データの平均分散をとる」と書いていますね。マルコフとか非マルコフとか関係あるのか？マルコフはサンプルサイズに何の条件も課していない)

また、全歴史の平均分散は何をもたらすのでしょうか？病院の平均」であり、現在の（あなたの言うところの）分散は常に微妙に変化していきます。

そうすると、平均分散に定数を代入することができる)

そのとおりです。ここ、脱帽です。あなたにもできる。そのためには、あるサンプルサイズに対して非常に大きなデータアーカイブの平均分散を計算します。

それだけではありません!価格が一定の限度を超えると、そこではトレードが取り込まれなくなることは、モデルからお分かりいただけたと思います。ここでもノンパラメトリックシーイングが効果を発揮する。そして、現在の価値と歴史の平均化された価値も機能します。ノンパラメトリックの歴史的平均値であるscewがほぼ一定であることに驚かれるかもしれません。そして、それと現在のパラメータを単純に比較するのです。

一般に、このテーマは、私が歴史的な統計と現在の統計を分析した結果として生まれたものである。

他に尖度のNE PARAMETRICAL係数の計算方法を教えてくれる人はいますか？

さて、プログラマーの皆さん、私はほとんどすべてを網羅しました。使用することができます。残念でなりません！

 
Alexander_K2:

いいえ、マイケル - ヒストグラムが必要なのは、ティック間の時間間隔なのです。最終的には、あるサンプリング時間Tの有限差分方程式スキームにすべてを落とし込まなければなりません。答えは「なし」です。この場合、方程式は解けません。そうなんだ！

そんな絶望的な答えがどこにあるんだ？単にWissimに変分法がないからでしょうか？何、今度はデータを利用可能な解法に当てはめるか、あるいは解法に適さないとして破棄するか。

はい、タイムグリッドは非永久的なステップを持つことになり、差分法では死となります。そして、変分法にも良いも悪いもないのです。こちらはリンク先http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=rm&paperid=8488&option_lang=rus、1950年の「S」の本を探してダウンロードすることができます。G. Mikhlin, Variational Method for solving problems in mathematical physics, UMN, 1950, vol.5, issue 6(40), 3-51"．すでに目次の最初の2つの方法、リッツと直交投影は、変分法が有限差分とグリッドの均一性を必要とせず、スカラー積の装置（別称、積分和）を使うことを示しています。 あなたはヒルベルト空間の猫のことを書きましたが、これはスカラー積演算が定義される（関数の）空間です。

何が問題なのか、なぜ差異化スキームが必要なのか。

 

残りの物理数学は、市場で何が起こっているかをよりよく理解するために、ここに記述した。結局、どんな場合でも、中心傾向の指標（私の考えでは、それはWMAです）、分散（私の考えでは、それは加重分散です）、過去のデータを最も正確に扱った人などが、より多くの利益を得ることに変わりはないのです。

え...

別れる気もない...。でも、やるしかないでしょう!

トレーディングロボット大会でお会いしましょうか。:))))

皆さん、頑張ってください。


敬具

アレクサンダー

アレクサンダー・K

別名：Alexander_K2

 

それだけ？

 
Олег avtomat:

これで終わり？


風に向かって歩いていくと )))))

フォーラムはカルマです。

 
Олег avtomat:

これで終わり？


いいえ、私はいつもヒルベルト空間のシュレディンガーの猫としてここにいるようなものです :))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))

 
Alexander_K2:

いや、ここではいつもヒルベルト空間のシュレディンガーの猫みたいなものです :)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))


あのため息と叫びは何だったのか？

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遅効性

私は61年、あなたは何年ですか、アレキサンダー？

 
Alexander_K2:  さて、プログラマーの皆さん、私はほとんどすべてを話してしまいました。使ってみてください。残念でなりません！

共有していただきありがとうございます、もちろん、あなたは興味深いアイデアを持っていますが、正直なところ、私はまだここで使用することができるものを見ていない、私は結果がボリンジャーよりもはるかに良くなることはないだろうと疑っている)

プラスで3つの取引は素晴らしいですが、数学者としてのあなたは、多かれ少なかれ信頼性の高い見積もりのために、少なくとも数十の取引が必要であることを理解する必要があります？デモ口座で何件の案件 を観察しましたか？

そして、もうひとつのディテールがあります。すべての図面（あなたとボリンジャーの両方）は、移動平均からきています。しかし、あなたが取引しているのは平均からの乖離ではなく、純粋な形の価格なのです。そして、移動平均線は価格より後ろにずれるので、あまり信頼できる基準点ではありません。そして、MAを基準にして、価格がチャネルから外れて戻ることができれば、実際には、ある基準レベルとの相対的な関係で、外に出続けることができるのである。実際には、損失またはドローダウンを意味します。このプロセスを理解した上で、コメントをいただけますか？

一般に、価格がどこか遠いところにあるからといって、それが戻ってくるとは限らない。トレーダーはそれを平均回帰と呼ぶが、それは私が間違っていなければ、数学の観点から、別の方法で見つけ、証明しなければならない - 条件付き分布（将来の価格変化の前回の変化に対する依存性）。さて、この依存性は刻みで、そしてすべての時間スケール微分とすべての価格微分計算で実際に検出可能なので、それを利用するためにどのツールを使うかはあまり問題ではないでしょう。しかし、この依存度は通常非常に弱く、安定した収益を上げ、コストをカバーするには十分ではありません。どんなものが出てくるか、楽しみですね。

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