理論から実践へ - ページ 299

[Yuriy Asaulenko]

Алексей Тарабанов:

まあ、どこがというのは意見が分かれるところですが。

その問いかけに興味を持ったことはない。彼女、価格、自分のことなんです。どこまでいっても、それでいいんです。私たちは、今あるものを使って仕事をします。

[Vitaly Muzichenko]

Yuriy Asaulenko:

この問いかけに興味を持ったことはない。彼女、価格、自分のことなんです。どこまでいっても、それでいいんです。私たちは、今あるものを使って仕事をします。

これは分足チャートに適用されるもので、より長い時間軸では、ある程度の確率で行き先を予測することができます。

[igrok333]

Yuriy Asaulenko:

この問いかけに興味を持ったことはない。彼女、価格、自分のことなんです。どこまでいっても、それでいいんです。私たちは、今あるものを使って仕事をします。

不思議でなりませんが、どこに行くかは、何にかかっているのでしょうか？

[Vladimir]

Renat Akhtyamov:

が、0.0018という数字を発見し、計算することなく、すべてが判明したのです。

何が言いたいの？

2日間頭を悩ませて、どこをどう塗ればいいのかわからない......。

このようなことに遭遇された方は、ぜひヒントをください。

2017年11月にアレクサンダーがある不変量について話していて、それが0.0018であることがよくわかったことを思い出します。その時、彼が言っていたのはt2のパラメータ、つまりスチューデント分布、スケールパラメータ、そしてドリフトのことだったと思います。なぜか番号を覚えている。

[Renat Akhtyamov]

Vladimir:
2017年11月にアレクサンダーがある不変量について話したところ、それが0.0018であることがよくわかったと記憶しています。スチューデント分布のt2パラメータ、スケールパラメータ、そしてドリフトを指していたのだと思います。その数字がなぜか目に留まった。

ありがとうございました。

この図の実現可能性を確認します。

ある種の平均値に戻るかどうか待っているところだが、今のところグラフはほとんど動いていない

[Alexander_K2]

Vladimir:
2017年11月にアレクサンダーがある種の不変量の話をしていて、それが0.0018であることがよくわかったのを覚えています。スチューデント分布のt2パラメータ、スケールパラメータ、そしてドリフトを指していたのだと思います。なぜか番号を覚えている。

0.18

はい、今でもこの不変量は使っています。

価格確率分布の ノンパラメトリックスキューの非対称性係数の平均 値である。

もう一度言いますが、あるティックのサンプリング量（例えば＝10.000）をとり、この量に対して新しいティックの到着ごとに分散と歪度を計算すると、それらはゼロから無限大まで常に異なっています。しかし、各ステップでこれらの値の平均を計算すると、実質的に定数であることがわかる。

半年前から見ています。この平均値は、例えば1ヶ月の場合、32通貨ペアのいずれにおいても、0.2以上0.16未満となったことは、これまで一度もありません。

結論は、平均価格の確率分布は安定しているということである。私たちはこの構造を私たちの行動で破壊しようとしているのですが、できません。価格系列はトレンドによってその構造を回復する。これが、私が言うところの「記憶」効果です。

[Violetta Novak]

Alexander_K2:

0.18

はい、今でもこの不変量は使っています。

価格確率分布のノンパラメトリックスキューの非対称性係数の平均 値である。

もう一度言いますが、あるティックのサンプリング量（例えば＝10.000）をとり、この量に対して新しいティックの到着ごとに分散と歪度を計算すると、それらはゼロから無限大まで常に異なっています。しかし、各ステップでこれらの値の平均を計算すると、実質的に定数であることがわかる。

半年前から見ています。この平均値は、例えば1ヶ月の場合、32通貨ペアのいずれにおいても、0.2以上0.16未満となったことは、これまで一度もありません。

結論は、平均価格の確率分布は安定しているということである。私たちはこの構造を私たちの行動で破壊しようとしているのですが、できません。価格系列はトレンドによってその構造を回復する。これが、私が言うところの「記憶」効果です。

最大値の指数をとると、一連の増分より早く減少する。 係数を変えると1.6になるが、これは粗い値である。

[Violetta Novak]

アレキサンダーのデータに従って、ラグ増分による非対称性の表（+-で周波数別）を作成した。

[Renat Akhtyamov]

Alexander_K2:

0.18

はい、今でもこの不変量は使っています。

価格確率分布のノンパラメトリックスキューの非対称性係数の平均 値である。

もう一度言いますが、あるティックのサンプリング量（例えば＝10.000）をとり、この量に対して新しいティックの到着ごとに分散と歪度を計算すると、それらはゼロから無限大まで常に異なっています。しかし、各ステップでこれらの値の平均を計算すると、実質的に定数であることがわかる。

半年前から見ています。この平均値は、例えば1ヶ月の場合、32通貨ペアのいずれにおいても、0.2以上0.16未満となったことは、これまで一度もありません。

結論は、平均価格の確率分布は安定しているということである。私たちはこの構造を私たちの行動で破壊しようとしているのですが、できません。価格系列はトレンドによってその構造を回復する。これが、私が言うところの「記憶」効果です。

まあ、なんとなくペアを比較するために点で割って いたら...0.0018になりました。

はい、確かに平均値です。

しかし、このアイデアもまだあまり効果が出ていません。

[Andrei01]

Alexander_K2:

1.もう一度言いますが、ある一定量のティックサンプル（例えば＝10.000）を取り、新しいティックが到着するたびにこの量の分散と非対称性を計算すると、それらは常にゼロから無限大まで異なっているのです。しかし、各ステップでの平均値を計算すると、実質的に定数であることがわかる。

2.結論 - 価格の確率分布は平均的に安定している。この構造を私たちの行動で破壊しようとしているのですが、それができないのです。価格系列はトレンドによってその構造を回復する。これが、私が言うところの「記憶」効果です。

1.大数の法則と呼ばれたり、病院の平均温度と呼ばれたりします（笑)

2.レギュレーターは、価格が必要な範囲内で動く限りはそのままにしておき、そうでない場合は、トレンドによって望ましい方向に修正するのです。レギュレーターは、あるべき価格を "記憶 "している))

神秘主義や神秘的なランダムな価格形成のプロセスを探すのはもちろん素朴なことだが、最初は偶然ではないトレンドを考慮せずにこれを何とか分析・予測する巧妙な数式に出くわす可能性は十分にある......と。