На этих графиках показаны разбивки по последним открытым позициям для основных валютных пар, взятые из книг OANDA. Выборка информации осуществляется каждые 20 минут. Как интерпретировать эти графики (Смотреть видео-учебник) Соотношения позиций. Показывает процент открытых позиций, удерживаемых для каждой из основных валютных пар. Для каждой...
Строится прогнозная модель среднего выборочного значения нестационарного временного ряда на основе системы уравнений эволюции моментов выборочного распределения ряда первых разностей...
市場は売買のボリュームに苦しんでいます。
苦労していない。市場では、買われた分だけ、売られた分だけ。常に総合的な均衡を保っているのです。
うん...
今でしょ！？
https://www.oanda.com/lang/ru/forex-trading/analysis/open-position-ratios
ここで、3つの項からなるフォッカー・プランク方程式の右辺を考えてみよう。
1.ドリフトM(x,t)は、特定のサンプルサイズにおける値動きの中心的傾向を示す指標である。この場合、移動加重平均WMAであり、各ティック値の重みwは、特定の通貨ペアの増分値の確率密度から数式で 決定されます。
確率密度。
ミハイル・ドフバフ著
s^2/[2*sqrt((s^2+x^2)^3)]
以下の表記が適用されます。
X - 価格の増分値
S - スケールファクター（一般に標準偏差と等しくない）。
しかし、これは漸近的な式であると言うべきで、お金のこととなると、誰でも正確さを求めますよね？
したがって、私の計算では、過去のデータに基づいて各通貨ペアで計算した正確な確率密度値を使用しています。
EURJPYの場合は以下のようになります。
ここでは、CASEブロックの増分値ごとに、BidとAskに分けて特定の確率値を指定し、移動加重平均の計算の際の重みとして使用しています。
繰り返すが、市場には中間がなく、取引は混沌としている。
そしてこの理論は、まさに真ん中からの逸脱の上に成り立っているのです
お店では、いつも売るより買う商品の方が多いんです!!!このノイズをスクリーニングするのは、まったく難しいことではありません。しかし、この作業（ダニノイズの選別）については、全く対応する必要がないことに同意します。
今日の最後は、分析に必要なティックデータのサンプルサイズを決定 することです。
おおきに
一般的に、これは私が途中で遭遇したすべてのものの中で最も困難な作業でした。市場が自己相似的であることは明らかであり、TSはどのようなサンプルサイズでも機能しなければならない。しかし、様々な通貨ペアで異なる、利益レベルが最大値に達するいくつかのサンプルサイズがあります。
この問題を解決するために、トピックで最初の試みをしました。
https://www.mql5.com/ru/forum/220237/page2
しかし、実際の取引とは折り合いがつかず、それっきり...。計算式は正しいようだが、何かがおかしい...。
最も重要なことは、このサンプルは、特定の通貨ペアの増分のほとんどすべての値をカバーする必要が あるということです。
私は一連の実験を行い、必要なサンプル数を推定する公式が次のようになることを理解した。
N=(Z^2*(S/E)^2)/2, ここで
Z - ある通貨ペアの増分値の分布の分位数
S - 標準偏差
E - 測定精度
例えば、EURJPYのペアの場合、0.999の信頼確率の分位数は5.337746244、標準偏差=2.99751979、サンプルサイズは12.800と 判明した。実験的に確認したところ、確かに最大利益値が得られています。
この事実の説明として、私は次のような仮説を提示することができる。
価格刻みのレベルで形成されるStudentのt2分布は消失することはなく、中心傾向の指標の周辺、特に移動加重平均からの線形価格偏差に対して何らかの形で形成され、サンプルサイズがt2分布をほぼ完全にカバーするときに最大限の類似性を持つようになる。
本日は以上です。
みんなに幸あれ
本を探している。
オルロフ・Y.N.・オスミン・K.P. 非定常時系列：その方法
金融・商品市場分析を例にした予測方法。- М.:
ブックハウス リブロコム, 2011.- 384 с.
プレプリントにこのテーマに近い資料があります。
http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2013-3
スチューデントのt2分布は、価格刻みのレベルで形成されたものが消滅し、中心傾向の指標、特に移動加重平均からの価格の線形偏差に対して何らかの形で形成され、サンプルサイズがt2分布をほぼ完全にカバーするときに最大類似度となる。
フランやポンドを生き抜いてきた人たちに言ってください...。
本を探している。
オルロフ・Y.N.・オスミン・K.P. 非定常時系列：その方法
金融・商品市場分析を例にした予測方法。- М.:
ブックハウス リブロコム, 2011.- 384 с.
プレプリントにこのテーマに近い資料があります。
http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2013-3
私も興味があって検索しました。この本は見つかりませんでしたが、ケルディッシュ研究所や他の著者、共著者のプレプリントがたくさん見つかりました。このうち、Osmininの博士論文「Algorithms for forecasting non-stationary time series」は、Dr.Orlovの指導のもと、2008年10月に擁護されました。オルロフは2009年に「Vovk V.S., Novikov A.I., Glagolev A.I., Orlov Y.N., Bychkov V.K., Udalov V.A. World industry and LNG markets: forecast modelling」を出版しています。- モスクワ: OOO Gazpromexpo, 2009.- また、2012年にはオスミニンとの共著で「オルロフ Y.N., オスミニン K.P. Methods of statistical analysis of literary texts」を出版しています。- モスクワ：Editorial URSS, 2012.- 312 с.".オスミン氏と方向性を変えることもあり、オスミン氏の論文にすでにあった結果を反映させたのが、今回探している本だと結論づけることができるだろう。そこで、論文の本文を添付します。
Alexander_K さん、あなたやあなたが積極的に使っているVisSimソフトウェアシステムは、Pg.S.A.にある引用文に対する古典的確率論の非適用 性を考慮しているのでしょうか？オスミンの論文の4。
「定常的なケースでは、特定の統計量の推定値の漸近的整合性に対する確信があるのに対し、非定常的なケースでは、一般集団の概念そのものがないため、統計量の推定値の漸近的整合性に対する確信がない。によって、プロセスモデルの先験的な関数的同一性が与えられている場合を除いて、現代の数理統計学で開発されたすべての装置を適用することができない。"
あなたは、ある特定のタイプの確率分布（古典的な確率分布の1つであるスチューデント分布）に引き付けられているような印象を受けるのですが。方法論的な間違いはないのでしょうか？
私も興味を持ち、検索してみました。この本は見つからなかったが、これらの著者や共著者のケルディッシュ研究所などのプレプリントはたくさん見つかった。その中には、2008年10月末にオルロフの指導のもとで擁護された博士論文「非定常時系列の予測のためのアルゴリズム」も含まれています。オルロフは2009年に「Vovk V.S., Novikov A.I., Glagolev A.I., Orlov Y.N., Bychkov V.K., Udalov V.A. World industry and LNG markets: forecast modelling」を出版しています。- モスクワ: OOO Gazpromexpo, 2009.- また、2012年にはオスミニンとの共著で「オルロフ Y.N., オスミニン K.P. Methods of statistical analysis of literary texts」を出版しています。- モスクワ：Editorial URSS, 2012.- 312 с.".オスミン氏と方向性を変えることもあり、オスミン氏の論文にすでにあった結果を反映させたのが、今回探している本だと結論づけることができるだろう。そこで、論文の本文を添付します。
Alexander_K さん、教えてください。あなたや、あなたが積極的に使っているVisSimソフトウェアシステムは、古典的な確率論が引用に適用できない ことを考慮していますか？オスミンの論文の4。
「定常的なケースでは、特定の統計量の推定値の漸近的整合性に対する確信があるのに対し、非定常的なケースでは、一般集団の概念そのものがないため、統計量の推定値の漸近的整合性に対する確信がない。によって、プロセスモデルの先験的な関数的同一性が与えられている場合を除いて、現代の数理統計学で開発されたすべての装置を適用することができない。"
あなたは、ある特定のタイプの確率分布（古典的な確率分布の1つであるスチューデント分布）に引き付けられているような印象を受けるのですが。方法論的な間違いはないのでしょうか？
また、付け加えることがあります。"そして、かつて特定されたタイプのWMA平均に"、"そして、かつて特定されたサンプルの連続採取方法に"...。