理論から実践へ - ページ 340 1...333334335336337338339340341342343344345346347...1981 新しいコメント Andrei01 2018.04.27 06:15 #3391 Maxim Dmitrievsky:信号が定常的かつ周期的であれば、残留ノイズを調整したグレイルであるため、殺す意味がない 信号が静止したノイズの場合、NSは全く必要ない。実際にどんな信号なのか、著者は全く興味がなく、そこからノイズ成分を抽出し、そのノイズが信号の次の値を正確に予測することを期待しているのです。))) Andrei01 2018.04.27 06:22 #3392 Maxim Dmitrievsky:何をバカなことを言ってるんだ、こんな行列は簡単に予想できるだろう 無意味なことですが、このような系列の平均だけが予測されます。つまり、平均的に分散の範囲内であることが予測されますが、具体的な値は明らかに予測不可能です...。 Andrei01 2018.04.27 07:01 #3393 ちなみに、トレンドやシクリカルなどのシグナル成分を取り除いた上で、ノイズ成分を分離して分析することを推奨しているBP予測のレビュー記事もこちら...。 https://pokrovka11.files.wordpress.com/2011/12/emetrix_time_series.pdf 何が常識なのか、それはわからない...。 Violetta Novak 2018.04.27 07:28 #3394 basilio:BPをRNGにすると、原理的に全く稼げなくなる）。RNG（定常値）の平均と分散を予測することができる，この目的のために分布を研究する」 あなたは自分自身で質問に答えています，一方分散と平均は定数に なります。 Dmitriy Skub 2018.04.27 08:27 #3395 理論から実践への移行にふさわしい結論：ノーシグナル、ノーセインモデル、ノーパムアカウント。ダウザーと呼ばれるほどです))。 アレクサンダー3世を待ち望む - 彼は失敗しない) secret 2018.04.27 10:35 #3396 Novaja:RNG（定常値）なら平均と分散を予測できる。そのために分布を研究する」あなたは自分で質問に答えています。分散と平均は定数 です。矛盾はありません。 CLO の増分については、平均増分を予測することが可能であり、それは 0 に等しい定数である。LFOによる一連の価格（一連の増分の積分、別名「ランダムウォーク」）については、取引の方向 性の予測が50/50であることを意味し、稼げる可能性はありません。A_K2さんが書かれた）直近の電流増分の予測も0プラスマイナス多少のRMSで、実用に耐えない。 しかし、GSFの増分は簡略化された価格モデルであり、基本的なものであり、ゼロの近似値である。 GSFとは異なり、実際の価格刻みでは、次の価格が前の価格に依存する、つまり、取引の方向性の予測が50/50と大きく異なる場合がある。このような状況を価格刻みで見つけることが課題であり、RNGには定義上存在しない。 secret 2018.04.27 10:40 #3397 Alexander_K2:Erlang分布の乱数系列は予測できないという露骨なダウニズムに直面し、私は永遠にこのフォーラムから離れることを余儀なくされました。例えば、アレクサンダー個人的には、あなたが知る前から私が通ってきた意図的に誤った道に注意を向けさせることで、あなたの長年の研究時間のコストを削減しようとしているのです。 だから、「フォーラムから永遠に離れる」ことは、自分にとって不利益にしかならないのです。 アレキサンダー3世を待っている :) Violetta Novak 2018.04.27 11:33 #3398 basilio:矛盾はありません。 LFOのインクリメントについては、平均的なインクリメントを予測することは可能ですが、それは0という定数です。LFOの一連の価格（一連の増分の積分、別名「ランダムウォーク」）については、取引の方向 性の予測が50/50であることを意味し、稼げる可能性はありません。A_K2さんが書かれた）直近の電流増分予測も0プラスマイナス数RMSで、実用に耐えない。 しかし、GSFの増分は簡略化された価格モデルであり、基本的なものであり、ゼロの近似値である。 GSFとは異なり、実際の価格刻みでは、次の価格が前の価格に依存する、つまり、取引方向の予測が50/50と大きく異なる状況が発生します。あなたの仕事は、価格刻みの中でそのような状況を見つけることであり、定義上、RNGの中には存在しないのです。正規分布における絶対値の偏差が3*SCOより小さくなる確率は0.9973である。つまり、偏差の絶対値が実効値の3倍を超える確率は非常に小さく、0.0027=1-0.9973となる。つまり、0.27％の確率で発生する可能性があるのです。 実際には、調査対象の確率変数の分布が未知であっても、この条件が成立すれば、調査対象の変数は正規分布し、そうでなければ正規分布しない、これがBPの証明ですが、もし、何らかの非線形変換の結果としてBPから正規性を得るのであれば、このルールを使ってはいかがでしょうか。 secret 2018.04.27 12:03 #3399 Novaja:正規分布で絶対値の偏差が3*SCOより小さくなる確率は0.9973である。偏差値ではなく、1刻みで。しかし、A_K2は単一の増分を取引するのではなく、多くの連続した増分で構成されるSMAからの偏差だけを取引します。これらの偏差については、独自の分布を構築し、独自の確率を計算する必要があります。それに、SMA自体がトレード中にずれるので、終値が 利益になるかどうかは大きな疑問です。良いアイデアは、エントリー価格からの時間的な乖離の分布を描くことであり、それは正規よりもはるかに一様に近くなるのでしょう。 要するに、流れや分布についての話は、何が起こっているのかを少しも理解しないまま、純粋に科学的な水と化しているのです。まあ、普通といえば普通なんですけどね（笑)。 ノバヤ0.27％しか起こりえないということです。 しかし、その後に価格がSMAまで戻る（さらに言えば、エントリー価格から利益が出るほど戻る）ことは絶対にない。価格がずっと同じところにいて、さらに進んでSMAがそれに追随するようなこともあり、分配金ではそれが見えません。また、収益率についても別途算出する必要があります。しかし、簡単なTSを書き、それをヒストリー上で実行する方がずっと簡単です。 Violetta Novak 2018.04.27 12:08 #3400 Maxim Dmitrievsky:残差は、モデルがすべての情報を選択したかどうかを分析するものです。ノイズであれば問題ない。トレンドとシビアリティはホモソデシティーのために殺され、サイクルは予測のために残される。周期的なサイクルがない - 予測ができない（期待されるペイオフを除く）。 市場サイクルは非周期的なので、ARIMAは機能しないが、プロセスメモリを完全に殺すことができず、次のボラティリティ値が前のものに依存する場合、可変分散（不均一分散）用のGARCHを適用してみる。 アレクサンダーは、ARCH効果（プロセスメモリ、マーキング、ファットテイル）を殺す方法を提案し、彼のシナリオは決して不正確で不合理とは言えない。市場は絶えず流動的である場合：振幅、位相と周波数の変化、脱トレンドは、それがすべてフィットすることによって、プロセスの歴史上で可能であるように、助けにはなりませんが、市場に存在する慣性が、短期的には、このようなアプローチを実践する機会を与えると考えられているが、ルールが変わると、歴史のフィットは現実から発散します。プロセスの非定常性に対処するために、アーランフロー（Palm flow）によるBPの間引きという形で、他の代替アプローチを得る可能性もある。 1...333334335336337338339340341342343344345346347...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
信号が定常的かつ周期的であれば、残留ノイズを調整したグレイルであるため、殺す意味がない
信号が静止したノイズの場合、NSは全く必要ない。
実際にどんな信号なのか、著者は全く興味がなく、そこからノイズ成分を抽出し、そのノイズが信号の次の値を正確に予測することを期待しているのです。)))
何をバカなことを言ってるんだ、こんな行列は簡単に予想できるだろう
ちなみに、トレンドやシクリカルなどのシグナル成分を取り除いた上で、ノイズ成分を分離して分析することを推奨しているBP予測のレビュー記事もこちら...。
https://pokrovka11.files.wordpress.com/2011/12/emetrix_time_series.pdf
何が常識なのか、それはわからない...。
BPをRNGにすると、原理的に全く稼げなくなる）。
RNG（定常値）の平均と分散を予測することができる，この目的のために分布を研究する」 あなたは自分自身で質問に答えています，一方分散と平均は定数に なります。
理論から実践への移行にふさわしい結論：ノーシグナル、ノーセインモデル、ノーパムアカウント。ダウザーと呼ばれるほどです))。
アレクサンダー3世を待ち望む - 彼は失敗しない)
RNG（定常値）なら平均と分散を予測できる。そのために分布を研究する」あなたは自分で質問に答えています。分散と平均は定数 です。
矛盾はありません。
CLO の増分については、平均増分を予測することが可能であり、それは 0 に等しい定数である。LFOによる一連の価格（一連の増分の積分、別名「ランダムウォーク」）については、取引の方向 性の予測が50/50であることを意味し、稼げる可能性はありません。A_K2さんが書かれた）直近の電流増分の予測も0プラスマイナス多少のRMSで、実用に耐えない。
しかし、GSFの増分は簡略化された価格モデルであり、基本的なものであり、ゼロの近似値である。
GSFとは異なり、実際の価格刻みでは、次の価格が前の価格に依存する、つまり、取引の方向性の予測が50/50と大きく異なる場合がある。このような状況を価格刻みで見つけることが課題であり、RNGには定義上存在しない。
Erlang分布の乱数系列は予測できないという露骨なダウニズムに直面し、私は永遠にこのフォーラムから離れることを余儀なくされました。
例えば、アレクサンダー個人的には、あなたが知る前から私が通ってきた意図的に誤った道に注意を向けさせることで、あなたの長年の研究時間のコストを削減しようとしているのです。
だから、「フォーラムから永遠に離れる」ことは、自分にとって不利益にしかならないのです。
アレキサンダー3世を待っている :)
矛盾はありません。
LFOのインクリメントについては、平均的なインクリメントを予測することは可能ですが、それは0という定数です。LFOの一連の価格（一連の増分の積分、別名「ランダムウォーク」）については、取引の方向 性の予測が50/50であることを意味し、稼げる可能性はありません。A_K2さんが書かれた）直近の電流増分予測も0プラスマイナス数RMSで、実用に耐えない。
しかし、GSFの増分は簡略化された価格モデルであり、基本的なものであり、ゼロの近似値である。
GSFとは異なり、実際の価格刻みでは、次の価格が前の価格に依存する、つまり、取引方向の予測が50/50と大きく異なる状況が発生します。あなたの仕事は、価格刻みの中でそのような状況を見つけることであり、定義上、RNGの中には存在しないのです。
正規分布における絶対値の偏差が3*SCOより小さくなる確率は0.9973である。つまり、偏差の絶対値が実効値の3倍を超える確率は非常に小さく、0.0027=1-0.9973となる。つまり、0.27％の確率で発生する可能性があるのです。
実際には、調査対象の確率変数の分布が未知であっても、この条件が成立すれば、調査対象の変数は正規分布し、そうでなければ正規分布しない、これがBPの証明ですが、もし、何らかの非線形変換の結果としてBPから正規性を得るのであれば、このルールを使ってはいかがでしょうか。
正規分布で絶対値の偏差が3*SCOより小さくなる確率は0.9973である。
偏差値ではなく、1刻みで。しかし、A_K2は単一の増分を取引するのではなく、多くの連続した増分で構成されるSMAからの偏差だけを取引します。これらの偏差については、独自の分布を構築し、独自の確率を計算する必要があります。それに、SMA自体がトレード中にずれるので、終値が 利益になるかどうかは大きな疑問です。良いアイデアは、エントリー価格からの時間的な乖離の分布を描くことであり、それは正規よりもはるかに一様に近くなるのでしょう。
要するに、流れや分布についての話は、何が起こっているのかを少しも理解しないまま、純粋に科学的な水と化しているのです。まあ、普通といえば普通なんですけどね（笑)。
0.27％しか起こりえないということです。
残差は、モデルがすべての情報を選択したかどうかを分析するものです。ノイズであれば問題ない。トレンドとシビアリティはホモソデシティーのために殺され、サイクルは予測のために残される。周期的なサイクルがない - 予測ができない（期待されるペイオフを除く）。
市場サイクルは非周期的なので、ARIMAは機能しないが、プロセスメモリを完全に殺すことができず、次のボラティリティ値が前のものに依存する場合、可変分散（不均一分散）用のGARCHを適用してみる。
アレクサンダーは、ARCH効果（プロセスメモリ、マーキング、ファットテイル）を殺す方法を提案し、彼のシナリオは決して不正確で不合理とは言えない。
市場は絶えず流動的である場合：振幅、位相と周波数の変化、脱トレンドは、それがすべてフィットすることによって、プロセスの歴史上で可能であるように、助けにはなりませんが、市場に存在する慣性が、短期的には、このようなアプローチを実践する機会を与えると考えられているが、ルールが変わると、歴史のフィットは現実から発散します。プロセスの非定常性に対処するために、アーランフロー（Palm flow）によるBPの間引きという形で、他の代替アプローチを得る可能性もある。