理論から実践へ - ページ 406

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Alexander_K2:

ウラジミールさん、リンクありがとうございます。なかなか面白いですよ。

まだ連絡を取っている間に、もう一回投稿することを許します。

このスレッドを読んでいる多くの人は、「なぜ、このおじさんには、これだけのものが必要なのか？なぜ指数、対数の時間スケールが必要なのか？ティックをそのまま受け取って、BPと同じようにティック間の時間がいわゆる「FX時間」となるように作業すればよいのです。

お前ら！まったくもって無知なんですねー。お前が必死で馬鹿なだけで。

ここで、私たちは値動きをドリフトを伴うウィーナー過程のようなものと見ていることを思い出してください。ブラウン運動のように。実際にはラプラスモーションですが、問題の本質は変わらないので、このモデルは第一近似的にかなり適していると思います。

そのため、このようなモデルでは、天文時間が最も重要なパラメータとなります。そして、分散の「Tの根」の法則は、アインシュタインがこの時間に対して導き出したものであり、ある「FXの時間」に対して導き出したものではない。

Perrinの実験では、時間の離散性を30秒として、その過程を観察した。

娘が通っているメンデレーエフ化学技術大学（旧MHTI）では、時間離散性＝10秒で実験が行われています。

つまり、時間を考慮した計算をしなければ、幸運は訪れないのです。

時間がなければ、価格変動はありません。問題は、課題を分析する時間を正しく選択することです。私の意見では、多くの人が完全な真空状態を持っているものである。

 
Uladzimir Izerski:

時間がない場合は、価格の変動はありません。問題は、問題を分析するタイミングが正しいか どうかです。私の考えでは、多くの人が完全に真空状態になっていると思います。

その通りです。そして、その真相に迫っているのです。

AUDCHFのティックデータを1日かけて処理し終えました。

ティックデータは、VisSimのMT4からDDEプロトコルを使用して受信しました。タイムスタンプはTimeSecであり、整数値に丸められたものである。残念ながら、10進数値の整数部分を取っているだけなのか、四捨五入しているのかがわかりません。DDEでデータを渡すときに、この操作がどのように行われるかご存知の方がいらっしゃいましたら、教えていただけると幸いです。

ティック間の時間間隔の分布は次のようになる。

記述的統計量。


ご覧のように合計34978ティックが1日(86400秒)でやってきました。

 
Alexander_K2:

しかし、ここで問題なのは、ウィーナーモデルは衝突間のTが→0でカオス的な粒子の衝突を記述するのに適していることです。

FXでは、そのようなことは全くありません。夜間は時間間隔が長くなり、昼間は短くなる。時間窓＝4時間では、見積りの来る過程がポアソン型でない。

その逆も然りで、刻みを "そのまま "考えると、天文時間に対するサンプル量の比率の問題が出てきます。例えば、5000ティックは4時間でも10時間でも来ることができます。そして、このプロセスも非ポアソン的である。この場合、「Tの根」の法則は力を失います。

これはウィーナーモデルと現実の値動きとの矛盾であり、できるだけ少なくする必要がある。

そして、これは引用符の読み取りの異なる時間スケールを導入し、その平均値をある離散的な天文時間に相関させることで実現できるのです。

この場合のティックサンプルボリューム（波束）は，最も統計量の近い平均化されたモデルパケットに置き換えられる。

以上、言葉足らずでした。図表や数字が必要だが、そんな時間はない--祝杯をあげなければならないのだ。

また、お会いしましょう。



なぜティックを使うのが悪いのでしょうか？それは私たちを制限するからです。1ティックが基本的に1ポイントだとすると、10ティックで最大どの程度の偏差になるのでしょうか？ そして、秒数を使用する場合、10秒間に価格は「どんな」距離でもジャンプすることができます！ 刻みを使用すると、時間、すなわち


価格の速度も 無視されます。そしてこのようなシステムでは、シグナルが来たときの価格の速度が高いほど、トリガーの確率が高いことに気づかされるでしょう。
 
Alexander_K2:

その通りです。そして、その真相に迫っているのです。

AUDCHFのティックデータを1日かけて処理することが完了しました。

ティックデータは、VisSimのMT4からDDEプロトコルを使用して受信しました。タイムスタンプはTimeSecであり、整数値に丸められたものである。残念ながら、10進数値の整数部分を取っているだけなのか、四捨五入しているのかがわかりません。DDEでデータを渡すときに、この操作がどのように行われるかご存知の方がいらっしゃいましたら、教えていただけると幸いです。

ティック間の時間間隔の分布は次のようになる。

記述的統計量。


ご覧のように合計34978ティックが1日（86400秒）でやってきました。

最小限の時間間隔でダニを分析しても、何が起こっているのかがわからない。これがどうしてわからないのだろう。

 

1週間におけるAUDCHFのBidの刻み幅の分布は以下のとおりです。


 

そこで、解決したいのがこの問題です。

このような実増分の分布の特性をできるだけ保持するような時間スケール（一様、指数、対数）で、一日のどの時間帯でも作業することが必要である。

もう一度言いますが、ダニのサンプル（例えば5000匹）では、単純に作業できません。天文時間との関連性が失われる。この5000匹のダニのバッチが、どのような期間で回収されるかはわかりませんこの場合、「まったく」という言葉から、ウィーナー過程の理論を適用することはできないのです

 

そして、2つ目の重要な結論。

見てみると......私が持っていたティック間の最大タイムスパンは88秒でした。

結論：多くの人が聖杯として 夢見る秒単位のタイムフレームS1を構築して作業することは、完全にナンセンスである。

 
Alexander_K2:

この5,000匹のダニのバッチが、どのような期間で回収されるかはわかりません

ティック密度関数を開発する、その原理を一度やってみました。

ティック到着時間ではなく、ティック間の時間差（デルタ）を分析します。

これらの増分値の算術平均をとれば、単位時間あたりの刻み密度を求めることができます。1秒では足りませんが、1分であれば非常に具体的な値となります

試行錯誤の結果、統計に必要なティック数、すなわちティック蓄積の条件をおおよそ次のように定義して運用することができます。

1.ダニの密度が1分間に20匹以下の場合、最低でもx分必要

2.ダニ密度が毎分40匹以上なら、y分必要。

3.刻み密度 >20 && < 40/分の場合、z分

同様に

HH: このティック密度で再帰式を計算することができます。つまり、現在のティック密度を現在のティックで計算し、以前のティック密度に減算/加算して、動的に変化する値を取得します。

 

それでは、どうぞ。

チックの時間間隔の研究が非常に重要だと思う理由。

もう一度言います。


これはErlangのフローではない ことがわかります（私は様々なオーダーのフローと比較しましたが、Erlangには到底及びません）。

古典的なErlangやPascalのディストリビューションには対応しない、多少の歪みを持ったシンプルなフローです。

この場合、時間間隔での見積もり読みを適用することは正当なのか。

1.ユニフォーム（2.5秒後）

2. 指数型（平均2.5秒）。

3. 対数（平均＝2.5秒）？

この質問に対する答えは、これらのケースで得られた増分の分布が、実際のBidとAskの増分の分布と統計的に対応するかどうかである。

 
Alexander_K2:

見てみると......私が持っていたティック間の最大タイムスパンは88秒でした。

結論：多くの人が聖杯と夢見るS1秒のタイムフレームを構築して作業することは、完全にナンセンスである。

だから何だと言われればそれまでですが、何度も引用を繰り返すことになります。
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