理論から実践へ - ページ 463 1...456457458459460461462463464465466467468469470...1981 新しいコメント Igor Makanu 2018.08.16 13:10 #4621 Alexander_K2:私たちは「メモリー」の指標、つまり時間スライディングウィンドウにおける価格増分の相互依存性を具体的な数値で示す必要があります。 これにより、その窓の増分の和がガウス分布に属する数であるか否かを述べることができる。 実は、ACFは聖杯なんですよ、皆さん!トレンドの中にいるのか、横ばい圏にいるのかがわかる...。 正しい計算方法を学べばいいんです、それが今やっていることなんですが......。それは表示されませんし、フラットの定義は、価格がいつもよりも一日以内に渡された後に起こるだろう、それは横向きになり、 "陰謀論に参加 "する人々は、価格がこの日のボリュームで巻き取られたことを後で言うだろう...として困難ではありません。一般的に、それは重要ではありません、それは市場の仕組みです - 価格は、一日の平均（日中のZZ肩を合計し、この量はしばしば繰り返される）よりも渡され、その後ニュースや他のイベントと大きな値動きがあるでしょう - 。 ACFを正しく計算するために、ここで https://www.mql5.com/ru/forum/117837/page2#comment_3137982 こちら https://www.mql5.com/ru/code/9930 そして、計算ではなく、分析です。ACFとしましょう。つまり、次に何が起こるか、いつ、どこで、何が起こるかを決める必要があります。 авторегрессия 2009.06.05www.mql5.com МОжет, кто-нибудь проводил исследования по применимости авторегрессии в торговли, на сколько она эффективна и т.д... Alexander_K2 2018.08.16 13:18 #4622 Igor Makanu:表示されません。横ばいの定義は、見た目ほど複雑ではありません。横ばいは、その日のうちに価格がいつもより多く通過した後になります。それは横ばいです。「陰謀論に参加する」人々は、その後、その日のボリュームを巻き上げていた価格であると言うでしょう...。一般的に、それは重要ではありません、それは市場の仕組みです - 価格は、一日の平均（日中のZZ肩を合計し、この量はしばしば繰り返される）よりも渡され、その後ニュースや他のイベントと大きな値動きがあるでしょう - 。 ACFを正しく計算するために、ここで https://www.mql5.com/ru/forum/117837/page2#comment_3137982 こちら https://www.mql5.com/ru/code/9930 そして、計算ではなく、分析である。ACFとしよう。つまり、次に何が起こるか、いつ、どこで、何が起こるかを決めなければならないのだ。私のTSでは、その瞬間に信頼確率とACF値＜0のチャネルから価格が離れると、最も明確な「平均への回帰」が発生します。 Aleksey Nikolayev 2018.08.16 13:31 #4623 Andrei:そうでもないんです。この場合のACFは、ある限定されたセグメント上の任意の信号とそのコピーとの古典的な畳み込みに過ぎない。 何も異常はないし、慌てる必要もない。 ACFがいくつの変数に依存するかは関係ない。用語については、その通りです。QFは2つの過程の相関であり、ACFはそれらが同じ過程である場合の特殊なケースである（定常性は関係ない）。 問題は、あるプロセス（私たちの価格系列）が1回だけ実現した場合、ACFのサンプリング近似は、そのプロセスが定常的である場合にのみ意味を持つということです。この場合、ACFはもちろん1変数の関数となる。 Aleksey Nikolayev 2018.08.16 13:39 #4624 Igor Makanu:何を数えたって、すべては足し算なのだ。いつもではありません。コーシー分布の大きなサンプルを生成し、その平均を計算します。サンプル数が増えると、何に収束するのでしょうか？ 答え：何もない。コーシー分布には期待値がないのだから。 Aleksey Nikolayev 2018.08.16 13:44 #4625 Igor Makanu:トピックの中で、複数のパラメータに対する自己相関関数の必要性が述べられていますが、これはフィールドスタディであり、時間スケール（価格系列）の離散関数がフィールド上で検討することに意味があるのか疑問です。ランダム過程では、ACFは 2変数の関数である。広義の定常過程では1つの変数にのみ依存する。 Igor Makanu 2018.08.16 14:09 #4626 Aleksey Nikolayev:いつもではありません。コーシー分布の大きなサンプルを生成し、その平均を計算します。サンプル数が増えると何に収束するのでしょうか？ 答え：何もない。コーシー分布には期待値がないのだから。私は、特定の分布についてではなく、数の理論について話していたのです。数の理論には多くの規則性がありますが、それらはすべて多数の分析データで現れます。非収束級数などがあることは承知していますが......。 まあと考え、あなたが非定常シリーズから定常シーケンスに行くことができる数学的な方法がありますが、今グーグルにしたくないが、私はNS確率を教える訓練ニューラルネットワーク、ではなく、P（A）=1またはP（A）=0、およびより "滑らかなパターン "について読む - トレーニングコタンジェント、およびNSコタンジェントの出力から確率の計算値を渡す値を取得します。 ここのフォーラムでは、BOX-COX改革と呼ばれる記事があり、あなたがそれをGoogleで検索した場合、変換の他の方法を見つけるかもしれませんが、本質ではない - しかし、市場データに直接任意の数学的装置を適用するとパターンを得ることを望むために、イモ、どこにも道です - 価格系列には周期性も定常性もありません、全体の数学的分析は、これらの "二つのクジラに基づいていますが" 。 さて、数学的ツールの助けを借りた研究の変種は、統計的に繰り返される規則性だけを研究できることですが、残念ながら、市場にはあまり多く存在しません。 アレクセイ・ニコラエフランダム過程ではACFは 2変数の関数である。広義の定常過程では1つの変数にのみ依存する。ACFの2つ目の変数は何でしょうか？ Alexander_K2 です。私のTSでは、その瞬間に信頼確率とACF値<=0のチャネルから価格が離れると、最も明確な「平均への回帰」が発生します。OK、平均値への回帰は？ 平均値？ Alexander_K2 2018.08.16 14:20 #4627 Igor Makanu: OK、平均値への回帰って、平均値？増分の期待値も増分の和も厳密には=0である。私は、純粋な価格やマッシュアップなど、ナンセンスな仕事はしない。インクリメントのみ。 しかし、私は私のTSを課すことはありません - 残念ながら、これまでのところ、取引の5ヶ月の利益は= +5％です...悲しい... だから、私は傷ついたライオンのようにACFにしがみついているんです。 Aleksey Nikolayev 2018.08.16 14:24 #4628 Igor Makanu:ACFの2つ目の変数は何でしょうか？時間、最初のような。ここで すべてを語っているようです。 Yuriy Asaulenko 2018.08.16 14:28 #4629 Alexander_K2:増分の期待値も増分の和も厳密には=0である。私は純粋な価格、マッシュアップなどナンセンスな仕事はしない。インクリメントのみ。 しかし、私は私のTSを課すことはありません - 残念ながら、これまでのところ、取引の5ヶ月の利益は= +5％です...悲しい... だから、私は傷ついたライオンのようにACFにしがみついているんです。もう一度、最後の1枚を。 1.KF-AKFは数字ではなく、関数です。 2.KF-AKFは、現在と未来の時点については全く何も言わず、サンプル上の平均値のみを表示します。 3.小さなサンプルにKF-AKFを適用することは、まったくナンセンスです。すなわち、まったく何もない。 私はもうこの議論には参加しません）。 Yousufkhodja Sultonov 2018.08.16 15:05 #4630 Alexander_K2:私たちは「メモリー」の指標、つまり時間スライディングウィンドウにおける価格増分の相互依存性を具体的な数値で示す必要があります。 これにより、その窓の増分の和がガウス分布に属する数であるか否かを述べることができる。 実は、ACFは聖杯なんですよ、皆さん!トレンドの中にいるのか、横ばい圏にいるのかがわかる...。 あとは正しい計算方法を身につけるだけです。それが今の私の課題です...。もし、私がフラットトレーダーと取引しようと思ったら、両者の違いは何なのかを推測しようと思う。なぜなら、仮に分割に成功したとしても、トレンドTSはフラットTSを殺してしまうだろうし、その逆もしかりだからだ。 1...456457458459460461462463464465466467468469470...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
私たちは「メモリー」の指標、つまり時間スライディングウィンドウにおける価格増分の相互依存性を具体的な数値で示す必要があります。
これにより、その窓の増分の和がガウス分布に属する数であるか否かを述べることができる。
実は、ACFは聖杯なんですよ、皆さん!トレンドの中にいるのか、横ばい圏にいるのかがわかる...。
正しい計算方法を学べばいいんです、それが今やっていることなんですが......。
それは表示されませんし、フラットの定義は、価格がいつもよりも一日以内に渡された後に起こるだろう、それは横向きになり、 "陰謀論に参加 "する人々は、価格がこの日のボリュームで巻き取られたことを後で言うだろう...として困難ではありません。一般的に、それは重要ではありません、それは市場の仕組みです - 価格は、一日の平均（日中のZZ肩を合計し、この量はしばしば繰り返される）よりも渡され、その後ニュースや他のイベントと大きな値動きがあるでしょう - 。
ACFを正しく計算するために、ここで
https://www.mql5.com/ru/forum/117837/page2#comment_3137982
こちら https://www.mql5.com/ru/code/9930
そして、計算ではなく、分析です。ACFとしましょう。つまり、次に何が起こるか、いつ、どこで、何が起こるかを決める必要があります。
表示されません。横ばいの定義は、見た目ほど複雑ではありません。横ばいは、その日のうちに価格がいつもより多く通過した後になります。それは横ばいです。「陰謀論に参加する」人々は、その後、その日のボリュームを巻き上げていた価格であると言うでしょう...。一般的に、それは重要ではありません、それは市場の仕組みです - 価格は、一日の平均（日中のZZ肩を合計し、この量はしばしば繰り返される）よりも渡され、その後ニュースや他のイベントと大きな値動きがあるでしょう - 。
ACFを正しく計算するために、ここで
https://www.mql5.com/ru/forum/117837/page2#comment_3137982
こちら https://www.mql5.com/ru/code/9930
そして、計算ではなく、分析である。ACFとしよう。つまり、次に何が起こるか、いつ、どこで、何が起こるかを決めなければならないのだ。
私のTSでは、その瞬間に信頼確率とACF値＜0のチャネルから価格が離れると、最も明確な「平均への回帰」が発生します。
そうでもないんです。この場合のACFは、ある限定されたセグメント上の任意の信号とそのコピーとの古典的な畳み込みに過ぎない。
何も異常はないし、慌てる必要もない。
ACFがいくつの変数に依存するかは関係ない。
用語については、その通りです。QFは2つの過程の相関であり、ACFはそれらが同じ過程である場合の特殊なケースである（定常性は関係ない）。
問題は、あるプロセス（私たちの価格系列）が1回だけ実現した場合、ACFのサンプリング近似は、そのプロセスが定常的である場合にのみ意味を持つということです。この場合、ACFはもちろん1変数の関数となる。
何を数えたって、すべては足し算なのだ。
いつもではありません。コーシー分布の大きなサンプルを生成し、その平均を計算します。サンプル数が増えると、何に収束するのでしょうか？
答え：何もない。コーシー分布には期待値がないのだから。
トピックの中で、複数のパラメータに対する自己相関関数の必要性が述べられていますが、これはフィールドスタディであり、時間スケール（価格系列）の離散関数がフィールド上で検討することに意味があるのか疑問です。
ランダム過程では、ACFは 2変数の関数である。広義の定常過程では1つの変数にのみ依存する。
いつもではありません。コーシー分布の大きなサンプルを生成し、その平均を計算します。サンプル数が増えると何に収束するのでしょうか？
答え：何もない。コーシー分布には期待値がないのだから。
私は、特定の分布についてではなく、数の理論について話していたのです。数の理論には多くの規則性がありますが、それらはすべて多数の分析データで現れます。非収束級数などがあることは承知していますが......。
まあと考え、あなたが非定常シリーズから定常シーケンスに行くことができる数学的な方法がありますが、今グーグルにしたくないが、私はNS確率を教える訓練ニューラルネットワーク、ではなく、P（A）=1またはP（A）=0、およびより "滑らかなパターン "について読む - トレーニングコタンジェント、およびNSコタンジェントの出力から確率の計算値を渡す値を取得します。
ここのフォーラムでは、BOX-COX改革と呼ばれる記事があり、あなたがそれをGoogleで検索した場合、変換の他の方法を見つけるかもしれませんが、本質ではない - しかし、市場データに直接任意の数学的装置を適用するとパターンを得ることを望むために、イモ、どこにも道です - 価格系列には周期性も定常性もありません、全体の数学的分析は、これらの "二つのクジラに基づいていますが" 。
さて、数学的ツールの助けを借りた研究の変種は、統計的に繰り返される規則性だけを研究できることですが、残念ながら、市場にはあまり多く存在しません。
ランダム過程ではACFは 2変数の関数である。広義の定常過程では1つの変数にのみ依存する。
ACFの2つ目の変数は何でしょうか？
私のTSでは、その瞬間に信頼確率とACF値<=0のチャネルから価格が離れると、最も明確な「平均への回帰」が発生します。
OK、平均値への回帰は？ 平均値？
OK、平均値への回帰って、平均値？
増分の期待値も増分の和も厳密には=0である。私は、純粋な価格やマッシュアップなど、ナンセンスな仕事はしない。インクリメントのみ。
しかし、私は私のTSを課すことはありません - 残念ながら、これまでのところ、取引の5ヶ月の利益は= +5％です...悲しい...
だから、私は傷ついたライオンのようにACFにしがみついているんです。
ACFの2つ目の変数は何でしょうか？
時間、最初のような。ここで すべてを語っているようです。
増分の期待値も増分の和も厳密には=0である。私は純粋な価格、マッシュアップなどナンセンスな仕事はしない。インクリメントのみ。
しかし、私は私のTSを課すことはありません - 残念ながら、これまでのところ、取引の5ヶ月の利益は= +5％です...悲しい...
だから、私は傷ついたライオンのようにACFにしがみついているんです。
もう一度、最後の1枚を。
1.KF-AKFは数字ではなく、関数です。
2.KF-AKFは、現在と未来の時点については全く何も言わず、サンプル上の平均値のみを表示します。
3.小さなサンプルにKF-AKFを適用することは、まったくナンセンスです。すなわち、まったく何もない。
私はもうこの議論には参加しません）。
私たちは「メモリー」の指標、つまり時間スライディングウィンドウにおける価格増分の相互依存性を具体的な数値で示す必要があります。
これにより、その窓の増分の和がガウス分布に属する数であるか否かを述べることができる。
実は、ACFは聖杯なんですよ、皆さん!トレンドの中にいるのか、横ばい圏にいるのかがわかる...。
あとは正しい計算方法を身につけるだけです。それが今の私の課題です...。
もし、私がフラットトレーダーと取引しようと思ったら、両者の違いは何なのかを推測しようと思う。なぜなら、仮に分割に成功したとしても、トレンドTSはフラットTSを殺してしまうだろうし、その逆もしかりだからだ。