理論から実践へ - ページ 470

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Aleksey Nikolayev:

残念ながら予測することはできません。要するに、古典的なセカンダリー分析におけるトレンド変化の定義に近いものである。ある種の統計モデルだけが追加され、その中で信頼区間や 確率などをカウントすることができるのです。

ランダム空間の理論とは、どういうことですか？ MOでは、特徴空間の変換を利用して、点の最適な分離可能性を探しています

TSが暴落し始めたら、市場が壊れていることは明らかだ )

そのリンクは教えてくれなかったのか？http://www.mathnet.ru/links/8df13a62a9bf8f035cadc19d1d7ad057/at1472.pdf

はどこの国か思い出せません、ワイロを待っています )

 
Maxim Dmitrievsky:

ランダム空間の理論とは、どういうことですか？ MOでは、特徴空間の変換を利用して、点の最適な分離可能性を探しています

そして、TSが崩れ始めると、市場に不連続性があることが明らかになる)。

失礼しました、pr-inは加工です )

おそらく不連続性ですが、トレードのリスクが高すぎるのでしょう。確率を考えなければならない。

 
Igor Makanu:

3) 非定常時系列から定常時系列に切り替え、既存の時系列解析やニューラルネットワークを利用する - 具体的な価格値は取引に重要ではなく、さらなる動きの傾向を知ることだけが重要である

残念ながら、常に可能というわけではありません。典型的な例は、トレンドの急激な変化（トップ/トラフ）です

 
Aleksey Nikolayev:

しかし、残念ながら、これは常に可能なことではありません。典型的な例は、トレンドの急激な変化（トップ/トラフ）です

その通りです。 だからこそ、定常系列への移行について思い出したのです。 誰も価格を増分の集合として考えることを禁じていません。正の増分は負の増分になります

今度はこの原理で、ジグザグ角の刻みでジグザグを分解してみたいと思います

しかし、値動きを分析するのであれば、標準的な指標に勝るものはありません。その数式は、いつ、誰によって開発されたかは分かりませんが、古典的な数学装置よりもよく作動します。

 
Igor Makanu:

3) 非定常から定常の時系列に切り替え、既存の時系列解析の数学的装置やニューラルネットワークを利用する - 具体的な価格値は取引に重要ではなく、さらなる動きの傾向を知ることだけが重要である

君の考えは正しいよ！

しかし、それはとてもとても難しい方法です...。この方向で1年前から動いているのですが...。その結果、今のところ、こうなっています。

左のチャートでは、30番目の注文のアーランフローについて、スライディングウィンドウ＝24時間におけるティッククォートの増分の合計を表示しています（平均して30秒に1回）。

右は、そのウィンドウ内のセットを平均したACF値のグラフです。

プロセスの非定常性は

1. 日中のティッククォートの量が不均一であること - それは夜間と日中の時間帯で異なっている。したがって、唯一の真の解決策は、スライディングウィンドウ＝24時間で作業することです。この場合のみ、ティッククォートの擬似ポアソンフローが発生します。

2.非定常性の理由は1）だけだと思っていたのですが・・・。違う...そんなこともあるんだ...。非定常性の第二の理由は、プロセスの「記憶」の存在で、右図のACF >0のときです。 ご覧のように、プロセスの分散が急激に増加し始める瞬間です（左図の赤-青線）。特に、EURJPYに顕著に現れていますね。

高次のErlangフローに切り替えることで、分散を「滑らかにする」ことを大いに期待しています。

まだ途中なんですけどね...。聖杯に続く道では...

もっと早くできるようになるといいのですが・・・。

とりあえず、皆さん、紳士の皆さん。これから数日間、掲示板を留守にします。

皆さん、頑張ってください。

 
Alexander_K2:

プロセスの非定常性は

1. 一日を通してティッククォートの量が不均一で、夜間と昼間の時間帯で異なっていること。したがって、唯一の真の解決策は、スライディングウィンドウ＝24時間で作業することです。この場合のみ、ティッククォートの擬似ポアソンフローが発生します。

どちらかのイクイップメントバー、以前から何度も書いています。夜間は1本あたりのティック数が多く、昼間は少なく、ニュース時は1本だけというように、実際には等倍では不十分です。

非定常性の第二の理由は、プロセスの「記憶」の存在、すなわち右図でACF >0のときである。

非定常性の唯一の「理由」は価格決定原理そのものであり、価格は積分系列、すなわちI(1)であってI(0)ではないのです。

定常的な（おおまかな）近似値としては、価格系列の微分、すなわち第一差分が挙げられる。

 
secret:

何度も書いているように、イコールティックバーのどちらかです。実際には、同じティック数では不十分で、夜間はバーあたりのティック数が多く、日中は少なく、ニュースでは全くないことが望ましい。

今はティックの分析はしていませんが、以前はティックの密度で履歴を作り、ティックが少なければ1本のバーに書き、ティックが多ければ何本ものバーが形成され、夜間は15～30分に1本程度の少ないバーになり、日中はニュースのティックで1分間に3本まで記録していたのですが

このような変換はあまり価値があるとは言えません。とにかく、М1でもマーケットエントリー 分析でスプレッド前後の利益があり、私は現在М5からチャートを分析しています。

Alexander_K2：

あなたの考えは正しいよ!

もっと早くやってほしい．

私はそうは思わないし、誰もそう思わない。うまくいくのは、勝ちの期待値が高い取引戦略だけで、連続した利益が連続した損失の数倍も大きければ、間違いなくうまくいかない。テスターの中だけだ

誰もが理解しているけれど、自分では口に出すのが怖い問題を、どう説明するか...。トランプのパックがあり、ポーカーをしているのですが、常に勝てるような遊び方を見つけられますか？- ポーカー初心者を相手にしても、いいカードが出ずに負けることはあるものです。市場戦略もそうですが、市場には初心者はおらず、プロしかいないことに注意してください。私たちは、彼らの過去の行動、つまりチャート上の値動きに基づいて取引をしようとします。これは、PCの前に座っていれば、チャート上で継続的に利益を見出せるという幻想ではなく、ありえないし、あってはならないことです。残念なことに、戦略そのものよりも資金管理が重要で、利益を逃すのも良くないし、小さな勝ちを重ねた後に大きな損失を出すのも良くない・・・・・。

残念なことに、すべては計算しなければならず、将来の価格の方向性の確率ではなく、大きな利益または大きな損失を出す可能性があるということです。

Alexander_K2 同じように、MTに計算を転送する必要があり、サードパーティのプログラムでの分析は、勝利の確率を計算することはできません。

 
secret:

非定常性の唯一の「理由」は価格決定原理そのものであり、価格は積分系列、すなわちI(0)ではなくI(1)であることです。

定常的な（おおまかな）近似値としては、価格系列の微分、すなわち第一差分が挙げられる。

増分の定常性を言うのは完全に正しい。このフォーラムでは、言葉の正確さが時間とともに失われてしまうのです。）

しかし、私が言いたいのは、物価は基本的に非定常であるということです。つまり、アルゴリズムによる変換（任意の次数の差分を取る、変数を置き換えるなど）では、十分に長い時間間隔での定常級数にすることはできない。同じトップ／トラフでも、その傾向はよく表れています。しかし、定常的な増分を持つ区分的な処理によって、ある程度の精度で近似することは可能である。そのためには、分解問題の手法を用いることができる。

 
Aleksey Nikolayev:

増分の定常性を語るのが正しいというのは、全くその通りです。ただ、このフォーラムでは、時間の経過とともに言葉の正確さが失われていくのですが......。）

しかし、私が言いたいのは、物価は基本的に非定常であるということです。つまり、アルゴリズムによる変換（任意の次数の差分を取る、変数を置き換えるなど）では、十分に長い時間間隔での定常級数にすることはできない。同じトップ／トラフでも、その傾向はよく表れています。しかし、定常的な増分を持つ区分的な処理によって、ある程度の精度で近似することは可能である。そのためには、減衰問題の手法を用いることができる。

なぜできないのか......？:) クリッカブル


 
Maxim Dmitrievsky:

何が悪いんだ...？:) クリッカブル


これは違いなのでしょうか？その場合、エッジでどのように数えるのでしょうか？

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