理論から実践へ - ページ 548

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アレクサンダー、私はあなたの古いデータを使うことにしました： https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page296#comment_6994035

そこで問題になったのは、指数が時間間隔に合っているかということでした。また、増分がありましたが、どのように行ったか覚えていますか？一様な増分なのか、指数関数的なのか。それが大事なんです。時間間隔を対数で計算すると、指数が合わなくなります。

 
Vitaly Muzichenko:

理論は良いが、実践は失敗する)

理論が完全な誤りであることを実践が示している)
 
Novaja:

アレクサンダー、私はあなたの古いデータを使うことにしました： https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page296#comment_6994035

そこで問題になったのは、指数が時間間隔に合っているかということでした。また、増分がありましたが、どのように行ったか覚えていますか？一様な増分なのか、指数関数的なのか。それが大事なんです。時間間隔を対数で計算すると、指数が合わなくなります。

対数の時間スケールで、刻みの間隔は
 
Novaja:

アレクサンダー、私はあなたの古いデータを使うことにしました： https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page296#comment_6994035

そこで問題になったのは、指数が時間間隔に合っているかということでした。また、増分がありましたが、どのように行ったか覚えていますか？一様な増分なのか、指数関数的なのか。それが大事なんです。

そこでは、確か1秒ごとにデータを収集していたはずです。

ところで、そしてドク(一緒じゃなかったっけ？)はティッククォートの時間間隔について研究していたんだ。2次のErlangの「ダーティ」フローみたいなものがあります（DocはGamma+Koshiという式まで導き出しました）。今はどこにあるのでしょうか？おそらく、預金も苦労して稼いだのだろう......）。全体として、非マルコフ的なプロセスです。

だから、指数関数的な規模で仕事をせざるを得ないんです。幾何学分布型ジェネレーターで設定しました。これは、ラプラスをインクリメントにするための唯一の方法であり、それ以外の何ものでもありません。

 
Novaja:

アレクサンダー、私はあなたの古いデータを使うことにしました： https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page296#comment_6994035

そこで問題になったのは、指数が時間間隔に合っているかということでした。また、増分がありましたが、どのように行ったか覚えていますか？一様な増分なのか、指数関数的なのか。それが大事なんです。時間間隔を対数で計算すると、指数が合わなくなります。

これはそのファイルの半分のベルを対数スケールで表したものです
 
Alexander_K:

そこでは、私の記憶では、1秒ごとにデータが収集されていました。

ちなみに、ドク(一緒じゃない？)もティッククォートの時間間隔について研究していました。2次のErlangの「汚い」フローみたいなものがあります（DocはGamma+Koshiという式まで導き出しました）。今はどこにあるのでしょうか？おそらく、預金も苦労して稼いだのだろう......）。全体として、非マルコフ的なプロセスです。

だから、指数関数的な規模で仕事をせざるを得ないんです。幾何学的に分布したMFジェネレーターで設定しました。これは、ラプラスをインクリメントにするための唯一の方法であり、それ以外の何ものでもありません。

つまり、指数関数的ではなく、一様な間隔、1秒？私を投げるか、ここであなたが指数関数的に、間隔とリターンを取るデータ

 
Novaja:

何かコンセプトのあるアイデアを思いついたら、投稿してくださいね。

今、忙しいんです～でも、掲示板は読んでます。ヒルベルト空間の人（アレシェンカとかウラジミールとかコルドゥンとか）が和気あいあいと書いてくれるのを待っていますよ。

 
Novaja:

つまり、指数関数的ではなく、一様な間隔、1秒？指数関数、インターバル、リターンを取るデータを投げてください。

そこでは、returnsとtime =0なら疑似引用、それ以外は本物です。

土曜日曜に投げるよ。

 
Alexander_K:

何かコンセプトのあるアイデアを思いついたら、投稿してくださいね。

今、忙しいんです～でも、掲示板は読んでます。ヒルベルト空間の人（アレシェンカ、ウラジミール、コルドゥンなど）が、何か和やかな文章を書いてくれるのを待っています。

それなんですが、指数読みのデータが欲しいんです。 自分でフォーラムを検索してみます。

以下は、2ヶ月間、57,000データ、赤青指数、「テール」を除いてほぼ完全にフィットしたラプラス、青リターン・クローズ分布である。持っていないんですね。対数目盛りになっていて、見やすくなっていて、とても気に入っています。

 
Novaja:

それはちょうどそれが現れた、私は指数読みのあなたのデータが必要です。 私は自分でフォーラムを検索します。

ラプラスは、青色は2ヶ月、5万7千件のデータ、赤色は二元指数で、「尾」を除けばほぼ完全にフィットしています。持っていないんですね。対数目盛りになっていて、見やすくなっていて、とても気に入っています。

私も同じ、いやもう少しマシかもしれません。

しかし、だからどうした？Wienerプロセスと違い、あまり研究されていないラプラスモーションがあります。

Wienerプロセスの数学に当てはめると、正味＋0％の利得がある。

コンセプトのブレークスルーが必要なのです。

それは、「おじさん！？ご存知ですか...」の後に、ちょっとした天才的な文章が続きます。

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