理論から実践へ - ページ 709

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Alexander_K:

天才です。

モニタリングの開始はまだ早い。今のところ、バリアブルガンマプロセスの結果は芳しくない。期待値の計算を勘違いして、どこかでエラーになっている。今はWMAを試しているのですが、どうも違うような気がして・・・。

さあ、見てください、ディミトリです。

すべての確率過程モデルの中で、「平均に戻る」傾向があるのは、Ornstein-Uhlenbeck過程と分散ガンマ過程の2つだけである。この2つのプロセスは、本書で紹介されています...つまり、市場に出回っている確率過程モデルは、すべて地獄に落ちるということだ。そうだろ？

もしそうなら、このトピックを破棄して、新しいトピックを立てるべきでしょう - 市場における非ランダムなプロセス、「記憶」を持つプロセスについてです。

そう、この話題は、誰にも迷惑をかけないものだと私は思っています。助けてくれることさえあるのです。

そして、「天才」については、考えてみてください。海外で助成金をもらっている研究所の連中が、週単位でさまざまな経済指標 を予測し、ふてくされているのです。その結果、指をくわえて見ているような状態です。というか、彼らの予測のための最良のモデル（彼らの様々なゴミやその他のエコノメトリックなナンセンスのための最良の近似値）-明日は昨日とほぼ同じになるのだ。通常、入力データは最大であるにもかかわらず、である。

もうガンも「炉の中」に送ってしまったのでしょうか？

 
Dmitriy Skub:

ガンちゃんももう溶鉱炉に送っちゃったのかな？

単純に時間がないんです。とはいえ、そこには面白いものがたくさんあるのですが......複雑なんです。

もし分散ガンマプロセスがうまくいかなかったら（何はともあれ、私はそれを期待しています-それは本当に分位数なしで分散チャンネルを構築します！）、私はそれに戻るでしょう。

一人ではちょっと難しいかな...。50年もFXに携わっていれば、コペイカを稼げる ようになるのでしょうか？かむろ

 

新しいスレッドが立ち上がるまでは、非マルコフ過程の文献はこちらに投稿してください。言語は関係ない、古代のパプア語でもいいんです。

この文献が、市場の「記憶」の鍵を見つける一助となれば幸いである。

まずはシェレピンから（添付のアーカイブを参照）。+ なんか変な人の本（でも読んでて面白い）。

 
本物の思考は、本物の生身の女性のために働くときにしか生まれない。それがなければ、一生をかけて何かをやり、偉大な理論家になり、いろいろなプログラムを掘り下げて書いても、お金を稼ぐ方法を学ぶことはできません。アドバイスとしては、ライブアレイで作業を始めること、そして早ければ早いほどよいでしょう。
 
Alexander_K:

新しいスレッドが立ち上がるまで、非マルコフ過程の文献はこちらに投稿してください。言語は関係ない、古代のパプア語でもいいんです。

この文献が、市場の「記憶」の鍵を見つける一助となれば幸いである。

まずはシェレピンから（添付のアーカイブを参照）。+どこぞの奇特なおじさんの本（でも、興味深く読ませていただきました）。

なぜ文学が必要なのか？頭で考えたほうがいい。

市場の記憶は安定しており、価格はチャートのどの部分でも平均的な状態を記憶している。チャートのどの部分でも絶対に!これ以上のメモリが他にあるだろうか？

どのようなメモリーをお探しですか？物理学者がオタクに説明するように、指で説明しなさい。

 
Uladzimir Izerski:

なぜ文学が必要なのか？頭で考えたほうがいい。

市場の記憶は安定しており、チャートのどの部分でも価格はその平均的な状態を記憶している。チャートのどの部分でも絶対に!!!これ以上のメモリが他にあるだろうか？

どのようなメモリーをお探しですか？物理学者がオタクに説明するように、指で説明しなさい。

説明しよう。

スライド式の期待値を中心としたチャンネル戦略がベストであることは、すでに誰の目にも明らかです。

技術的な問題（期待値の計算、信頼区間の 限界）は省略されています - それぞれのランダムプロセスモデルには独自の要件があります。

しかし、すべてのモデルには重大な欠点があります。価格がチャネルの境界を離れると、次にどこへ行くのかが分からなくなるのです。Ornstein-Uhlenbeckモデルは、「平均に戻れ」と言っている。しかし、市場においては、相関係数が平均してマイナスであるにもかかわらず、このようなことはない。

つまり、私の理解では、メモリはデータ構造の指標となるものです。現在のシステムの状態とカオス状態との差。例えば、人が行くべき場所を覚えていて、そこに意図的に向かうことで、トレンド（指示された動きの構造）を形成する場合です。

問題は、価格がインターバルの外に出たかどうか、つまり、構造が最終的に形成されたかどうかです。トレンドは終わったのか、それとも始まったばかりなのか。

つまり、チャネル内のすべての取引戦略は、データの構造を担当する追加パラメータを持つ必要があります。

そのパラメータは何なんだ！？

知らないよ！

非エントロピーなのかもしれない...。たぶん、他の何か...全く分かりません。見つかっていませんね～、このスレッドも奔放な意味を失いましたし・・・。このパラメータがないと、どうしようもない。まあ、仕方ないですね。またシュレディンガーの猫の肩で泣いてるよ。

 

では、どうやって非エントロピーを直接計算するかというと、それはわからない。

しかし、彼の論文では、非エントロピーのアナログは非対称性、つまり、現在の分布と対称的な分布の差であると主張している怪しい人がいる。このことから、トレンドの終わりのサインは、確率分布の 強い歪みであることがわかる。

ここで、ピアソンの非対称性係数を再びTSに含めてみた。もう一度、その効果を確かめたい。

 
Alexander_K:

説明する。

動く期待値を軸にしたチャネル戦略がベストであることは、すでに誰の目にも明らかです。

技術的な問題（期待値の計算、信頼区間の 境界）は省略されています - それぞれのランダムプロセスモデルには独自の要件があります。

しかし、すべてのモデルには重大な欠点があります。価格がチャネルの境界を離れると、次にどこへ行くのかが分からなくなるのです。Ornstein-Uhlenbeckモデルは、「平均に戻れ」と言う。しかし、市場においては、相関係数が平均してマイナスであるにもかかわらず、このようなことはない。

つまり、私の理解では、メモリはデータ構造の指標となるものです。現在のシステムの状態とカオス状態との差。例えば、人が行くべき場所を覚えていて、そこに意図的に向かうことで、トレンド（指示された動きの構造）を形成する場合です。

問題は、価格がインターバルの外に出たかどうか、つまり、構造が最終的に形成されたかどうかです。トレンドは終わったのか、それとも始まったばかりなのか。

つまり、チャネル内のすべての取引戦略は、データの構造を担当する追加パラメータを持つ必要があります。

そのパラメータは何なんだ！？

知らないよ！

非エントロピーなのかもしれない...。たぶん、他の何か...全く分かりません。見つかっていませんね～、このスレッドも奔放な意味を失いましたし・・・。このパラメータがないと、どうしようもない。まあ、仕方ないですね。またシュレディンガーの猫の肩で泣いてる...。

なるほど。市場の記憶を漠然としか把握していないのでは？

そして、価格はどこに行くかを知っていますが、それはメモリではありません。より正確には、通貨の需要を事前に（どこに行けばいいか：）知っているのは銀行であり、金融の流れは結局のところすべて相互につながっているので、価格は需要か供給過剰かの境界で静止するのです。この境界線は、多面的に観察すると非常に明確です。

多くの物理法則は市場には適用されず、多くの人々を錯覚の森に導いている。

 
Uladzimir Izerski:

なるほど（。市場の記憶を漠然としか把握していないのでは？

そして、価格は行き先を知っていますが、それはメモリではありません。より正確には、通貨の需要を事前に（どこに行けばいいか：）知っているのは銀行であり、金融の流れは結局、すべて相互に結びついているので、価格は需要か供給過剰かの境界で静止している。この境界線は、多面的に観察すると非常に明確です。

多くの物理法則は市場には適用されず、多くの人々を錯覚の森に導いている。

もしかしたら、私たちが求めているパラメータは、売り手と買い手の比率なのかもしれませんね。しかし、このデータをTSでリアルタイムに取得するには、どこでどのようにすればよいのでしょうか。

 

通りすがりに、シュレディンガーの猫は暗い部屋で黒猫を探す必要はなく、単にそこにいないだけかもしれないと判断した (C)

 окончательно сформирована структура или нет? Закончился тренд или только начался?

ローカルな 最大値（最小値）またはグローバルな 最大値（最小値）が形成されるだけで、それ以上のことはない。

まあ線引きは自由だが、その線が何かを定義し、何かを決定するのであれば

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