Lets generate some data with known slope and intercept and fit a simple linear GLM. The function can be used to generate the output variable y_est and coefficients of the specified linear model. Since there are a couple of general linear models that are being used over and over again (Normally distributed noise, logistic regression etc), the...
まあ、私は何も応用していないので、何が起こっているのか観察しているだけですが。
ただ、漠然とした思いはあるんです。
私もどこに行くのか、あるいは全く行かないのか分かりません。あくまでプロセスを理解するために行うのであって、それ以上のことはない。
私もどこに行くのか、あるいは全く行かないのか分かりません。あくまでもプロセスを理解するためのものであり、それ以上のものではありません。
私が知っているのは、同じデータで一般化されたモデルを作ると、より良いものになるということです。
もちろん、必ずしも直線的ではありません。
https://docs.pymc.io/notebooks/GLM.html
同じデータで一般化されたモデルを作ると、それが良いというのは事実です。
もちろん、必ずしも直線的ではありません。
https://docs.pymc.io/notebooks/GLM.html
明日からずっと。
スレッドの最新の投稿をよく読んでください。
なんというか...。ユーリ、ドベヤ、それでも「理論から実践へ-2」というテーマにふさわしい重要な研究をしている。
そこで彼は、チャネルで取引するトレーダーは、愚かにも中心トレンドの尺度を間違って選び（すでに皆を飽きさせたMA）、分布の重い尾部に入り込み、文字通り戦略を台無しにしてしまうと主張する。この尺度を正しく計算すれば、移動窓では常に正規分布の内側にあり、憧れの聖杯を手にすることができることが分かる。
2018年のEURUSDペアのCLOSE M1を見てみましょう。
上図は、移動平均線に対するチャネル（時間窓＝24時間）です。そこには確かに重いテールがある。
下段：24時間足での累積値、つまり移動時間足での実際の価格。
独立した、あるいは独立性の弱い多数のCBの和である価格が、正規分布に属するかどうか。
増分の合計の年間分布に注目する。
統計データ
たしかに極限では、スライディングウィンドウ＝24時間の価格は、ほぼガウス分布になりますね。
このとき、現在の価格分布も移動平均に対する正規分布であり、ヘビーテールとしているのはテールではなく、新興のガウス分布に属する6シグマ以内の値であると考えるのが自然であろう。
そうですね～、ユーリさんの言うとおりだと思います。
結論：中心傾向の非ラグの測定に相対して、我々は常に正規分布の内側にいることになる。実は--聖杯の中。そして、何度も確認する必要がある多項回帰線がこの尺度であれば、それで問題は解決です。
ご清聴ありがとうございました。
スレッドの最新の投稿をよく読んでください。
なんというか...。ユーリ、ドベヤ、それでも「理論から実践へ-2」というテーマにふさわしい重要な研究をしている。
そこで彼は、チャネルで取引するトレーダーは、愚かにも中心トレンドの尺度を間違って選び（すでに皆を飽きさせたMA）、分布の重い尾部に入り込んでしまい、文字通り戦略を台無しにしてしまうと主張するのです。この尺度を正しく計算すれば、移動窓では常に正規分布の内側にあり、憧れの聖杯を手にすることができることがわかる。
2018年のEURUSDペアのCLOSE M1を見てみましょう。
上図は、移動平均線に対するチャネル（時間窓＝24時間）です。そこには確かに重いテールがある。
下段：24時間足での累積値、つまり移動時間足での実際の価格。
独立した、あるいは独立性の弱い多数のCBの和である価格が、正規分布に属するかどうか。
1年間の増分の合計の分布を見る。
統計データ
たしかに極限では、スライディングウィンドウ＝24時間の価格は、ほぼガウス分布になりますね。
このとき、現在の価格分布も移動平均に対する正規分布であり、ヘビーテールとしているのはテールではなく、新興のガウス分布に属する6シグマ以内の値であると考えるのが自然であろう。
そうですね～、ユーリさんの言うとおりだと思います。
結論：中心傾向の非ラグの測定に相対して、我々は常に正規分布の内側にいることになる。実は--聖杯の中。そして、何度も確認する必要がある多項回帰線がこの対策であれば、それで問題は解決です。
ご清聴ありがとうございました。
グラフにするといい感じですねー。
平均値について
通貨ペアの各シンボルの平均値を計算 することができます。 平均値（eur + usd）を合計して2で割ると＝価格平均となります。
どこをどうしたらいいのか......わからない。
p.s. Yuriさん 話題に乗っかってすみません。
また、米ドルの平均は何ドルで計測されるのでしょうか？
というのも、同じグラフの同じ縦軸に、ユーロの平均値が表示されるからです。
米ドル平均をどのように測定しているのですか？
というのは、同じグラフの同じ縦軸に並べたのだから、EUR平均と同じになるはずですが、そういう測定 方法なのでしょうか？
ご質問の意味がわかりません。
質問の意味がわからない。
EUR/USD平均」、「USD平均」と、なぜ単位が同じになったのでしょうか？
--
ps/上の図は、単に冪級数展開の上位項の組のように見えるが、自作自演の項が誤解を生む
結論：中心傾向の非ラグの測定値と比較すると、我々は常に正規分布の内側にいることになる。実は--聖杯の中。そして、この対策が、何度も確認する必要がある多項回帰線 であれば、問題は解決するのである。
一般に、多項式回帰（PR）はそのような尺度ではないので、期待しても無駄である。確かにPRで正規分布を得ることができますが、それは小さなサンプルとPRの線分長に対する複数のBP実現のセットとしてのみです。長いサンプルでは、PRはもはやBPラインを再構築することはできません（3-4次曲線に何を求めるのでしょうか））。
唯一の希望は、カルマン、トラッキング、プレディクティブなど、何らかのフィルターでレギュレーションラインを近似させることです。正規性チェックは、他の目的を持ったソフトウェアのテストとして判明したので、それをやるかどうかは分かりませんが。特に、テールはBPの特性ではなく、データ処理技術の結果であることは、Tipで何度か書いていますが、これは一般的な考察から既に明らかです。そこでは自分の声しか聞こえないのです))
一般的には、すでに正規性をアプリオリに知っていて、それを考慮することで、TC.の正確なREG.線がなくてもやっていけるのでしょう（笑)。
TA②で頑張ってください。）
TP#2はありません。2月1日から「Battle of the Traders」トーナメントが開催されます。私とオートマットが参加します。参加したいですか？
実は、私のTSにはまだ弱点があるんですよ、もちろん。そのひとつが、CT指標の推定です。今はスマートWMAを使っていますが、完成度に限界はありません :)だから、あなたの研究は面白いな、と注目していたんです。
それで...他に議論することはありますか？1年前に必要なものをすべて話し合いました :)