サンクトペテルブルク現象。確率論のパラドックス。 - ページ 11 1...456789101112131415161718...25 新しいコメント Yuriy Asaulenko 2018.10.25 16:53 #101 Maxim Dmitrievsky:そうですね、特に手元で様々な引用を行い、素早くテストを行う必要がある場合、Rとpythonはスクリプトを再起動するだけで、すぐに水たまりの中に入ってしまいます+ RはIDEが吐き気がするほど遅い。これらの言語でどんなバックテスターでも何百回も実行し、そして悲しみで首を吊ってください。サードパーティのライブラリから来るエラーや、常に非互換であることなど、言及する気もありません。私もRについては特質があります。Rの話を聞くと、ガンガン取りたくなる))。 でも、Pythonの話はしないでね。私の経験では、すべてが非常に速いです。例えば、あまり速くないSQLiteへの クエリが0.003秒から0.03秒になったとします。5万5千行の履歴に対するTCのテストは、最初から最後まですべての補助的なものを含めても2分強で終わります。 Maxim Dmitrievsky 2018.10.25 16:57 #102 Aleksey Nikolayev:mql5には統計がほとんどない。そして、今あるものは、控えめに言っても、未検証のものです。多分、意味が分からないし、やり方も分からないので、あまり使っていません。 主なものは、新星のハブラにあるような、検索の最適化と経験的なハト派化 です。 Maxim Dmitrievsky 2018.10.25 17:05 #103 Yuriy Asaulenko:Rは私もイジワルなんです。Rの話を聞くと、銃を握りつぶしたくなる（笑)。 でも、Pythonのことは何も言わないでね。私の経験では、すべてが非常に速いです。例えば、あまり速くないSQLiteへのクエリが0.003秒から0.03秒になったとします。5万5千行の履歴に対するTCのテストは、最初から最後まですべての補助的なものを含めても2分強で終わります。そうですね、グラフの出力が遅いなど、不具合もありますね。あるいは、あるライブラリをインストールしたら、すでに持っている別のライブラリが必要になったり、同じライブラリが必要なのにバージョンが古かったり、他のライブラリが動かなかったり......と、調査が遅れました。 ということで、10分どころか2時間もかかってしまいました。 Yuriy Asaulenko 2018.10.25 17:12 #104 Maxim Dmitrievsky:そうですね、グラフの出力が遅くなるなどの不具合もありますね。あるいは、あるライブラリをインストールしたら、それが他のライブラリに依存する必要があり、すでに持っているライブラリで、同じものが必要だが古いバージョンで、他のライブラリが古いものと動作しない......。 というわけで、リサーチに10分どころか2時間かかってしまった。Pythonではまだ遭遇していませんが、可能性があることは認めます。これは、他のソフトウェアでも同じことが起こっています。 Aleksey Nikolayev 2018.10.25 17:15 #105 Maxim Dmitrievsky:たぶん、意味がわからないし、どうすればいいのかわからないので、あまり活用していません。 メインは、Novaによるhobraのような、検索の最適化と経験的なピジョン化 です私にとっては、（実行速度とハングアップしないための）主なルールは、Rにループがあってはいけないということです。もし、ループが必要で、その中に何か簡単なものがあれば、C言語で関数を書いてください（Rでも十分簡単です）。もし、合わない場合は、Rの代わりに純粋なC/C++を使用してください。 しかし、Kolmogorov-Smirnov 検定のようなものが必要な場合は、R が最適な選択です。今、フォーラムに記事を書いているのですが、そこで、このような手法がトレードに有用であることを示そうと思います。 Yuriy Asaulenko 2018.10.25 17:18 #106 Aleksey Nikolayev:しかし、Kolmogorov-Smirnov検定のようなものが必要な場合は、・・・・・・。今、フォーラムに記事を書いているのですが、そこで、このような手法がトレードに有用であることを紹介しようと思っています。今、抽象的な形でやってもいいのでしょうか？Rのことなら、いっそのこと)トレーディングにおけるKolmogorov-Smirnovの利点についてより良い。 Maxim Dmitrievsky 2018.10.25 17:20 #107 Aleksey Nikolayev:私にとっては、（実行速度とフリーズしないための）主なルールは、Rにループがあってはならないということです。もし、本当にループが必要で、その中に何か簡単なものが必要なら、C言語で関数を書けばいい（Rでも十分簡単）。もし、合わない場合は、Rの代わりに純粋なC/C++を使用してください。 しかし、Kolmogorov-Smirnov 検定のようなものが必要な場合は、R が最適な選択です。今、あるフォーラムに記事を書いているのですが、そこでこのような手法がトレードに有用であることを紹介しようと思っています。よし、面白い、読んでみよう。 Aleksey Nikolayev 2018.10.25 17:34 #108 Yuriy Asaulenko:今、抽象的な形でやってもいいのでしょうか？Rについてなら、しないほうがいい）。トレーディングにおけるKolmogorov-Smirnovの利点についてより良い。価格シリーズについて、いくつかの統計を作成した。一致の基準を使って、その分布が価格がランダムウォークである場合の分布とどの程度異なるかを確認する。統計的に有意な差があれば、貿易の可能性を示すことができる。一致度の基準としては、Kolmogorov-Smirnovが最も適切であると思われる。 また、この基準(その他多くの基準)は、「理論から実践へ」のスレッドで非常に役に立つと思います) Yuriy Asaulenko 2018.10.25 18:00 #109 Aleksey Nikolayev:価格シリーズについて、いくつかの統計を作成した。一致の基準を使って、価格がランダムウォークである場合の分布とどの程度異なるかを確認する。統計的に有意な差があれば、貿易の可能性を示すことができる。一致度の基準としては、Kolmogorov-Smirnovが最も適切であると思われる。 また、この基準(その他多くの基準)は、「理論から実践へ」のスレッドで非常に役に立つと思います)ランダムVRはどんな分布にもなりうる。ほとんどのディストリビューションでは、取引はまったくできないか、意味がない。 それに、取引はランダムプロセスの特定の最終的な実現に対して行われるものであり、それ自体は分布とは全く関係がない。分布は無限実現かSP実現の集合なので 良い例として、同じコインで、M=0で勝ち負けを絶対的に決めることができる。 まあ、非定常のBPを使うなら、分布を語ることは何も語らないことになるんですけどね。 Aleksey Nikolayev 2018.10.25 18:37 #110 Yuriy Asaulenko:ランダムBPはどんな分布にもなりうる。ほとんどのディストリビューションでは、取引はまったくできないか、意味がない。 それに、取引はランダムプロセスの特定の実現に対して行われるものであり、それ自体は分布とは全く関係がない。分布は無限実現かCP実現の集合なので 良い例は、同じコインで、M=0で勝ち負けを絶対的に決めることができるものです。当然ながら、ランダムなプロセス（我々の価格シリーズ）の単一の実現から、その正確な形を確立することはできない。この統計量では、プロセスがランダムウォーク（Wienerプロセス）とは異なると考え、間違う確率を求めることしかできない。この確率が設定したしきい値よりも小さい場合、その過程はランダムウォークとは異なると仮定する - これが標準的な Matstat のアプローチです。このランダムウォークとの違いは、取引機会の必要条件（十分条件ではない）であるため、私たちの関心を集めている。 1...456789101112131415161718...25 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
そうですね、特に手元で様々な引用を行い、素早くテストを行う必要がある場合、Rとpythonはスクリプトを再起動するだけで、すぐに水たまりの中に入ってしまいます
+ RはIDEが吐き気がするほど遅い。
これらの言語でどんなバックテスターでも何百回も実行し、そして悲しみで首を吊ってください。
サードパーティのライブラリから来るエラーや、常に非互換であることなど、言及する気もありません。
私もRについては特質があります。Rの話を聞くと、ガンガン取りたくなる))。
でも、Pythonの話はしないでね。私の経験では、すべてが非常に速いです。例えば、あまり速くないSQLiteへの クエリが0.003秒から0.03秒になったとします。5万5千行の履歴に対するTCのテストは、最初から最後まですべての補助的なものを含めても2分強で終わります。
mql5には統計がほとんどない。そして、今あるものは、控えめに言っても、未検証のものです。
多分、意味が分からないし、やり方も分からないので、あまり使っていません。
主なものは、新星のハブラにあるような、検索の最適化と経験的なハト派化 です。
Rは私もイジワルなんです。Rの話を聞くと、銃を握りつぶしたくなる（笑)。
でも、Pythonのことは何も言わないでね。私の経験では、すべてが非常に速いです。例えば、あまり速くないSQLiteへのクエリが0.003秒から0.03秒になったとします。5万5千行の履歴に対するTCのテストは、最初から最後まですべての補助的なものを含めても2分強で終わります。
そうですね、グラフの出力が遅いなど、不具合もありますね。あるいは、あるライブラリをインストールしたら、すでに持っている別のライブラリが必要になったり、同じライブラリが必要なのにバージョンが古かったり、他のライブラリが動かなかったり......と、調査が遅れました。
ということで、10分どころか2時間もかかってしまいました。
そうですね、グラフの出力が遅くなるなどの不具合もありますね。あるいは、あるライブラリをインストールしたら、それが他のライブラリに依存する必要があり、すでに持っているライブラリで、同じものが必要だが古いバージョンで、他のライブラリが古いものと動作しない......。
というわけで、リサーチに10分どころか2時間かかってしまった。
Pythonではまだ遭遇していませんが、可能性があることは認めます。これは、他のソフトウェアでも同じことが起こっています。
たぶん、意味がわからないし、どうすればいいのかわからないので、あまり活用していません。
メインは、Novaによるhobraのような、検索の最適化と経験的なピジョン化 です
私にとっては、（実行速度とハングアップしないための）主なルールは、Rにループがあってはいけないということです。もし、ループが必要で、その中に何か簡単なものがあれば、C言語で関数を書いてください（Rでも十分簡単です）。もし、合わない場合は、Rの代わりに純粋なC/C++を使用してください。
しかし、Kolmogorov-Smirnov 検定のようなものが必要な場合は、R が最適な選択です。今、フォーラムに記事を書いているのですが、そこで、このような手法がトレードに有用であることを示そうと思います。
しかし、Kolmogorov-Smirnov検定のようなものが必要な場合は、・・・・・・。今、フォーラムに記事を書いているのですが、そこで、このような手法がトレードに有用であることを紹介しようと思っています。
今、抽象的な形でやってもいいのでしょうか？Rのことなら、いっそのこと)トレーディングにおけるKolmogorov-Smirnovの利点についてより良い。
私にとっては、（実行速度とフリーズしないための）主なルールは、Rにループがあってはならないということです。もし、本当にループが必要で、その中に何か簡単なものが必要なら、C言語で関数を書けばいい（Rでも十分簡単）。もし、合わない場合は、Rの代わりに純粋なC/C++を使用してください。
しかし、Kolmogorov-Smirnov 検定のようなものが必要な場合は、R が最適な選択です。今、あるフォーラムに記事を書いているのですが、そこでこのような手法がトレードに有用であることを紹介しようと思っています。
よし、面白い、読んでみよう。
今、抽象的な形でやってもいいのでしょうか？Rについてなら、しないほうがいい）。トレーディングにおけるKolmogorov-Smirnovの利点についてより良い。
価格シリーズについて、いくつかの統計を作成した。一致の基準を使って、その分布が価格がランダムウォークである場合の分布とどの程度異なるかを確認する。統計的に有意な差があれば、貿易の可能性を示すことができる。一致度の基準としては、Kolmogorov-Smirnovが最も適切であると思われる。
また、この基準(その他多くの基準)は、「理論から実践へ」のスレッドで非常に役に立つと思います)
価格シリーズについて、いくつかの統計を作成した。一致の基準を使って、価格がランダムウォークである場合の分布とどの程度異なるかを確認する。統計的に有意な差があれば、貿易の可能性を示すことができる。一致度の基準としては、Kolmogorov-Smirnovが最も適切であると思われる。
また、この基準(その他多くの基準)は、「理論から実践へ」のスレッドで非常に役に立つと思います)
ランダムVRはどんな分布にもなりうる。ほとんどのディストリビューションでは、取引はまったくできないか、意味がない。
それに、取引はランダムプロセスの特定の最終的な実現に対して行われるものであり、それ自体は分布とは全く関係がない。分布は無限実現かSP実現の集合なので
良い例として、同じコインで、M=0で勝ち負けを絶対的に決めることができる。
まあ、非定常のBPを使うなら、分布を語ることは何も語らないことになるんですけどね。
ランダムBPはどんな分布にもなりうる。ほとんどのディストリビューションでは、取引はまったくできないか、意味がない。
それに、取引はランダムプロセスの特定の実現に対して行われるものであり、それ自体は分布とは全く関係がない。分布は無限実現かCP実現の集合なので
良い例は、同じコインで、M=0で勝ち負けを絶対的に決めることができるものです。
当然ながら、ランダムなプロセス（我々の価格シリーズ）の単一の実現から、その正確な形を確立することはできない。この統計量では、プロセスがランダムウォーク（Wienerプロセス）とは異なると考え、間違う確率を求めることしかできない。この確率が設定したしきい値よりも小さい場合、その過程はランダムウォークとは異なると仮定する - これが標準的な Matstat のアプローチです。このランダムウォークとの違いは、取引機会の必要条件（十分条件ではない）であるため、私たちの関心を集めている。