記事「カオス理論アプローチによる買われ過ぎと売られ過ぎのトレンド分析」についてのディスカッション
非常に興味深い記事であり、興味深い指標だ。買われすぎ、売られすぎ、ダイバージェンスRSIの伝統的なインジケータと 並行して、実際の口座のチャートにこのインジケータを表示し、これら2つのインジケータの示すシグナルの精度を比較したいと思います。 しかし、残念なことに、ああ言われています！私たちFXの古参トレーダーはMQL4という言語を使用しています。この言語は長い間マスターされており、信頼性が高く、高度なIT教育を受けていない単純な平均的統計トレーダーにも理解できます。それをMQL5のような新しいものに変えるわけにはいかない。このインディケータをMQL4に翻訳するよう作者に依頼してください。このインディケータが、トレンドの変化予測の正確さにおいて、私たちの古き良きRSIを上回るようになれば、特に何千人もの実践トレーダーが感謝することでしょう。よろしくお願いします。
stawros25 買われすぎ、売られすぎ、ダイバージェンスRSIの伝統的なインジケータと 並行して、実際の口座のチャートにこのインジケータを表示し、これら2つのインジケータの示すシグナルの精度を比較したいと思います。 しかし、残念なことに、ああ言われています！私たちFXの古参トレーダーはMQL4という言語を使用しています。この言語は長い間マスターされており、信頼性が高く、高度なIT教育を受けていない単純な平均的統計トレーダーにも理解できます。それをMQL5のような新しいものに変えるわけにはいかない。このインディケータをMQL4に翻訳するよう作者に依頼してください。このインディケータが、トレンドの変化予測の正確さにおいて、私たちの古き良きRSIを上回るようになれば、特に何千人もの実践トレーダーが感謝することでしょう。よろしくお願いします。
ありがとうございます。わかりました。）
こんにちは、
あなたの記事を読みました。そのアイデアとプレゼンテーションがとても気に入りました。トピックの文脈で興味深いかもしれませんが、ちょっとした技術的な見解を共有したいと思います。
本文中では、リアプノフ指数が市場のカオスと関連して言及されていますが、コード（CalculateLyapunovExponent()）では、モデルの感度が実際に計算されています：2つのほぼ同じ入力サンプルが取得され、ForwardPass()を通過した後、MathLog(distance / epsilon)が計算されます。これは、「市場」のリアプノフを直接推定することがほとんど不可能であることを考えると、非常に論理的である。
もし「市場」側の問題をより深く掘り下げたいのであれば、Takens embeddingによるアプローチがある。これは純粋に興味深い代替案であって、何かを変えようという提案ではない。
繰り返しになるが、私はこの記事を興味深く読んだ。
追伸： スペイン語からロシア語への翻訳が不明瞭であったことをお詫びします。
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
新しい記事「カオス理論アプローチによる買われ過ぎと売られ過ぎのトレンド分析」はパブリッシュされました:
雪嵐の中で森を歩いている状況を想像してください。雪の結晶は一見すると無秩序で予測不可能に見えます。しかし、よく観察すると、雪の結晶は見えない空気の流れに沿って動き、一定のパターンを描いていることがわかります。金融市場の価格も、この雪の結晶のように独自の「踊り」をしており、一見ランダムにランダムに見えているにすぎません。
カオス理論は、驚くべき事実を示しています。それは、完全に予測不可能に見えるシステムの中にも、深いパターンや構造が隠されているということです。気象学者のエドワード・ローレンツは、天気モデルの研究中、初期値を丸めて入力したところ、予測結果が大きく変化することを発見しました。この現象は後に「バタフライ効果」と呼ばれ、初期条件のわずかな違いがシステム全体に大きな影響を与える可能性を示しています。
「ストレンジアトラクターを持つシステムは、一見完全にランダムに見えるが、そこには隠れた秩序が存在する」と、ローレンツは述べています。気象システムに目に見えないパターンが存在するように、金融市場にも一見予測困難でありながら、一定の規則性が存在します。
作者: Yevgeniy Koshtenko