記事"チャート分析の良計経済学的アプローチ"についてのディスカッション - ページ 4 123456789101112 新しいコメント 削除済み 2011.01.19 12:32 #31 denkir:具体的にどのような係数なのかよくわからないので、はっきりさせてほしい。Q検定の具体的な内容については、修正後の記事に書いてあります。むしろ、0.05という 普遍的によく使われる値であるという事実に基づいています。 もし別のものを使いたいのであれば、スクリプトの変数値を置き換えるのはあなた次第です。そして、あなたはすべてを大皿に乗せたかったのですか？そうはいかない。何かを犠牲にしなければならない。収量も予測される。そして予測後に絶対価格に変換される。次回はそれについて書こうと思う。denkir: これは例ではなく、文脈からの切り抜きである。あなたが残差と分布を求めたソース・データと計算式がなければ、私にはそれを評価する権利はありません。-Alexey- もう一度記事を読むことをお勧めします。そこでは、推定されるのは系列そのものではなく、リターンの系列であることがわかります。これは定常性についてです。分布に関する記事は、金融系列というかリターンの系列の特徴の例として、入門用に書かれたものです。このトピックで記事を書くこともできます。 ラグごとの相関係数のことです。あなたは何を意味する - あなたが望む、アルゴリズムは合理的に有意水準を設定する必要があります、そうでなければ - レベルの決定に不確実性、それに応じて - それはなぜ必要なのかが不明である。系列の導関数が推定されるという事実は明らかであり、これは私がずっと書いてきたことです。そして、元の系列ではなく、残差の例を挙げた。どこまで正確かは知りませんが、あなたの言う方法はボラティリティの予測に使われ、それはその系列がすでにずっと定常的で（あなたが冒頭で書いた効果）、変換を必要としないからだということを思い出しました。従って、元データがそれに適しているので、あなたはその方法を使うことができます。しかし、あなたがおっしゃる価格系列デリバティブは違います。例えば、変換によって初期分布から非対称性（または他のモーメント）を取り除いた場合、それが存在しない系列を予測することになり、それを取り戻すことはできないことを理解してください。 Denis Kirichenko 2011.01.19 12:35 #32 alsu:デニス、私はまだ基準の解釈に関する私の質問に対する答えを聞きたい。記事からは、テストから引き出された結論が正しいのかどうか理解できない。// リュング・ボックスの適用自体の妥当性にも疑問がある。もちろん、私が見たほとんどの本には、正規分布でない場合でも有効であると書かれていますが、私はそれを証明するものを見たことがありません。一次資料にはあるのでしょうが、私はリュングとボックスの著作に出会ったことがないので、この疑問は常に頭の中にありました。私の疑問の本質は、LBがカイ二乗分布を使っていることであり、それはご存知のように正規性と独立性に結びついている。つまり、この基準の適用が非常に複雑に見えるのです。したがって、近隣リターンの独立性と分布の正規性という条件が本質的に満たされていない系列にリュング・ボックス基準が適用可能であることを証明する計算をお持ちかどうか、お伺いしたいと思います。個人的には、計算結果を見るまでは、この基準の使用には慎重でありたいと思います。ところで、エングル氏がまだ億万長者でないことに私は非常に驚いている。私はそのような計算をしていない。興味深い質問だ。取り組んでみます。ただひとつ言えることは、このテストは、いくつかの情報源で、記載されている条件を満たしていない行でも見たことがあるということだ。例えばこちら：金融時系列 分析、Ruey S.Tsay。 G.ペレルマンが億万長者でもないことに驚かないのか？:-)) Denis Kirichenko 2011.01.19 12:49 #33 -Alexey-: Я имею в виду, коэффициент корреляции по каждому лагу. Что значит - желаете, алгоритм должен обоснованно задаваться уровнем значимости, иначе - неопределенность в определении уровня, а соответственно - непонятно, зачем он нужен...私が言いたかったのは統計的有意水準αの ことで、各Q統計量について計算されたp値の帰無仮説が評価される。もしかして、私たちは違う用語について話しているのでしょうか？...系列の導関数が推定されるという事実は明らかであり、これは私がずっと書いてきたことです。そして、私は元の系列ではなく、残差の例を挙げた。計算式と残差そのものを見るまでは、いかなる評価も差し控えたい。見せたくないなら、その話はやめよう......。このようなことを記憶しているのですが、どの程度正確なのかは知りませんが、あなたの言う方法はボラティリティ予測に使われ、まさにその系列がすでにずっと定常的で（あなたが冒頭で書いた効果）変換を必要としないからです。したがって、元データがそれに適しているので、その方法を使うことができます。しかし、あなたがおっしゃる価格系列デリバティブは違います。例えば、変換の助けを借りて初期分布から非対称性（または他のモーメント）を取り除いた場合、それが存在しない系列を予測することになり、それを取り戻すことはできないということを理解してください。 それがボラティリティ予測なのです。私の記事の続きがありますので、その時に議論しましょう :-))) 削除済み 2011.01.19 13:19 #34 denkir:私が言いたかったのは統計的有意水準αの ことで、各Q統計量について計算されたp値の帰無仮説が評価される。もしかしたら、私たちは異なる用語について話しているのではないだろうか？計算式や残差そのものを見るまでは、私はいかなる評価も控えるつもりだ。見せたくないのであれば、その話はやめましょう......。 その通りだ。私の記事の続きがあるので、その時に議論しましょう :-)). これですべてが明らかになった。しかし、記事の中で、価格系列ではなくボラティリティを予測すること、予測後に「リターン」系列の値を価格系列に変換するのではなく、その微分値に変換することを明記すべきです。私の考察は、この作業にとって重要なものではないが、もし価格系列を予測しようと決めたときに役立つことを願っている。 Denis Kirichenko 2011.01.19 13:29 #35 -Alexey-: これですべてが明らかになった。しかし、この記事では、価格系列ではなくボラティリティを予測すること、「リターン」系列の値を予測した後、それを価格系列に変換するのではなく、その微分に変換することを明記すべきである。私の考察はこの作業にとって重要なものではないが、もしあなたが価格系列を予測しようと決めたときの助けになれば幸いである。それは素晴らしい。ご意見ありがとうございます。建設的なご批判はいつでも歓迎します！繰り返しになりますが、最終的な目標は、非線形モデルに存在したパラメータを考慮に入れて価格系列予測を行うことです。私の計画で唯一変わるのは、統計分布の ライブラリを作成する必要があることです。それについては記事を書く価値がある。議論の後、そのようなアイデアが浮かんだ。 削除済み 2011.01.19 13:38 #36 denkir:それは素晴らしい。感想をありがとう。建設的なご批判はいつでも歓迎します！繰り返しになりますが、最終的な目標は価格系列予測を得ることです。 では、価格系列予測を行う計画があるのですね？かなり価値のある、興味深い仕事だ。このトピックに関する記事を見てみたいですね :) Denis Kirichenko 2011.01.19 13:48 #37 -Alexey-: では、価格帯の予測をする計画があるのですね？かなり価値のある、興味深い仕事だ。このトピックに関する記事を見てみたいですね :)はい、計画中です。興味深いですから。短期的な予測もするつもりです。でも、今は準備が必要だ。まずはディストリビューションの問題を解決しなければ......。MetaQuotesの同意も必要だ。）そして、MQL5のユーザーが興味を持つことが重要だ。 Alexey Subbotin 2011.01.19 23:04 #38 denkir:alsuさん、Statisticaで仕事をされたことがあるんですね。しかし、生データが必要です。どのようなリターンをどのような計算式で求めたのですか？私たちは価格系列のさまざまなデリバティブについて話しているのだと思います。だから、ノーベル賞受賞者の庭に石を投げることは急がない :-)).いいえ、私たちは同じものについて話しているのです。リターンは、クローズ[i]-クローズ[i+n]の価格系列の単純な第一差分です（私のチャートではラグ8で取られていますが、曲線はどのラグでもまったく同じです）。ジャストリターンズは主に欧米の文献でよく使われる用語です。MQL4フォーラムでは、matstatの議論でよく使われます（そこでは伝統的に白熱しています））。というわけで、私は習慣的に使っているだけである。もっと便利であれば、"系列の最初の差分 "とか "系列の増分 "と書きます。しかし、"微分 "という言葉は時系列には不適切で、ここには微分は存在しないし、存在し得ない。導関数と差分では、分析装置さえも大きく異なるのだ（たとえば、P.フーリエ変換とZ変換を比べてみよう）。とはいえ。価格の相対的な上昇を分析することはできる。相対増分の対数をとれば、面白い曲線になるはずだ）説得力を持たせるために、私はStatisticaの写真を持ってきた（私は本当にそれを使用することに慣れているが、原則として、思考と仮説検証のための食料としてのみ。実際、統計学やその他の数学の分野をやるには、専門家が冗談で言うように、チョークと黒板とハゲ頭が 必要だ。前者も後者も十分に持っているが、3つ目は徐々に獲得しつつある))))。これがラグ8の相対増分である。そしてこれが相対増分の対数分布である。これが正規分布だと私を納得させないでほしい。左の尾は右の尾よりずっと太く長い。ガンマのように見えるが、X軸に沿って拡大している。左翼のピークは引用符の量的化の結果であり（左の部分はクローズの非常に小さな変化に対応し、ご存知のように、それらはポイント 以上の差はなく、それゆえ観察されるノイズとなる）、そのため、それらは傾斜全体にわたって塗りつぶすことができ、左の尾はさらに太くなる。一般的に言えば、我々はコンテストを発表することができる-最初にForexで正規分布値を見つけた者は、ノーベル賞受賞者の努力の無意味さを証明した者として名誉のボードに載せるべきである)))。追伸：私を俗物だとは思わないでほしい。ただ、私は子供の頃から権威を恐れるな、もっと疑えと教えられてきた。ノーベル賞を受賞したからといって、その人が常に、すべてにおいて正しいというわけではありません。例えば、アインシュタインは光効果でノーベル賞をもらったが（考えてみれば、その公式は表面上のもので、彼はそこに到達した最初の人だっただけだが、その価値は大きい）、彼は人生の最後まで量子力学を信じていなかった--そして彼は間違っていたことが判明した。エングルがGARCHでノーベル賞を受賞したとはいえ（この手法もそれほど複雑ではなく、スピードの点ではすべて同じであることに注意しなければならない：）、このモデルが作られた80年代以降、市場が変化していないことを意味するわけではない。それどころか、当時はこのモデルが本当に機能し、気配値分布が正常に近かったと私は信じています（後者は疑わしいですが:)）。しかし、30年経った今、それは機能して いない。さらに、もしエングルが計量経済学者ではなくエンジニアであったなら、定常過程にも異分散があることを知っていただろう。 だから、私はあなたや皆さんに、当局に従うのではなく、もっと自分で調べてみることを勧める。 Alexey Subbotin 2011.01.19 23:05 #39 denkir:G.ペレルマンが億万長者でもないことに驚きますか？:-)) 理論的には億万長者であり、実際に実現する可能性もある）。 削除済み 2011.01.20 02:43 #40 alsu: 理論的には億万長者であり、実際に実現する可能性もある) 彼は今何をしているのだろう。クリエイティブな人が仕事も社交もボーナスも忘れているとしたら、それは何か面白い仕事を解決している可能性が高いということだ。 123456789101112 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
具体的にどのような係数なのかよくわからないので、はっきりさせてほしい。Q検定の具体的な内容については、修正後の記事に書いてあります。
むしろ、0.05という 普遍的によく使われる値であるという事実に基づいています。 もし別のものを使いたいのであれば、スクリプトの変数値を置き換えるのはあなた次第です。
そして、あなたはすべてを大皿に乗せたかったのですか？そうはいかない。何かを犠牲にしなければならない。
収量も予測される。そして予測後に絶対価格に変換される。次回はそれについて書こうと思う。
これは例ではなく、文脈からの切り抜きである。
あなたが残差と分布を求めたソース・データと計算式がなければ、私にはそれを評価する権利はありません。
-Alexey- もう一度記事を読むことをお勧めします。そこでは、推定されるのは系列そのものではなく、リターンの系列であることがわかります。これは定常性についてです。
分布に関する記事は、金融系列というかリターンの系列の特徴の例として、入門用に書かれたものです。このトピックで記事を書くこともできます。
デニス、私はまだ基準の解釈に関する私の質問に対する答えを聞きたい。記事からは、テストから引き出された結論が正しいのかどうか理解できない。
// リュング・ボックスの適用自体の妥当性にも疑問がある。もちろん、私が見たほとんどの本には、正規分布でない場合でも有効であると書かれていますが、私はそれを証明するものを見たことがありません。一次資料にはあるのでしょうが、私はリュングとボックスの著作に出会ったことがないので、この疑問は常に頭の中にありました。私の疑問の本質は、LBがカイ二乗分布を使っていることであり、それはご存知のように正規性と独立性に結びついている。つまり、この基準の適用が非常に複雑に見えるのです。
したがって、近隣リターンの独立性と分布の正規性という条件が本質的に満たされていない系列にリュング・ボックス基準が適用可能であることを証明する計算をお持ちかどうか、お伺いしたいと思います。個人的には、計算結果を見るまでは、この基準の使用には慎重でありたいと思います。ところで、エングル氏がまだ億万長者でないことに私は非常に驚いている。
私はそのような計算をしていない。興味深い質問だ。取り組んでみます。ただひとつ言えることは、このテストは、いくつかの情報源で、記載されている条件を満たしていない行でも見たことがあるということだ。例えばこちら：金融時系列 分析、Ruey S.Tsay。 G.ペレルマンが億万長者でもないことに驚かないのか？:-))
Я имею в виду, коэффициент корреляции по каждому лагу. Что значит - желаете, алгоритм должен обоснованно задаваться уровнем значимости, иначе - неопределенность в определении уровня, а соответственно - непонятно, зачем он нужен...
私が言いたかったのは統計的有意水準αの ことで、各Q統計量について計算されたp値の帰無仮説が評価される。もしかして、私たちは違う用語について話しているのでしょうか？
計算式と残差そのものを見るまでは、いかなる評価も差し控えたい。見せたくないなら、その話はやめよう......。
このようなことを記憶しているのですが、どの程度正確なのかは知りませんが、あなたの言う方法はボラティリティ予測に使われ、まさにその系列がすでにずっと定常的で（あなたが冒頭で書いた効果）変換を必要としないからです。したがって、元データがそれに適しているので、その方法を使うことができます。しかし、あなたがおっしゃる価格系列デリバティブは違います。例えば、変換の助けを借りて初期分布から非対称性（または他のモーメント）を取り除いた場合、それが存在しない系列を予測することになり、それを取り戻すことはできないということを理解してください。
私が言いたかったのは統計的有意水準αの ことで、各Q統計量について計算されたp値の帰無仮説が評価される。もしかしたら、私たちは異なる用語について話しているのではないだろうか？
計算式や残差そのものを見るまでは、私はいかなる評価も控えるつもりだ。見せたくないのであれば、その話はやめましょう......。
その通りだ。私の記事の続きがあるので、その時に議論しましょう :-)).これですべてが明らかになった。しかし、この記事では、価格系列ではなくボラティリティを予測すること、「リターン」系列の値を予測した後、それを価格系列に変換するのではなく、その微分に変換することを明記すべきである。私の考察はこの作業にとって重要なものではないが、もしあなたが価格系列を予測しようと決めたときの助けになれば幸いである。
それは素晴らしい。
ご意見ありがとうございます。建設的なご批判はいつでも歓迎します！
繰り返しになりますが、最終的な目標は、非線形モデルに存在したパラメータを考慮に入れて価格系列予測を行うことです。
私の計画で唯一変わるのは、統計分布の ライブラリを作成する必要があることです。それについては記事を書く価値がある。議論の後、そのようなアイデアが浮かんだ。
それは素晴らしい。
感想をありがとう。建設的なご批判はいつでも歓迎します！
繰り返しになりますが、最終的な目標は価格系列予測を得ることです。
では、価格帯の予測をする計画があるのですね？かなり価値のある、興味深い仕事だ。このトピックに関する記事を見てみたいですね :)
はい、計画中です。興味深いですから。短期的な予測もするつもりです。でも、今は準備が必要だ。まずはディストリビューションの問題を解決しなければ......。MetaQuotesの同意も必要だ。）
そして、MQL5のユーザーが興味を持つことが重要だ。
alsuさん、Statisticaで仕事をされたことがあるんですね。しかし、生データが必要です。どのようなリターンをどのような計算式で求めたのですか？
私たちは価格系列のさまざまなデリバティブについて話しているのだと思います。だから、ノーベル賞受賞者の庭に石を投げることは急がない :-)).
いいえ、私たちは同じものについて話しているのです。リターンは、クローズ[i]-クローズ[i+n]の価格系列の単純な第一差分です（私のチャートではラグ8で取られていますが、曲線はどのラグでもまったく同じです）。ジャストリターンズは主に欧米の文献でよく使われる用語です。MQL4フォーラムでは、matstatの議論でよく使われます（そこでは伝統的に白熱しています））。というわけで、私は習慣的に使っているだけである。もっと便利であれば、"系列の最初の差分 "とか "系列の増分 "と書きます。しかし、"微分 "という言葉は時系列には不適切で、ここには微分は存在しないし、存在し得ない。導関数と差分では、分析装置さえも大きく異なるのだ（たとえば、P.フーリエ変換とZ変換を比べてみよう）。
とはいえ。
価格の相対的な上昇を分析することはできる。相対増分の対数をとれば、面白い曲線になるはずだ）説得力を持たせるために、私はStatisticaの写真を持ってきた（私は本当にそれを使用することに慣れているが、原則として、思考と仮説検証のための食料としてのみ。実際、統計学やその他の数学の分野をやるには、専門家が冗談で言うように、チョークと黒板とハゲ頭が 必要だ。前者も後者も十分に持っているが、3つ目は徐々に獲得しつつある))))。
これがラグ8の相対増分である。
そしてこれが相対増分の対数分布である。
これが正規分布だと私を納得させないでほしい。左の尾は右の尾よりずっと太く長い。ガンマのように見えるが、X軸に沿って拡大している。左翼のピークは引用符の量的化の結果であり（左の部分はクローズの非常に小さな変化に対応し、ご存知のように、それらはポイント 以上の差はなく、それゆえ観察されるノイズとなる）、そのため、それらは傾斜全体にわたって塗りつぶすことができ、左の尾はさらに太くなる。
一般的に言えば、我々はコンテストを発表することができる-最初にForexで正規分布値を見つけた者は、ノーベル賞受賞者の努力の無意味さを証明した者として名誉のボードに載せるべきである)))。
追伸：私を俗物だとは思わないでほしい。ただ、私は子供の頃から権威を恐れるな、もっと疑えと教えられてきた。ノーベル賞を受賞したからといって、その人が常に、すべてにおいて正しいというわけではありません。例えば、アインシュタインは光効果でノーベル賞をもらったが（考えてみれば、その公式は表面上のもので、彼はそこに到達した最初の人だっただけだが、その価値は大きい）、彼は人生の最後まで量子力学を信じていなかった--そして彼は間違っていたことが判明した。エングルがGARCHでノーベル賞を受賞したとはいえ（この手法もそれほど複雑ではなく、スピードの点ではすべて同じであることに注意しなければならない：）、このモデルが作られた80年代以降、市場が変化していないことを意味するわけではない。それどころか、当時はこのモデルが本当に機能し、気配値分布が正常に近かったと私は信じています（後者は疑わしいですが:)）。しかし、30年経った今、それは機能して いない。さらに、もしエングルが計量経済学者ではなくエンジニアであったなら、定常過程にも異分散があることを知っていただろう。
だから、私はあなたや皆さんに、当局に従うのではなく、もっと自分で調べてみることを勧める。
G.ペレルマンが億万長者でもないことに驚きますか？:-))
理論的には億万長者であり、実際に実現する可能性もある)