トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2334

[fxsaber]

Valeriy Yastremskiy：

質問では、偶然性と系統性を何に適用するかは指定されていない。TCに対してならTCに依存し、外部条件に対してならレアケースは本来システム化されない。また、例外もあるかもしれません。5月から15年3月までのユーロドル14．システム的な事件ではない

TCの代表的な統計の話。一般的には、次に進みましょう。

[Mikhail Mishanin]

fxsaber:
TSの平均ポジション保持時間が10分とすると。そして、現在の位置は 10時間凍結され、その後、その結果はランダム（完全に非システム的）である？

現在位置がシステム操作の結果であれば、それを考慮する必要があります。 疑問なのは、「現在位置が 10時間凍結されている」とはどういう意味なのか、ということです)。

[Wizard2018]

Valeriy Yastremskiy：

.ユーロドル'14は5月から'15年3月まで。システム上の事象ではない

市場で起きた「事件」は、すべて システム的なものです。それが正しい見方だと思います。

[Aleksey Nikolayev]

fxsaber:
TSの平均ポジション保持時間が10分とすると。そして、現在の位置は 10時間ハングアップし、その後、その結果は偶然（完全に非システム的）なものなのでしょうか？

絶対的で明確な答えは原理的に不可能であり、選択された確率モデルに対してのみ相対的である。

例えば、時間が正規分布していると考える。

1) この仮定の正しさを大規模なサンプルで原理的に推定する。

2) 平均的なサンプルを使って、正規分布のパラメータを推定する - 平均だけでは不十分で、分散とサンプルの大きさも必要である

3) 少数の（最も新しい）サンプルを使って、計算されたパラメータから大きな偏差があったかどうかを推定する。

[Wizard2018]

fxsaber:
TSの平均ポジション保持時間が10分とすると。そして、現在のポジションが 10時間ぶら下がって、その結果がガンビット（完全に非システム的）なのか？

もし、システムが取引を開始するロジックが、システム自身の市場時間に連動しているのであれば、それはそれで問題ないでしょう。ただ、この「場合」に「装丁」が正しいかどうかを確認するためです。念のため。そして、もし付いていなかったら...。何が起こるかわからないから、ここでは誰も有益なことは言えない。

[fxsaber]

アレクセイ・ニコラエフ：

選択された確率モデルに関してのみ、絶対的で明確な答えを出すことは原理的に不可能である。

例えば、時間が正規分布していると仮定する。

1) 大規模なサンプルから、この仮定が原理的に正しいかどうかを評価する。

2) 平均的なサンプルを使って、正規分布のパラメータを推定する - 平均だけでは不十分で、分散とサンプルの大きさも必要である

3) 最小の（最新の）サンプルを使って、計算されたパラメータからかなりの乖離があるかどうかを推定する。

平均10分で10時間がシステム化されるような例があってもいいと思う。

[Aleksey Nikolayev]

fxsaber:

平均10分の10時間がシステム化されている場合が良い例でしょう。

純粋に理論的な意味では、期待値を持たない厚い尾の分布（例えばコーシー分布）である可能性があり、したがってサンプルの算術平均はあまり意味をなさないのです。

実用的な意味では、（トレンドシステムの場合）チャネルによるトレンドの変化がわかりやすい例でしょう。理論的には、これは標本の分布が異なることを意味し、一種の正しさの基準としての標本平均の価値も低下する。

PS.ランダムウォークの場合、水準に到達する時間の期待値が定義されていないだけのようです（だから、サンプルの算術平均は何も収束しない）。

[Valeriy Yastremskiy]

fxsaber:

平均10分の10時間がシステム化されている良い例です。

平均10時間 1回/年10分平均で1時間にN回。

[Andrey Khatimlianskii]

fxsaber:

良い例では、平均10分の10時間がシステム的です。

どんな種類の休日でも市場は数日間凍結することがあります。

[fxsaber]

Andrey Khatimlianskii:

どんな種類の休日でも市場は数日間凍結することがあります。

まあ、最初からわかっていたことではあるのですが。形式的な理由で予約したわけではありません。