Здесь приведены некоторые соображения по поводу этой ветки. Формальное определение. Введём обозначения: r - ряд цен, s - система, e - эквити Подаём цены на вход системы и получаем на выходе эквити: r
直列会計のさまざまなオプションを試した。逆の効果がある。If seriality is divided into states {+1, -1, +1, -1, ....}, then after randomisation "trends" of seriality are obtained.最終的に、何回か連続した無作為化を行うと、ただの直線になる。
ブートストラップは最低限必要です。もしサンプルが異なる分布から得られたものであれば、どのような比較ができるだろうか。
残念ながら、私は用語上の誤解をしている。
残念ながら、私は用語上の誤解をしている。
ブートストラップ・サンプリング（Bootstrap sampling）は、元の標本から複数の部分標本を作成することによって標本のパラメータを推定するために使用される統計解析手法である。この手法は，パラメータの分散と平均を推定し，パラメータの信頼区間を構築する．ブートストラップ・サンプリングは，大規模な標本を得ることができない場合や，元の標本が母集団全体を代表していない場合に有用である．
フォーラムでの会話はほとんどいつも不十分なものに置き換わる。しかし、最後のほうは、おそらく文脈が不十分なのだろう。
さらに確認したいのは、私たちが分析できるデータはごく一部であり、本質的にはノイズであるということだ。
要するに、確率論的不確実性は現実の市場の不確実性をうまく表現できないということだ。このことは長い間、経済学者にとっては周知の事実であり、ゲーム理論が登場し発展した理由の一つであった。問題は、確率論に比べてゲーム理論の発展がまだ不十分だということである。しかも、その遅れは理論の思想的な部分にある。
ビデオの中の金融と産業の対比は、もちろん全くの戯言である。そして、「アメリカの破滅は避けられない」というのも全くのたわごとである。
要するに、確率論的不確実性は現実の市場の不確実性をうまく表現できないということだ。このことは経済学者にとっては昔から周知の事実であり、ゲーム理論が登場し発展した理由のひとつでもある。問題は、確率論に比べてゲーム理論の発展がまだ不十分だということである。しかも、その遅れは理論の思想的な部分にある。
ビデオの中の金融と産業の対比は、もちろん全くの戯言である。そして、「アメリカの破滅は避けられない」というのも全くの戯言である。
ソ連の科学では、決定論的過程、定常・非定常ランダム過程、不確定 過程が考慮されていた。最も顕著な例は、地下鉄における乗客のランダムな流れである。通常、すべては大量サービス理論によって完璧に記述されるが、風船をパンクさせて「爆弾だ」と叫べば、すべての定常性はボロボロになってしまう。
経済学におけるすべてのプロセスは不確実性のクラスに属し、非定常性を説明しようとする試みはすべて、経済学では「経済学の濃縮された表現」として知られる政治と呼ばれる人間的要因に常に立ち戻ることになる。
ゲーム理論では、不確実な経済プロセスをモデル化するために、政治が経済に与える影響を考慮することはできないと思います。
ソ連の科学では、決定論的過程、定常および非定常ランダム過程に加えて、不確実な 過程も考慮されていた。最も鮮明な例は、地下鉄における乗客のランダムな流れである。しかし、風船をパンクさせて「爆弾だ」と叫べば、すべての定常性はタルタロスへと飛んでいく。
経済学におけるすべてのプロセスは不確定プロセスのクラスに属し、非定常性を考慮に入れようとする試みはすべて、経済学では政治と呼ばれ、周知のように「経済学の濃縮された表現」である人間的要因に常に立ち戻ることになる。
ゲーム理論では、不確実な経済過程をモデル化するために、政治が経済に与える影響を考慮することはできないと思います。
不確実性そのものは、普通の人間の言葉から生まれた非公式な用語である。数学は、それに関するいくつかの形式的なモデルを用いてのみ運用することができる。現時点では、確率論的不確実性とゲーム理論的不確実性という2つのモデルがある。決定論的不確実性、カオス的不確実性、および類似の不確実性モデルは、確率論的不確実性の特殊なケースである。一方、確率論的不確実性は、しばしばゲーム理論的不確実性の特別なケースとみなされ、「自然との遊び」と呼ばれている。ゲームをすることと、同じゲームを形式的に記述することはまったく別のことである。ゲームをプレイすることと、同じゲームを形式的に記述することは、まったく別のことなのだ。そのため、すべては数学的に確率的不確実性（例えば混合戦略におけるナッシュ均衡）、あるいは決定論（ミニマックスなど）に還元されるのが普通である。
現在のゲーム理論の発展レベルでは、経済学や政治学であまり多くのことを達成することはできないが、実際、この理論は長い間、これらの科学の基礎であり、「マタン」であった。
もちろん、ゲーム理論には、例えばオークションの組織化など、実用的な成功例もある。しかし、我々の分野では、IMHOによれば、これまでのところ、その応用は用語を使ったゲームに過ぎない。）
トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム
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
フォレスター, 2023.08.19 09:41 AM
この違いは、連続するバーやティックの反復性にあると思います。トレンドの間、それらのほとんどは一方向であり、ランダマイザーはそれらを平均して1にします。
連続性を考慮するためにさまざまなオプションを試してみました。それらは逆の効果をもたらす。直列性を状態{+1, -1, +1, -1, ...}に分割すると、ランダム化後に直列性の「トレンド」が得られます。最終的に、いくつかの連続した無作為化は、ただの直線を作る。
小さなジグザグを直列性とすると、シンボルは超傾向的になる。このようなランダム化はトレンド性を付加する。
したがって、大きなZigZagを取ると、同じフラットスキャルパーはマージされません（でも、そこに何かを稼ぐ）。しかし、これはフラットスポットがランダマイザーによってバイパスされるためである。
一般的に、稼ぐCVRを生成する方法はありません。逆回転かインクリメントを除いては。インクリメントを使うことに意味があるとすれば、数学的に正しいTS であることをチェックすることだけである。
直列会計のさまざまなオプションを試した。逆の効果がある。If seriality is divided into states {+1, -1, +1, -1, ....}, then after randomisation "trends" of seriality are obtained.最終的に、何回か連続した無作為化を行うと、ただの直線になる。
小さなジグザグを直列性とすると、シンボルは超傾向的になる。このようなランダム化は、トレンド性、つまり長い直列を一方に追加する。
したがって、大きなZigZagを取ると、同じフラットスキャルパーはマージしません（でも、そこに何かを稼ぐ）。しかし、これは平坦な領域がランダマイザーによってバイパスされるという事実によるものである。
一般的に、稼ぐCVRを生成する方法はありません。時間軸を逆にするか、インクリメントを使うしかない。インクリメントを使うことに意味があるとすれば、数学的に正しいTS であることをチェックすることだけで ある。
チェックについて...
トレーディングにおける主な数学的ツールは、様々なGARCHモデルのファミリー（100以上）であり、それらは価格の増分のみを供給される。
テストについてだが...。
トレーディングにおける基本的な数学的ツールは、様々なGARCHモデルのファミリー（100以上）であり、価格の増分のみが入力に与えられる。
これらのモデルは、元のシンボルから生成されたシンボルを生み出すことはありません。はい、そしてアイデア自体はやや素朴です。
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トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践とアルゴ-トレーディング
fxsaber, 2023.08.19 09:19 PM
何をするのか：
100の値が何百万もの値の元のシリーズを記述することができることは不合理である！これは理論家の道具であって、実践家の道具ではないようだ。