エリオット波動理論に基づくトレーディング戦略 - ページ 206

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1.期待値がゼロで、ゼロまたは符号変量 相関を持つ正規分布の確率変数があるとする。それを積分することで、時系列のアナログが得られる。十分な長さのシリーズであれば、方向性のある値動きが長く続く場合、それをマークすることができます。このようなトレンドをストキャスティックと 呼ぶことにしよう。このような長い時間間隔の系列で利益を上げることができるTSを構築することは原理的に不可能であることから、カジュアルなシステムの助けを借りて確率的トレンドを検出することは不可能であると結論付けられる。
2.期待値ゼロ、正の 相関を持つ正規分布の確率変数があるとする。
十分な長さのシリーズであれば、方向性のある値動きが長く続く場合は、それをマークすることができます。このような傾向を決定論的 傾向と呼ぶことにしよう。決定論的なトレンドは、デジタルローパスフィルタまたはその微分によって検出することができます。例えば、周期の異なる2本の移動平均の 交差は、平滑化された時系列微分の近似に他なりません。微分が0より大きいと関数が増加し、0より小さいと関数が減少するという、数学の要求通りに働くことは明らかである。しかし、それが正のFACを持つシリーズにのみ機能し、すべてのTFのすべての通貨シリーズは負のFACを持っていることを知っている人はごくわずかです。そして、結果として、その方法が市場で通用しなかったり、通用しても偶発的に終わってしまったり......。

テーマの続きです。
時系列解析の主な問題点
時系列と無作為標本を形成する一連のオブザベーションの主な違いは，次のとおりである．
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- 第二に、時系列の構成要素は、必ずしも均等に分布しているとは限らない。
つまり、ランダムサンプリングの統計解析の性質やルールを、時系列に拡張することはできないのです。一方、時系列用語の相互依存は、観測値に基づいて分析対象指標の予測値を構築するための独自の基礎を生み出す。
時系列値が形成される主な要因の分類。
一般的には4種類に分類される。
1.分析対象指標の変化において、一般的な（長期的な）傾向を形成する長期的な要因。通常、このトレンドは非ランダム関数（引数は時間）で記述され、通常は単調である。この関数はトレンド関数または単にトレンドと 呼ばれる。
2.季節的なもので、1年のうち特定の時期に分析した属性に周期的な変動を形成するもの。この関数は周期的（「季節」の倍数周期）であるため、その解析式には高調波（三角関数）が含まれ、その周期性は通常、課題の本質によって決定される。
3.経済的または人口統計的な長期的サイクル（コンドラチエフ波、人口統計的「ピット」等）によって引き起こされる、分析された属性の周期的（接合的）な形成変化。
4.ランダム（不定期）、説明不能、記録不能。時系列値の形成に与える影響は、時系列要素の確率的性質を引き起こすだけであり、したがって、メンバーを確率変数に対する観測として解釈する必要がある。ランダムな要因の影響を受けた結果をランダム変数（「残差」「誤差」）で表すことにする。
もちろん、時系列の値が形成される過程において、4種類の要因がすべて同時に関与している必要はない。ある時系列の値の形成に、ある種の要因が関与しているか否かについての結論は、問題の本質的な部分の分析と、調査された時系列の特別な統計的分析の両方に基づくことができる。ただし、いずれの場合もランダムな要因の参加を仮定している。したがって、一般論として、データ形成モデル（要因の影響の加法的構造スキーム）は、すべての要因または一部の要因の和のように見えるのである。
 
まあ、悲しい投稿です。その傾向を妨げるものは何もないように思えるが、FXの場合は科学的に発見することができない。:о)そして、なぜスマイリーフェイスをつけたのか？おそらく、私があまり知らないからでしょう :o)

よし、続けよう。

<br / translate="no"> 期待値ゼロ、正の相関を持つ正規分布の確率変数があるとする。十分な長さのシリーズであれば、方向性のある値動きが長く続く場合、それをマークすることができます。このような傾向を決定論的傾向と呼ぶことにしよう。


Neutronさん、期待値が0で相関が正の系列だけが決定論的と言えるということでよかったですか？
 
1.期待値ゼロの正規分布の確率変数があり、нулевой или знакопеременной コレログラムがあるとする。それを積分することで、時系列のアナログが得られる。十分な長さのシリーズであれば、方向性のある値動きが長く続く場合、それをマークすることができます。このようなトレンドをストキャスティックと 呼ぶことにしよう。このような長い時間間隔の系列で利益を上げることができるTSを構築することは原理的に不可能であることから、カジュアルなシステムの助けを借りて確率的トレンドを検出することは不可能であると結論付けられる。
2.期待値ゼロ、正の 相関を持つ正規分布の確率変数があるとする。
十分な長さのシリーズであれば、方向性のある値動きが長く続く場合は、それをマークすることができます。このような傾向を決定論的 傾向と呼ぶことにしよう。決定論的なトレンドは、デジタルローパスフィルタまたはその微分によって検出することができます。例えば、周期の異なる2本の移動平均の交差は、平滑化された時系列微分の近似に他なりません。微分が0より大きいと関数が増加し、0より小さいと関数が減少するという、数学の要求通りに働くことは明らかである。しかし、それが正のFACを持つシリーズにのみ機能し、すべてのTFのすべての通貨シリーズは負のFACを持っていることを知っている人はごくわずかです。そして、結果として、その方法が市場で通用しなかったり、通用しても偶発的に終わってしまったり......。

テーマを続けましょう。
時系列解析の主な作業
時系列と無作為標本を形成する一連のオブザベーションの主な違いは、以下の通りである。
- 第一に、無作為標本の要素とは異なり、時系列の構成要素は独立ではない。
- 第二に、時系列の構成要素は必ずしも均等に分布しているわけではありません。
つまり、ランダムサンプリングの統計解析の性質やルールを、時系列に拡張することはできないのです。一方、時系列メンバーの相互依存は、観測値に基づいて分析指標の予測値を構築するための独自の基礎を生み出す。
時系列値が形成される主な要因の分類。
一般的には4種類に分類される。
1.分析対象指標の変化において、一般的な（長期的な）傾向を形成する長期的な要因。通常、このトレンドは非ランダム関数（引数は時間）で記述され、通常は単調である。この関数はトレンド関数または単にトレンドと 呼ばれる。
2.季節的なもので、1年のうち特定の時期に分析した属性に周期的な変動を形成するもの。この関数は周期的（「季節」の倍数周期）であるため、その解析式には高調波（三角関数）が含まれ、その周期性は通常、問題の本質によって決定される。
3.経済的または人口統計的な長期的サイクル（コンドラチエフ波、人口統計的「ピット」等）によって引き起こされる、分析された属性の周期的（接合的）な形成変化。
4.ランダム（不定期）、説明不能、記録不能。時系列値の形成に与える影響は、時系列要素の確率的性質を引き起こすだけであり、したがって、メンバーを確率変数に対する観測として解釈する必要がある。ランダムな要因の影響を受けた結果をランダム変数（「残差」「誤差」）で表すことにする。
もちろん、時系列の値が形成される過程において、4種類の要因がすべて同時に関与している必要はない。ある時系列の値の形成に、ある種の要因が関与しているか否かについての結論は、問題の本質的な部分の分析と、調査された時系列の特別な統計的分析の両方に基づくことができる。ただし、いずれの場合もランダムな要因の参加を仮定している。したがって、一般論として、データ形成モデル（要因の影響の加法的構造スキーム）は、すべての要因または一部の要因の和のように見えるのである。




ニュートロン ！！！！クソワロタwwww:))))))))))))
信じてください、あなたが思っているよりずっと簡単なんです...。
 
1.期待値がゼロの正規分布の確率変数があるとする

友人よ、なぜ正規分布だと思うのだ？ あらゆるコーナーでヘビーテールについて叫ばれているが......。
(

そして、すべてがロジスティック 方程式のようなもので、それが意味するすべてによって記述されます。
そして、これのもう一つの確認 - 実験グラサン（正確には覚えていませんが、フラクタル次元で、あるいはハーストで・・・）

追伸：ところで、ハーケンの美しい本「情報と自己組織化。複雑系への巨視的アプローチ」があるのですが、この本は、「情報とは？
 
2ノースウィンド

PS Северный Ветер, а что такое Н-волатильность ?

http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=32942&page=9、ページの半分くらいに、原典からの簡単な抜粋があります。


リンクありがとうございます。そして、その話題は面白い。
なぜそこで変な人が出てくるのか理解できない。コインに関するスレッドが洪水で溺れる。何のために？
誰にとっても関心の薄い話題で、ただ舌打ちしたいだけのようです。

H-ボラティリティについては、あまりに簡潔すぎて全てを理解することはできませんが、イメージをつかむには十分です。
論文そのものへのアクセスは可能なのだろうか？インターネット経由でのアクセスは可能ですか？
 
<br/ translate="no">Grasn
Neutron さん、期待値が0で相関が正の系列だけが決定論的とみなせるということでよかったでしょうか？
。

いいえ、決定論的トレンドとは、期待値がゼロで正の相関を持つ正規分布の確率変数を積分することによって生成されるトレンドです。 。


Tovaroved 08.01.07 13:27

...仲間、どうして分布が正規分布だと思うんだ？ どこでもヘビーテールと叫ばれているじゃないか...。
(実際は対数正規分布です。)



念のため。分布は正規分布である必要はない。現実的には、2パラメータの指数 分布でよく近似される。あの極太の尻尾が出るんですよ。

アレックス・ニローバ
ニュートロン なんだこれ!!!!:))))))))))))
信じてください、あなたが思うよりずっと簡単です...

そんなことないですよー。あなたはFXに幻想を抱いています。これ以上、シンプルなものはないでしょう。 テスト済みです。
 
<br /> translate="no">。

グラサン
Neutron さん、期待値がゼロでコレログラムが正の系列だけが決定論的と言えるという理解で合っていましたか？

いいえ、期待値がゼロで正の相関を持つ正規分布の確率変数の積分によって生成されるトレンドは、決定論的であると言えます。


よくわからないんですけどね。決定論的な系列という概念が存在しないことが判明した？一貫して行こう。その言葉から、私は次のように理解しました。あるシリーズがあるのですが、その特徴はというと、よくわかりません。
まず、先に挙げたパラメータ（期待値と正相関図）の適合性を確認し、条件を満たせば積分へと進みます。

それとも、シリーズを一気に統合して、その特性を見るのか。

それとも、これらのパラメータを持つ何らかの確率変数で系列を積分するのでしょうか？でも、どうやって？
 
2Северный Ветер
...
H-ボラティリティについては、簡潔すぎて全てを理解することはできませんが、イメージをつかむには十分です。
論文自体はオープンアクセスなんでしょうかね？インターネットでの入手は可能ですか？

スタート地点http://forex.kbpauk.ru/showflat.php?Cat=0&Board=mts&Number=139469&page=0&fpart=all
論文そのものはスパイダーの書籍コーナーで見ることができますが、そこで登録が必要です。
 
[引用] [引用]

<br/ translate="no">Grasn
本当にわからないんです。決定論的な系列という概念が存在しないことが判明した？一貫して行こう。お話を伺っていると、以下のように理解できました。あるシリーズがあるのですが、その特徴はというと、よくわかりません。
まず、先に挙げたパラメータ（期待値と正相関図）の適合性を確認し、条件を満たせば積分へと進みます。

それとも、シリーズを一気に統合して、その特性を見るのか。

それとも、これらのパラメータを持つ何らかの確率変数で系列を積分するのでしょうか？でもどうやって？


セルゲイ 私たちが扱う時系列（価格系列）は、（原則として）すでに1次の積分系列になっています。連続的に差分をとることで、残差の定常系列が得られ、その特性を調べる。これは正しい動きです。ポジションを開くとき、実際にはシンボルレートの絶対値ではなく、ポジションを保持している間の予想される増分で、つまり一連の差分で操作する。先ほども言ったように、さまざまな取引戦略のすべては、ポジションを持った 後に値動きの方向を予測するという、たった一つの行動に集約されます...。決定論的な傾向を検出する基準を導き出すのは時期尚早だ。価格形成の完全な、可能であれば内部的に一貫性のあるイメージを構築する必要があり、そうして初めて、最適な予測モデルを構築する方法が明らかになるのである。私の希望です。
 
2北の風
<br / translate="no">スタート地点は、http://forex.kbpauk.ru/showflat.php?Cat=0&Board=mts&Number=139469&page=0&fpart=all。
論文自体はスパイダーの書籍コーナーで見ることができますが、そこで登録する必要があります。

ありがとうございます、登録は、「必要な時だけ」行っていますが。IMHO 非常に暗いです。
もうやったよ。
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