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 131

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2キャンディ
ポイントは、異なる参入条件を比較することです。原理的には、最初から2.5RMSに何となく引っかかってしまい、今のところ、チャンネルの真の（鋭い）境界は、たいていそのレベルにあるような印象が残っているのですが、いかがでしょうか。私が言いたかったのは、プロジェクト参加者間の結果比較（みんな自分のプランを持っているし、その実行段階も本質的に違う）ではなく、インプット最適化手順の正しさであることを明確にしたい。この意味では、基本的なモデルから派生したもので、チャネルの境界線からのエントリーが成功すれば、価格は内側に、理想的にはもう一方の境界線に移動します（失敗した場合はそれぞれその逆）、RMSレベルは無次元の座標です。しかし、エントリーの比較というのは非常にデリケートなもので、だからこそ、あの記事はまさにコメントや反論を想定して書いたものなのです。

あなたの考えがとてもよく理解でき、とても好感が持てました。また、システムをテストする際、入力評価の分離の問題に直面しました。解決したとは言えません。しかし、私は私のIMHOを共有することができます。

エントリーレベルについて質問したのは、あなたの見積もりに対する考え方を理解するために、SLとTPの比率を確認する必要があったからです。1:4であることに今更ながら気がつきました。非均衡参入の見積もりを行っていることになります。これは私も応募したバリアントの一つです。一般的には、選択肢として想像しています。

1.均衡評価。SL＝TPです。私はこの方式が好きです。シンプルで、エントリーの「正しさ」を客観的に評価することができるからです。つまり、システムによる当選確率の上昇を推定するものである。
2.非平衡推計 SL < TP。このバリエーションでは、システムが反転ポイントにどれだけ近いところに入るか（カウンタートレンドのエントリーの場合）、またはトレンドの終わりからどれだけ離れたところに入るか（トレンドエントリーの場合）を推定することができます。
3.複雑な見積もり。もちろん、たくさんありますよ。そして、それぞれがシステムが提供するエントリーの特定のプロパティを評価することができます。私も使った例をひとつだけ紹介しましょう。SLは与えず、パラメータはTRのみとする。各エントリーについて、そのエントリーが TP に到達する前に到達した最大ドローダウンが推定される。TPを変化させることで、統計的に分析可能な系列を得ることができます。これはあくまでデメリットがある例です。特に、ТРには全く到達しないこともある。そのため、このような推定のバリエーションを適用するには、それぞれ独自の改良が必要である。

一般に、システム全体を評価する場合、次の2つの値に依存します：各負の取引に対する正の取引の量と、利益の出る取引の平均利益と利益の出ない取引の平均損失の比率です。これらの値はすべて、システム全体をテストする際の複合体として得られるものである。したがって、なぜこのような結果が出るのかがわからないという意味で、独立したものではないのです。インプットが悪いのか、アウトプットが悪いのか、SLやTRがおかしいのか、などなど。ですから、インプットとアウトプットの評価方法を標準化することは、もちろん素晴らしいことです（これらは関連性がありますし）。そうすれば、システムの2大特徴を独立して評価する方法論を構築することができるだろう。そうすれば、どこが優れていて、どこがまだ改善されていないかが一目瞭然になります。
 
2Rosh
数値計算による解法は、まず長さLの任意の直線を列の頂点に両端がくるように大まかに描く。回路の位置エネルギーを計算する（積分）。そして、線を少し「動かして」、再びエネルギーを計算するのです。

そうですね、積分法よりも変分解析の方が馴染みがありますね。ちなみに、正確には関数ではなく汎関数を調べることを目的としています。ですから、ポテンシャルエネルギー関数の極 値を求めるというウラジスラフの発言は、場のポテンシャリティを使って何かを決めるということよりも、私には理解できるのです。ところで、何？Vladislavは価格の潜在能力を具体的に何に使うのか？

多くのウィグルポイントがあり、最終的にポテンシャルエネルギーが最小になるようなアルゴリズムが必要である（手法の収束の要件である）。

以前、あなたは、Vladislavがなぜあれほど多くのコードを持ち、なぜ各サイクルに時間がかかるのか理解できない、と書いていましたね。まさにそのためです。軌跡のバリエーション。自由度が高すぎる。
 
ですから、ポテンシャルエネルギー関数の極値を求めるというウラジスラフの発言は、場のポテンシャリティを使って何かを決めるということよりも、私には理にかなっているのです。ところで、何？ウラジスラフはプライスフィールドのポテンシャルを、いったい何に使っているのでしょうか？<br /> translate="no">です。


近似値の十分性を評価するためだと思います。人は、無限にフィットするのではなく、あるところで止めなければならないのです。

"優れたモデルほど、経験則に乏しく、理論的なものを含んでいます。「応用数学の講座でゼルドヴィッチ学長とミシキス教授が登場。

「良い理論ほど実用的なものはない」アインシュタイン

書籍より引用

経験分布とそれに適した理論分布（モデル）の形式的な近接性については、頻度やパラメータのランダムな偏差を生み出すサンプリングの限界により、両者は正確に一致することはありません。さらに、大数の法則によれば、サンプルサイズが無制限に大きいときにのみ、経験的度数は確率に収束するので、経験的分布と理論的分布の間の非常に小さな不一致は、逆説的にその矛盾を表しているのです。サンプル数が限られていると、モデルとの不一致が生じ、別の解釈をすることができるに違いない。

経験分布と理論分布の不一致が許容範囲内でランダムであり、互いに矛盾せず、理論モデルとの一致の仮説を受け入れることができる。
経験分布と理論分布の差は、ランダムな変動では説明できず、統計的に有意であり、理論モデルとの一致の仮説は棄却されることができる。

理論モデルとの整合性を確立する、あるいは否定するためのルールを受容基準と呼ぶ。一致の仮説を棄却する際の誤差の確率は、通常、推定される。

 
MTSまでの道のりは長いですが......チャンネルに色をつけるというRoshaのアイデアはよかったです。実施した。目に優しいのです。

Roshさん、ありがとうございます。写真の整理をしました。

ところで、スイングでチャンネルを選んでいる方はいらっしゃいますか？ウラジスラフを完全に理解したわけではなく、自分なりの方法でやってみたのですが、計算が非常に遅くなってしまいました。一般的には、Zig-Zagを異なる周期で数回実行し、最後から2番目の極値点を取って、その周辺の範囲でRMSが最小になるチャンネルを探します。どなたか簡略化する方法をアドバイスしていただけませんか？

このスレッドに出会うまでオメガを使っていました。しかし、MQLにも対応しなければならない。他の人たちに追いつけるようにしたいです。:))

 
スイングは（従来の意味での）不要なものだと思うんです。標準的なジグザグとかのことです（だから遅くなるんです）。
ここでは、大きなチャネル（その境界）が小さなチャネルのベースとなる。ここにはフラクタル性があり、投資ホライズンやマルチフレーム（エルダー3画面）が豊富にあります。

私自身はまだチャンネルカラーを実装していないのですが......。）
 
スイングは（従来の意味での）不要なものだと思うんです。標準的なジグザグとかのことです（だから遅くなるんですね）。<br / translate="no"> ここでは、大きなチャンネル（その境界）は小さなチャンネルのベースとして機能します。ここにはフラクタル性があり、多くの投資ホライズンやマルチフレーム（3エルダー画面）があります。

私自身はまだチャンネルカラーを実装していないのですが......。）



では、そのような方法は断ったほうがいいのでしょうか？そうですね、セレクションの質は満足のいくものだと思います......。そして計算時間......ない。:))

また、チャンネルカラーは2つの三角形を介して簡単に実装することができます。
 
ロッシュ

<br / translate="no"> 数値計算の方法は、おおよそ次のように解きます。まず、長さLの任意の直線を、両端が列の頂点になるように大雑把に描きます。回路の位置エネルギーを計算する（積分）。そして、線を少し「動かして」、再びエネルギーを計算するのです。この「動く」こととの違いを確認すると、一種の分化（バリエーション）が起こったのである。その変動が位置エネルギーの減少につながれば、その方向に動かし、逆であれば、反対方向に動かすのである。多くの移動点があります。最終的にポテンシャルエネルギーが最小になるようなアルゴリズムが必要です（手法の収束の要件）。

当然ながら、すべての手は鎖の長さと開始と終了の座標に課された制約を尊重する。


もし、「ロービング」という言葉がよくわからないのですが、例えば、共役勾配法（かつてリンクがありました）という漸進的な近似によって最大または最小を探すという意味なら、この方法は我々のケースにより適しており、ロービングとは関係ないのです。また、新しい鎖線を定義することを意味するのであれば、それは間違っていると思いますし、数値計算の手法ではこのように問題を解決することはできません。しかし、微分方程式、積分方程式、補間問題などは解ける。つまり、連立方程式を解いた結果、一組の曲線が得られるのです。

価格連鎖をチェーンで表現するのであれば、私はこのやり方は好きではないし、ましてや今回のケースでその意味やアナロジーは理解できない。

私は、これまでとは違う基準で研究を始めました。こちらのリンクhttp://www.rfbr.ru/default.asp?doc_id=5169 に、反応のポテンシャルエネルギー面の説明があります(あっちは力学、こっちは化学と、ちんぷんかんぷんなのは分かります:o)。もちろん、私はアイデアだけいただいて、それ以上の ことはしませんでした。そして今、私はこのような表面の最小値を求めるために、matcadで平衡方程式を「発明」している。
 
ロッシュが「ウィグリング」と言ったのは、曲線の変化のことだ。微積分学では、変数の無限小の変化を "d"-dxと表記する。変分法では、関数の無限小の変化（！！）をギリシャ文字のデルタで表します。変数（＝数値）ではなく、関数であることを思い出せば、意味は似ている。

価格連鎖をチェーンで表現するのであれば、私はこのやり方は好きではないし、ましてや今回のケースでその意味やアナロジーが理解できないのです。

完全ではありませんが、非常に近い例えになります。また、価格系列は軌跡の始まりと終わりという2つの固定端を持つ。内部では、ポテンシャルエネルギー汎関数が最小になるように軌道が並べられている。ハミルトニアンとポテンシャルエネルギーという概念の区別を無視すれば、これは古典的な理論的アプローチである。ウラジスラフがこれをモデルに使っていることに、一目で感動したのです。

しかし、そこからがトラブルの始まり。価格場はポテンシャルなので、固定された2つの端を結ぶ任意の価格軌跡は、その間を移動する同じ作業に対応する。そのため、軌道を自由に変化させることができ、その過程で内側がどうなっても構わないというわけです。しかし、これこそが潜在性の原理を非構築的なものにしている。なぜなら、すべての軌道が等価になってしまうからである。 同時に、ウラジスラフはこうも書いている。
一方、価格分野のポテンシャルは、微分から関数を再構築する機会と方法を提供するものである。

これが理解できないのです。

数値計算の方法については、Roshが すべて正しく書いてくれています。ただ、それは「数値化」ではなく、手法の「統合性」の話です。
そして、ウラジスラフが価格分野のポテンシャルを具体的に何に使うのかという質問に対して、ロッシュは こう答えた。
近似値の妥当性を評価するためだと思います。人は、無限にフィットするのではなく、あるところで止めなければならないのです。

それにも疑問があります。Vladislavは一次以上の近似値、つまりLR以上の近似値は使っていないと思います。
 
<br / translate="no">Rosh さんは数値計算法について正しく書かれています。しかし、それは「量」の問題ではなく、手法の「積分性」の問題なのです。
そして、ウラジスラフがプライスフィールドのポテンシャルを具体的に何に使うのかという質問に対して、ロッシュは こう答えた。
近似値の妥当性を評価するためだと思います。無限大に調整するのではなく、あるところで止めなければならないのです。

それにも疑問があります。Vladislavは一次以上の近似値、つまりLR以上の近似値は使っていないと思います。


私も、1次以上の近似は必要ないと確信しています。そうでなければ、正規残差分布の理論全体が地獄に落ちてしまうからです。
また、価格ポテンシャルのパラドックスについてですが、区分的平滑関数の定義を思い出してください。そして、左右の微分の存在。
 
また、価格ポテンシャルのパラドックスについてですが、区分的平滑関数の定義を思い出してください。そして、左右の微分の存在。

覚えてはいるのですが、まだつながりがわかりません。
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