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 185

新しいコメント
 
Grasnさん、リンクと問題提起への関心、ありがとうございます。
科学の世界では、与えられた問題を解決するための標準的なアプローチや方法があります。この方法の良さは、確実であること、実績のあるツールが利用できること、そして必ず成功することです（もちろん、原理的に問題の解決策がある場合ですが）。このようなアプローチは、時間を節約し、結果を保証するものです。魅力的です。ところで、あなたが引用したリンク先では、問題を解決しない方法を明確に示すことが可能です。実際、エリオット波動の量と質に関する経験的観察で頭を悩ませないためには、時系列のスペクトル分析の発達した装置を使ったり、自己相関 関数で決まる静止時系列のスペクトル密度を分析すれば十分である。相場は変動しやすいので、例えば5つの波からなる定常的なモデルを使うのは死と似ています。一度はうまくいったが、半年後には11波モデルを使った方が正しい。それで......経験的に毎回変動する市場にモデルを合わせようか？これは、合理的な行動の例ではありません。
上の投稿でYurixxは私の意見に共感してくれたようで、この分野での彼の作品を見るのも面白いかもしれませんね。
自己回帰モデルの比率の選択にランダム性があるというコメントについては（もし私が正しく理解しているなら）、私は同意しかねます。
グラスン、この分野の研究内容をもう少し詳しく教えてください。

リーズナブル。
 
このアプローチの良さは、確実であること、実績のあるツールが利用できること、そして（もちろん、原理的に問題の解決策がある場合は）不変の成功が得られることです。このようなアプローチは、時間を節約し、結果を保証するものです。

どのようなアプローチなのか、ご説明ください。確実に成功し、結果を出すためのアプローチとは？

ちなみに、引用したリンク先では、いかに問題を解決しないかを明確に示すことができます。実際、エリオット波の量と質について経験的な観測を行わないためには、開発された時系列のスペクトル解析の装置を使うか、自己相関関数で定義された静止時系列のスペクトル密度を解析すれば十分である。相場は変動しやすいので、例えば5つの波からなる定常的なモデルを使うのは死と似ています。一度はうまくいったが、半年後には11波モデルを使った方が正しい。それで......経験的に毎回変動する市場にモデルを合わせようか？これは、合理的な行動の例ではありません。

あなたの評価に完全に同意します。決定論的なモデルは、短命に終わる運命にある。そして、決定論的であればあるほど、その寿命は短くなる。このような見解と、最初の投稿で書いたことをどう組み合わせているのかが不明なだけである。
価格決定メカニズムが決定論的に記述できる可能性に興味があるのです。

ところで、自己相関 関数で定義された静止時系列のスペクトル密度の解析について、DSPから遠い人間として詳しく説明してほしいのですが。特に時系列が自己相関関数によってどのように定義されるかについて。
 
<br/ translate="no"> Grasnさん、この分野の研究について詳しく教えてください


よし、簡単に説明しよう。 。


Rosh
grasn, Extreme 1とExtreme 2の違いについて、あなたの意見（根拠）と、ネット上（歴史の右側）での見分け方（見分け方）を教えてください。

ある意味、信頼できるチャンネルを選択するための代替手段です。まずは歌詞から。ある日、旧友に会いに行った。私の目を見て、彼はすぐに私が現れた理由を理解し、何も聞かずに「アイデアがあるなら、まず座って落ち着いて、おいしいコニャックを注いで、なぜ前任者がうまくいかなかったのか、質問しなさい」と言ったのです。おそらく、このアイデアを思いついたのは私だけではないだろうが、少なくとも私の手元にある資料では、その類例に出会わなかった。でも、気にしないでください。たぶん、私はあまり本を読まないので、作家性を全くふりかざしていないのです（

ニューラルネットワークに携わって いるので、素直にそう思ったのですが）。その完全な実現は非常に困難であり、不可能とさえ思えるところがあります。しかし、それは「語りたい:o)」という理由ではありません。まだまだ曖昧な部分が多いですね。議論すれば、正しい道筋が見えてくる、最後まで持っていける。でも、私たちが一緒になって大きなスーパーブレインになったつもりでいれば、そんな問題は完全に解決できるかもしれません。:о)これは、重要性からではなく、個人的な評価からです）。私のシステムでの実装は、私は補助モジュールと見なし、アプリケーションを信頼できるチャネルを選択するための追加の基準として直接参照してください、しかし、もちろん唯一のものではありません、最後まで読んで、あなたは私が属性にしたい理由を理解することができます "と神に感謝、それが唯一のものではありません"。しかし、昔のモーパッサンがよく言っていたように、より身体に近い。



主旨
そこで、私は、シグナル（すみません、すべてデジタル信号処理の影響です）という形で提示されるニュースをもとに、値動きをモデリング（予測）する、という目標を立てました。というシンプルな発想です。トレンドも周期性も、何もかも、皆無なのです。ニュースが入ってきて、それに相関した信号があります。

前提（簡単に、全てではない）
どの瞬間も市場は単一の状態にあり、それは2つの並行した関連するサブ状態、すなわちニュース待ちと受け取ったニュースへの反応に分けられる。市場は今この状態であり、1分後、1時間後、1ヶ月後、常にこの状態であろう。 ニュースは、情報（データなどの知識）を殻に閉じ込めて、さまざまなコミュニケーションチャネルで配信しているだけです。そして、市場を「握る」のは、もちろんニュースではなく、情報です。アンクルサム」でも、200ドルの預金を持つトレーダーでも、この情報を直接、間接に受信して処理することは問題ではない。間接的なニュースは、正式にニュース分析を行わないトレーダーには影響がないことを間違えてはいけません。価格系列を基に作られた指標は、すでに変換された情報を含んでいます（TAの第一仮定）。そして、だからこそのニュース。人によっては、受け取った引用が「ニュース」になることもあります。エヘン、冗談です。 情報とは、ニュースに含まれる気配値に影響を与える意味あるデータ（噂、報道、基礎データの予測、基礎データの到着、選挙などなど）を指します。





Limitations (briefly and far from all)
すべてのニュースを入手できるか？この質問には、肯定的に答えることはできません。例えば、極端な話、何もわからないんです。私たちは、単純に悪いプロバイダーを選んでしまったという理由で、すべてのニュースを得ることができないかもしれませんし、私たち一人一人がすべてを処理することは確かに不可能です。ニュースにはインパクトがあるのか？ここで、主に

アレックスの ために2つのパラグラフを書いたのですが（アレックスは、プロが稼ぐ時点でニュースには影響力がないと書いたのを覚えています）、消しました。哲学はさておき、さっそく私の意見を言わせてもらうと、「そうなんです」。 経済モデルを構築し、この領域にすり寄らないということです。アイデアの本質は、入ってきた情報を分類し、ある信号と比較することで、入ってきた情報の定性分析に基づき、信号のパラメータという形で「フィードバック」することである。



モデル（簡潔に、そしてすべてから遠く離れて）
もしすべてのニュースが得られないのなら、私たちは何をすべきなのか？その答えは、「すべての情報を必要としない」ということにあるのでしょう。すべてのニュースに反応することはまずなく、ターゲットによっては特定のニュースを期待することが多い。そのため、統計的な原理に基づいて、大多数の人が期待している本当に重要な情報を特定し、それだけを扱う必要があるのです。一般に、このような仕事は、私たちのためにやってくれているようで、研究を始めるには、それが利用でき、信頼できる、まさにその通りでした。情報の構造化など......興味深いテーマは別にあります。数学的には、各ニュースは、独自の特性を持つ特定の信号クラス（信号は、デジタル信号処理のコンテキストで使用されます）によりモデル化されます（考慮の対象）。このような信号（パルスも信号である）を一定の条件下で和算することで、全体的な予測信号が得られる。そのため、考慮する各重要なニュースと、使用するパラメータや信号の種類を一致させる必要がある。すべてのインパルスのパラメータは正規化され、現在の価格水準から計算される必要があります。予測は週次で行い、長期的な戦略予測は金曜日の予測値をベースに行うべきである。





応用編
応用編は様々です。壁に釘付けにしたり、プリントアウトしてトイレに持っていったり、例えば、予報信号をチャンネルに「はめ込む」だけで、信頼できるチャンネルに磨き上げることができるのです。 PS：これは、非常に正確な価格予測をするためのアイデアでは、全くありません。ユール・ウォーカー方程式を解いても......何の役にも立たない。

ニュートロが教えて くれるなら、ありがたいが。

恣意性と研究について
そこが本当の恣意性であり、裏を返せばそれを存分に楽しむことができるということです。見事な結果（私は感動に圧倒されてシャンデリアにつまずきながら天井を走っていました）から、哲学的な「ええ...彼らはニュースも読まないのでしょうか？:о))

アイデアの展開
適切な実装の結果がEWTと相関することは十分あり得る。乱暴に、しかし優しく言うと、この理論で言うと逆から、つまり「群衆」とその雰囲気から行ってはどうでしょうか。 では、フォーラムの皆さん、「気分の方程式」を作ってみましょうか。:о)
 
<br/ translate="no"> 自己相関関数で定義された静止時系列のスペクトル密度の解析


自己相関 関数を使用するのは、スペクトルを計算する一つの方法です


特に、時系列が自己相関関数によって定義されることについて


と、これは自分でもよくわからなかったのですが、もしかしたら正確な表現ではないかもしれません。
 
Sergueiさん、こんにちは。
まずは歌詞から。

今、これらのチャートと半ダースほどのあまり複雑でない相場行動のルールを加えれば、外国為替取引の本を出版することができます。ウィリアムズやエリオットより悪くはない。:-)))
 
セルゲイさん、こんにちは！<br /> translate="no">。
まずは歌詞から。

今、これらのチャートと、それほど複雑ではない市場行動のルールの半ダースを加えれば、すでに外国為替取引の本を出版することができます。ウィリアムズやエリオットより悪くはない。:-)))


Yuriさん、こんにちは。
本の出版をいつから始めるかは、あなたと私で決めています。まだ、別れを告げてはいないのです。
:о)))
 
ちなみに、ニュース（イベント）の可視化については、「MQL4：Working with files」という非常に良い記事があります。重要な市場イベントの可視化例」。

あと数歩、前に出ればいいんだけど...。
 
本の出版をいつから始めるかは、あなたと私で決めています。まだ諦めてはいません<br / translate="no"> :o))

でも、何かで生きていかなければならない!FXも良いですが、純粋に科学的です。:-)
 
Grasnさん、丁寧なご回答ありがとうございました。とても興味深いです。
私の戦略では、機械式取引システム（MTS）を活用する方法を用いています。可能な取引アルゴリズムをざっと分析しただけでも、すでに利用可能なヒストリカルデータの分析に基づくアプローチのみがこの要件を満たすことがわかる。つまり、歴史は繰り返すという仮説を立て、ある商品の時系列の数歩先まで予測可能という性質を利用した戦略を構築することが可能なのです。
当然ながら、この仮説を確認し、価格形成過程の適切なモデルを構築することが必要であった。モデルとしては、価格はランダムな要素と決定論的な要素を加法的に含んでいると考えるのが妥当であると思われた。この仮定は、中央銀行の安定化的役割（中央銀行は価格を限られた範囲内に維持することで利益を得る、つまり価格の動きと中央銀行の行動の間に負のフィードバックループを導入することで安定化効果があるはず）と、市場参加者の不安定化的役割（群集は群れ行動する傾向がある、つまり彼らはトレンドに沿った価格変動から利益を得る）の組み合わせについての推測に基づいています。同時に、季節的・循環的な要素や、決定論的な傾向（大企業による指示行動）の可能性も排除していない。
基本的な考え方を紹介しよう。
1.m 個の観測値の結合確率分布が同じであれば、系列は厳密定常 （狭義には定常）と呼ば れます。
つまり、厳密な定常時系列は、時間の原点を変えても性質が変わらないのである。特に、時系列の厳密な定常性の仮定から、確率変数の確率分布法則は時間に対して独立であり、したがって、平均や分散などその主要な数値特性もすべて時間に対して独立であることがわかる。
明らかに、平均値は、分析された時系列が変動する一定のレベルを定義し、分散（D）は、これらの変動の範囲を特徴づける。確率変数の確率分布則はすべてのtにおいて同じなので、それ自体や主な数値的特性は観測から推定できる。
2.決定論的線形トレンドは 、市場の特定のイベントによって引き起こされる方向性のある値動きです。基準は強制的に静止した時系列の非ゼロ期待値で、低周波のデジタルフィルターによって検出される。
3.非決定的線形トレンド - ランダムな価格決定プロセスによって引き起こされる方向性のある値動き。この基準は強制的に静止した時系列のゼロ期待値であり、カジュアルなフィルタリング方式では不可避な位相遅れのため、ローパスデジタルフィルタでは検出できない。
4.外 国為替市場の実時間系列は、統合された定常系列と考えることができる。その際、生成定常系列の期待値はゼロと仮定することができる。

最後の点は、既存の実データを引用符のアーカイブから微分して得られた定常時系列の研究結果から導かれるものである。さらに、便宜上、定常系列について説明するが、実時間系列は定常系列を単純に積分することによって再構成されることを念頭に置いている。また、第4項より、外国為替市場には決定論的な方向性の動きはなく、類似の方向性の動きはランダムな性質であるため、実用的な関心はない（トレンドは友ではない！）ことがわかります。初期系列を微分することで、確率的な傾向を取り除くことができ、さらにモデルを単純化することができます。
したがって、価格決定プロセスは、周期的な成分と期待ペイオフがゼロの定常時系列を含むモデルで記述できると仮定している。価格系列に循環的な要素があるかどうかは、フーリエ解析を適用するか、狭帯域のデジタルフィルターで時系列に影響を与えることで答えることができる。私の実務では、両方の方法を用いています。この結果は、為替市場にサイクルは存在 するが、確率的であること、すなわち、定常またはほぼ定常の周期を持つサイクルは存在しないことを示唆するものであった。この性質があるために、残念ながら価格決定プロセスの循環性に基づく戦略を利用することは基本的に不可能である。繰り返しになるが、この結論は外国為替市場にしか当てはまらない。株式市場には定常的な季節成分と決定論的なトレンドがある。この事実は、TSの株式市場のこれらの特性の可能な悪用に期待することができます。以上のことから、私の考えでは、エリオット理論は株式・先物市場のみに適用され、外国為替市場には適用されないと考えます。
その結果、このモデルには決定論的な要素とランダムな要素の2つだけが含まれています。価格形成プロセスは、市場が過去の無限の価格ジャンプを記憶していると表現することができ、それぞれの価格ジャンプは、独自の減少重みとランダムな要素を持つ。一般的なケースでは、価格形成に関与するメンバーの数を合理的に制限し、関心のある定常プロセスを特徴付ける利用可能で計算可能なパラメータから、与えられた係数（重み）を計算する方法を見つける必要があります。また、ランダム成分のパラメータを決定することも、難しいことではありません。この場合、次の（3+1）回の価格跳躍は、n回の過去の跳躍の和S(i)に、歴史の最先端からの距離に応じて単調に減少する重みa(i)と、分布法則、期待値ゼロ、標準偏差 既知の確率変数シグマを掛けたもので決定します：
S(i+1)=SUM(a(i-k)*S(i-k))+sigma ここで和はゼロからnまでのすべてのkについて行われるものとします。
したがって、我々はn次の自己回帰モデルを扱っていることになる。
原理的には、発生時系列S(i)と（特性的に）完全に同一の時系列を得たい場合にのみ、確率変数の正確な形が必要となるが、私にはこの作業は余分なものに思える。実際、我々はモデルの予測能力にのみ関心があり、それは必然的にランダムな要素を担う項によってもたらされる不確実性の要素に悩まされることになるが、もたらされる誤差のランダムな符号を考慮すると、多くの回数の実行後に、ランダム項に関連する予測誤差はゼロになると言って差し支えないだろう。
S(i+1)=SUM(a(i-k)*S(i-k)), ここで、0からnまでのすべてのkについて総和が行われる。

n次自己回帰過程のスペクトル密度は、次式で定義される。
p(ω)=2D/|1-SUM(a(k)*exp{-i*2k*omega})|^2, ここで和は1からnまでのすべてのkにわたって行われます,
i=SQRT(-1) and 0<=omega<=1/2 .
 
Neutron ありがとうございます。非常に面白いアプローチですね。少し時間を置いて考えてみます。

前置きが長くなりましたが、
。
<br/ translate="no"> ...私は、歴史は繰り返すし、商品の時系列の数ステップ先の予測可能性の特性を利用した戦略を構築することが可能であると仮定しました... モデルとして、価格が加法的にランダムな要素と決定論的な要素を含んでいると仮定することは論理的だと思いました。


私の研究にも反映されています。 歴史は繰り返すもので、これは

ハースト指数によって 実証されています。ただ、（先に書いたように）確立した構造の繰り返し/継続の可能性を評価するもので、TCへのアプローチを多少変えます。正しく行われた「フィードバック」正規化、すなわち信号パラメータを情報品質に適合させることで、一般に局所的に決定論的な成分を得ることができます。本当にサイクルはないのですが（ガラケーは売ってません :o）、サイクリティがあるのは基本情報（M0、M1、レートなど）です。ベースライン（「ほぼ決定論的」）予測は、循環的な情報に基づいている。ただ問題は、特定の情報の影響度合いが時間と共に変化することで、一度履歴の配給を行うと、またそれをやり直すことになります:o(しかし、今のところ、この方法は本当に科学的な趣味の域を出ていないのです。
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