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 186 1...179180181182183184185186187188189190191192193...309 新しいコメント Forex Trader 2006.12.13 13:29 #1851 歴史は繰り返す、これはハースト指数で実証されているが、ただ、それは（先に書いたように）確立した構造の反復／継続の可能性を評価するものであり、TCへのアプローチを多少変えるものである。 ハースト指数は、時系列の 積分特性で、注目する量の拡散率（時間からのずれ量）を表すものです。その結果、多くの興味深い点が考慮されていないだけなのです。より有益なのは、残差時系列のコレログラムの構築である。特殊なケースとして、そこからハースト指数の推定値を得ることができるが、それに加えて、時系列のより微妙で重要な指標を決定する強力なツールを手にすることができる。 Forex Trader 2006.12.13 14:17 #1852 <br/ translate="no"> ハースト指数は時系列の積分特性で、注目する量の拡散率（時間からのずれ量）を表すものである 。 ハーストのインデックスの 解釈は面白いですね、まだそのような理解に出会ったことがありません。時間とのズレの値」という説明は、確かによくわかりませんでした。 。 より有益なのは、残差時系列のコレログラムの構築である。特殊なケースとして、そこからハースト指数を推定することができます 現在、インジケータ計算の実用版（より正確なもの）を仕上げていますが、ウェーブレット解析を使っています。もしよろしければ、コレログラムからハースト指数を求める方法を教えていただくか、リンクを教えてください。 その計算には多くのバリエーションがあります。:о) Forex Trader 2006.12.13 14:20 #1853 PS：それとも、コレログラムをもとにスペクトル指数を算出するということでしょうか？ Forex Trader 2006.12.13 16:42 #1854 <br/ translate="no">まだ出会っていないハースト像の面白い解釈。時間とのズレの値」という説明は、たしかによくわからなかった。 そして、その計算には実に多くのバリエーションがある。:o) バー数 n（またはタイムフレームt）の関数としての金融商品のボラティリティsは、最小タイムフレームs0に最小t0に関連する関心のあるタイムフレームtの比率を乗じ、これをすべてハースト指数のべき乗で決定したボラティリティとして計算されます： s=s0*(t/t0)^M ここでMはハースト指数です。通常、定常正規分布の確率変数に基づく積分時系列では、ハースト指数は1/2となり、価格形成の予測不可能な性質を示すことになります。この場合、63%の確率で時刻t以降の価格は幅sの価格帯に位置することになる。実は、急ぎすぎたのか、拡散率と呼ぼうとしたんです :-)ハーストの値が1/2以上であれば、トレンド相場について、それ以下であれば、逆行する価格行動について話すことができる。おそらく、ハースト比の分析から学べることは、これだけだろう。 洗練された研究者にとっては、それほどでもないでしょう。自己相関関数のサンプルアナログを分析することで、価格形成メカニズムに関する同じ、そしてより詳細な情報を得ることができる。 。 今は、ウェーブレット解析を使って、指標計算の実用版（より正確なもの）を完成させています。もしよろしければ、コレログラムからハースト指数を求める方法について教えてください。 頭から覚えていないんです。覚えていたら、リンクを貼りますね。 Forex Trader 2006.12.13 18:29 #1855 中性子さん、スペクトル密度というのは、ランダム過程のスペクトル理論で理解するということでよろしいでしょうか？そうであれば、多かれ少なかれ納得がいくのですが。そうでない場合は、さらに考えます :o) ボラティリティについては、s0がどのように定義されているか。できれば、リンクを貼るか、詳しく教えてください。よくわからないんです。タイムフレームというのは、この計算式で言うとどういうことになるのでしょうか。 Forex Trader 2006.12.14 09:01 #1856 グラサンさん、こんにちは。 定常時系列のスペクトル密度 p(ω)は、その自己相関関数によって定義されます： p(ω)=SUM(r(k)*exp{i*ω*k}), ここで和は-infinityから+infinityまでです. r(-k) = r(k) ですから、スペクトル密度は次のように書けます： p(ω)=1+2*SUM(r(k)*cos{ω*k}), ここで和は 1, から +infinity までとします。 したがって、関数p(ω) は周期2Piの高調波である。スペクトル密度のグラフは、スペクトルと呼ばれ、ω=Piに関して対称である。したがって、 p(ω)の挙動を分析する場合、0<=ω<=Pi/dtまたは0から1/(2*dt)までのfによって値が制限される。周波数単位を基準とした振幅の2乗の次元を持つ。 この関数の特性を応用した時系列解析を「スペクトル時系列解析」と定義している。このアプローチについては、例えば、[Jenkins, Wats (1971, 1972)] や [Lloyd, Lederman (1990)] である程度完全な説明がなされている。 フィルタの周波数解析では、原則としてサンプリング間隔の値 dt を 1 とし、それぞれ区間 (0...Pi) の周波数特性を周波数で、区間 (0...1/2) の周波数特性を f で定義する。高速フーリエ変換（FFT）を用いる場合、スペクトルは0から2Piまでの周波数区間（0から1Hzまで）の正周波数の片側変量で計算され、主バンドスペクトルの複素共役部分（-Piから0まで）はPiから2Piまでの区間を取る（計算を加速するために離散スペクトルの周期性の原則を使用する）。 スペクトル密度の値は、時系列xtと周期2Pi/omegaの高調波の間に存在する関係の強さを特徴づけることが、意味のある分析にとって重要である。これにより、スペクトルのピークの集合が展開における調和成分の集合を決定し、分析された時系列の周期性を捕らえる手段として使用することができる。もし、この系列がω周波数の隠れた調和を含んでいるならば、周波数ω/2、ω/3などの周期項も含んでいる。これがいわゆる「エコー」と呼ばれるもので、低周波でスペクトルが繰り返される。 グラサン、ボラティリティについて。 その計算は標準偏差の 推定と変わりません： s0=SQRT(|SUM{High[i+1+k]-low[i+k]}^2|/{k-1}) ここで和は0からnまでのすべてのkにわたって実行されます。この式で計算される s0 は最小の時間枠で、通常は分単位で計算される。ハースト指数が時間軸にどのように依存するかを知ることで、上記の投稿で示された計算式を使用して、任意の時間軸におけるボラティリティの値を求めることができます。逆もまた真なりで、統計データを加工した後、上記の式でボラティリティの時間軸依存性を構築すれば、Hurst指数の算出も難しくはないだろう。 a trading strategy based Forex Trader 2006.12.14 09:25 #1857 <br /> translate="no"> ........................。 グラサン、ボラティリティについて。 それを計算することは、標準偏差を推定することと何ら変わりはない。 s0=SQRT(|SUM{High[i+1+k]-low[i+k]}^2|/{k-1}), ここで和は0からnまでのすべてのkにわたって行われます。統計的信頼性のために、nは100以上でなければならない。この式によると、s0は最小の時間枠で計算され、それは通常、分である。ハースト指数が時間軸にどのように依存するかを知ることで、上記の投稿で示された計算式を使用して、任意の時間軸におけるボラティリティの値を求めることができます。逆もまた真なりで、統計データを加工した後、上記の式でボラティリティの時間軸依存 性を構築すれば、Hurst指数の算出も 難しくはないだろう。 ここがよくわからないところです。 Forex Trader 2006.12.14 10:32 #1858 ロッシュ、あなたは幸運です。それ以外もよくわからなかった。:-)) DSPに本腰を入れなければならない。 Neutronさん、上の式でs0=SQRT(|SUM{High[i+1+k]-low[i+k]}^2|/{k-1}) 何か不明な点がありますね。おそらく、テキスト形式で数式を書くと、微妙な部分がすべて表示されないことが問題なのだろう。 1.差の二乗和がすでに正の値なのに、なぜモジュラスが必要なのか 2.和算をする場合、なぜ分母の{k-1}が和の符号の後ろにあるのか 3.なぜhighとlowは1本ではなく、隣接する棒を指すのか ところで、グラサン、ボラティリティについての議論を覚えていますか。Neutronは、見ての通り、私と同じように、ボラティリティは標準偏差 で測られると述べています。 Forex Trader 2006.12.14 10:33 #1859 Roshさん、こんにちは。 何がはっきりしないのか？数式がどのように導かれるのか、あるものが別のものからどのように表現されるのか、あるいはただ、何も明確になっていないのか。 冗談です。 Forex Trader 2006.12.14 10:43 #1860 Rosh あなたは幸運です。それ以外もよくわからなかった。:-)) DSPに本腰を入れなければならないのでしょうね。 ところでグラサン、ボラティリティの話をしたのを覚えていますか？Neutronは、見ての通り、私と同じように、ボラティリティを標準偏差の値で推定するとしています。 そのようなボラティリティの定義には出会ったことがないのですが、それは理解できました。私は、信頼できるチャンネルを選択するための資格基準として、このパラメーターに関心を持っています。何が出るかは見てみないとわからない。特にハーストのインデックスと リンクしているので。PS：DSPは実に興味深い分野であり、あなたはすでに「デジタイザー」の仲間入りをしていることを思い知らされます。 1...179180181182183184185186187188189190191192193...309 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
ハースト指数は、時系列の 積分特性で、注目する量の拡散率（時間からのずれ量）を表すものです。その結果、多くの興味深い点が考慮されていないだけなのです。より有益なのは、残差時系列のコレログラムの構築である。特殊なケースとして、そこからハースト指数の推定値を得ることができるが、それに加えて、時系列のより微妙で重要な指標を決定する強力なツールを手にすることができる。
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ハーストのインデックスの 解釈は面白いですね、まだそのような理解に出会ったことがありません。時間とのズレの値」という説明は、確かによくわかりませんでした。 。
より有益なのは、残差時系列のコレログラムの構築である。特殊なケースとして、そこからハースト指数を推定することができます
現在、インジケータ計算の実用版（より正確なもの）を仕上げていますが、ウェーブレット解析を使っています。もしよろしければ、コレログラムからハースト指数を求める方法を教えていただくか、リンクを教えてください。 その計算には多くのバリエーションがあります。:о)
そして、その計算には実に多くのバリエーションがある。:o)
バー数 n（またはタイムフレームt）の関数としての金融商品のボラティリティsは、最小タイムフレームs0に最小t0に関連する関心のあるタイムフレームtの比率を乗じ、これをすべてハースト指数のべき乗で決定したボラティリティとして計算されます： s=s0*(t/t0)^M ここでMはハースト指数です。通常、定常正規分布の確率変数に基づく積分時系列では、ハースト指数は1/2となり、価格形成の予測不可能な性質を示すことになります。この場合、63%の確率で時刻t以降の価格は幅sの価格帯に位置することになる。実は、急ぎすぎたのか、拡散率と呼ぼうとしたんです :-)ハーストの値が1/2以上であれば、トレンド相場について、それ以下であれば、逆行する価格行動について話すことができる。おそらく、ハースト比の分析から学べることは、これだけだろう。 洗練された研究者にとっては、それほどでもないでしょう。自己相関関数のサンプルアナログを分析することで、価格形成メカニズムに関する同じ、そしてより詳細な情報を得ることができる。 。
頭から覚えていないんです。覚えていたら、リンクを貼りますね。
ボラティリティについては、s0がどのように定義されているか。できれば、リンクを貼るか、詳しく教えてください。よくわからないんです。タイムフレームというのは、この計算式で言うとどういうことになるのでしょうか。
定常時系列のスペクトル密度 p(ω)は、その自己相関関数によって定義されます：
p(ω)=SUM(r(k)*exp{i*ω*k}), ここで和は-infinityから+infinityまでです.
r(-k) = r(k) ですから、スペクトル密度は次のように書けます：
p(ω)=1+2*SUM(r(k)*cos{ω*k}), ここで和は 1, から +infinity までとします。
したがって、関数p(ω) は周期2Piの高調波である。スペクトル密度のグラフは、スペクトルと呼ばれ、ω=Piに関して対称である。したがって、
p(ω)の挙動を分析する場合、0<=ω<=Pi/dtまたは0から1/(2*dt)までのfによって値が制限される。周波数単位を基準とした振幅の2乗の次元を持つ。
この関数の特性を応用した時系列解析を「スペクトル時系列解析」と定義している。このアプローチについては、例えば、[Jenkins, Wats (1971, 1972)] や [Lloyd, Lederman (1990)] である程度完全な説明がなされている。
フィルタの周波数解析では、原則としてサンプリング間隔の値 dt を 1 とし、それぞれ区間 (0...Pi) の周波数特性を周波数で、区間 (0...1/2) の周波数特性を f で定義する。高速フーリエ変換（FFT）を用いる場合、スペクトルは0から2Piまでの周波数区間（0から1Hzまで）の正周波数の片側変量で計算され、主バンドスペクトルの複素共役部分（-Piから0まで）はPiから2Piまでの区間を取る（計算を加速するために離散スペクトルの周期性の原則を使用する）。
スペクトル密度の値は、時系列xtと周期2Pi/omegaの高調波の間に存在する関係の強さを特徴づけることが、意味のある分析にとって重要である。これにより、スペクトルのピークの集合が展開における調和成分の集合を決定し、分析された時系列の周期性を捕らえる手段として使用することができる。もし、この系列がω周波数の隠れた調和を含んでいるならば、周波数ω/2、ω/3などの周期項も含んでいる。これがいわゆる「エコー」と呼ばれるもので、低周波でスペクトルが繰り返される。
グラサン、ボラティリティについて。
その計算は標準偏差の 推定と変わりません：
s0=SQRT(|SUM{High[i+1+k]-low[i+k]}^2|/{k-1}) ここで和は0からnまでのすべてのkにわたって実行されます。この式で計算される s0 は最小の時間枠で、通常は分単位で計算される。ハースト指数が時間軸にどのように依存するかを知ることで、上記の投稿で示された計算式を使用して、任意の時間軸におけるボラティリティの値を求めることができます。逆もまた真なりで、統計データを加工した後、上記の式でボラティリティの時間軸依存性を構築すれば、Hurst指数の算出も難しくはないだろう。
グラサン、ボラティリティについて。
それを計算することは、標準偏差を推定することと何ら変わりはない。
s0=SQRT(|SUM{High[i+1+k]-low[i+k]}^2|/{k-1}), ここで和は0からnまでのすべてのkにわたって行われます。統計的信頼性のために、nは100以上でなければならない。この式によると、s0は最小の時間枠で計算され、それは通常、分である。ハースト指数が時間軸にどのように依存するかを知ることで、上記の投稿で示された計算式を使用して、任意の時間軸におけるボラティリティの値を求めることができます。逆もまた真なりで、統計データを加工した後、上記の式でボラティリティの時間軸依存 性を構築すれば、Hurst指数の算出も 難しくはないだろう。
ここがよくわからないところです。
DSPに本腰を入れなければならない。
Neutronさん、上の式でs0=SQRT(|SUM{High[i+1+k]-low[i+k]}^2|/{k-1})
何か不明な点がありますね。おそらく、テキスト形式で数式を書くと、微妙な部分がすべて表示されないことが問題なのだろう。
1.差の二乗和がすでに正の値なのに、なぜモジュラスが必要なのか
2.和算をする場合、なぜ分母の{k-1}が和の符号の後ろにあるのか
3.なぜhighとlowは1本ではなく、隣接する棒を指すのか
ところで、グラサン、ボラティリティについての議論を覚えていますか。Neutronは、見ての通り、私と同じように、ボラティリティは標準偏差 で測られると述べています。
何がはっきりしないのか？数式がどのように導かれるのか、あるものが別のものからどのように表現されるのか、あるいはただ、何も明確になっていないのか。
冗談です。
DSPに本腰を入れなければならないのでしょうね。
ところでグラサン、ボラティリティの話をしたのを覚えていますか？Neutronは、見ての通り、私と同じように、ボラティリティを標準偏差の値で推定するとしています。
そのようなボラティリティの定義には出会ったことがないのですが、それは理解できました。私は、信頼できるチャンネルを選択するための資格基準として、このパラメーターに関心を持っています。何が出るかは見てみないとわからない。特にハーストのインデックスと リンクしているので。PS：DSPは実に興味深い分野であり、あなたはすでに「デジタイザー」の仲間入りをしていることを思い知らされます。