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 194

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そして、あなたの質問は、かなり修辞的で、それに答えないという方法です。オーナーの仕事ですからね。<br /> translate="no">。


Yurixx 答えは難しくないが、予測を立てることはほとんど同じだ。
天気予報のようなものです。"Predictor "は叩き台 :-)))

現在、私はGBP/USDで取引していますが、ここのボラティリティはEUR/USDより高いです。
それに伴い、チャンスも増えています。:)))
 
Yurixx
2つのインディケータがあり、それぞれがある事象の確率（例えば、価格が少なくともNポイント上昇すること）を示しているとします。指標には当然相関があり、その相関係数を算出することができる。この2つの数字から、ある事象の累積確率をどのように計算すればよいのだろうか。

私の主張の厳密な証明はできない。
この場合、私たちはあるバイナリ検出器のアナログを扱っていることになります。検出器は、試料中の物質の存在を確率pで示すとします。十分な回数N回測定すれば、与えられた物質が本当に試料に含まれていればp*N回、含まれていなければ（1-p）*N回、その存在を確認できることは明らかであろう。したがって、十分な数の実験Nがあって、(1-p)*N*R*N>Nであれば、1に近い確率で（1-(1-p)^Nとして）真実を立証することができるのである。そのためには、検出器の読み取りの合計がp*Nに収束するか、(1-p)*Nに収束するかを確認すれば十分である。1つの検出器でN個の実験を連続して行うか、1つの実験でN個の検出器を同時に使うかの違いはないことは明らかである。
この例は、各測定における各検出器の任意の確率p[i]>0.5の場合にも一般化することは難しくない。類推によって。
十分な回数 N 回測定することで、SUM(p[i]) (和は i=1...N) で、与えられた物質が本当にサンプルに含まれていればその存在を確認し、含まれていな ければ SUM(1-p[i]) でその存在を確認することになります。すべてのビープ音の合計がSUM(p[i])以上になれば、イベントが発生することが判明した。 すべての信号指標の合計がSUM(1-p[i])以下になる傾向がある場合、イベントは発生しない。この一般的なケースでは、私は十分な知識を持っていないので、結果の確率について言うことはできませんが、特別なケースでは、その出来事は確率的に起こるでしょう。
P＝1-P（1-p[i]） ここで、積はすべてのi＝0...Nにわたって行われ、p[i]＞0.5である。
N個のインジケータがすべて同時に点灯した場合。
 
<br/ translate="no">私は現在、EUR/USDよりもボラティリティの高いGBP/USDに取り組んでいます。
それに伴い、チャンスも増えています。:)))


不思議なことに、私はこれまで両通貨のボラティリティはほぼ同じと考えていました。そして、日足バーの平均相対スプレッド（高値-安値）/終値を曜日 別に計算すると、それを確認することができます。EURUSD_1440_Day_of_Week_1 0.007266 EURUSD_1440_Day_of_Week_2 0.007871 EURUSD_1440_Day_of_Week_3 0.007981 EURUSD_1440_Day_of_Week_4 0.007266 EURUSD_1440_Day_of_Week_3 0.007981008332 EURUSD_1440_Day_of_Week_5 0.008522 GBPUSD_1440_Day_of_Week_1 0.007224 GBPUSD_1440_Day_of_Week_2 0.007224。007431 GBPUSD_1440_Day_of_Week_3 0.007535 GBPUSD_1440_Day_of_Week_4 0.007863 GBPUSD_1440_Day_of_Week_5 0.008052 各値を計算するには、該当する曜日について100本の日棒が取得されています。平均相対レンジ）*Close[0]という式で、平均絶対値をpipsでとると、Close[0]はもちろん通貨ごとに違うので、この値は当然違ってきます。しかし、ここに「より多くの機会」はどこに隠されているのだろう--まったくもって、明快ではない。GBPUSDのストップロスとテイクプロフィットは、単純に通貨間の比率を1.5倍程度にスケーリングされるから？だから、戦略そのものの収益性は変わらないのです
 
2Neutron
ボラティリティをありがとうございます。もう一つの質問でご協力をお願いしたいのですが。

例えば、価格が少なくともNポイント上昇することを示す2つのインジケータがあるとします。指標には当然相関があり、その相関係数を算出することができる。この2つの数字から、ある事象の総確率を計算するにはどうしたらよいでしょうか？

よろしくお願いします。

New Market Wizards（Eckhardt）より： "...ロバスト手法には、正規
確率分布を 仮定した研究結果とは異なる、他の実用的な意味があるのでしょうか？- 重要な応用例として、特定の市場に対して複数の指標を持っている場合について説明します。そこで、複数の指標をどのように組み合わせれば最も効率的なのか、という疑問が生まれます。一定の正確な統計的測定に基づき、さまざまな指標に重み付けをすることが可能である。しかし、各指標に割り当てる重みの選択は、多くの場合、主観的なものです。ロバスト統計の文献を見ると、ほとんどの場合、最適な戦略は重み付けではなく、各指標に1か0の値を割り当てることです。 つまり、指標を受け入れるか拒否するかということです。原則的に使用できる指標であれば、他の指標と同等の重み付けをすることも十分可能である。そして、この基準を満たさないものは、悩む価値がないのです。トレードの選択も同じ原理です。さまざまな取引に資産を配分するには、どのような方法が最適でしょうか？ここでも、配分は均等であるべきだと主張します。トレードのアイデアが実行するのに十分なものか（その場合は完全に実行されるべき）、あるいは全く注目に値しないものかのどちらかである。"
 
驚きの結果が出たんです
私は、理論的な法則を知らないことに不満を感じ、モンテカルロ法でイベントを再生し、それぞれが確率p[i]で次のイベントを予測するN個の指標を付けるコードをすぐに書きました。そして、すべての指標が一致したケースをフィルタリングし、イベント予測の正答率を算出しました。
どうだろう...。すべての指標を1回で正しく予測できる確率は、各指標の確率の算術平均である。
P=SUM(p[i])/N、和はi=1...Nとする。
そうなんですか？ショックだ！
その結果、複数の指標を併用した場合の方が、最も信頼性の高い指標を1つ使用した場合よりも、正しい事象予測の確率Pは小さくなるのです!つまり、複数の指標を併用しても、予測信頼度の大幅な向上にはつながらない。
 
<br /> translate="no">ソランドル
どうでしょう、スプレッドに関する私の主な考え方は、すでにここで述べたと思います。1次、2次と同じ「収束型」の回帰であることは、ここにいる皆さんはすでにご存じだと思いますが...。

いえいえ、あなたのアプローチはとても興味深いです。統計学と「目で見る」アプローチに基づいているのだろうと推測しました。唯一考えられるのは、「スマートウィンドウ」を作ることです。つまり、現在のトレンドと、それによる反転の可能性を、例えばATR（少し書き換えが必要です）を使ってコントロールすることです。

1.現在のトレンド（というか、何か面白い値動き）を探す。
2. トレンド（動き）の始まりを象徴するバーを見つける。
特定したバーに対して、動きの下にあるウィンドウをフィックス（計算、固定）するのです
4.価格と一緒に動いて、ATRがボーダーに来たら見る。
5.接近している-逆転の可能性
6.トレンドの終わり - 新しいものを探す、すべてを繰り返す

他の仕事があるので、まだ試していませんが、近いうちにやります。つまり、ハードウインドウを使うことで発生する遅延をなくすための何らかの方法ということです。それとも、私は何か、ATRの非常に重要な何かを見逃しているのでしょうか:o)


ユリックス、ローセンタリングを思い出した！？私の記憶違いでなければ、次のような感じです。シリーズがあるんですね。
x[0]、x[1]、x[2]、x[3]、x[4]。

求心級数は次のように求められる（言葉で説明するより数式で説明した方が簡単だ）。

X[0]、値なし
x[1]=(x[0]+x[1]+x[2])/3です。
x[2]=(x[1]+x[2]+x[3])/3です。
x[3]=(x[2]+x[3]+x[4]/3)となります。
X[4]は値なし


航空券

万歳！私だけじゃないということですね。つまり、揮発性を賞賛する記事をよく読みますが、揮発性によって何が得られるのか、よく理解できていないんです。:о)

例えば、http://forex.kbpauk.ru/showflat.php/Cat/0/Number/40 044/page/0/fpart/1/vc/1。


アヴァルス、ありがとう、興味深い内容だ。


ニュートロン

その結果、複数の指標を使用した場合の正しいイベント予測の確率Pは、最も信頼性の高い指標だけを使用した場合よりも低くなります!!!!つまり、複数の指標を併用しても、予測信頼度の顕著な向上にはつながらないのです。


全くその通りです。Vladislavの戦略を分析する際に、Hearst指標をメイン（信頼できる）指標として残し、信頼できるチャンネルを選択する「競合」アプローチを放棄したのは、まさにこのためであった。
 
驚きの結果を得ることができました<br /> translate="no"> ...
P=SUM(p[i])/N、和はi=1...Nとする。
そうなんですか？ショックだ！
その結果、複数の指標を同時に使用した場合の正しいイベント予測の確率Pは、最も信頼性の高い指標を単独で使用した場合よりも低くなるのです!つ まり、複数の指標を併用しても、予測信頼度の大幅な 向上にはつながらない。


まあ...
前の記事の結論の方が好きだった。:-))
おそらく、私自身は、式に導かれるように
P＝1-P（1-p[i]） ここで、積は全てのi＝0...Nに適用され、p[i]＞0.5である。
N個のインジケータがすべて同時にシグナルを発した場合。


もしかしたら、本当に複数の指標を使っても予測の信頼性は上がらないのでは？どうだろう。しかし、私の物理的な考え方は、この結論に同意したくはない。私の中で何かが間違っているような気がしています。

もし、指標が独立していたら、P=1-P(1-p[i])という式に頼りたいところです。しかし、どの指標も物価系列をベースにしているため、ある程度は依存性があると思われる。だからこそ、私はこの方式を無条件に受け入れることができなかったのです。また、だからこそ、相関係数の力を借りて、より洗練されたものを手に入れたいと思ったのです。

確率が算術平均で定義されているという結論も、同じ理由で納得がいかない。物理的な意味を初歩的に分析すると、次のようになる。
仮に、その確率が本当に2つの（確実な）確率p1とp2の算術平均として計算されたとする。この2つの指標が完全に相関している（つまりcoeff=1）なら、p1=p2=p0、（p1+p2）/2=p0が正しいようです。しかし、coeff =0とすると、矛盾が生じる。p1とp2は独立しているので、同時に測定することができる。そして、大数の極限では、結果の総数に対する正の結果の比率は、第2極限どころか、第3極限のp1、p2、(p1+p2)/2の傾向になるはずです。ここがおかしいんです。
 
うーん...どこかでヘマをしている！？明らかに。でも、どこで？
 
うーん...どこかでヘマをしている！？明らかに。でも、どこで？


残念ながら、私はモンテカルロ法を知らないんです。でも、もしかしたら、それを再現するアルゴリズムがあるのかも？
乱数発生器が 実際には擬似乱数列しか生成しないのと同じように？

もしかしたら、これらのN個の指標が独立していない、つまり互いに相関していることが問題なのかもしれませんね。

それとも、私の考察が間違っているのでしょうか？
 
モンテカルロ法は使ったことがないし、必要ないと思っている。しかし、集めた統計をもとに、私が使ったいくつかの指標（パラメータ）からは、ほぼ同じ結論が導き出されたのです。最も信頼できるものを1つ使う方が、（最も信頼できるものを使わずに）全部使うよりも良い結果が得られた。つまり、調査対象グループから指標を順次除外していったのです。


指標と主要な結論の間に相関があることについては、それらがすべて同じ一次系列から得られたものであることを理由に、私は主に2つの理由で同意しない。

1 すべての指標が互いに依存しないことは確かです（例：ATRとMAのいずれか）。これは簡単に確認できます。

2 これらの指標自体の使い方、ひいては結論が根本的に異なる（例：MACDと同じMA）。
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