grasn ...Приведенные аргументы, для меня (подчеркиваю, что именно для меня) совсем не доказывают отсутствие трендов как таковых, а лишь убеждают в ограниченности знаний о Природе. (немного философски получилось :о) Любая модификация автокорреляции оценивает лишь условную взаимосвязь между отсчетами, а эта цифра сама по себе, конечно, еще не говорит о наличии или отсутствии тренда.
あなたは間違っている！トレンドは、同方向の価格ジャンプの数が逆方向のものを上回ることで定義できる。この値が1に近い場合、方向性のある値動きが優勢であると言えます。もし-1に近ければ、シリーズの逆方向性を示すことになる。ゼロの場合、プロセスはランダムな性質を持っています。セルゲイ、このようなトレンドの定義に何か思い当たる節はありますか？そうなんだ！これは自己相関係数の定義です。 r=SUM{(Open[i]-Open[i-1])*(Open[i+1]-Open[i])}/SUM{(Open[i]-Open[i-1])} または r=SUM{sign((Open[i]-Open[i-1])*(Open[i+1]-Open[i]))}/N, ここで N はジャンプの総数、 sign は数の符号を表しています。あるいは、分子の和の符号の下に項をグループ化することによって：
...上記の議論は、私にとっては（私にとってはと強調しておきますが）、トレンドの不在を証明するものではなく、自然の知識の限界を納得させるものに過ぎません。(a bit philosophical :o) 自己相関を修正しても、サンプル間の条件付き相関を推定するだけで、この数値自体はもちろんまだトレンドの有無を示すものではありません。
あなたは間違っている！トレンドは、多方向のジャンプを上回る同方向のジャンプの数の超過分と定義することができます。そうでない場合は、同方向のジャンプの合計から逆方向のジャンプの合計を差し引き、得られた差をすべてのジャンプの合計に取ると、得られた数値は定義上、-1から1までの範囲にあります。 この値が1に近い場合、優勢な指向性の値動きと言うことができます。もし-1に近ければ、シリーズの逆方向性を示すことになる。ゼロの場合、プロセスはランダムな性質を持っています。セルゲイ、このようなトレンドの定義に何か思い当たる節はありますか？そうなんだ！これは
自己相関 係数の定義です。
r=SUM{(Open[i]-Open[i-1])*(Open[i+1]-Open[i])}/SUM{(Open[i]-Open[i-1])} または r=SUM{sign((Open[i]-Open[i-1])*(Open[i+1]-Open[i]))}/N, ここで N はジャンプの総数、 sign は数の符号です。あるいは、分子の和の符号の下に項をグループ化することによって：
r=(SUM{n+}-SUM{n-})/N, ここで、n+は同方向ジャンプの数、n-は逆方向の価格ジャンプの数である。したがって、
自己相関係数は 、決定論的な トレンドが存在するか否かを 正確に表して いる。最後のポイントは、トレンドが確率的に変化する可能性があるため、非常に重要なポイントです。そして、自然界にはそれを検出する方法はないはずです。そうでなければ、世界という絵の細い建物全体が崩れてしまいます:-)因果関係の違反の話です。私たちは、どんな自然法則も犯そうとする空想家でも病人でもない...
やった！
決定論的な傾向を検出するための基準を導き出すのは時期尚早である。価格形成の全体像、できれば内部矛盾のない全体像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の構築方法が明らかになるのである。
例えば、こんな感じです。
1.市場は最大限の流動性を提供するように動いている。すなわち、価格は最大数の参加者が取引する準備が整った場所に行くのです。例えばSL - また、ストップのための取引とハイキングは、最大の流動性を提供するために、市場の主な機能の一つです。市場の主な目的は、希望するトレーダーの最大数を提供することです。
2.ゼロサム市場／レベルでは、ある人の利益と他の人の損失を相殺するように価格が動きます。大まかな例ですが、運が良かった場合のブレーカーの利益は、ブレーカーの損失で成り立っているのです。したがって、強い動きの時には、通常、2つの相反する取引アイデアがあります（他のいくつものアイデアを組み合わせることもできますが）。価格は、手法・トレードのアイデアの対立で動く。長い目で見れば、これらの方法は互いに相反するものです。
北風 自分で解明していない、あるいは解明したのなら、なぜそこまでその方法を擁護するのでしょうか。:)))
また性急な結論を出してしまった。
私は、彼らが何をどのように行ったのか、つまり、どのような数学的手法を用いたのか、正確に理解していないとはどこにも言っていないことに留意してほしい。私は、結果の解釈がわからないと言っただけで、全く別の話です。
大賛成です。やはりミクロの視点でのアプローチですね。ローソク足の中に全てのプロセスを組み込んで、平均ポジション保有時間などでローソク足を形成しても、それは単に別のフラクタルレベルに移行しているに過ぎません。私の考えでは、この方法はモデルの評価には向いていますが、ダイナミックな市場分析には向いていません。私はそこに2つのデメリットを感じています。1.プロセスストキャスティクスはローソク足の内側に隠れるため、情報源にはなりえません。一方、市場の状況を説明するマクロ変数の実際の測定は、その確率に動的に依存する必要があります。2.このようにローソク足の形を整えることで、相場に一定の周期を課しているのです。しかし、あなたは自分で「スペクトルには定常成分がない」と述べています。ですから、そのようなローソク足は何も光を放ちませんし、市場にも嫌われます。:-))
そう、これはミクロの視点でのアプローチなのです。でも、もしかしたら、一緒にマクロ的な視点への限界的な転換を組織することになるかもしれない......。1点目について：市場参入の意思決定メカニズムについては、私は何も言っていない。もちろん、
ポジションを持つか どうかの判断は、現在の合成バー内の各価格TICを分析します。つまり、「ストキャスティック・プロセスはローソクの中に隠されているわけではない」ということです。2点目については、私も同感です。
Neutron
決定論的な傾向を検出する基準を導き出すのは早計です。価格形成の首尾一貫した、可能であれば内部的に一貫した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。
例えば、こんな感じです。
1.市場は最大限の流動性を提供するように動いている。すなわち、価格は最大数の参加者が取引する準備が整った場所に行くのです。例えばSL - また、ストップのための取引とハイキングは、最大の流動性を提供するために、市場の主な機能の一つです。市場の主な目的は、希望するトレーダーの最大数を提供することです。
2.ゼロサム市場／レベルでは、ある者の利益と他の者の損失を補うように価格が動く。大まかな例ですが、運が良かった場合のブレーカーの利益は、ブレーカーの損失で成り立っているのです。したがって、強い動きの時には、通常、2つの相反する取引アイデアがあります（他のいくつものアイデアを組み合わせることもできますが）。価格は、手法・トレードのアイデアの対立で動く。長い目で見れば、これらの方法は互いにバランスが取れているのです。
グランズが 正しく指摘したように、初期関数はさまざまな方法で分解することができる。どの方式が良いかというのは、最も大きな問題の一つである。特に、結果として得られる解の速度と精度に直接影響する。 ベストな方法はわからない。私が提案するバリアントは、このテーマに関する科学的な論文で取り上げられています。
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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。コインスレがフラバで溺れてるなぜ？
多くの人が興味を持たない話題のようだが、ただ舌打ちをしたいだけなのだろう。
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どうすればもっと的確な答えが出せるか、ずっと考えていて、こうたどり着いたのだと思います。:)
例えば、ここでは、技術サポートプログラムの手段としてフォーラムがあり、コンテントで機能を課しています。禁欲的なフォーラムエンジンも同じように貢献します。あるDTフォーラムでは、訪問者の95％が「価格はどこまで上がると思うか」と推測しているそうです。推測に飽きると、周りを見回し、わからないことがあるとイライラするようになるのです。気がつけば、この話題も二転三転していますね。
北風は、あなたがこのスレッドで長くないようで、したがって、私はあなたにアドバイスを与えることができ、アレックスNiroba ここで最もチャンピオンあなたが今、彼と一緒にリードしていることを会話のこの種の。"彼は自分自身にすべてを証明した" 彼に何も証明しないでください、しないでください、あなたは不必要にスレッドを散乱させています、それは私たちのすべてに何度も起こったことです...これは、黙っていた方がいいケースの一つです。
北風 さんはこのスレッドに長居していないようなので、勝手にアドバイスさせてもらいます。このアレックス・ニローバは、今あなたが彼と話しているこの種の会話のチャンピオンです。"彼自身が全て証明した "何も証明しないとか、スレをポイ捨てするとか、誰にでも何度もあることだが...。これは、黙っていた方がいいケースの一つです。
なるほど、その通りですね。
グランズが 正しく指摘したように、本来の機能はさまざまな方法で分解することができます。どの方式が良いかというのは、最も重要な問題の一つである。特に、解答の速度と精度が直接的に依存します。
何がベストな方法なのかわからない。私が提案するバリアントは、このテーマに関する科学的な論文で取り上げられています。
モデルの要件：具体的なエントリーレベル、目標、SL、および/またはポジションルールを論理的に導き出すものであること。引用されたマルチファクターモデルは別のところで説明されていますが、トレーディングに必要な上記のような結論は出ていませんので、理論的な興味しかありません。そして、簡単に言うと、要因が多すぎて、しかも頻繁に変化するので、このモデルでは（正しい意味での）予測は不可能なのです。
私が説明しようとしたモデルはセンチメントに基づいており、このモデルでは基本的な要因が少なく、その他がノイズとなるような不連続な 時点を見つけようとしています。これも大まかな例ですが、ブレイクダウンが取引される場合、主なトレードアイディアはそれに関連するカウンターライドであり、それ以外の考慮事項によって成立したトレードはMO=0のノイズと考えるのが妥当でしょう。このモデルによって、このグループがある方向に価格を動かすゾーンを数値的に推定し、必要なグループにタイムリーに接続する兆候を見出し、目標やシステムSlを数値的に定義することができる。
...Приведенные аргументы, для меня (подчеркиваю, что именно для меня) совсем не доказывают отсутствие трендов как таковых, а лишь убеждают в ограниченности знаний о Природе. (немного философски получилось :о)
Любая модификация автокорреляции оценивает лишь условную взаимосвязь между отсчетами, а эта цифра сама по себе, конечно, еще не говорит о наличии или отсутствии тренда.
あなたは間違っている！トレンドは、同方向の価格ジャンプの数が逆方向のものを上回ることで定義できる。この値が1に近い場合、方向性のある値動きが優勢であると言えます。もし-1に近ければ、シリーズの逆方向性を示すことになる。ゼロの場合、プロセスはランダムな性質を持っています。セルゲイ、このようなトレンドの定義に何か思い当たる節はありますか？そうなんだ！これは自己相関係数の定義です。 r=SUM{(Open[i]-Open[i-1])*(Open[i+1]-Open[i])}/SUM{(Open[i]-Open[i-1])} または r=SUM{sign((Open[i]-Open[i-1])*(Open[i+1]-Open[i]))}/N, ここで N はジャンプの総数、 sign は数の符号を表しています。あるいは、分子の和の符号の下に項をグループ化することによって：
r=(SUM{n+}-SUM{n-})/N, ここで、n+は同方向ジャンプの数、n-は逆方向の価格ジャンプの数である。したがって、
自己相関係数は 、決定論的な トレンドが存在するか否かを 正確に表して いる。最後のポイントは、トレンドが確率的に変化する可能性があるため、非常に重要なポイントです。そして、自然界にはそれを検出する方法はないはずです。そうでなければ、世界という絵の細い建物全体が崩れてしまいます:-)因果関係の違反の話です。私たちは、自然の法則のどれかを犯そうとする空想家でも病人でもありません...
セルゲイさん、意外と柔軟なんですね！（というか、何もわかってません）以前は、「不在のため、間違いなくトレンドではない...」と、そのまま書き込んで、先に自分を納得させ、今回の投稿で、先の発言に反論し、私の発言を拡大解釈しましたね。どこがそうで、どこがそうでないのか、まだ十分に理解できていないのかもしれません。一般的には、「多方向の偏差を数える」というトレンドの定義だけを選び、
自己相関の 計算をそれに合わせる、つまり、y(i)とy(i+1)をそれぞれの差で置き換えれば、その推定値にたどり着けるだろう、と私は考えています。主にDSPから派生した自己相関（以下、AC）についての理解は、少し違います。信号の内部構造を明らかにするACは、サンプルの相互関係を定量的に、しかも相対的にしか示さないが、一般にそれは小さくはない。また、AKだけでは十分ではなく、例えば、トレンドの存在を認識するためには、何回トランジションがなければならないか、0.5より大きい値がいくつなければならないか、などの追加基準が必要になる。