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 212 1...205206207208209210211212213214215216217218219...309 新しいコメント Forex Trader 2007.01.10 13:26 #2111 私たちは、ブローカーを最寄りの精神病院に送り込むための、統計的に正しい優れた数学的装置を開発している最中だと思うのです。 <br /> translate="no">。 追記：どういうことかというと、この基準がたまに効く...というか、カチッと効く...それについてはオ...。 まあまあ、高い取引頻度に対応する方法はすでに知っていますよ :-)- もう一つ「独立した」基準（例えば、前回のジャンプと予想されるジャンプの関係）を入れるだけで、取引の頻度は数倍になり、予測の信頼性は増すばかりです。 明らかに、小さな擾乱の下での市場の偏向は、+2ポイント（例えば）EURCHF 2004の摂動に反応した市場の反応の振幅の分布関数で示される1分 比較のため、同じ測定器の摂動なしの分布関数を以下に示します。 Forex Trader 2007.01.10 13:58 #2112 そうですね、基準を入れることは可能です、2つでも。しかし、このやり方にはまだ疑問があります。えーと......。:о) " セルゲイ 解釈としては、+10pipsの摂動を見たなら、次のバーで-10pipsのプルバックを予想する可能性が高いということです(図参照)。もちろん、引き戻しは「逆側」でも何でもよいのですが、統計的には引き戻しの振幅は外乱の振幅に等しいのです。エラーは老人性ではなく、等確率で、取引回数の増加に伴い、互いに吸収しあうが、統計的な優位性は我々の側に残るだろう！" でも、そんなものはないんです!!!分足チャートを見れば、価格はどこにでも跳ね上がるのですどこを探しても、その確認（私の目がとてもよく見える！）ができていないのです同じように跳ねても、1日後、1ヶ月後、1年後...。 このスーパースタットの優位性でONLYリークします！！！ 統計によれば（最も可能性が高い）、価格はずっと変わらないはずなのですが（今が＋10なら-10でしょう）、そうはなっていません!!!!その通り、私たちは価格を見るのではなく、偏差値を見るのですから......。 というか、私もスタットベネフィットについて何も理解していない...可能性がかなり高いです。 PS：気が散るわけではないのですが、トレンドの定義について考えを述べると約束したことを思い出してほしいのですが． Forex Trader 2007.01.10 14:27 #2113 <br / translate="no"> しかし、そんなものはない!!!!分足チャートを見れば、価格はどこにでも跳ね上がるのですどこを探しても、その確認（私の目がとてもよく見える！）ができていないのです同じように跳ねても、1日後、1ヶ月後、1年後...。 このスーパースタットの利点を生かしてONLYドレインします!!!! あなたは間違っています。 もし私たちがドレインするとしたら、それはある理由のためです。FACモジュールはボラティリティで動作し、スプレッドが少ないのです ですから、目で見て何かを調べる必要はなく、コンピュータの前に座って、このパラメーターに関する評価のために、さまざまなTFでいくつもの計測器を走らせるのです。 PS：気が散るわけではないのですが、トレンドの定義について考えを述べると約束したことを思い出してほしいのですが． うんうん... Forex Trader 2007.01.10 14:33 #2114 <br / translate="no"> もし負けるとしたら、それは一つの理由 - ボラティリティに対するFACのモジュールがスプレッドより小さいからです!ですから、目で見て何かを調べる必要はなく、コンピュータの前に座って、さまざまなTFに対していくつもの計測器を動かして、このパラメーターを評価する必要があるのです。 では、なぜ偏差値が必要なのでしょうか？あ・あ・あ・あ・なるほど、そのためにFAC（やはりこの略称は好きではない...）と考えるのですね。 EURUSDで考えてみましょう。 スプレッド - 3 または 0.0003? その場合、FACは[0:1]である必要があります。 ボラティリティは平均して、どの範囲にあるのか？ Forex Trader 2007.01.10 14:46 #2115 ...ティックの上で何が起こっているかは、簡単に想像がつく。<br / translate="no"> 価格がゆっくり動いていて、ティックが速く刻んでいるので、非常に強い負の自己相関があるはずです。そして当然のように：上下左右に． では、この後に続くのは何でしょうか。すべてのティックの後、上向きは下向きに開き、その逆は？:-))) ... けいみょうにち http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=618349&postcount=297 http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=624720&postcount=326 http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=622143&postcount=310 http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=626115&postcount=334 Forex Trader 2007.01.10 15:19 #2116 セルゲイ、FACがスプレッド周辺のボラティリティ・イコールに取り組む「本質」が理解できないんだ。説明してください。経験的に導き出されたものなのか、科学的に直感的なものなのか。 PS: eurosdのボラティリティ値の限界値を教えてください。ただ、ボラティリティは全くカウントしていません。そして今は、そんな計算はできない。 Forex Trader 2007.01.11 06:58 #2117 Северный Ветер 10.01.07 15:46 ...この問題について少し http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=618349&postcount=297 http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=624720&postcount=326 http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=622143&postcount=310 http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=626115&postcount=334 リスペクト! スレッドを興味深く読ませていただきました。もちろん洪水も多いのですが、どうやらそれが順当なようで......。北風 その資料は、サイト上で記事という形で発表されていないのですか？よろしくお願いします。また、今やっていることに興味があるのですが、トレードにおいて最も視野の広い方向は何でしょうか？ここで議論されているテーマに関する評論家、アイデアの生成者として参加していただければ幸いです。 グラサン 10.01.07 15:33 EURUSDで考えてみましょう。 スプレッド - 3 または 0.0003? そのためにFACは嘘をつくべきである［0:1］。 ボラティリティは、平均して、どの範囲にあるのか？ セルゲイさん、FACのボラティリティがスプレッドと等しいというプロダクトの「本質」が理解できません。説明してください。経験的に導き出されたものなのか、科学的に直感的なものなのか。 セルゲイ ボラティリティとスプレッドの次元は同じであるべきだ。メートル単位ならメートル単位、キロメートル単位ならすべてキロメートル単位です :-)。 このジャンプの振幅は、選択した時間枠の商品のボラティリティまたはその標準偏差に等しいと仮定することができ、それはほぼ同じです。FACは、他の（反対と逆方向のジャンプ）よりも価格の動きの一つのタイプの有病率の相対値として解釈することができることを考慮すると、我々は、精度を損なうことなく、TSは、 "理想的な予測指標 "に基づいて、開始位置の方向を選択すると、確率は、絶対FAC値に比例し、間違いはないことを述べることができる "理想的な予測指標で基礎に。各取引の損益がpips単位であることは、商品の標準偏差の値を推定する上で合理的です。そうすると、十分に長い時間間隔でのTSの利益は、すべての成功した取引と失敗した取引の差として推定することができ、それぞれの取引にボラティリティを乗じることができます。さらに、得られたグロスリターンを約定した取引数に関連付け、1取引あたりの「理想的な」TSリターンの平均推定値を 求めます。 s(TF)=Volatility(TF)*{(n+)-(n-)}/N=FAC(TF)*standard deviation(TF), (n+) はプラス収支の案件数, (n-) は「マイナス」案件数、Nは全案件数です。 どちらが証明する必要があったのでしょう。 PS: eurosdのボラティリティ値の限界値を教えてください。ただ、ボラティリティの計算を全くしていないんです。そして今は、そんな計算はできない。 ボラティリティが推定できない場合は、標準偏差を推定する)。違いはないでしょう。 PS：気が散るわけではないのですが、トレンドの定義について考えを述べると約束したことを思い出してほしいのですが． さあ、行こう... 時系列解析の基本的な目的。 時系列の統計解析の基本的な目的は、以下の通りである。 1.分解にどのような非ランダム関数が存在するか、つまり指標の種類を決定する。 2. 展開に存在する非ランダム関数の「良い」推定値を構築する。 3. 非ランダム残差の振る舞いを適切に記述するモデルを選択し、そのモデルのパラメータを統計的に推定することができる。 時系列の統計解析の基本的な目的によって決まるこれらの問題をうまく解決することは、研究の最終的な応用目標を達成するための基礎であり、まず第一に、時系列値の短中期予測問題を解決するための基礎である。時系列の計量分析の主な要素を以下に簡単に説明する。 - 数学・統計学の手法の多くは、観測値が独立かつ等しく分布していると仮定したモデルを扱います。これらの方法を効果的に適用する上で障害となるのは、観測間の依存性であると最もよく言われている。しかし、経済学、社会学、金融、商学など人間活動のさまざまな分野のデータは、観測値が相互に依存する時系列の形で得られ、この依存性の性質がまさに研究者の最大の関心事である。このような依存性のある観測系列を研究するための手法やモデルの総称を時系列解析と呼ぶ。時系列の計量分析の主な目的は、利用可能な観測系列を適切に記述し、第一に以下の問題を解決するための基礎を提供する、できるだけ単純で、計量的にパラメータ化されたモデルを構築することである。 (a) 分析された時系列を構成する観測値の発生メカニズムを発見すること。 (b) 時系列の将来値に対する最適な予測値の構築。 (c) 分析対象プロセスの管理および最適化戦略を策定する。 - 時系列を形成する観測の起源を議論するとき、これらの観測が形成される可能性のある影響下にある4種類の要因：長期的、季節的、循環的（または日和見的）、およびランダムを念頭に置く（可能であれば、モデル化する）必要があります。ある時系列の値の形成には、必ずしも4種類の要因が同時に関与している必要はないのである。これらの要因の特定とモデル化の問題をうまく解決することが、前項で述べた研究の最終的な応用目標を達成するための基礎となる出発点なのです。 - 時系列に並べられた離散的な観測系列の分析を始めるにあたって、まず、この系列の値の形成に純粋なランダム以外の要因が本当に関与しているかどうかを確認する必要がある。純粋にランダム」という用語は、一定の（時間に依存しない）平均と分散を持つ、相互に無相関で均等に分布する確率変数の列を生成するランダム要因のみを指します。例えば、「系列検定」、アッベ基準、Box-Pierce検定、Ljung-Box検定のうちの1つを用いて、対応する仮説の統計的検定を行うことによって、与えられた質問に対する答えが得られます。 そのような統計的仮説検定が，利用可能なオブザベーションが相互に依存する（そして，おそらく不等に分布する）ことを示すなら，その系列の適切なモデルが適合される．この選択を行うモデルセットは、通常、以下のクラスのモデルに限定される。 (a) 定常時系列のクラス（主に「ランダム残差」の挙動を記述するために使用される）。 (b)決定論的 トレンド時系列と定常時系列の和である非定常時系列の クラス。 (c) 確率的なトレンドを持つ非定常時系列の クラスで、系列の連続的な微分によって（すなわち、水準系列から一次以上の差分系列に移行することによって）除去することができるもの。 時系列の計量分析の枠組みでは、(a)と(b)の系列を1つにまとめ、最近受け入れられている方法に従って［例えば、Maddala, Kim (1998) 参照］、TS系列（トレンド定常系列、決定論的トレンドに対して定常）のクラスと呼ぶことにする。クラス(b)に属する時系列の残差の適切な方法は、決定論的トレンドからの減算である。逆に、クラス(c)に属する系列では、系列の残差化の適切な方法は、レベルの系列から（1次以上の）差の系列への移行である。 - 広義の）定常時系列は、その平均、分散、共分散が計算される時間に依存しないという特徴がある。定常時系列のメンバー間に存在する相互依存関係は、通常、次数pの自己回帰モデル（AR（p）-モデル）、次数qの移動平均モデル（MA（q）-モデル）、次数pとqの残差の移動平均を用いた自己回帰モデル（ARMA（p、q）-モデル）で適切に記述することができます。 - 時系列は、次数kの連続した差分が定常時系列を形成する場合、次数kの積分（再積分）と呼ばれる（より低い次数は不可！）。このような系列の挙動は、季節成分を含むものも含めて、p、k、q次の積分移動平均（ARIMA（p、k、q）モデル）およびそのいくつかの修正により、計量経済学の応用問題で非常にうまく説明されている。このクラスには、最も単純な確率的トレンドモデルであるランダムウォーク過程（ARIMA(0, 1, 0)）も含まれます。ランダムウォークの増分は、独立した等分布の確率変数の列を形成する（「ホワイトノイズ」）。したがって、ランダムウォーク過程は「積分ホワイトノイズ」とも呼ばれる。 - 特定の時系列にモデルを当てはめるということは、許容される解の集合として適切なパラメトリックなモデル群を識別し、次に利用可能な観測値からモデルパラメータを統計的に推定することを意味します。この一連のプロセスは、一般にモデル同定プロセス、または単に同定と呼ばれている。時系列モデルを適切に同定するためには、対象となる時系列が定常なのか、決定論的トレンド（すなわち決定論的成分と定常系列の和）に関して定常なのか、あるいは確率的トレンドを含んで いるのかを判断する必要があります。 Forex Trader 2007.01.11 08:41 #2118 北風さんの 素晴らしい投稿を読み続けていますhttp://forum.fxclub.org/showthread.php?t=32942&page=1 時には、過激な水主の発言に直面し、笑い死にすることもありますまるでサーカスのようです。算数は幼稚園にいるはずなのに、いや、年齢が違うんです!将棋かよ。 興味深いのは、ほとんどのフォーラムで起こっている状況（私たちのフォーラムは稀な例外かもしれません）が、フォーラムに参加している「トレーダー」の主要な集団が、無教養で、原則的に欠陥のある人々であることを明確に示していることです。絶望と選択的認知症からしか参入しなかった人、おそらく。 すみません、我慢できませんでした。 Forex Trader 2007.01.11 09:29 #2119 Neutron 11.01.07 07:58 ...北風、その資料は記事として紹介されているサイトに掲載されていないのですか？よろしくお願いします。今、どのような系統の研究をしているのかも興味があるのですが、トレーディングで最も有望と思われるのは何でしょうか？ここで議論されているテーマについて、評論家として、またアイデアの生成者として参加していただければうれしいのですが......。 いや、記事という形の材料はないし、これからもないだろう。何でも少しずつやっています。 もちろん、確率論的手法の観点が中心ですが、すべてを少しずつ扱っています。分解についても同じ問題だが、古典で定式化されているような純粋な形ではないらしい。 少なくとも私自身はこの道を歩んだので、このトピックを興味深く全文読ませていただきました。個人的には時刻歴の分析方法から「キャタピラ」が好きでした。しかし、やはりAn.Vremenaのピュアメソッドを使うことはできませんでした。 Forex Trader 2007.01.11 10:10 #2120 Neutron 11.01.07 09:41 ...過激な水増し発言に直面し、笑い死にすることもありますただのサーカスです。幼稚園で算数を習うべきですが、いや、その年齢じゃない！？将軍たちよ... :) 気にするな、これは上から降ってきた試練だ、父と子とその霊の恵みだ、信仰の強さを試すものとして :::)) 1...205206207208209210211212213214215216217218219...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
追記：どういうことかというと、この基準がたまに効く...というか、カチッと効く...それについてはオ...。
まあまあ、高い取引頻度に対応する方法はすでに知っていますよ :-)- もう一つ「独立した」基準（例えば、前回のジャンプと予想されるジャンプの関係）を入れるだけで、取引の頻度は数倍になり、予測の信頼性は増すばかりです。
明らかに、小さな擾乱の下での市場の偏向は、+2ポイント（例えば）EURCHF 2004の摂動に反応した市場の反応の振幅の分布関数で示される1分
比較のため、同じ測定器の摂動なしの分布関数を以下に示します。
"
セルゲイ
解釈としては、+10pipsの摂動を見たなら、次のバーで-10pipsのプルバックを予想する可能性が高いということです(図参照)。もちろん、引き戻しは「逆側」でも何でもよいのですが、統計的には引き戻しの振幅は外乱の振幅に等しいのです。エラーは老人性ではなく、等確率で、取引回数の増加に伴い、互いに吸収しあうが、統計的な優位性は我々の側に残るだろう！"
でも、そんなものはないんです!!!分足チャートを見れば、価格はどこにでも跳ね上がるのですどこを探しても、その確認（私の目がとてもよく見える！）ができていないのです同じように跳ねても、1日後、1ヶ月後、1年後...。 このスーパースタットの優位性でONLYリークします！！！
統計によれば（最も可能性が高い）、価格はずっと変わらないはずなのですが（今が＋10なら-10でしょう）、そうはなっていません!!!!その通り、私たちは価格を見るのではなく、偏差値を見るのですから......。
というか、私もスタットベネフィットについて何も理解していない...可能性がかなり高いです。
PS：気が散るわけではないのですが、トレンドの定義について考えを述べると約束したことを思い出してほしいのですが．
あなたは間違っています。
もし私たちがドレインするとしたら、それはある理由のためです。FACモジュールはボラティリティで動作し、スプレッドが少ないのです
ですから、目で見て何かを調べる必要はなく、コンピュータの前に座って、このパラメーターに関する評価のために、さまざまなTFでいくつもの計測器を走らせるのです。
PS：気が散るわけではないのですが、トレンドの定義について考えを述べると約束したことを思い出してほしいのですが．
うんうん...
では、なぜ偏差値が必要なのでしょうか？あ・あ・あ・あ・なるほど、そのためにFAC（やはりこの略称は好きではない...）と考えるのですね。
EURUSDで考えてみましょう。
スプレッド - 3 または 0.0003?
その場合、FACは[0:1]である必要があります。
ボラティリティは平均して、どの範囲にあるのか？
では、この後に続くのは何でしょうか。すべてのティックの後、上向きは下向きに開き、その逆は？:-)))
...
けいみょうにち
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=618349&postcount=297
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=624720&postcount=326
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=622143&postcount=310
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=626115&postcount=334
PS: eurosdのボラティリティ値の限界値を教えてください。ただ、ボラティリティは全くカウントしていません。そして今は、そんな計算はできない。
...この問題について少し
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=618349&postcount=297
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=624720&postcount=326
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=622143&postcount=310
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=626115&postcount=334
リスペクト!
スレッドを興味深く読ませていただきました。もちろん洪水も多いのですが、どうやらそれが順当なようで......。北風 その資料は、サイト上で記事という形で発表されていないのですか？よろしくお願いします。また、今やっていることに興味があるのですが、トレードにおいて最も視野の広い方向は何でしょうか？ここで議論されているテーマに関する評論家、アイデアの生成者として参加していただければ幸いです。
EURUSDで考えてみましょう。
スプレッド - 3 または 0.0003?
そのためにFACは嘘をつくべきである［0:1］。
ボラティリティは、平均して、どの範囲にあるのか？
セルゲイさん、FACのボラティリティがスプレッドと等しいというプロダクトの「本質」が理解できません。説明してください。経験的に導き出されたものなのか、科学的に直感的なものなのか。
セルゲイ ボラティリティとスプレッドの次元は同じであるべきだ。メートル単位ならメートル単位、キロメートル単位ならすべてキロメートル単位です :-)。
このジャンプの振幅は、選択した時間枠の商品のボラティリティまたはその標準偏差に等しいと仮定することができ、それはほぼ同じです。FACは、他の（反対と逆方向のジャンプ）よりも価格の動きの一つのタイプの有病率の相対値として解釈することができることを考慮すると、我々は、精度を損なうことなく、TSは、 "理想的な予測指標 "に基づいて、開始位置の方向を選択すると、確率は、絶対FAC値に比例し、間違いはないことを述べることができる "理想的な予測指標で基礎に。各取引の損益がpips単位であることは、商品の標準偏差の値を推定する上で合理的です。そうすると、十分に長い時間間隔でのTSの利益は、すべての成功した取引と失敗した取引の差として推定することができ、それぞれの取引にボラティリティを乗じることができます。さらに、得られたグロスリターンを約定した取引数に関連付け、1取引あたりの「理想的な」TSリターンの平均推定値を 求めます。
s(TF)=Volatility(TF)*{(n+)-(n-)}/N=FAC(TF)*standard deviation(TF), (n+) はプラス収支の案件数, (n-) は「マイナス」案件数、Nは全案件数です。
どちらが証明する必要があったのでしょう。
ボラティリティが推定できない場合は、標準偏差を推定する)。違いはないでしょう。
さあ、行こう...
時系列解析の基本的な目的。
時系列の統計解析の基本的な目的は、以下の通りである。
1.分解にどのような非ランダム関数が存在するか、つまり指標の種類を決定する。
2. 展開に存在する非ランダム関数の「良い」推定値を構築する。
3. 非ランダム残差の振る舞いを適切に記述するモデルを選択し、そのモデルのパラメータを統計的に推定することができる。
時系列の統計解析の基本的な目的によって決まるこれらの問題をうまく解決することは、研究の最終的な応用目標を達成するための基礎であり、まず第一に、時系列値の短中期予測問題を解決するための基礎である。時系列の計量分析の主な要素を以下に簡単に説明する。
- 数学・統計学の手法の多くは、観測値が独立かつ等しく分布していると仮定したモデルを扱います。これらの方法を効果的に適用する上で障害となるのは、観測間の依存性であると最もよく言われている。しかし、経済学、社会学、金融、商学など人間活動のさまざまな分野のデータは、観測値が相互に依存する時系列の形で得られ、この依存性の性質がまさに研究者の最大の関心事である。このような依存性のある観測系列を研究するための手法やモデルの総称を時系列解析と呼ぶ。時系列の計量分析の主な目的は、利用可能な観測系列を適切に記述し、第一に以下の問題を解決するための基礎を提供する、できるだけ単純で、計量的にパラメータ化されたモデルを構築することである。
(a) 分析された時系列を構成する観測値の発生メカニズムを発見すること。
(b) 時系列の将来値に対する最適な予測値の構築。
(c) 分析対象プロセスの管理および最適化戦略を策定する。
- 時系列を形成する観測の起源を議論するとき、これらの観測が形成される可能性のある影響下にある4種類の要因：長期的、季節的、循環的（または日和見的）、およびランダムを念頭に置く（可能であれば、モデル化する）必要があります。ある時系列の値の形成には、必ずしも4種類の要因が同時に関与している必要はないのである。これらの要因の特定とモデル化の問題をうまく解決することが、前項で述べた研究の最終的な応用目標を達成するための基礎となる出発点なのです。
- 時系列に並べられた離散的な観測系列の分析を始めるにあたって、まず、この系列の値の形成に純粋なランダム以外の要因が本当に関与しているかどうかを確認する必要がある。純粋にランダム」という用語は、一定の（時間に依存しない）平均と分散を持つ、相互に無相関で均等に分布する確率変数の列を生成するランダム要因のみを指します。例えば、「系列検定」、アッベ基準、Box-Pierce検定、Ljung-Box検定のうちの1つを用いて、対応する仮説の統計的検定を行うことによって、与えられた質問に対する答えが得られます。
そのような統計的仮説検定が，利用可能なオブザベーションが相互に依存する（そして，おそらく不等に分布する）ことを示すなら，その系列の適切なモデルが適合される．この選択を行うモデルセットは、通常、以下のクラスのモデルに限定される。
(a) 定常時系列のクラス（主に「ランダム残差」の挙動を記述するために使用される）。
(b)決定論的 トレンド時系列と定常時系列の和である非定常時系列の クラス。
(c) 確率的なトレンドを持つ非定常時系列の クラスで、系列の連続的な微分によって（すなわち、水準系列から一次以上の差分系列に移行することによって）除去することができるもの。
時系列の計量分析の枠組みでは、(a)と(b)の系列を1つにまとめ、最近受け入れられている方法に従って［例えば、Maddala, Kim (1998) 参照］、TS系列（トレンド定常系列、決定論的トレンドに対して定常）のクラスと呼ぶことにする。クラス(b)に属する時系列の残差の適切な方法は、決定論的トレンドからの減算である。逆に、クラス(c)に属する系列では、系列の残差化の適切な方法は、レベルの系列から（1次以上の）差の系列への移行である。
- 広義の）定常時系列は、その平均、分散、共分散が計算される時間に依存しないという特徴がある。定常時系列のメンバー間に存在する相互依存関係は、通常、次数pの自己回帰モデル（AR（p）-モデル）、次数qの移動平均モデル（MA（q）-モデル）、次数pとqの残差の移動平均を用いた自己回帰モデル（ARMA（p、q）-モデル）で適切に記述することができます。
- 時系列は、次数kの連続した差分が定常時系列を形成する場合、次数kの積分（再積分）と呼ばれる（より低い次数は不可！）。このような系列の挙動は、季節成分を含むものも含めて、p、k、q次の積分移動平均（ARIMA（p、k、q）モデル）およびそのいくつかの修正により、計量経済学の応用問題で非常にうまく説明されている。このクラスには、最も単純な確率的トレンドモデルであるランダムウォーク過程（ARIMA(0, 1, 0)）も含まれます。ランダムウォークの増分は、独立した等分布の確率変数の列を形成する（「ホワイトノイズ」）。したがって、ランダムウォーク過程は「積分ホワイトノイズ」とも呼ばれる。
- 特定の時系列にモデルを当てはめるということは、許容される解の集合として適切なパラメトリックなモデル群を識別し、次に利用可能な観測値からモデルパラメータを統計的に推定することを意味します。この一連のプロセスは、一般にモデル同定プロセス、または単に同定と呼ばれている。時系列モデルを適切に同定するためには、対象となる時系列が定常なのか、決定論的トレンド（すなわち決定論的成分と定常系列の和）に関して定常なのか、あるいは確率的トレンドを含んで いるのかを判断する必要があります。
時には、過激な水主の発言に直面し、笑い死にすることもありますまるでサーカスのようです。算数は幼稚園にいるはずなのに、いや、年齢が違うんです!将棋かよ。
興味深いのは、ほとんどのフォーラムで起こっている状況（私たちのフォーラムは稀な例外かもしれません）が、フォーラムに参加している「トレーダー」の主要な集団が、無教養で、原則的に欠陥のある人々であることを明確に示していることです。絶望と選択的認知症からしか参入しなかった人、おそらく。
すみません、我慢できませんでした。
...北風、その資料は記事として紹介されているサイトに掲載されていないのですか？よろしくお願いします。今、どのような系統の研究をしているのかも興味があるのですが、トレーディングで最も有望と思われるのは何でしょうか？ここで議論されているテーマについて、評論家として、またアイデアの生成者として参加していただければうれしいのですが......。
いや、記事という形の材料はないし、これからもないだろう。何でも少しずつやっています。
もちろん、確率論的手法の観点が中心ですが、すべてを少しずつ扱っています。分解についても同じ問題だが、古典で定式化されているような純粋な形ではないらしい。
少なくとも私自身はこの道を歩んだので、このトピックを興味深く全文読ませていただきました。個人的には時刻歴の分析方法から「キャタピラ」が好きでした。しかし、やはりAn.Vremenaのピュアメソッドを使うことはできませんでした。
...過激な水増し発言に直面し、笑い死にすることもありますただのサーカスです。幼稚園で算数を習うべきですが、いや、その年齢じゃない！？将軍たちよ...
:) 気にするな、これは上から降ってきた試練だ、父と子とその霊の恵みだ、信仰の強さを試すものとして :::))