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 264

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一般的な戦略で利益が出るとは思っていない

うーん、それはないですね。(なぜ波動拳は存在するのか？)

実際には、少なくともそれを使用するすべての銀行トレーダーの手口合計がゼロより大きいことが必要です。
そして、タクティカ・アドバーサで利益を上げている人の数は、指で数えられるほどです。このシステムは単純ではないので（物理学の基本法則を使っていますが）、これを試してみたい人の99％は、完全に理解するための忍耐力がありません......。

の人は、まだ第一段階なんです。"もっと早くパソコンがあれば、半年で億万長者になれたのに"...。そして、時には何十年も...。...誰もがそうですが、誰もがそうではありません。(えっ...楽しい時間だったんだけど...)
 
Yandexが最初に思いついたこと:<br/> translate="no">http://lib.irismedia.org/sait/forex-kiev/multi_fr.html

いいえ、そうではありません。
ところで、アインシュタインは、その生涯のほとんどを統一場理論に捧げていた。そして、彼もまた、完全なものを提供することはできなかったようだ :)

いいとこ取り納得市場の(Mis)行動は、結局のところ、読む価値があるのかもしれない...。

アインシュタインは人生の大半を統一場理論の追求に費やし、失敗して いたのです。
一般的な戦略で利益が出るとは思っていない

ん、違うか。(では、なぜ波動メーカーが存在するのでしょうか）。

むしろ、「誰のために存在するのか」と問う方が正しいのではないでしょうか。:)
実際には、少なくともそれを使用するすべての銀行トレーダーの手口合計がゼロより大きいことが必要です。

ただ、トレーダーが持っている重量、すなわち資本を考慮する必要があります。しかし、プロはタクティカ・アドバーサを使わない、つまり相場に影響を与えないのではと思います。いつか手が届くかもしれない。
 
Tovaroved:
が、Yandexで最初に出てきた。
http://lib.irismedia.org/sait/forex-kiev/multi_fr.ht

よく考えてみると、「やっとマニュアルを読んでくれた」と解釈しました :)
少し探したら、等価な1/fノイズの図が見つかりました。
 
お疲れ様ただ、問題は、それをどう使うかです。

とマンデルブロの記事へのリンクが...。と書いている。
Visionは、この3つのグラフが非現実的なほどシンプルであることを教えてくれる。それでは、ソースを開いてみましょう。図1は、フランスの数学者ルイ・バシュリエが1900年に発表したモデルによる価格変動を示したものである。価格変動はベルカーブに相当する「ランダムウォーク」に従っており、現代ポートフォリオ理論の基礎となるモデルを示している。グラフ2と3は、バシュリエの研究を部分的に改良したもので、一つは私が1963年に提案したモデル（定常ランダム過程に基づいている）、もう一つは私が1965年に発表したモデル（分数ブラウン運動に基づいている）である。しかし、これらのバリエーションは、一部の特殊な市場状態を除いて、常に不適切なものである。

原文では
この3つの図が非現実的なほど単純であることを、眼は教えてくれる。では、その出所を明らかにしよう。図表1は、1900年にフランスの数学者ルイ・バシュリエが発表したモデルで、物価の変動を示している。価格の変化は、ベルカーブに沿った「ランダムウォーク」を描き、現代のポートフォリオ理論の根幹をなすモデルを示している。図表2と図表3は、バシュリエの研究を部分的に改良したもので、私が1963年に提案したモデル（レヴィ安定ランダム過程に基づいている）と1965年に発表したモデル（フラクショナルブラウン運動に基づいている）である。しかし、これらの改定は、一部の特殊な市場環境下を除いては不十分なものです。


フラクショナルブラウン運動、1/fではないのでしょうか？ そうでなければ、すみません、間違っています・・・。


しかし、私はとにかくアインシュタインを読みます。空虚な支離滅裂な数式を、文字だけの意味を持つ人々が100回繰り返すよりも、新しいアイデアを持つ誤った理論の方がましです...
 
LongでLOTを建てた場合、上昇銘柄と下降銘柄の絶対平均増分差による「プラス」と「マイナス」の価格増分が数値的に等しい状態で、一定時間後に、安定したプラスで出てくるのです！。


toRosh 05.04.07 11:07
中性子 実は、通貨も同じ状況なんです...。


シグマ0=a*Bid、ここでシグマ0は日々のボラティリティ、aは比例係数です。 上記の効果に基づき、戦略の収益性を評価することは難しいことではありません。下落商品と上昇商品の増分の絶対値の差は、日々のリターンをポイントで表し、平均
2-3 ポイントのショートとロングポジションのスワップの差と比較する必要があります。したがって、
取引セッションの 終了時に、ロングポジションの増分の絶対値は、dLong=a*(Bid+sigma0)、ショート-dShort=a*(Bid-sigma0)となります。 通貨ペアの場合、比例係数は1％、シグマ0は100ポイント/日、S=2*0.01*100=2ポイント/日、つまりスワップの差が1～2ポイント/日であれば、おそらく利益を上げることはできないだろう！？CFDや先物でもほぼ同じ状況で、

a=1%, sigma0=30-100 pips/dayとなっています。
 
ありがとうございます...私にとっての唯一の疑問は、これをどのように扱うか、ということです。<br /> translate="no">。
その中のプロセスをどう記述するかということであれば、チェーンセオリーです。もし、それに基づいてマーケットを正しく予測する方法ということであれば、おそらく誰も知らないでしょう)
分数ブラウン運動、1/fではないのでしょうか？ もしそうでなければ、すみません、私の勘違いです...。
私が理解した限りでは、1/f（ガウス型フラクショナルノイズ）の特殊なケースです。しかし、一般に定義ゲームは一種のスコラ学であり、マンデルブロが1965年に何をしていたかを理解するには、彼の作品を読む必要があります。間接的には、引用にある定義が1982年の論文を指していることから、やはり1/fノイズを扱っていたと結論づけることができる。

しかし、私はアインシュタインを読みます。空虚な支離滅裂な数式を、文字だけの意味を持つ人々が100回繰り返すよりも、誤った理論であっても、新しいアイデアを持つ方が良いのです...。

まあ、要するに、そうなんです。しかし、偉大なる者たちの魔法のもとでは、膠着状態を回避するフォークを見逃す危険性がある。
FFT byklotを使って、ランダムなEURUSDのプロットのスペクトルを取ってみたところ、最も自然な1/fを見ることができました。
 
1/fはフリッカーノイズです。 http://investo.ru/forum/viewtopic.php?p=187204#187204
http://www.investo.ru/forum/viewtopic.php?t=69871&postdays=0&postorder=asc&start=800

はい、面白そうですね、読まなくちゃ。ありがとうございます。

追加さ れました。
一読して気に入った。議論の余地がなさそうな前提条件だけを使い、次に技術的に正しい行動をとる。本当は漠然と見えるものをつつきたいだけなんですけどね :) 。しかし、「これと同じようなものを、もっと詳しく説明できないものか」という思いが自然に湧いてきました。
 
皆さん、こんにちは！出張で留守にしている間に、面白いものをたくさん見逃してしまいました。私のモデルにはちょっと流されましたね。数学は多いが、電気回路や紐、機構などの方向性とのアナロジーはない。経験というのは便利なものですが、物理の歴史を見ればそうではないことがわかるかもしれませんが、この場合、そのやり方は間違っていると思うのです。かつて私は、次のような言葉をモデルのモットーとして選びました（ペーソスですみません :o）。

<br / translate="no">「進化...すべての理論、仮説、システムが合理的で真実であるためには、今後、従わなければならず、満たさなければならない基本的な条件」...である。

ピエール・テイヤール・ド・シャルダン

でも、これは私の意見です。残念なことに、私のモデルを完成させる時間が壊滅的に不足しています。

Sergeyが発表したフィルターで、局所的な極値で囲まれたトレンドの統計情報を収集し、平滑化したフィルターラインを思い出した。その時、面白いものをたくさん見つけました。そんな無駄な統計を共有することにした。 アルゴリズムは非常にシンプルです。
(1) フィルタのパラメータを反復する
(2) フィルタリングを行う
(3) 局所的極値カウントを発見する（極小値と極大値をそれぞれ交互に表示）。
(4) この区間で囲まれたトレンド（シグナル）を逐次選択する。
(5) トレンド（チャンネル）ごとに、タスクに応じた必要な計算を行う。

統計は、時計上のすべてのシリーズ（H+L）/2について、また全歴史にわたって、あらゆる基準で収集されます。EURUSDの5.7年の履歴で、役に立たない結果を示しています。

トレンドの発生頻度。このデータは、スパイダーに関する研究発表とほぼ一致しています


これは、トレンドの長さに応じた数学的な期待値の分布です。


トレンドの長さで正規化した数学的期待値。付け足すのを忘れていました。標準偏差については、そのようなパターンは見られない。


同じですが、両対数座標になります


長さの関数としてトレンドのエネルギー分布（DSPの観点から）


誰かの役に立つかもしれないし、そうでないかもしれない。:о)
 
モデルのために少し赤くなって。数学は多いが、電気回路や紐、機構などの方向性とのアナロジーはない。

モデルに1つでも方程式があれば、アナログは必ずあるはずだ。）
「進化論 ...すべての理論、仮説、システムが合理的で真実であるためには、今後、従わなければならず、満たさなければならない基本的な条件」...である。

ここで挙げたものを統計的なもの、現象的なもの、ミクロなものに分けると、最初のものは、完全に過去に基づいているため、進化には最も向かないものだと私は考えています。後者が一番多いでしょう。私の最後の投稿は、まさにそれ...そんなモデルを夢見ています :)
また、同じような統計データを集めるのに多くの時間を費やしましたが、その後、ストラテジー構築におけるそれらの使用は、テスターでパラメータを使うより正しいとしても、本質的には履歴のフィッティングであるという結論に達しました。しかし、だからといって全く使えないというわけではありません。
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