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 283

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<br / translate="no">時系列の一般的な場合の次数nの 多項式による補間の公式を書き出し始めたのですが、その結果、何を得たか、由良さん、ご存知でしょうか？- ある点の近傍でテイラーの級数展開（RT）!私は自分の天才ぶりに驚き、少し考えて、「そうだ、そうだ」という結論に達しました。結局のところ、RTはある点における初期関数を、1次、2次、...、n-1 次導関数の振る舞いをモデル化した、より小さい重みで高次および低次の多項式を合計することによって近似したものである。定義によれば、この装置は初期級数が滑らかである場合、すなわちn-1までの 導関数が定義され存在する場合に使用することができる。金融商品のBPは滑らかなクラスには属さないので、RT分解や、同じように多項式による外挿を適用することはできない。
ちなみに、このシリーズのスムーズさは、CAのポジティブさに他なりませんよ。つまり、このシリーズは方向転換するよりも、始まった動きを継続する可能性が高い。そうです、それです!NOT平滑関数とその解析法を研究する数学のセクションを作る必要があるようだ...。


考えるための情報を提供します。ウェーブレット変換は、あらゆるBPに適用することができます。その結果、ウェーブレット画像は元のVRを任意の精度で 復元することが可能になる。ウェーブレット画像（ウェーブレット変換関数の選択が既知）は、連続かつ無限に微分可能 である。

もしかしたら、私は文盲で、どこかで正しく表現できていなかったのかもしれません。しかし、意味は正しいのです。
 
アンドレ69へ
ようやく空いた時間ができたので、ウェーブレットについての投稿を続けたいと思います。

なんという美しさでしょう。
最初の写真は、価格変動のスケールをどんどん小さくしていく、可変倍率のデジタル顕微鏡のようなものです:-)なだらかに減少するフィルター帯域幅で影響を与えることによって得られたオリジナルのBPシリーズの各ステップで減算することによって、（同じではないにしても）非常に似たマップが得られると思うのですが...。
 
そう、絵がいいんです。確かに、市場のフラクタル性は教科書的に提示されている。また、個人的には市場の非平衡性を示すものとして捉えていた。しかし、問題は、歴史上、多くの異なる表現（少なくとも同じチャンネル）の繰り返し構造をはっきりと見ることができることである。しかし、リアルタイムでは、構造物が特定された時点で、その将来の運命を確実に判断することは通常不可能である。
 
そして、ウェーブレット変換とは全く関係のないアルゴリズムによるVR処理の最初の結果がこちらです！（上記記事参照）比較のため、右はAndre69さんの 写真です。



満足のいく試合内容だと思います。ちなみにMathCadのコードには、VLFの漸化式だけが10行書かれており、カウント時間は1秒である。
全く異なる方法で得られた結果が似ているのは、嬉しいことです。
 
もう一枚。
同じBPの微細構造（高周波領域）。
 
ある周波数の範囲に規則的な構造が存在する、これが写真の総和から浮かび上がってくる印象です。高すぎるのも低すぎるのも、雑然としたものが支配しています。これはBPのこのセクションの特性なのか、市場全体の特性なのか、どちらなんでしょうね。
 
ある周波数の範囲に規則的な構造が存在する、これが写真の総和から浮かび上がってくる印象です。高すぎるのも低すぎるのも、雑然としたものが支配しています。これはBPのこのセクションの特性なのか、市場全体の特性なのか、どちらなんでしょうね。

大きな資本注入の一時的なラグで規則正しい構造が生まれるのだと思う。このプロセスは緩やかで、局所的な定期的な市場の乱れを引き起こします。



これは、さらに細かい構造（ミニュチュア）です。縦軸は平均化ウィンドウ、横軸は現在の分バーです。
 
大きな資本注入の一時的なラグで規則正しい構造が出現するのだと思う。このプロセスは漸進的であり、局所的な定期的な市場の乱れを引き起こす。

私は別の説を考えていたのですが、もしかしたら「断熱窓」なのでしょうか？
 
to中性子

<br /> translate="no">です。
アンドレ69へ
...まず価格帯を差別化しているんですね。そうすることで、低周波と中周波のハーモニックスのかなりの部分を捨ててしまうことになります。もちろん、統計学にとっては、この方法は賢明なものである。でも、ここで赤ちゃんを水と一緒に流してしまっては......？


微分する際に、信号の低周波成分の情報を失わないようにする。実際、残差系列を積分すると、すべてのトレンドにある定数を加えた元の時系列が得られます。したがって、微分によって元の系列を残差化することは、数学的な見地から見ても極めて正しい。しかし、ここで別の罠がある。それは、近隣のサンプルの誤った相関を発生させてしまうことだが、これは別の話である。
それ以外は、Andre69さんの意見に賛成です。そして、有益な回答をありがとうございました。


そうですね、私たちは情報を失うことはありませんが、非常に歪曲しています。そういう意味での表現です。実は微分とは、ハイパスフィルターを直列に適用したものなのです。低次高調波が非常に多くクリップしている。定数成分...いい加減にしろ、必要ない。でも、それ以外は...。価格系列とその微分のスペクトル（フーリエとウェーブレット）をもう一度見てみた。その違いを実感してください。
それ以外は同意見です。
 
to中性子

へのAndre69
ようやく空いた時間ができたので、ウェーブレットについての投稿を続けたいと思います。

なんという美しさでしょう。
最初の写真は、価格変動のスケールをどんどん小さくしていく、可変倍率のデジタル顕微鏡のようなものです:-)元のBPシリーズから、緩やかに帯域を減少させたLPFをかけたシリーズを各ステップで引くと、（同じではないにしても）非常に似たマップが得られると思うのですが......。


気に入っていただけて嬉しいです。

次に説明されているのは、別のウェーブレット法です（詳細は異なりますが、基本的には正しいです）。トラスアルゴリズムによるアンデシメート・ウェーブレット変換と呼ばれるものです。

発見おめでとうございます。
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