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 39

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ウラジスラフさん、計算ミス（バーの数が足りない）だと思います。私はH1で、あなたはM30で計算していました。M30に変えて、今は最後のチャンネルで比率>0.5<br / translate="no"> これがその写真です。従って、より正確な計算のためにM30に切り替える必要がある（より多くのバー - 30バーではハースト計算の品質が十分でない）。
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/sverkaM30.zip


オッケーです。だから、わざわざ画像にする必要はないのです。前の投稿を削除します ;)

頑張って、良い流れを作ってください。
 
ウラジスラフさん、計算ミス（バーの数が足りない）だと思います。私はH1で、あなたはM30で計算していました。M30に変えて、今は最後のチャンネルで比率>0.5<br / translate="no"> これがその写真です。従って、より正確な計算のためにM30に切り替える必要がある（より多くのバー - 30バーではハースト計算の品質が十分でない）。
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/sverkaM30.zip


チャネルはあるタイムフレームで（SCO<=SCO2/3で）計算し、ハーストは別のタイムフレームで計算するということでしょうか？
ただ、あまり変わらないと思い込んでいた。サンプリングのための最小のバー数を45本（2/3は30本）とし、その基準を満たすチャンネルを探します。かなり頻繁にそのようなチャネルは、現在のバーからチャネルを描画することが不可能であることを示す非常に45のバーに等しくなるように見えます。今回は、そのようなチャネルを見つけるために、ヒストリーの奥深くにスライディング・インジケータを挿入しようと考えていました。例えば、昨日掲載した時計のチャンネルは、今日すでにブレイクしており、最後の45本のバーに調整しようとしています - それはそのチャンネルの不適当性を示しています（言い換えれば、この場合、そのメソッドの適合性）。

そしてハーストと......ここにきて、尖った先端と鈍い先端がある状況です。なぜかわからないが、計算のアルゴリズムが代入されている。実際、新しい基準の計算方法であることは認めますが、ハースト指数ではありません。つまり、この方法が有効であることは否定しないが、その読み方の物理的（数学的）な意味がまだ理解できないのだ。つまり、あるゼロ線に対する振動と、その振動の最大絶対チャンネルとの関係で、N回にわたる測定での変位の累積誤差を考慮したものである。
 
つまり、この方法が有効であることは否定しないが、その読み方の物理的（数学的）な意味がまだ理解できないのである。

数式そのものはちょっと忘れてください。ただ、以下のようにします。 Vladislavaの方法（前のサンプルに回帰し、計算されたバーを含まない）で計算すると、少し前後する回帰直線に対して計算された、誤差のRMSがあります。ハイローのALL価格サンプルの全体的な広がりもありますね。これらの値の比率をとって分析する。もし、ほぼ同じ比率であれば、そのチャンネルは偶然に選ばれた可能性があり、ごく近い将来に消滅すると言えるでしょう。これらの値の比率が高ければ、チャネルはランダムではなく、将来も継続すると言われています。ここで、ハースト比と決定係数（ブラシェフ）の間にある種のアナロジーが描けると思うのですが、もし、その方が理解しやすいのであれば、教えてください。つまり、比率が高いほど、チャンネルがしっかりエラーになる可能性は低くなります。
 
То есть, я не отрицаю что этот метод работает, но пока не могу понять физический(или математичекий) смысл его показания.

数式そのものはちょっと忘れてください。ただ、次のようにします。 回帰線に対して計算された誤差RMSがありますが、これはVladislavaの方法論（計算したバーを含まない、前のサンプルに対する回帰）で計算すると、少し前後します。ハイローのALL価格サンプルの全体的な広がりもありますね。これらの値の比率をとって分析する。もし、ほぼ同じ比率であれば、そのチャンネルは偶然に選ばれた可能性があり、ごく近い将来に消滅すると言えるでしょう。これらの値の比率が高ければ、チャネルはランダムではなく、将来も継続すると言われています。ここで、ハースト比と決定係数（ブラシェフ）の間にある種のアナロジーが描けると思うのですが、もし、その方が理解しやすいのであれば、教えてください。つまり、比率が大きくなるほど、チャンネルがしっかりエラーになる可能性が低くなるのです。


そうなんです。私は当初、一般にハースト比とも 呼ばれるRS統計量を考えていると書きました。この比率において、SはRMS、Rはサンプルの広がりである。水平なチャンネルの場合は一義的に決まるが、傾斜したチャンネルの場合はいくつかの方法で広がりを計算することができる。一般的な考え方はHurst指数と同じで、決定性の程度（Hurst指数で言えば、局所的な持続性）の推定を得ることである。頑張って、流行に乗り遅れないようにしてください。
 
ウラジスラフ さんへ

Petersによると、Hurst指数は RMS({Log(Close[i]/Close[i+1]})(iはMTのバー数)を使用します。
また、RMS({Close[i]-Close[i+1]})も使用することが可能です。
Solandrが説明してくれたように、RMS({Close[i]-Approx[i]})を使います。ここで、Approx[i]は選択したバーからすべてのバーを近似して予測したものです。

連続するCloseの差（比率の対数も適当）は同じ値であり、これがスプレッドの蓄積の基礎となる。

しかし、Close[i]-Approx[i]の値は累積スプレッドの根拠となるものではなく、回帰予測誤差を表しています。つまり、この値のRMSに対する広がりの比率が、近似の質を示すはずである。

しかし、回帰による予測誤差の累積は、別の量、すなわち、(Close[i]-Approx[i]) - (Close[i+1]-Approx[i+1]) によって形成され、近似の「予測能力」によって減少した元の系列の実効値を与えることになると思われます。それから、イミフですが、元の価格系列のスプレッドではなく、誤差のスプレッドを取るべきでしょう。
そして，これらのRMS値とR/S統計量のマージンを正確に用いることで，回帰排除トレンドを持つ価格系列の品質を推定することができ，それぞれ元の価格系列の同様の値との比較により，近似の品質を推定することができる．

この推論に間違いはないでしょうか？出来上がった比較は、設定した問題に適用できるか？なぜ？

よろしくお願いします。
 
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作品紹介線形回帰の チャンネル間に矛盾があるかもしれません（solandrが標準的な平均値を使用して作成した場合）。
 
ほぼ、自分には合っている。

例えば、チャート上にそれを投げると、必要なものはすべて描画されますが、マウスでチャネルを掴んでドラッグすることはできません。
その後、Ctrl-B→LR→プロパティ→日付の一つを変更→OK→閉じる

それからは、すべてがうまくいくようになりました。

194年以前のビルド。
 
作品紹介おそらく、線形回帰のチャンネル間に矛盾があるのでしょう（solandrが通常のツールを使って作成した場合）。

回帰はOBJ_TRENDを 使用して描画した。正規の回帰は使わなかった。
 
みんな！質問があります。前ページで紹介したスクリプトをsolandraさん以外の方が試されたことはありますか？というか、ソランドラが効かないのは俺だけか？


しかし、このスクリプトはどのようにコンピュータをロックアップするのでしょうか!そして、長い間、ターミナルのどこに資源があるのかわからず、すべての窓を通らなければなりませんでした。
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