ノイズはどのように測定するのですか？
問題は、プログラミングの問題ではなく、哲学の問題なのです。
信号の特性が分かっている場合、ノイズの測定は非常に有効であることはよく知られています。私たちの場合、何がノイズで何がシグナルなのかが、まったくわからないのです。
スキャルパーにとっては別のもの、日中トレーダーにとっては別のもの、短期トレーダーにとっては別のものです。しかし、それらは異なるシグナルをキャッチしています。そして、これらのカテゴリーとノイズの概念については、大きく異なっています。
インジケーターを使わずにチャートを見ると、どこにノイズがあり、どこにシグナルがあるのかがわかります。特に歴史について。経験豊富な人ほど、信号がノイズを上回るリアルタイムでも理解できるかもしれない（その瞬間の取引が成功するとは言わないが、そのような結果になる確率は高い）。
この方向で何かやってみようと。回帰線、回帰曲線は、各点で微分が直線に相当するだけで、同じ直線だと言ってください。そして、それらと相対して、ノイズを数える。しかし、人間の脳は、これらすべてを、速くとは言わないまでも、はるかにうまく判断しています。また、オートマトンがトレードをすると決めたところで、人間にはまったくやらないように見える、ちなみにその逆もまた珍しくはない。テストするときは、普段からチャートも含めてほとんどのトレードに目を通していて、「なぜあそこに行ったんだろう」と思うこともあります。とはいえ、そう、自分でもそう言っているんですけどね:)
そこで、何かを測定する前に、何を測定するのかを定式化しておくとよいという考えが生まれました。私たちはグラフを見るとき、状況に応じてノイズの概念をその都度適応的に変えているのではないでしょうか。つまり、直感的にいくつかの選択肢を考え、その時々の自分に合ったものを選ぶのです。そして、毎回違う基準で平均化する。頭の中で何本も線を引いて、その中からその時気に入ったものを選ぶのです。
ノイズの特性を測定するという意味で、ノイズとは何か、ノイズとどう付き合うかを議論することが提案されています。
ちょっとわかりにくい質問ですが...。反問は、なぜノイズを測定する必要があるのか、ということです。簡単に言えば、有用な信号として識別できないものはノイズである。しかし、繰り返しになりますが、なぜそれを測ろうと思ったのでしょうか？
プロフェッショナルの習性。全体として、混乱するようなことはないですね。いつもの演出で議論が始まるので、興味のある方はどうぞ。同時に、このテーマに興味を持つ人がいるかどうかも調べます。努力しても無駄だ、パヴレンチー・パヴロヴィチ（C）の言うとおりだ。
私は、市場のノイズとシグナルの概念に忠実にシステムを構築しています。簡単に言うと、信号レベルがノイズレベルを超えたら売買を成立させるというもので、制御系によくある閾値設定装置の一種です。このようなシステムには、ノイズ測定や特徴的なノイズと信号の基準が必要である。
もし、フォーラムで同じような取り組みをしている人がいたら、議論してみてはいかがでしょうか。
問題は、プログラミングの問題ではなく、哲学の問題なのです。
信号の特性が分かっている場合、ノイズの測定は非常に有効であることはよく知られています。私たちの場合、何がノイズで何がシグナルなのかが、まったくわからないのです。
スキャルパーにとっては別のもの、日中トレーダーにとっては別のもの、短期トレーダーにとっては別のものです。しかし、それらは異なるシグナルをキャッチしています。そして、これらのカテゴリーとノイズの概念については、大きく異なっています。
インジケーターを使わずにチャートを見ると、どこにノイズがあり、どこにシグナルがあるのかがわかります。特に歴史について。経験豊富な人ほど、信号がノイズを上回るリアルタイムでも理解できるかもしれない（その瞬間の取引が成功するとは言わないが、そのような結果になる確率は高い）。
この方向で何かやってみようと。回帰線、回帰曲線は、各点で微分が直線に相当するだけで、同じ直線だと言ってください。そして、それらと相対して、ノイズを数える。しかし、人間の脳は、これらすべてを、速くとは言わないまでも、はるかにうまく判断しています。また、オートマトンがトレードをすると決めたところで、人間にはまったくやらないように見える、ちなみにその逆もまた珍しくはない。テストするときは、普段からチャートも含めてほとんどのトレードに目を通していて、「なぜあそこに行ったんだろう」と思うこともあります。とはいえ、そう、自分でもそう言っているんですけどね:)
そこで、何かを測定する前に、何を測定するのかを定式化するのが良いのではないか、という考えが浮かびました。私たちはグラフを見るとき、状況に応じてノイズの概念をその都度適応的に変えているのではないでしょうか。つまり、直感的にいくつかの選択肢を考え、その時々の自分に合ったものを選ぶのです。そして、毎回違う基準で平均化する。頭の中で何本も線を引いて、その中からその時気に入ったものを選ぶのです。
ノイズの特性を測定するという意味で、ノイズとは何か、ノイズとどう付き合うかを議論することが提案されています。
そうでもないんです。実は、市場にはノイズがないんです。ノイズはグラフの時間サンプリングから発生するサンプリングノイズのみです。もしデータがタイムサンプリングされていなければ、目にはノイズがなく、大小さまざまな動きがあることが明らかになる。小さな動きが大きな動きを作り出し、それがすべて同じように見えるのです。
市場は複雑な力学系であり、ノイズを出さないということは不可能である。このシステムがポジティブ・フィードバック（市場からトレーダーへの情報）を含んでいると考えれば、市場の入力ノイズも増加するはずである。もし、マーケットを情報の真空地帯（外部からの影響やニュースなどがない）に置くと、システムノイズが純粋な形で見えてくる。フラットというのは、ある種、市場のノイズのようなものだとしましょう。そして、これがシステム出力信号です。
市場のノイズは、Wiener Random Processのようなランダムウォークに似たものを表しています。少なくとも、多くの特性は同じです。自己相似性など。
複雑な力学系である市場は、ノイズを出さずにはいられません。このシステムがポジティブ・フィードバック（市場からトレーダーへの情報）を含んでいると考えれば、市場の入力ノイズも増加するはずである。もし、マーケットを情報の真空地帯（外部からの影響やニュースなどがない）に置くと、システムノイズが純粋な形で見えてくる。フラットというのは、ある種、市場のノイズのようなものだとしましょう。そして、これがシステム出力信号です。
市場のノイズは、Wiener Random Processのようなランダムウォークに似たものを表しています。少なくとも、多くの特性は同じです。自己相似性など。
市場を真空にすると、誰も取引をしなくなり、ノイズがなくなるので、価格が止まってしまうのです。
市場はまさにポジティブ・フィードバックに包まれたシステムと考えることができ、もしそうであれば...という単純な話なのだが。リジッドパラメーターで1つのフィードバックを持つアンプを想像してみてください。自励振動が起こり、調和振動が発生するのだ。ここで、100万個のフィードバック回路を持つアンプを想像してみてください！異なるパラメータを持つアンプです。また、100万本とは限らず、200万本かもしれないし、1000本しかないかもしれません。そして、それぞれ異なる特性、異なる深さ、異なる遅延時間、異なる過渡時間、さらにこれらのパラメータは、個々のリンクごとに時間的に浮動します。この場合、市場に調和的な信号が存在することはなく、それぞれの動きは完全に予測不可能な方法で強まったり弱まったりするため、現実にはノイズは存在せず、すべて情報量の多い動きであることがわかります。市場はノイズで構成されており、異なる基準間隔で自己同期しているため、回路理論や信号理論、ノイズのフィルタリングを適用することはできないのです。
電波工学では、なぜノイズを簡単にフィルタリングしてしまうのか？分離すべき信号がわかっているのだから、信号でないものはすべてノイズである。私たちの信号は非常に明確な特徴を持っており、どの間接的、直接的なサインによってそれを計算することができるかを知っています。市場ではノイズそのものがシグナルであり、実際にはノイズもシグナルも存在せず、あるのは変動だけである。フィルタリングするものがない。
そこに多少のノイズはあるものの、それは量子化ノイズであり、各ディールは有限の正確なボリュームで行われ、ノイズは発生するが、そのノイズは上に書いたように、動きに変換されるのだ。
市場を真空にすると、誰も取引をしなくなり、ノイズがなくなるので、価格が止まってしまうのです。
特定のpvrパラメータでのみ正帰還が起こり、発電と自励につながる。厳密には、システムの入力に向かうフィードバックは、たくさんではなく1つだけですが、入力のフィルターはすべて異なり、そう、時間とともに変化していくのです。また、外部からの影響に対するフィルター、反応の形や大きさは人それぞれです。そんなモデルを数年前から走らせています。ほとんどが定性的なレベルです。
では、ノイズはあるのかないのか？市場にノイズがあるとすれば、それはシグナルであり、実際にはノイズもシグナルもなく、ただ変動して いるだけなのです。フィルタリングするものがない。
連結の動きはノイズではない、つまり 平均からの偏差はそこそこ小さいとしよう 。 そして、システムの応答の形状は、わずかなオーバーシュートを伴うほとんどのシステムの応答と非常によく似ています。また、フラットでは、ノイズ 、揺れや平均値（ヨー）の周りのさまよいにかなり似ています。たぶん、ドリフトを伴うのでしょう。 また、この反応は多くの制御系に共通するものである。
インジケーターを使わずにチャートを見ると、どこにノイズがあり、どこにシグナルがあるのかがわかります。特に歴史について。
では、ここで何をするのか聞いてみましょう。世界の金融システムをつぶすために、主要な取引所に行く。
では、ここで何をするのか聞いてみましょう。世界の金融システムをつぶすために、主要な証券取引所に出向く。
問題は、プログラミングの問題ではなく、哲学の問題なのです。
信号の特性が分かっている場合、ノイズの測定は非常に有効であることはよく知られています。私たちの場合、何がノイズであるかだけでなく、何がシグナルであるかもあまり明確ではありません。
スキャルパーにとっては別のもの、日中トレーダーにとっては別のもの、短期トレーダーにとっては別のものです。しかし、それらは異なるシグナルをキャッチしています。そして、これらのカテゴリーとノイズの概念については、大きく異なっています。
インジケーターを使わずにチャートを見ると、どこにノイズがあり、どこにシグナルがあるのかがわかります。特に歴史について。経験豊富な人ほど、信号がノイズを上回るリアルタイムでも理解できるかもしれない（その瞬間の取引が成功するとは言わないが、そのような結果になる確率は高い）。
この方向で何かやってみようと。回帰線、回帰曲線は、各点で微分が直線に相当するだけで、同じ直線だと言ってください。そして、それらと相対して、ノイズを数える。しかし、人間の脳は、これらすべてを、速くとは言わないまでも、はるかにうまく判断しているのです。また、オートマトンがトレードをすると決めたところで、人間にはまったくやらないように見える、ちなみにその逆もまた珍しくはない。テストするときは、普段からチャートも含めてほとんどのトレードに目を通していて、「なぜあそこに行ったんだろう」と思うこともあります。とはいえ、そう、自分でもそう言っているんですけどね:)
そこで、何かを測定する前に、何を測定するのかを定式化するのが良いのではないか、という考えが浮かびました。私たちはグラフを見るとき、状況に応じてノイズの概念をその都度適応的に変えているのではないでしょうか。つまり、直感的にいくつかの選択肢を考え、その時々の自分に合ったものを選ぶのです。そして、毎回違う基準で平均化する。頭の中で何本も線を引いて、その中からその時気に入ったものを選ぶのです。
ノイズとは何か、その特性を測定するという意味で、ノイズとどう付き合うかを議論することを提案します。
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問題は、プログラミングの問題ではなく、哲学の問題なのです。
信号の特性がわかっている場合、ノイズは非常によく測定できることがよく知られています。私たちの場合、何がノイズなのかだけでなく、何がシグナルなのかもあまり明確ではありません。
スキャルパーにとっては別のもの、日中トレーダーにとっては別のもの、短期トレーダーにとっては別のものです。しかし、それらは異なるシグナルをキャッチしています。そして、これらのカテゴリーでは、ノイズの概念が大きく異なります。
チャートを見ると、どこがノイズでどこがシグナルなのかが、インジケーターを使わなくても わかる。特に歴史について。経験豊富な人ほど、信号がノイズを上回るリアルタイムでも理解できるかもしれない（この時点での取引が成功するとは言わないが、その確率は高くなる）。
この方向で何かやってみようと。回帰線、回帰曲線は同じ直線で、各点で微分が直線と等価であるというだけです。そして、それらと相対して、ノイズを数える。しかし、人間の脳は、これらすべてを、速くとは言わないまでも、はるかにうまく判断しています。また、オートマトンがトレードをすると決めたところで、人間にはまったくやらないように見える、ちなみにその逆もまた珍しくはない。テストするときは、普段からチャートも含めてほとんどのトレードに目を通していて、「なぜあそこに行ったんだろう」と思うこともあります。とはいえ、そう、自分でもそう言っているんですけどね:)
そこで、何かを測定する前に、何を測定するのかを定式化するのが良いのではないか、という考えが浮かびました。私たちはグラフを見るとき、状況に応じてノイズの概念をその都度適応的に変えているのではないでしょうか。つまり、直感的にいくつかの選択肢を考え、その時々の自分に合ったものを選ぶのです。そして、毎回異なる基準で平均化する。頭の中でいくつかの線を引き、その中から今好きなものを選ぶのだ。
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