ノイズはどのように測定するのですか? - ページ 9 1234567891011 新しいコメント forexman77 2016.03.27 14:22 #81 Владимир:ノイズの話題が横道にそれてしまったのは残念です。ある時間範囲内のノイズを事前に高い確率で検出することができます。特に変わったところはありません。観察し、パターンを特定し、プログラムコードに加工する。 難しくない場合は、一例。言葉にすればいいんです。 Uladzimir Izerski 2016.03.27 14:33 #82 forexman77: 差し支えなければ、一例を。言葉にすればいいんです。 ノイズは、遠近法で視覚的に認識することはできませんが、ソフトウェアで識別したり、過去のデータで見ることができるのは、関連性がなくなったときだけです。 Maxim Dmitrievsky 2016.03.27 16:01 #83 トピックの中にあるノイズは、その名前に明確に対応し、「ノイズ」の数で測定することができます。 Uladzimir Izerski 2016.03.27 16:40 #84 Maxim Dmitrievsky: ノイズメーカー "の数は、その名の通り "ノイズ "なのです。 もう一人は、頭の中で騒いでいるのを聞いて、騒いでいる人の頭の中で騒いでいるところに現れました。 sibirqk 2016.03.28 08:29 #85 Yuriy Asaulenko:今夜、2ちゃんねるのスレッドにインジケーターの写真の上にノイズの軌跡の写真を貼ることを約束した。ポイントにノイズが入る。この結果は、私にとっては少し予想外だったと言わざるを得ません。私は、もっと違うものを期待していたのです。ノイズは30ポイントを超えない。作業することは十分可能です。もちろんPVには使えないが、1Hからなら試せるかもしれない。より大きな時間軸で同じ挙動をし、将来を見通さないのであれば、一見して1トレードあたり1.5~2スプレッドの期待値が吸引できる。大したことはないようだが、4桁の スプレッドが40〜60ポイントというのは非常に良い。 sibirqk 2016.03.28 08:39 #86 Vladimir Suschenko: あなたの平滑化は、実は周波数フィルタなのです。また、この状況でノイズと呼ばれるものは、単に信号の高周波成分(平滑化周期に対して)である可能性があります。 さて、ムービングとは、定義上、フィルターである。フィルターとは、信号とノイズの混合物から信号の一部を取り出すものであり、何がどの程度歪むかは別の問題だ。 私は冒頭で「第一近似的に...」と記した。本当の信号は誰も知らないし、存在するかどうかも分からないので、今あるものを使うしかないのです。 sibirqk 2016.03.28 08:49 #87 Vladimir Suschenko: これは、本質的に高い信号の歪みを想定した過度なアプローチである。 より合理的な方法は、信号成分を段階的に決定していくレトロスペクティブな解析である。模式的には次のようになります。- 将来の値動きは、曜日、時間帯、相場状況(上昇・下降トレンド、横ばい)、重要な経済金融ニュースなど、いくつかの要因に影響されると、まず想定されます。モデルの複雑さは、考慮する影響要因の数に依存します。- 値動きの各要因に対する依存性を調べるのだが、これは「価格ベクトル=F{要因(n)}」という形に還元される。価格依存性が認められない要因については、重要性が乏しいと判断し、それ以上の検討は行いません。- 得られた依存関係をグラフにまとめ、実信号に重ね合わせる。得られた差分は、この場合、「ノイズ」となる。 しかし、その本質は「ノイズ」も信号の一部であり、私たちが考慮しない重要な影響因子が存在するだけで、「ノイズ」の性質や特徴を判断することはできても、予測することはできません。 だから、ノイズを測定する意味がわからないんです。しかし、それは私の個人的な意見であり、この質問に対する私のアプローチです。 トレンド、季節性、循環性の成分を特定し、残差を分析する。FXでは、今のところ、それができている人はほとんどいません。 sibirqk 2016.03.28 09:02 #88 Олег avtomat:質問そのもの - ノイズはどのように測定するのですか?-- は、正しくない、非論理的、間違っている。まず理解すべきは、入力が「信号+ノイズ」の混合物であるということです。 なぜ、非論理的で不正解なのか?信号とノイズの混合物からノイズを分離することができれば、分散が正当であれば、それをカウントするだけで、ノイズを測定することができます。 Oleg avtomat:信号」と「信号+ノイズ」の混合物をどのように分離するのか?この問題を解決する場合、「ノイズ」を特定することはそれほど難しいことではないはずです。この問題は、適応制御理論の手法によって解決される。 さて、ノイズを測定する前に、ノイズを抽出しなければならないことは明らかですが、交換ノイズ解析の問題において適応制御理論の手法が効率的であるかどうかについては、私は疑問を持っています。 Vladimir Suschenko 2016.03.28 11:14 #89 sibirqk: トレンド、季節、周期的な要素を分離し、残差を分析する、通常は自己回帰法です。FXでは、今のところ成功した人はほとんどいません。 まあ、安心して顔に唾を吐き、FXで簡単に稼げると約束する人たちの恥知らずな目を掻い潜ることができます。そうそう、作っている人はごくわずかですが...。 Vladimir Suschenko 2016.03.28 11:19 #90 sibirqk:なぜ、正しくないのか、非論理的なのか、間違っているのか。信号とノイズの混合物からノイズを分離することができれば、分散が有効であれば、それをカウントすれば、ほら、ノイズが測定されます。 しかし、交換ノイズの解析において、適応制御理論の手法が有効であるかどうかは疑問があります。 そして、誰もがノイズを測定するようになったきっかけは何だったのでしょうか?あなたが言うように、信号を決定する作業が「現実的に不可能」であるなら、いったいどうやって「信号+ノイズ」の混合物からノイズを分離したのでしょうか? 1234567891011 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
ノイズの話題が横道にそれてしまったのは残念です。
ある時間範囲内のノイズを事前に高い確率で検出することができます。特に変わったところはありません。
観察し、パターンを特定し、プログラムコードに加工する。
差し支えなければ、一例を。言葉にすればいいんです。
ノイズメーカー "の数は、その名の通り "ノイズ "なのです。
今夜、2ちゃんねるのスレッドにインジケーターの写真の上にノイズの軌跡の写真を貼ることを約束した。
ポイントにノイズが入る。
この結果は、私にとっては少し予想外だったと言わざるを得ません。私は、もっと違うものを期待していたのです。
ノイズは30ポイントを超えない。作業することは十分可能です。
もちろんPVには使えないが、1Hからなら試せるかもしれない。より大きな時間軸で同じ挙動をし、将来を見通さないのであれば、一見して1トレードあたり1.5~2スプレッドの期待値が吸引できる。大したことはないようだが、4桁の スプレッドが40〜60ポイントというのは非常に良い。
あなたの平滑化は、実は周波数フィルタなのです。また、この状況でノイズと呼ばれるものは、単に信号の高周波成分(平滑化周期に対して)である可能性があります。
これは、本質的に高い信号の歪みを想定した過度なアプローチである。
より合理的な方法は、信号成分を段階的に決定していくレトロスペクティブな解析である。模式的には次のようになります。
- 将来の値動きは、曜日、時間帯、相場状況(上昇・下降トレンド、横ばい)、重要な経済金融ニュースなど、いくつかの要因に影響されると、まず想定されます。モデルの複雑さは、考慮する影響要因の数に依存します。
- 値動きの各要因に対する依存性を調べるのだが、これは「価格ベクトル=F{要因(n)}」という形に還元される。価格依存性が認められない要因については、重要性が乏しいと判断し、それ以上の検討は行いません。
- 得られた依存関係をグラフにまとめ、実信号に重ね合わせる。得られた差分は、この場合、「ノイズ」となる。
しかし、その本質は「ノイズ」も信号の一部であり、私たちが考慮しない重要な影響因子が存在するだけで、「ノイズ」の性質や特徴を判断することはできても、予測することはできません。
だから、ノイズを測定する意味がわからないんです。しかし、それは私の個人的な意見であり、この質問に対する私のアプローチです。
質問そのもの - ノイズはどのように測定するのですか?-- は、正しくない、非論理的、間違っている。
まず理解すべきは、入力が「信号+ノイズ」の混合物であるということです。
なぜ、非論理的で不正解なのか?信号とノイズの混合物からノイズを分離することができれば、分散が正当であれば、それをカウントするだけで、ノイズを測定することができます。
Oleg avtomat:
信号」と「信号+ノイズ」の混合物をどのように分離するのか?この問題を解決する場合、「ノイズ」を特定することはそれほど難しいことではないはずです。
この問題は、適応制御理論の手法によって解決される。
トレンド、季節、周期的な要素を分離し、残差を分析する、通常は自己回帰法です。FXでは、今のところ成功した人はほとんどいません。
なぜ、正しくないのか、非論理的なのか、間違っているのか。信号とノイズの混合物からノイズを分離することができれば、分散が有効であれば、それをカウントすれば、ほら、ノイズが測定されます。
しかし、交換ノイズの解析において、適応制御理論の手法が有効であるかどうかは疑問があります。