数理解析や高等数学の応用

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皆さん、こんにちは。
私の勘違いかもしれませんが、V.Mat.とそのセクションである確率的チャート展開のベクトル、点でのチャート連続性、チャート凸性理論などを相場方向の確率的展開を予測するために基本的に応用するというスレッドは見つかっていません。
原理的に議論されていないのか、それとも誰もやっていないだけなのか。
テクニカル分析を行うのであれば、なくてはならないものだと思います。私は研究所にいた頃、限られた実証データから物理過程をモデル化するシステムを書いていました。かなり正確な結果が出たので、このアプリケーションでも役に立つという前提があります。
例えば、グラフの展開の確率ベクトルを計算し、二次補間で目標に復元し、実際の挙動との乖離を計算して、トレンドの方向性と質を評価するというものである。
 
マトリックス解析は、ここで一休み。すべてが非線形で、100％ランダムに近すぎるのです。何かできるとしたら、ファジーロジック、エントロピー、ニューラルネットワークなどを考えなければなりません。そして、カオス理論ですが、ビル・ウィリアムズの「トレーディング・カオス」ではなく、実際の「数学的」カオスについて、ロシアやソビエトの数学者たちによって、多くのことが解明されています。

市場はポジティブ・フィードバック・システムである。システムの平衡が変化すると、非平衡を拡大する力が働く-もちろん、ある点まではそうだが、その後はまた元に戻る。発電機のように。そこでは1つの慣性で1つの力が働くが、ここでは...

この理論は、サポートラインやレジスタンスライン、そして最も安定したトレンドが非常に落ち着いたマーケットで発生するという事実をよく説明しています。
 
Cronex писал (а):
皆さん、こんにちは。
私の勘違いかもしれませんが、このトピックは見つかりませんでした.........。
何が問題なのか？それは数学なのか、それともプログラミングなのか？プログラミングであれば、力を合わせることができます :-)
 
Cronex писал (а):
皆さん、こんにちは。
私の勘違いかもしれませんが、V.Mat.の基本的な応用として、チャートの展開確率のベクトル予測、チャートの点での連続性、チャートの凸性理論などを相場の方向性の確率展開の予測に応用したスレッドが見当たりません。
原理的に議論されていないのか、それとも誰もやっていないだけなのか。
テクニカル 分析を行うのであれば、なくてはならないものだと思います。多くの問題はグラフィカルに解くことができる。大学時代には、限られた実証データから物理過程をモデル化するシステムを書きました。かなり正確な結果が出たので、このアプリケーションでも役に立つという前提があります。
グラフの展開のもっともらしいベクトルを計算し、二次補間によって目標値に復元し、その後、実際の動きとの乖離を計算して、トレンドの方向性と質を評価する、というものです。

私もそう思っています。
また、プログラミングの複雑さは、問題の複雑さに比べれば大したことはないと思っています。
 
そもそも、微積分の教科書を見て、「内挿と外挿の違いって何だろう？
 
Itso:
マトリックス解析は、ここで一休み。すべてが非線形で、100％ランダムに近すぎるのです。何かできるとしたら、ファジーロジックやエントロピー、ニューラルネットワークなどを考えなければなりません。そして、カオス理論ですが、ビル・ウィリアムズの「トレーディング・カオス」ではなく、実際の「数学的」カオスについて、ロシアやソビエトの数学者たちによって、多くのことが解明されています。

市場はポジティブ・フィードバック・システムである。システムの平衡が変化すると、非平衡を拡大する力が働く-もちろん、ある点まではそうだが、その後はまた元に戻る。発電機のように。そこでは1つの慣性で1つの力が働くが、ここでは...

この理論は、サポートラインやレジスタンスライン、そして最も安定したトレンドが非常に落ち着いたマーケットで発生するという事実をよく説明しています。
応用数学でブームになっていない人は休んでください。あとは、それでお金を稼ぐことを好む。そして、非線形なものは、容易に線形に還元し、元に戻すことができる。例として、最小二乗法（多数の点にわたる最大相関関数を復元する方法）を挙げることができる。
 
Reshetov писал (а):
イッツォ
数学の解析はここにある。すべてが非線形で、100％ランダムに近すぎるのです。どちらかというと、ファジーロジックやエントロピー、ニューラルネットワークなどを 考えなければならない。そして、カオス理論ですが、ビル・ウィリアムズの「トレーディング・カオス」ではなく、実際の「数学的」カオスについて、ロシアやソ連の数学者たちによって、多くのことが解明されています。

市場はポジティブ・フィードバック・システムである。システムの平衡が変化すると、非平衡を拡大する力が働く-もちろん、ある点まではそうだが、その後はまた元に戻る。発電機のように。そこでは1つの慣性で1つの力が働くが、ここでは...

この理論は、サポートラインやレジスタンスライン、そして最も安定したトレンドが非常に落ち着いたマーケットで発生するという事実をよく説明しています。
応用数学でブームになっていない人は休んでください。あとは、それでお金を稼ぐことを好む。そして、非線形なものは、容易に線形に還元し、元に戻すことができる。例として、最小二乗法（多数の点にわたる最大相関関数を復元する方法）を挙げることができる。

今のは天才的だ。黙ってようね...。

最小二乗法は線形回帰分析の応用の一つで、単純に「はい-トレンドがあります」と教えてくれます。 しかし、トレーダーはこれを目で見てかなり判断しています。それがどうした？また切れた、普通は切れた時点でその傾向が気づかれるから。

もちろん、ISCはあらゆる疑似数学的なトレンド検出法よりはるかに優れているが、それだけでは不十分である。ただ非直線性が最大のジャンプをもたらし、それ故に利益にもつながるのです。

動きそうにない瞬間もあれば、時に小さな環境の変化が動きをもたらす瞬間もある--そしてその動きは、ほぼ同じ確率で上にも下にもなりうる--そう言った方がいいと思います。

そういう話をしたいのであって、「ブームブーム」ではないのです ...
 
大学の電気工学の授業で、過渡現象について教わったのを覚えています。コンデンサーやコイル、抵抗がたくさん並んだ図が与えられ、この図を使って過渡現象をプロットするのです。インパルススパイク後の値動きは、これらの図と非常によく似ています。質問：システムのパラメータが不明ですが、過渡的な絵の一部で続きを描くことは可能でしょうか？ 少なくとも、システムのパラメータがいつでも変わる可能性があることを考慮せずに？
 
2 整数 - 過渡現象は負帰還となる。外部からの衝撃を「減衰」させるシステムです。そのため、寿命は非常に短い。

FXでは、トレンドがすでに弱く、横ばいに動き始めたときに起こります - フェージングオシレーションがあります。

上昇トレンドであれば、売り手がいなくなったときに発生します。オープンポジション（もちろんロングポジション）を持つトレーダーの中には、クローズを決断する人もいます。その結果、引き戻されることになる。一部のトレーダーにとっては買いシグナルとなるが、その数は少なく、上昇の動きも小さい。その後、また小さく買われて下がるが、小さくなる、など。チャートで見ると、トレンドが薄くなっているのがわかります。

市場がコンデンサやコイル、抵抗の山だったら、それこそ終わりですからね。しかし、それは人が持っているもので、人は動きを求めます。ある人は上に、ある人は下に、ある人（まだ開けていない人）は気にしません。そして、また始まる...。
 
Integer писал (а):
Cronexは（a）を書きました。
皆さん、こんにちは。
私の勘違いかもしれませんが、このトピックは見つかりませんでした.........。
何が問題なのか？それは数学なのか、それともプログラミングなのか？プログラミングでなら、力を合わせることができます :-)
でも、プログラミングは20年やっているので問題ありません。）
私も数学は苦手なのですが、対象が新しいものです。応用のポイントを見極めるのが難しく、一方でウェブには過去の市場の歴史的な動きに関するナンセンスや憶測があふれているのです。
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