ハーストの索引 - ページ 15 1...8910111213141516171819202122...46 新しいコメント Hide 2009.02.05 19:43 #141 Neutron >> : 私は、「目で見て」、あなたは正確にどこでM1であり、どこで週（例えばEURUSDのシリーズ）である、確実に決定することはできませんことを保証するためにあえてします。しかし、SPXを使用することで、この相場での様々なTFの違いを正確に示すことができます。 統計学的にどうなんだ。人は「目で見て」わからないからフラクタルと判断したのです。そして、理論武装を始めるのです。マルネンブローをはじめとするフラクタルの研究者たち。 ちなみに、同じハーストでも、時間軸によって異なる値を示す。これらの値に大きな差がなくても、通常はその傾向が見て取れる。 Surfer 2009.02.09 11:24 #142 ISCのオプションについて知っている人はいますか？ 例えば、次のようなバリエーションです。最初の計算の後、外れ値を決定し、それに基づいてデータポイントに重みを割り当てる。その後、重みを考慮した計算を繰り返す。 問題は、車輪の再発明をしないように、これがどこに有能に記述されているかということです。 TheXpert 2009.02.09 14:58 #143 surfer >> : ISCのオプションについて知っている人はいますか？ 例えば、次のようなバリエーションです。最初の計算の後、外れ値を決定し、それに基づいてデータポイントに重みを割り当てる。その後、重みを考慮した計算を繰り返す。 自転車を再発明してはいけないという、有能な記述のある問題？ そこで、標準偏差を計算し、再度カウントする際に、標準偏差が平均の1.5倍である点を削除するのがよいでしょう。 Surfer 2009.02.09 19:50 #144 TheXpert >> : それなら、標準偏差を計算して、標準偏差が平均の1.5倍大きい点を削除した方がいいのでは？ これは、私が質問したことの極端な例です。 あなたが提案するのは、これらのポイントに重みをつけるということです =0 問題は同じで、有能に記述されているところ？ Егор 2009.02.09 22:14 #145 surfer писал(а)>> ISCのオプションについて知っている人はいますか？ 例えば、次のようなバリエーションです。最初の計算の後、外れ値を決定し、それを使ってデータポイントに重みを割り当てる。その後、重みを考慮した計算を繰り返す。 問題は、車輪の再発明をしないように、どこに正しく記述されているかということです。 なぜ？値A、Bがあり、それらの信頼区間がある。 Surfer 2009.02.10 08:14 #146 Erics >> : なぜ？A、Bの値があり、その信頼区間がある。 ウェイトを設定することで、より滑らかな変動指数カーブを得ることができると推測されます。確認したい。もちろん、MAをインポーズするだけでもいいのですが、あまり複雑な方法は探さない方がいいのかもしれませんが、あまり面白くはないですね :) TheXpert 2009.02.10 10:21 #147 surfer >> : これは、私が質問したことの極端な例です。 あなたが提案するのは、これらのポイントに重みを与えることです =0 問題は同じで、これがどこに知的に記述されているかということです。 サンプルポイントの一定割合が脱落して結果に顕著な影響を与えるという前提で、どうだろう。 もちろん最も遠い点から正しい割合を探してもいいのですが、RMSを使うと簡単です。 一般的には、おっしゃる通り逆です。正しくは、偏差の二乗を重みとするのではなく、その逆数を重みとする。 ここで、0 で割るという問題が発生する。 そうすると、係数は -- 1/(1 + KO) と考えることができる。 そうすると、繰り返されるターゲット機能はこうなる。 Summ ( 1/(1 + КО[i])*(а*x[i] + b - y[i])^2) -> min , i = 1..n デリバティブのみ手作業で再計算する必要があります ) Surfer 2009.02.10 10:35 #148 TheXpert >> : サンプルポイントの一定割合が脱落して結果に顕著な影響を与えるという前提で、どうだろう。 もちろん、最も遠い地点の正しい割合を探すこともできますが、RMSを通じてより簡単に行えます。 一般的には、おっしゃる通り逆です。正しくは、偏差の二乗を重みとするのではなく、その逆数を重みとする。 ここで、0 で割るという問題が発生する。 そうすると、係数は -- 1/(1 + KO) と考えることができる。 そうすると、繰り返される目的関数はこうなる。 デリバティブのみ手作業で再計算する必要があります ) あなたのバージョンは、係数の合計が1に等しくないことを意味します。そうなんですか？おそらく、それぞれの合計値で正規化するのが正しいのでしょう。 (1/(1+KOi))/Summ(1/(1+KOi)) TheXpert 2009.02.10 10:37 #149 surfer >> : あなたのオプションは、1に等しくない係数の量を意味します。これでよいのでしょうか？それらを自分たちの総和で正規化するのが正しいのだろう。 (1/(1+KOi))/Summ(1/(1+KOi)) 大丈夫です、対象関数で使われているのですから、正規化しても結果は変わりません。 必要であれば、確認することができます。 デリバティブを導き出せるといいのですが？ Surfer 2009.02.10 12:22 #150 TheXpert >> : 大丈夫です、対象機能で使われているのですから、配給しても結果は変わりません。 確認したい場合は、確認することができます。 デリバティブを導き出せるといいのですが？ 勿論） 1...8910111213141516171819202122...46 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
私は、「目で見て」、あなたは正確にどこでM1であり、どこで週（例えばEURUSDのシリーズ）である、確実に決定することはできませんことを保証するためにあえてします。しかし、SPXを使用することで、この相場での様々なTFの違いを正確に示すことができます。
統計学的にどうなんだ。人は「目で見て」わからないからフラクタルと判断したのです。そして、理論武装を始めるのです。マルネンブローをはじめとするフラクタルの研究者たち。
ちなみに、同じハーストでも、時間軸によって異なる値を示す。これらの値に大きな差がなくても、通常はその傾向が見て取れる。
ISCのオプションについて知っている人はいますか？
例えば、次のようなバリエーションです。最初の計算の後、外れ値を決定し、それに基づいてデータポイントに重みを割り当てる。その後、重みを考慮した計算を繰り返す。
問題は、車輪の再発明をしないように、これがどこに有能に記述されているかということです。
ISCのオプションについて知っている人はいますか？
例えば、次のようなバリエーションです。最初の計算の後、外れ値を決定し、それに基づいてデータポイントに重みを割り当てる。その後、重みを考慮した計算を繰り返す。
自転車を再発明してはいけないという、有能な記述のある問題？
そこで、標準偏差を計算し、再度カウントする際に、標準偏差が平均の1.5倍である点を削除するのがよいでしょう。
それなら、標準偏差を計算して、標準偏差が平均の1.5倍大きい点を削除した方がいいのでは？
これは、私が質問したことの極端な例です。 あなたが提案するのは、これらのポイントに重みをつけるということです =0
問題は同じで、有能に記述されているところ？
ISCのオプションについて知っている人はいますか？
例えば、次のようなバリエーションです。最初の計算の後、外れ値を決定し、それを使ってデータポイントに重みを割り当てる。その後、重みを考慮した計算を繰り返す。
問題は、車輪の再発明をしないように、どこに正しく記述されているかということです。
なぜ？値A、Bがあり、それらの信頼区間がある。
なぜ？A、Bの値があり、その信頼区間がある。
ウェイトを設定することで、より滑らかな変動指数カーブを得ることができると推測されます。確認したい。もちろん、MAをインポーズするだけでもいいのですが、あまり複雑な方法は探さない方がいいのかもしれませんが、あまり面白くはないですね :)
これは、私が質問したことの極端な例です。 あなたが提案するのは、これらのポイントに重みを与えることです =0
問題は同じで、これがどこに知的に記述されているかということです。
サンプルポイントの一定割合が脱落して結果に顕著な影響を与えるという前提で、どうだろう。
もちろん最も遠い点から正しい割合を探してもいいのですが、RMSを使うと簡単です。
一般的には、おっしゃる通り逆です。正しくは、偏差の二乗を重みとするのではなく、その逆数を重みとする。
ここで、0 で割るという問題が発生する。
そうすると、係数は -- 1/(1 + KO) と考えることができる。
そうすると、繰り返されるターゲット機能はこうなる。
デリバティブのみ手作業で再計算する必要があります )サンプルポイントの一定割合が脱落して結果に顕著な影響を与えるという前提で、どうだろう。
もちろん、最も遠い地点の正しい割合を探すこともできますが、RMSを通じてより簡単に行えます。
一般的には、おっしゃる通り逆です。正しくは、偏差の二乗を重みとするのではなく、その逆数を重みとする。
ここで、0 で割るという問題が発生する。
そうすると、係数は -- 1/(1 + KO) と考えることができる。
そうすると、繰り返される目的関数はこうなる。
デリバティブのみ手作業で再計算する必要があります )あなたのバージョンは、係数の合計が1に等しくないことを意味します。そうなんですか？おそらく、それぞれの合計値で正規化するのが正しいのでしょう。
(1/(1+KOi))/Summ(1/(1+KOi))
あなたのオプションは、1に等しくない係数の量を意味します。これでよいのでしょうか？それらを自分たちの総和で正規化するのが正しいのだろう。
(1/(1+KOi))/Summ(1/(1+KOi))
大丈夫です、対象関数で使われているのですから、正規化しても結果は変わりません。
必要であれば、確認することができます。
デリバティブを導き出せるといいのですが？
大丈夫です、対象機能で使われているのですから、配給しても結果は変わりません。
確認したい場合は、確認することができます。
デリバティブを導き出せるといいのですが？
勿論）