ハーストの索引 - ページ 38 1...31323334353637383940414243444546 新しいコメント Vasiliy Sokolov 2013.02.24 11:01 #371 faa1947:テキストを添付しました。残念ながら、数式や理論的な部分はうまくいかなかった。しかし、FARIMAのフィッティングプロセスは具体的に説明されている チャートのACFが変なんです。市場のものには全く見えませんね。 СанСаныч Фоменко 2013.02.24 12:25 #372 C-4: チャートのACFが変なんです。市場のものとは全然違いますね。 これは、バリエーションではなく、オリジナルのコチエのためにたくさんありますね。私にとっては、疑問が違うのです。 問題は、モデルの精度です。 絶対的に正確なモデルは商そのものである。直線という形で非常に不正確なモデルを取ることができる。そして、カーブ、そして何かを考慮する・・・・・・。どこで止めるか。モデルの精度が高ければ高いほど、それを構築するために使用したデータに束縛される（フィッティング）。それゆえFARIMAのようなモデルが必要なのでしょうか？もしかしたら、冗長かも？平滑化、残差のARMA、そして多分（必ずしもそうではないが）残差のARCH？ Alexey Subbotin 2013.02.24 13:50 #373 C-4: この非常に長いメモリは、どんな名言でも確認することができます。しかし、ここではACFは適切ではありません。 ピータースは、ロング・メモリの興味深い定義を述べている。読んでみてください。この件に関しては、彼の著書には興味深い情報がたくさんある。このようなプロセスは、些細なACFでは測れないという。ACFは5～6ラグのスケールで動作しており、それだけでも十分です。Hを距離の平方根に等しい広がりを持つ移動粒子として表現すると、正規分布の特殊なケース StdDev = Sqrt(T) = T^(0.5) が得られます。さて、粒子の散乱が0.5よりわずかに上か下である場合、可能なケースは1つだけである：粒子は過去の状態を覚えていなければならず、したがってそのようなプロセスは記憶を持つことになる。すなわち、Hは外部作用の特性ではなく、プロセスの以前の状態に依存する。ま た、脱出の軌跡が保存されているということは、以前の値に依存していることを意味し、記憶期間を算出することができる。そして、どのスケールの計算でも傾斜角が変わらず、同時に0.5にもならない ことがよくあるのです。この場合、無限メモリを持つ真のハーストプロセスと 言われる。ただし、ACFはそういうのを見せてくれない。 強調されているのは納得できない。過去に関する情報の担い手については、粒子が過去の状態を記憶しているか、環境が粒子の状態を記憶しているかという2つの選択肢がある。外部環境は通常もっと複雑な物体であり、粒子は完全に物質的な点である可能性があることを考えると、私はむしろ2番目の選択肢に同意します。 Alexey Subbotin 2013.02.24 13:57 #374 alsu: 強調されているのは納得できない。過去の情報の担い手については、粒子が過去の状態を記憶しているのか、環境が粒子の状態を記憶しているのか、2つの選択肢がある。外部環境は通常もっと複雑な物体であり、粒子は完全に物質的な点である可能性があることを考えると、私はむしろ2番目の選択肢に同意します。 シリコン結晶格子中の電子の迷走を考えると、H=0.5の法則で表されるが、結晶にnまたはpの混晶を加えると、全く別の性質、いわゆる異常拡散が得られ、Hは0.5とは本質的に異なることになる。この場合、Hはまさに媒質の特性であることは明らかである。ちなみに、不純物原子は半導体の体積中に統計的にフラクタルに分布しているので、このようなさまはワンダリング・オン・フラクタルとも呼ばれる。 Sceptic Philozoff 2013.02.24 14:04 #375 alsu: 過去の情報の担い手については、過去の状態を記憶している粒子であるか、粒子の状態を記憶している媒体であるか、2つの選択肢がある。外部環境は通常もっと複雑な物体であり、粒子は物質的な点である可能性さえあることを考えると、私はむしろ2番目の選択肢に同意します。 そして、私たちの場合は何に影響を与えることができるのでしょうか？つまり、その記憶が物質的な点に保存されているのか、それとも外部の環境に保存されているのか、私たちにとってどんな違いがあるのでしょうか？ Alexey Subbotin 2013.02.24 14:20 #376 Mathemat: 私たちの場合、どのような効果があるのでしょうか？つまり、その記憶が物質的な点に保存されているのか、それとも外部の環境に保存されているのか、私たちにとってどんな違いがあるのでしょうか？ 理論的なモデルを構築するためには、空に向かって指をさすようなことはせず、何が起こっているのかの根本的な説明があったほうが気持ちいいのです。もし、ある要因が外部環境の結果であると考えるならば、我々は（人生経験に基づいて）そこに要因を探し、それを見つけることで、より適切な影響力のモデルを提供することができるようになるのです。もし、その要因が内部的なものであれば、システムの内部構造に関するいくつかの考察を用いることになる。つまり、内力と外力は異なる方程式で記述され、どちらを相手にしているのかが分かればいいのです。 СанСаныч Фоменко 2013.02.24 14:45 #377 alsu: その違いは、モデリングへのアプローチにあると思います。理論的なモデルを構築するためには、空から指をさすようなことがないように、何が起こっているのか、根本的な説明があったほうがいいのです。もし、ある要因が外部環境の結果であると考えるならば、我々は（人生経験に基づいて）そこに要因を探し、それを見つけることで、より適切な影響力のモデルを提供することができるようになるのです。もし、その要因が内部的なものであれば、システムの内部構造に関するいくつかの考察を用いることになる。つまり、内力と外力は異なる方程式で記述され、どちらを相手にしているのかが分かればいいのです。 具体的には自己回帰がある。厳密にはコティル。外見上は何もない。これは内的要因？EURUSD=GBPUSD+...........................というように、私たちの相場が他の相場に基づいてモデル化される回帰式があります。しかし、これらはいわば同質な変数である。外的要因でしょうか？ここで、回帰に時間帯を追加し、時間帯に応じた活動をモデル化する。そんな「外的」な変数がたくさんあるのかもしれません。これは完全に外付け？素粒子論と外部環境の居場所がない。 Sceptic Philozoff 2013.02.24 14:49 #378 faa1947: 素粒子論と外部環境の位置づけがわからない。 あるのですが、ここで誰がやるのでしょうか。 СанСаныч Фоменко 2013.02.24 14:56 #379 Mathemat: あるのですが、ここで誰がやるのでしょうか。 いや、そんな説はない。モデルの口頭での説明からしなければならない。そしてこれらは、大きな可変数と可変の相互関係における経済プロセスである。それを具現化したのがCotierです。分子が移動したり衝突したりするブラウン過程ではない、つまり独自の性質を持った独立した物体なのだ。 Alexey Subbotin 2013.02.24 15:04 #380 faa1947:具体的には自己回帰がある。厳密にはコティル。外見上は何もない。これは内的要因？EURUSD=GBPUSD+...........................というように、私たちの相場が他の相場に基づいてモデル化される回帰式があります。しかし、これらはいわば同質な変数である。外的要因でしょうか？ここで、回帰に時間帯を追加し、時間帯に応じた活動をモデル化する。そんな「外的」な変数がたくさんあるのかもしれません。これは完全に外付け？素粒子論と外部環境の居場所がない。回帰は何でも成り立つが、この方法を経験則という。問題は、多くの可能な回帰モデルの うち、何らかの理由でこの回帰 モデルが商の振る舞いをよりよく記述すると事前に言えるかどうかである。これらの理由を数学的に説明しなさい。差分方程式を書き、回帰係数を解析的に計算し、どれが外的要因の影響を表しているか、どれがシステムの内部特性を特徴づけているか、どれが内部要因と外的要因を組み合わせているかを明らかにする。例えば、最も単純な系の1つである発振回路の差分方程式を構成してみてください。回帰の用語では、これはARMAモデルとなり、その係数は、回路自体のパラメータと入力信号の組み合わせとなる。Y(k) = 2*a*cos(w0)*Y(k+1)-Y(k+2)+X(k)- a*sin(w0)*X(k+1)である。ここで、X は未知の外部影響、Y は観測された応答、a は減衰パラメータ、w0 は振動の固有振動数である 1...31323334353637383940414243444546 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
テキストを添付しました。残念ながら、数式や理論的な部分はうまくいかなかった。
しかし、FARIMAのフィッティングプロセスは具体的に説明されている
チャートのACFが変なんです。市場のものには全く見えませんね。
チャートのACFが変なんです。市場のものとは全然違いますね。
これは、バリエーションではなく、オリジナルのコチエのためにたくさんありますね。
私にとっては、疑問が違うのです。
問題は、モデルの精度です。
絶対的に正確なモデルは商そのものである。
直線という形で非常に不正確なモデルを取ることができる。そして、カーブ、そして何かを考慮する・・・・・・。どこで止めるか。モデルの精度が高ければ高いほど、それを構築するために使用したデータに束縛される（フィッティング）。それゆえFARIMAのようなモデルが必要なのでしょうか？もしかしたら、冗長かも？平滑化、残差のARMA、そして多分（必ずしもそうではないが）残差のARCH？
この非常に長いメモリは、どんな名言でも確認することができます。しかし、ここではACFは適切ではありません。
ピータースは、ロング・メモリの興味深い定義を述べている。読んでみてください。この件に関しては、彼の著書には興味深い情報がたくさんある。このようなプロセスは、些細なACFでは測れないという。ACFは5～6ラグのスケールで動作しており、それだけでも十分です。Hを距離の平方根に等しい広がりを持つ移動粒子として表現すると、正規分布の特殊なケース StdDev = Sqrt(T) = T^(0.5) が得られます。さて、粒子の散乱が0.5よりわずかに上か下である場合、可能なケースは1つだけである：粒子は過去の状態を覚えていなければならず、したがってそのようなプロセスは記憶を持つことになる。すなわち、Hは外部作用の特性ではなく、プロセスの以前の状態に依存する。ま た、脱出の軌跡が保存されているということは、以前の値に依存していることを意味し、記憶期間を算出することができる。そして、どのスケールの計算でも傾斜角が変わらず、同時に0.5にもならない ことがよくあるのです。この場合、無限メモリを持つ真のハーストプロセスと 言われる。ただし、ACFはそういうのを見せてくれない。
強調されているのは納得できない。過去に関する情報の担い手については、粒子が過去の状態を記憶しているか、環境が粒子の状態を記憶しているかという2つの選択肢がある。外部環境は通常もっと複雑な物体であり、粒子は完全に物質的な点である可能性があることを考えると、私はむしろ2番目の選択肢に同意します。
強調されているのは納得できない。過去の情報の担い手については、粒子が過去の状態を記憶しているのか、環境が粒子の状態を記憶しているのか、2つの選択肢がある。外部環境は通常もっと複雑な物体であり、粒子は完全に物質的な点である可能性があることを考えると、私はむしろ2番目の選択肢に同意します。
シリコン結晶格子中の電子の迷走を考えると、H=0.5の法則で表されるが、結晶にnまたはpの混晶を加えると、全く別の性質、いわゆる異常拡散が得られ、Hは0.5とは本質的に異なることになる。この場合、Hはまさに媒質の特性であることは明らかである。ちなみに、不純物原子は半導体の体積中に統計的にフラクタルに分布しているので、このようなさまはワンダリング・オン・フラクタルとも呼ばれる。
私たちの場合、どのような効果があるのでしょうか？つまり、その記憶が物質的な点に保存されているのか、それとも外部の環境に保存されているのか、私たちにとってどんな違いがあるのでしょうか？
その違いは、モデリングへのアプローチにあると思います。理論的なモデルを構築するためには、空から指をさすようなことがないように、何が起こっているのか、根本的な説明があったほうがいいのです。もし、ある要因が外部環境の結果であると考えるならば、我々は（人生経験に基づいて）そこに要因を探し、それを見つけることで、より適切な影響力のモデルを提供することができるようになるのです。もし、その要因が内部的なものであれば、システムの内部構造に関するいくつかの考察を用いることになる。つまり、内力と外力は異なる方程式で記述され、どちらを相手にしているのかが分かればいいのです。
具体的には
自己回帰がある。厳密にはコティル。外見上は何もない。これは内的要因？
EURUSD=GBPUSD+...........................というように、私たちの相場が他の相場に基づいてモデル化される回帰式があります。しかし、これらはいわば同質な変数である。外的要因でしょうか？
ここで、回帰に時間帯を追加し、時間帯に応じた活動をモデル化する。そんな「外的」な変数がたくさんあるのかもしれません。これは完全に外付け？
素粒子論と外部環境の居場所がない。
あるのですが、ここで誰がやるのでしょうか。
いや、そんな説はない。
モデルの口頭での説明からしなければならない。
そしてこれらは、大きな可変数と可変の相互関係における経済プロセスである。それを具現化したのがCotierです。分子が移動したり衝突したりするブラウン過程ではない、つまり独自の性質を持った独立した物体なのだ。
具体的には
自己回帰がある。厳密にはコティル。外見上は何もない。これは内的要因？
EURUSD=GBPUSD+...........................というように、私たちの相場が他の相場に基づいてモデル化される回帰式があります。しかし、これらはいわば同質な変数である。外的要因でしょうか？
ここで、回帰に時間帯を追加し、時間帯に応じた活動をモデル化する。そんな「外的」な変数がたくさんあるのかもしれません。これは完全に外付け？
素粒子論と外部環境の居場所がない。
回帰は何でも成り立つが、この方法を経験則という。問題は、多くの可能な回帰モデルの うち、何らかの理由でこの回帰 モデルが商の振る舞いをよりよく記述すると事前に言えるかどうかである。これらの理由を数学的に説明しなさい。差分方程式を書き、回帰係数を解析的に計算し、どれが外的要因の影響を表しているか、どれがシステムの内部特性を特徴づけているか、どれが内部要因と外的要因を組み合わせているかを明らかにする。
例えば、最も単純な系の1つである発振回路の差分方程式を構成してみてください。回帰の用語では、これはARMAモデルとなり、その係数は、回路自体のパラメータと入力信号の組み合わせとなる。
Y(k) = 2*a*cos(w0)*Y(k+1)-Y(k+2)+X(k)- a*sin(w0)*X(k+1)である。
ここで、X は未知の外部影響、Y は観測された応答、a は減衰パラメータ、w0 は振動の固有振動数である