確率的共振 - ページ 31 1...242526272829303132333435363738 新しいコメント Rashid Umarov 2007.10.30 16:51 #301 難しいことではありません。 Sceptic Philozoff 2007.10.30 16:57 #302 これは理解できる、ロッシュ、我々はそのような機能を知っている。問題は関数を 計算することであり、2つのデータ系列の共分散を計算することではありません。さて、FREQUENCY関数が機能するように、オフセット "tau "の異なる値に対する値の配列のようなものを与えることです。よし、考えよう...。 P.S.そろそろ来てくれませんかね。ピータースを読んだんですね。プロセスの定常性について何か言っているのでしょうか？ P.P.S. そうです，共分散関数について急ぎすぎました。少なくとも広義の定常過程にするためには，すべてのサンプルR（ti, tj）の組について2次元の表，つまり行列を 導出しなければなりません...。 Rashid Umarov 2007.10.30 17:25 #303 もし私が混乱していなければ、プロセスにはバイアスがあり、このバイアスはまさに周期的に変化します（あるトレンドが別のトレンドで変化する）。ですから、お答えするのは難しいです。という流通機能を挙げている。 a) 有限のMOと無限の分散を持つ b) 無限ODと無限分散を持つ そして、正規分布は一般化されたフラクタル分布の特殊例である。以下はその定義です。 一般に、X(t) は、そのすべての確率特性が時間に依存しない（より正確には、それらが依存する引数がt 軸に沿ってどのようにシフトしても変化しない）場合、定常過程とみなされます。その結果、ランダムプロセスの数学的期待値、分散、相関関数は時間に依存しない。 ここでの定義は、http://www.nntu.sci-nnov.ru/RUS/fakyl/VECH/metod/metod7/vvedenie.htm 。その場合、リターンの分布は定常的ではありません。 Prival 2007.10.30 23:33 #304 をYurixxが書きました（a）。 "途中、面白い質問があります。このような単純で便利で良い性質を持つ分布関数が、なぜ統計学で使われないのか、どなたかご教示いただけないでしょうか。また、使用されているのであれば、なぜ書かれていないのでしょうか？対数正規分布以外の漸化式分布を近似しようとする人を見たことがない。" レイリー・ライス分布の特殊なケースである可能性が高い。 先ほどリンクを貼った。これがその計算式です。そして、その姿は。 物理的には、レイリー・ライス分布は、決定論的信号と正規ノイズの和の包絡線の一次元分布を記述しています。あなたが解決しようとしている問題と非常によく似ています。例として、matcadファイルを添付します。ネイマン・ピアソン基準に従って、分析したサンプルが理論的な分布法則に適合しているかどうかをチェックできるアルゴリズムに、詳細なコメントがあります。何かお役に立てたのなら幸いです。 を数学に Excelでは、matcadは2つの方法で自己相関を計算することができますが、私は知りません。ファイルも、例として添付しています。ただ、ACFの計算方法には2つのアプローチがあり、それぞれにメリットとデメリットがあることが指摘されています。ところで、IHMOは非常に有望です。ある時、私は航空ターゲットの適応型トラッキングフィルターを設計しなければなりませんでした。価格も追ってみるのもいいかもしれませんね :)ACFはまさに方程式の係数を決定するものです。 をgrasnする。 すみません、慌てて間違えてしまいました、ユリックスに ヒストグラムをお願いすればよかったです。画像を手にしたとき、自分の間違いに気づきました。私は、「シグナルのエネルギーが市場を 動かす」という私の定義に基づき、「共鳴（Resonance）」という考え方を続けています。ノイズのエネルギー - その動きを妨げる」。 (IIHとかIIHの情報ありがとうございます。でも12年くらい前に、士官候補生にそれに関する講義を読んで、点数をつけた記憶もあります :))。 すべての このフォーラムでFFT_MAのプロトタイプを見つけ、以前の写真（FFT_MA_mod）に従ってリビルドしました。ただ一つ、描きすぎてしまうので、解析が難しくなります。どなたか修正できる方がいらっしゃいましたら、よろしくお願いします。説明の入ったファイルも添付しています。ところで、フィルタ出力の振幅分布の法則は、ちょうどレイリーライスの法則に従う。信号がある場合、ノイズだけならレイリーに縮退し、α=0になる。 そのように信号とノイズを分離できると仮定するならば、共振を探さなければなりませんが、どのプロセス間で位相の一致を探せばいいのでしょうか？ 誰かがアイデアを出したら、それを発言してください。 また、どの ような 配信なのか、提案することが難しくなければ。できれば簡単な例で。せめてリンクだけでも。 ファイル: akf.zip 59 kb Prival 2007.10.30 23:45 #305 動作しない :( 添付できない) ファイル: fft_ma_mod.mq4 2 kb Prival 2007.10.30 23:54 #306 編集モードでのみ添付可能 :) あと4時間でみんな起きちゃうよ :( ファイル: zr_1.zip 1375 kb Его Помоечное Мурлычество 2007.10.31 01:22 #307 グラスン、セルゲイ、ピットの可能性については、深くお詫びして、自分の愚かさを告白します :)確かに、サポートとレジスタンスのレベルは潜在的な障壁に例えることができ、そこから価格が跳ね返る。 しかし、私はその現象のフィクションについて議論しなければならないことを恐れている。また、波やフィボ、投石器やワニといったフィクションとは異なり、市場で唯一の現実であり、少なくとも、明白でない仮定を追加することなく簡単に説明できる唯一のものである、と私は考えています。面白い基準Xの発見、おめでとうございます !以上です。読み進めていくと、2年ぶりに来て11ページ目です :) Sceptic Philozoff 2007.10.31 02:32 #308 Prival писал (а): また、差し支えなければ、 その ディストリビューションがどのようなものか教えてください。できれば、簡単な例で。せめてリンクだけでも。 Returns[i] = Close[i] - Close[i+1]、つまり、これらは終値の過去の増分に過ぎないのです。あるTFの全履歴について計算し、Excelに読み込んで頻度ヒストグラム（Excelの関数WHAT()を使用）を作成すると、ガウス曲線に多少似た曲線が得られますが、外見的なものです。実際には、この分布は正規分布ではありません。例えば、テールが太く、ゼロに近い点のピークが非現実的に高いからです。 テールの過小評価は、投機家のリスクの過小評価につながる。もし彼が「4シグマ以上」の事象の確率が消失するほど小さい（正常仮説では約0.0063%）と考えるなら、実際の市場は約0.7%、すなわち100倍も大きいのである。大規模なイベントの場合、その差はさらに大きくなります。どうしてもというなら、写真を掲載します。 アーカイブをありがとうございます。しかし、私はExcelとMQL4の両方でやってみようと思います。 Его Помоечное Мурлычество 2007.10.31 02:33 #309 Prival さん、ここで書かれているフーリエカット高域逆フーリエは、素晴らしいアイデアですね。本当にスムーズで、ラグが全くないムービングを 実現しています。この巨大な蜜樽の中には、ほんの一滴のタールが入っているに過ぎない。このような演算子は因果関係がない。そして、ウィンドウが広ければ広いほど、より多くの未来のサンプルに依存することになるのです。また、ウィンドウが狭いほど、スムージングが悪くなります。そのため、ヒストリー上ではきれいに表示されますが、実際にはそのようなインジケータは常に画面の右端付近で再描画されます。そのため、高周波のノイズはそれなりに強調されることになる。履歴にのみ記載されます。そして、画面の右端が見えなくなり、耳が聞こえなくなるのです。もし、そういう意味でないなら、失礼します。まだすべての投稿が終わっていない。私はあなたの最初の2つについてしか書いていません。 P.S. 投稿を全て最後まで読ませていただきました。そう、それこそが、あなたが体験した「ダックイン」そのものなのです。残念ながら、この点は基本中の基本なので、誰も再描画を手伝ってはくれません。このようなフィルタリングオペレータは因果関係を持っていない。一般的に、FXや月世界全体の主な矛盾は、時間の概念の矛盾であると私は考えています。FXでは、優れた統計的推定には多くの時間を要するという事実が現れている。I.e.サンプルです。しかし、これらの値が収集されている間にも、市場のパラメータは変化する時間があります。この矛盾を解決してくれる人がいれば...。(勿論、小手先のテクニックですが) Prival 2007.10.31 05:48 #310 eugenk: Prival さん、ここに書かれているフーリエカット高周波逆フーリエは、素晴らしいアイデアですね。確かに、完全にスムーズで、完全にラグのないムービングを得ることができます。 スレッドのトピックによると、私は信号とノイズを分離する方法を提案しているだけです。目的は共鳴を見つけることであり、ミューウィッグを作ることではありません。予測、そしてミューウィッヒには、もっと良い仲間がいます。もちろん全てIHMOです。 オプションとして、インジケータでは、ドリフトしない2つの別々のバッファとなり、Close[0]=Open[0]、信号とノイズのエネルギーを覚えています。 1...242526272829303132333435363738 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
これは理解できる、ロッシュ、我々はそのような機能を知っている。問題は関数を 計算することであり、2つのデータ系列の共分散を計算することではありません。さて、FREQUENCY関数が機能するように、オフセット "tau "の異なる値に対する値の配列のようなものを与えることです。よし、考えよう...。
P.S.そろそろ来てくれませんかね。ピータースを読んだんですね。プロセスの定常性について何か言っているのでしょうか？
P.P.S. そうです，共分散関数について急ぎすぎました。少なくとも広義の定常過程にするためには，すべてのサンプルR（ti, tj）の組について2次元の表，つまり行列を 導出しなければなりません...。
a) 有限のMOと無限の分散を持つ
b) 無限ODと無限分散を持つ
そして、正規分布は一般化されたフラクタル分布の特殊例である。以下はその定義です。
をYurixxが書きました（a）。
"途中、面白い質問があります。このような単純で便利で良い性質を持つ分布関数が、なぜ統計学で使われないのか、どなたかご教示いただけないでしょうか。また、使用されているのであれば、なぜ書かれていないのでしょうか？対数正規分布以外の漸化式分布を近似しようとする人を見たことがない。"
レイリー・ライス分布の特殊なケースである可能性が高い。 先ほどリンクを貼った。これがその計算式です。そして、その姿は。
物理的には、レイリー・ライス分布は、決定論的信号と正規ノイズの和の包絡線の一次元分布を記述しています。あなたが解決しようとしている問題と非常によく似ています。例として、matcadファイルを添付します。ネイマン・ピアソン基準に従って、分析したサンプルが理論的な分布法則に適合しているかどうかをチェックできるアルゴリズムに、詳細なコメントがあります。何かお役に立てたのなら幸いです。
を数学に
Excelでは、matcadは2つの方法で自己相関を計算することができますが、私は知りません。ファイルも、例として添付しています。ただ、ACFの計算方法には2つのアプローチがあり、それぞれにメリットとデメリットがあることが指摘されています。ところで、IHMOは非常に有望です。ある時、私は航空ターゲットの適応型トラッキングフィルターを設計しなければなりませんでした。価格も追ってみるのもいいかもしれませんね :)ACFはまさに方程式の係数を決定するものです。
をgrasnする。
すみません、慌てて間違えてしまいました、ユリックスに ヒストグラムをお願いすればよかったです。画像を手にしたとき、自分の間違いに気づきました。私は、「シグナルのエネルギーが市場を 動かす」という私の定義に基づき、「共鳴（Resonance）」という考え方を続けています。ノイズのエネルギー - その動きを妨げる」。 (IIHとかIIHの情報ありがとうございます。でも12年くらい前に、士官候補生にそれに関する講義を読んで、点数をつけた記憶もあります :))。
すべての
このフォーラムでFFT_MAのプロトタイプを見つけ、以前の写真（FFT_MA_mod）に従ってリビルドしました。ただ一つ、描きすぎてしまうので、解析が難しくなります。どなたか修正できる方がいらっしゃいましたら、よろしくお願いします。説明の入ったファイルも添付しています。ところで、フィルタ出力の振幅分布の法則は、ちょうどレイリーライスの法則に従う。信号がある場合、ノイズだけならレイリーに縮退し、α=0になる。
そのように信号とノイズを分離できると仮定するならば、共振を探さなければなりませんが、どのプロセス間で位相の一致を探せばいいのでしょうか？
誰かがアイデアを出したら、それを発言してください。
また、どの ような 配信なのか、提案することが難しくなければ。できれば簡単な例で。せめてリンクだけでも。
テールの過小評価は、投機家のリスクの過小評価につながる。もし彼が「4シグマ以上」の事象の確率が消失するほど小さい（正常仮説では約0.0063%）と考えるなら、実際の市場は約0.7%、すなわち100倍も大きいのである。大規模なイベントの場合、その差はさらに大きくなります。どうしてもというなら、写真を掲載します。
アーカイブをありがとうございます。しかし、私はExcelとMQL4の両方でやってみようと思います。
P.S. 投稿を全て最後まで読ませていただきました。そう、それこそが、あなたが体験した「ダックイン」そのものなのです。残念ながら、この点は基本中の基本なので、誰も再描画を手伝ってはくれません。このようなフィルタリングオペレータは因果関係を持っていない。一般的に、FXや月世界全体の主な矛盾は、時間の概念の矛盾であると私は考えています。FXでは、優れた統計的推定には多くの時間を要するという事実が現れている。I.e.サンプルです。しかし、これらの値が収集されている間にも、市場のパラメータは変化する時間があります。この矛盾を解決してくれる人がいれば...。(勿論、小手先のテクニックですが)
Prival さん、ここに書かれているフーリエカット高周波逆フーリエは、素晴らしいアイデアですね。確かに、完全にスムーズで、完全にラグのないムービングを得ることができます。
スレッドのトピックによると、私は信号とノイズを分離する方法を提案しているだけです。目的は共鳴を見つけることであり、ミューウィッグを作ることではありません。予測、そしてミューウィッヒには、もっと良い仲間がいます。もちろん全てIHMOです。
オプションとして、インジケータでは、ドリフトしない2つの別々のバッファとなり、Close[0]=Open[0]、信号とノイズのエネルギーを覚えています。