все, что возможно сделать практически – это найти оптимальные характеристики шума, при котором с определенной вероятностью можно уверенно говорить о будущем направленном скачке, а вот определить новый уровень можно только по эмпирическим зависимостям, выведенным на основе набранной статистики.
うん、運動(トレンド？)を定常状態と考える参加者の連合がすでにあるんだ。ロッシュ、正当な理由を聞かせてほしい。市場局面への正当性のない動きは、市場の内部状態であることは理解できる。
個人的には、マーケットに定常状態はないと思っています。準安定（不安定だが一見安定しているように見える）か、その間の遷移（災害）が存在する。そして、市場そのものが常に神経衰弱に陥っている。そして、深刻な神経衰弱（1987年とする）が普通である。
そうですね、そうですね。そして、ストキャスティック・リホナンスの概念に照らしたこの不安定さは、まさにフラットそのもののノイズから現れ、市場を常に崩壊の準備状態に置くものである。
残念ながら、うまく表現できないのですが。Petersのマーケット・フラクタリティに関する記事を読みましたが、安定したシステムの正常な状態は非平衡であるという意見に同意します。ここで、フラクタルが持つ自己相似性という性質は、任意の期間の地平線上にいる投資家の存在や、意思決定における非線形性、非対称性など、様々なものと一致する。
しかし、シリーズのFractalityは どのように計算 するのでしょうか？アルゴリズムを投稿すると約束したのに・・・。:)
本論文では、ノイズ成分を含む動的モデルを提案し、「撹拌層」と呼ばれる現象、すなわち「カオス的振る舞い-双安定モード（著しく異なる二つの状態の間をジャンプする）-一つの安定状態の選択」シナリオ を模擬した準カオス時系列の生成を可能にする。このシナリオは、経済や医療などの多くのプロセスで典型的なものである。また、生成された系列の統計的特性を調査し、解析する方法も提案されている。この分析（トレーニングセットの予備的作成）により、「真実の瞬間」、すなわち、与えられたシステムがどの定常状態を選択するかを設定された確率で予測することが可能な瞬間を定義できることが示される。http://ellphi.lebedev.ru/12/pdf19.pdf。
頑張ってください。
しかし、シリーズのFractalityはどのように計算するのでしょうか？アルゴリズムを投稿すると約束しましたね ...:)
アルゴリズムは改めて自分の中で確認できたが、まだ受け入れていない。最近、私はバリエーション・インデックスについて読みましたが、非常に興味深く書かれています。特に、アルゴリズムの著者が、このインデックスの計算に必要なデータは、ハーストの計算よりもはるかに少ないと主張していることを考慮すると、このインデックスの計算が必要です。そして、ハースト指数、フラクタル次元数、変動指数は密接に関連している。
双安定系における確率的共振効果の検討
V.N.Ganin, A.A.Dubkov Nizhny Novgorod国立大学
区分的線形ポテンシャルを持つ双安定系における確率的共鳴効果を調べるための新しい近似的方法について議論している。
ポテンシャル場におけるブラウン粒子の運動を考える。Candidaのセカンドリンクに類似した何か、http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275。
頑張ってください。
第2回ロシア生物物理学者会議
http://www.biophys.msu.ru/conferences/99_bpii/10_OBZOR/10_Otchet.htm
まあ、そこはやんややんや（生物物理学者、悪気はない）、ここではすでに数式が登場します。
近年、様々なシステムにおいて、ノイズとコヒーレントな力（通常は周期的）の同時作用のもと、閾値の活性化を伴う確率的共振現象が観測され、注目を集めている。生物系における確率的共鳴の可能性は、V.Y. Makeevによって初めて指摘された。ある条件下では、外部ノイズの強度を上げると、システムの挙動がより整然としたものになる。
確率共鳴は、非線形システムにおいて、広いスペクトルに分布するノイズエネルギーが信号周波数の出力エネルギーに励起される協調効果である。 この場合、システム応答の振幅は、ノイズレベルを引数とする共鳴型関数で 記述される。
そのメカニズムは、ノイズの存在下で粒子がある状態から別の状態へ遷移し、その遷移の特性時間がKramerパラメータで決定さ れる、というものです。決定論的変調がある場合、障壁の高さは時間に依存し始め、強制力のある位相と逆位相の遷移確率の比はW+/W-=exp(-2QD)となり、ここでQは 障壁高さ、Dは ノイズ強度である。
ノイズの強さが増すと、クレイマー時間は減少する。- ボラティリティが低ければ低いほど、トレンドからフラットに移行する確率は高くなるのでしょうか？
強制力の変化が十分遅ければ、Cramers時間がこの特性変化時間の1周期のオーダーになる領域に到達することが可能だが、それでもW+/W- 比はかなり高い。そうすると、系内の遷移が信号によって十分に確実に変調され、確率共鳴を扱うことになる。Dが大きくなると、Cramers時間が特性変調時間に比べて小さくなりすぎて、W+/W-〜 1になってしまい、確率共鳴が実現されなくなる。
確率共鳴は、ノイズを犠牲にしてノイズ強度よりはるかに小さい振幅の信号を増幅することを可能にする。この問題の本質は、「平均的な熱的バックグラウンドエネルギー（kT）よりも小さい特性エネルギーを持つ被曝は、生物学的に全く意味を持たないのか」ということである。特に、微弱な電磁波が生体組織に照射される可能性についての懐疑論は、こうした議論に基づいている。我々は、弱い外部信号によって伝導レベルの切り替えが変調される膜チャネルの単純なモデルを考えています。
....特に、遷移時間についての一節が気に入った。つまり、トレンドの持続時間を読み取る可能性があるようだ。Kramers パラメータとは 何かというと、ブラウン粒子がポテンシャルウェルから脱出するのに必要な平均時間であることがわかった。私も最初の仕事をマスターしていない、第二リンクのカンジダ、そしてここで再び......ウィキペディアは私のクエリで泣いているし、私は私の愚かさで泣いている、さて、読みに行こうか。
頑張ってください。
質問
そして、確率共鳴に関するあらゆる文献を読み、自分のアプローチの正しさをさらに確信しました。確率共鳴が成立するための重要な条件のひとつは、2つの「安定」状態が存在することである。モデル：トレンドをある平坦度から別の平坦度への遷移として受け入れると、安定状態は2段階の平坦度であることが得られる。1つ目のレベルについては多少なりとも確信が持てるのですが、2つ目のレベルは大きな謎のままです。私は完全に何かを理解していない、あるいは全く理解していないのかもしれませんが、私たちのケースに対するモデルの潜在的な機能の探索は不合理であるように思われます。この関数を知ることは、実質的にシステムのすべてを知ることであり、さもなければ「生命の方程式」を見つけることになる。 信号パラメータ、ノイズ、1レベルのポテンシャルエネルギー最小値に基づいて2番目のポテンシャルエネルギー最小値を求めることも困難、むしろ不可能と思われる。
現実的にできることは、ある確率で将来の方向性のスパイクを確信を持って語れる最適なノイズ特性を見つけることであり、タイプ別統計から得られる経験的な依存関係によってのみ新しいレベルを決定することができると、私は今でも主張しているのです。
ノイズやトレンド、フラットなレベルなどの統計を取ることから、確率的共鳴の仕様を考慮したパターンを探すことが必要だと思います。直感的には、やはりそういうパターンがあるはずなのです。以前書いた「grasn 12. 10. 2007 14:08」です。しかし、考え直してみると、確かに私の言ったことはボラティリティに近いのですが、私が言いたかったのはデジタル信号処理の 観点からのノイズパラメータであって、全く別物であることに気づきました。しかし、ノイズはシステムの重要な構成要素であり、無視することはできない。
少し話がそれましたが、ここで質問です。 ノイズの強さはどのように計算 するのでしょうか？本やインターネットを探しても、何も見つからなかったんです。RIN（Relative Intensity Noise）パラメータがあります。- しかし、これはレーザーなどのシステムで計算されたものです。
トレンドまたはフラット
定常状態、トレンド、フラットとは？私見では、これは単なる用語集であり、参加者間の意見の一致に過ぎない。当局の教えでは、市場はほとんど横ばいで推移し、トレンドの中で過ごす時間はほとんどないそうです。私自身のつまらない実験の結果、もう一つの結論は、ローカル（他にない）フラットとトレンドがほぼ同じ 割合で存在することです。今回は、反省の意味を込めて、手元に届いたEURUSDの最初のセグメント（時間足、（H+L）/2）をお見せします。統計を取るためのアルゴリズムは単純で、私はテストされた間隔で「時代と共に歩み」、最初の時系列の長さを固定し、すべての間隔で未来を見つめ、同じ初期サンプルのパラメータを使って、もちろん、横ばいチャンネル（フラット）と線形回帰チャンネルの持続時間を決定します。600サンプルのウィンドウでこんな感じになりました。
x軸は分析範囲のサンプルを表し、y軸は時系列のウィンドウサイズに縮小したチャンネル長を表す（すなわち、寿命 - 2は、初期パラメータを持つチャンネルは、さらに2つの初期長、2*600を生きたことを意味します）。履歴を全部取って、窓の長さを調べても、やはりほぼ同じ図になる（ほぼ図の通り）。フラット」チャンネルの平均継続時間は、線形回帰チャンネルより若干長いが、いずれも当局が書いているような「有意な」ものではない。もちろん、間接的な議論ではありますが、いくつかの考えを持つに至ったのです。
ポテンシャルピット
記事がありますので、「支持線と抵抗線のマッピング」をご覧ください。過去の出版物への言及があります。そして、Fibはあるのだから、それを見つければいいだけ。Swaneyのアプローチでは、Fibsを見つけることはできません。
映画『銀河ヒッチハイク・ガイド』の台詞の断片を思い出した。躁鬱病の性格のロボットと主人公：作業員が、主人公の苦悩に触れて、「生存の可能性を計算してほしい、・・・でも君は嫌だろうな・・・」と助けようとするのである。これらの「潜在的な落とし穴」を利用するチャンスも同じです。逆説的だが、価格はどちらのピットが「より可能性がある」かを気にしていない。このピットを "計測 "すれば、どちらが価格的に有利かは想像がつかないだろう。要は、結果として得られる曲率は、ポテンシャル関数とは関係ないのです。
ノイズが減少するにつれて、遷移閾値を超えるケースは稀になり、最後には完全に停止してしまいますが、そのときシステムが見つけた状態を保持します。なぜ、著者はこれを予言と呼ぶのか。最初のフェーズを確率共鳴と名付けたのは、単純な考えである。この用語が、まったく別の現象にすでに使われていることを、著者たちは知らないだけなのだ。つまり、「はじめに」のレビューと「参考文献リスト」が本論文の価値であると思います。確率共鳴はかなり狭い用語で、重要なポイントは（計算を容易にする）信号の周期性であり、市場はそれを甘受することはないでしょう。ただし、ダイナミックな部分は、モデルに不可欠な要素であることに留意する必要がありますね。ですから、やはり、まずはやってみるべきだと思います :)
P.S. これは文献にあったものです。
文献については、こちらをご覧いただくのがよいでしょう。http://eprint.ufn.ru/article.jsp;jsessionid=aaa81x5hHOgj8Y?particle=1784
(ウィキペディアのリンクから）
все, что возможно сделать практически – это найти оптимальные характеристики шума, при котором с определенной вероятностью можно уверенно говорить о будущем направленном скачке, а вот определить новый уровень можно только по эмпирическим зависимостям, выведенным на основе набранной статистики.
将来の方向性のジャンプについては、ほぼどの時点でも自信をもって話すことができます :) が、問題はその方向性です。そして、少なくとも大まかな時間の見当はつけておくに越したことはありません。最も近い新しいレベル（上と下から）、イミホは、むしろよくTAの伝統的な手段によって定義されている、それがさらに指定することが可能である方向を推測した、すべての後に末尾があります。
潜在的な批判のかなりの部分は、grasnの機嫌が悪いことで説明できると思うんです。労働集約型について - 今どき楽をする人がいるのか？:)ちなみに、以前、このような理由で潜在的なモデルとの仕事を凍結したと書いたことがあります :)
文献については、こちらをご覧いただくのがよいでしょう。http://eprint.ufn.ru/article.jsp;jsessionid=aaa81x5hHOgj8Y?particle=1784
(ウィキペディアのリンクから）
Wikipediaを見ましたが、「SR」については、このケースにはまだ有用性が見出せないので、意図的に深入りしないようにしています。