ランダムフロー理論とFOREX - ページ 11

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ニュートロン

答えられたかな？ もし答えられなかったら、これらの式の霧を払拭することはできなかった。聞いてみてください。

明日、おじいちゃんを探しに行ってきます。彼の書いた本はいい本だ。ティホノフ V.I. ランダム過程の非線形変換 -M.: 無線と通信.1986.もしあなたがこの本を使うなら、いくつかのタイプミスがあり、私はもう一つを見つけたと思う、それは私のために動作しない。お会いする機会があれば、結果を掲載します。トレンド（y(x)=a+bx）を引いた後は、2次の慣性になるようです。

数学の 自己回帰は1次で、分散は無限大になる傾向がある（私が混乱していないなら） 。しかし、 2次の慣性 リンクは振動的な動きをし、まるで平衡点に向かうかのように、引用の動きの「性格」において、私にはよりもっともらしく思える。 しかし、多分そこには全てが一緒にある;;-(

 
Prival:

もう一度、例題でやってみましょう。

大切なのは、この公式を理解することです。

...


よし、プライヴァル、 それでいい!

式で説明したのは、第一次差分の自己回帰表現（マルコフ過程）で、wはランダム成分（ある特性を持ったノイズ）、FはBPの第一次差分の相関係数に等しいスカラー（行列の特殊な場合）です。繰り返しますが、この式はBPそのものではなく、最初のBP差に適用され、予測されるものです。BPを回復し、そして予測するには、一連の増分を積分する手順が必要なのです

さて、問題は「何を勉強するか」です。このテーマに関するすべての情報は、多くの作品でよく説明され、非常に消化しやすい形で提示されています。

さて、ニュアンスですが。マルコフ過程。この理論によれば、L(k)からL(k+1)への遷移は状態L(k-1)に依存しない、つまり昨日も1時間前も1分前も同じレートだったということになる。主なものは、為替レートL(k)です。L(k+1)の時点でどうなるかは、この忌まわしい（他に言葉が思いつかない）行列Fによって決定される。

マルコフ過程の特殊な場合（F=0の場合）で、「ウィーナー過程」または「一次元ブラウン運動」という固有名詞がある。実用的な興味はない。

問題は、上記のことと飛行機のパイロットがどう関係するのか、ということだ。

 
私もL(k)って何だろうって思っていたんです。やっぱりベクトルみたいですね。 となると、Fは行列ですね。しかし、どのようなベクトルなのでしょうか？
 
Mathemat:
私もL(k)って何だろうって思っていたんです。やっぱりベクトルみたいですね。 となると、Fは行列ですね。しかし、どのようなベクトルなのでしょうか？

L(k)は、元のBPの現在の第一差分数です。Lは第一差分のベクトル、L(k+1)は第一差分の予測値である。
 
では、スカラーであれば、どのような行列Fのことを言っているのだろうか。L(k+1)を予測ベクトルと すると、この式は形式的にはAR(1)に似ているが、あくまでも形式的なものである。
 

アスクド!Privalが マトリックスと呼ぶ理由がわからない。

一般的には、このような指摘があります。

は、N次自己回帰モデルであり、次のように書くことができる。

ここで、シグマは確率変数（その具体的な形は別の講演で述べる）、Xは予測されるBPの第一差分の利用可能な推定値-Y（i）、自己回帰係数（その形には限界がある）のベクトルである。

つまり、自己回帰係数を計算するには、第一差分のACF値からなるN次線形方程式系を解かなければならないのです。これは、ケース全体の中で唯一のマトリックスです。この方程式系は、Yule-Walker [Yule (1927)], [Walker (1931)] と呼ばれている。

差分のX(i+1)を求めたら、元のBPの予測値：Y(i+1)=Y(i)+X(i+1)を構成することは難しくない。

これで問題は解決！？

 

なるほど、ニュートロン、AR(N)はクリアなんですね。とはいえ、もっと複雑な式に戸惑いますが

について、たまたまPrivalが Fが遷移行列 であることに言及した。

不思議なことが判明した。L(k)がベクトル（例えば最後のM個の戻り値）であれば、普通の自己回帰は論外です。 形式的には同じAR(1)ですが、ベクトルの流れ （過程）L(k)に対するものです。W(k)もベクトルですが、もう関係ないですね。

わかったか、ニュートロン？もしかして、プライバルの言って いるモデルって、ここの計算が耐えられないってこと？そして、MNCは、歴史の中で（正しいマトリックスFを見つけるために）実行すれば、ここでちょうどよくなるのです。

 
彼は、何かソースや記事を参照しているのでしょうか？もしそうなら（スカラーではなくベクトルのことです）、この仕組が我々のケースに適用できる正当な理由はどこにあるのでしょうか？こんなの一生かかっても数えられないぞ...。でも、何のために？
 

よし、この騒動を起こした作者を待とう。最後のリターンをベクトルL(k)の成分とすることで、いくつかのリターンの将来値への依存性を設定するという、奇妙なモデルが出てきた。なんとなくダメなんでしょうね。

 
Mathemat:

よし、この騒動を起こした作者を待とう。最後のリターンをベクトルL(k)の成分とすることで、いくつかのリターンの将来値への依存性を設定するという、奇妙なモデルが出てきた。なんとなくダメなんでしょうね。

形式的にはどんな予測関数にも言えることだと思うのですが？時間の矢印の方向は、私たち次第です。

P. S. このコントレイルは、まさにあちこちにありますね :)
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