ランダムフロー理論とFOREX - ページ 22 1...151617181920212223242526272829...85 新しいコメント Neutron 2007.12.07 15:24 #211 プライベート 何か、ファイルが違うような。カルマンがノックアウトされる。そんな表はない。動作するものを送る。 ああ、失礼。これです。 ファイル: bpilrsrlydsvunea.zip 17 kb Prival 2007.12.07 15:39 #212 ここですべてを訂正します。入力は同じY（信号＋ノイズ）であること。 最小RMSでは、カルマンが元のV(k)+a(k)モデルをよりよく選び出していることがわかります。はっきり見えるようにさえなっているのではないでしょうか。 ファイル: kalman_bater.zip 17 kb Neutron 2007.12.07 16:26 #213 元の系列とカルマンフィルタ（FC）、バターワースフィルタ（FB）で 構成された系列との差の二乗和を計算すると、元のBPに最も近似するのはFCで、差の図をご覧ください。 赤線はFBから原系列を引いたもの、青線はFC。このように、FCは、研究対象の振る舞いを記述する法則に関するアプリオリなデータを使って、優れた仕事をするのです。 残念ながら、市場の特性であるBPの挙動を適切にモデル化できるような理論はないのである。という疑問が残ります。 Prival 2007.12.07 17:01 #214 ニュートロン ランダムフローと呼ばれる）理論があるようです。すべてのケースに対応する1つのモデルを作るのは不可能だと思うのです。しかし、複数のモデルを並行して使用することは可能です。すなわち、ある一定期間の見積もりフローは、振動リンクモデル（フラットのアナログ）の形で、トレンド（直線方程式でなんとかなると思います:-)と共に提示されるかもしれないのです。）- 第2モデルちなみに、掲載したファイルには、振動リンクのモデルが組み込まれています。試しに、rnorm()の上にカーソルを置いてF9キーを押してみると、見た目が似ていない、異なる曲線が生成されます。でも、kalmanはとてもいい仕事をしてくれる。もし、このアルゴリズムがバターワースの精度を上回り、FATL、SATL、MAを容易に上回った場合、このアルゴリズムを使うことで精度に何らかの統計的優位性があることになります。 必要なのは、私が今やっていることですが、フィルターの発散基準、つまり、別のフィルター（別のモデル）に切り替える際のルールを選択することです。 Prival 2007.12.07 17:10 #215 Neutron: 初期系列とカルマンフィルタ（FC）、バターワースフィルタ（FB）で構成された系列の差の二乗和を計算すると、初期VRの最大近似値は、FC 合計は、この例では500カウントから得られる数値である。 つまり、ほぼ一桁FCの方がFBより優れている 編集する。 P/S/こんなにも美しいグラフで、どうして数字が映し出されるのだろう。またもや正確な表現ではありません :-) Neutron 2007.12.07 18:10 #216 数字は無理でも、グラフはできる!この数字がプロセスの積分特性です;-) FBにフィルターオーダーというツマミがあります。サブルーチンでは、この値を変数Kに代入して、遊んでください。カーブの滑らかさだけでなく、FZもこの値に依存する。 Если он (алгоритм) превосходит по точности Батерворта, а тот в свою очередь легко делает FATL, SATL и любую MA, то использование этого алгоритма дает некоторое статистическое преимущество по точности. そうです。しかも、「一部」ではなく「膨大」です。仮に理論があるとして、それはないだろうけど...。あなたの活動はすべて、為替相場の力学における「慣性」という仮定に基づいています。証明しなさい。 Prival 2007.12.07 18:47 #217 仮説を立てて検証しているだけなので、まだ証明はできませんが。とよく言ってました。引用の流れがエネルギーを持っていることは、強さ（エネルギー）の指標とした、流れの方向とよく一致します。貨幣の質量」という概念があり、その計算式まで提案されている。つまり、物質としての属性がすべてあるのだから、慣性もあると考えることができる。視覚的にわかりやすいようで、ある平衡状態を中心に価格が変動しているとよく言われます。 正しい証明は一つしかないと思います。見積もりフローからモデルを引いて、残りが正規分布則に 従うと。モデルの妥当性（作業性）が損なわれる。でも、まだ手をつけていないんです。しかし、私はそのモデルを信頼するために、これらの研究を必ず実行します。 Neutron 2007.12.07 19:40 #218 セルゲイさん、なぜ分布の正規性を基準にしているのですか？残差の分布が対称指数的であれば、それはもはやモデルの妥当性を覆すものではないのでしょうか？ Prival 2007.12.07 23:49 #219 Neutron:セルゲイさん、なぜ分布の正規性を基準にしているのですか？残差の分布が対称指数的であれば、モデルの妥当性を示すことにはならないのでしょうか？ モデルの妥当性をチェックするのは本格的な研究なので、今は正確な答えが出せないんです。唯一覚えているのは、ある曲線を数式や多項式で近似する問題でノイマン・ピアソン基準を用いると、残差が正規分布の法則 に合致しているかどうかがチェックされることです。対称-指数関数的であれば、何か他の基準を使う必要があるかもしれません。しかし、もっと単純に、このモデルに基づくTSが利益を生むなら、それは適切であることを意味する)。 そして、どのような時系列であってもACFを構築することができ、それは通常、分析の基礎となります。このスレッドの最初のほうで、私はモデルから得られたACFと実際の相場のACFの画像をあげましたが、見た目には区別がつきませんね。 Neutron 2007.12.08 05:53 #220 FBの調整版です。不要なループを削除しました。 ファイル: batter.zip 7 kb 1...151617181920212223242526272829...85 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
プライベート
ああ、失礼。これです。
ここですべてを訂正します。入力は同じY（信号＋ノイズ）であること。
最小RMSでは、カルマンが元のV(k)+a(k)モデルをよりよく選び出していることがわかります。はっきり見えるようにさえなっているのではないでしょうか。
元の系列とカルマンフィルタ（FC）、バターワースフィルタ（FB）で 構成された系列との差の二乗和を計算すると、元のBPに最も近似するのはFCで、差の図をご覧ください。
赤線はFBから原系列を引いたもの、青線はFC。このように、FCは、研究対象の振る舞いを記述する法則に関するアプリオリなデータを使って、優れた仕事をするのです。
残念ながら、市場の特性であるBPの挙動を適切にモデル化できるような理論はないのである。という疑問が残ります。
ニュートロン
ランダムフローと呼ばれる）理論があるようです。すべてのケースに対応する1つのモデルを作るのは不可能だと思うのです。しかし、複数のモデルを並行して使用することは可能です。すなわち、ある一定期間の見積もりフローは、振動リンクモデル（フラットのアナログ）の形で、トレンド（直線方程式でなんとかなると思います:-)と共に提示されるかもしれないのです。）- 第2モデルちなみに、掲載したファイルには、振動リンクのモデルが組み込まれています。試しに、rnorm()の上にカーソルを置いてF9キーを押してみると、見た目が似ていない、異なる曲線が生成されます。でも、kalmanはとてもいい仕事をしてくれる。もし、このアルゴリズムがバターワースの精度を上回り、FATL、SATL、MAを容易に上回った場合、このアルゴリズムを使うことで精度に何らかの統計的優位性があることになります。
必要なのは、私が今やっていることですが、フィルターの発散基準、つまり、別のフィルター（別のモデル）に切り替える際のルールを選択することです。
初期系列とカルマンフィルタ（FC）、バターワースフィルタ（FB）で構成された系列の差の二乗和を計算すると、初期VRの最大近似値は、FC
合計は、この例では500カウントから得られる数値である。
つまり、ほぼ一桁FCの方がFBより優れている
編集する。
P/S/こんなにも美しいグラフで、どうして数字が映し出されるのだろう。またもや正確な表現ではありません :-)
数字は無理でも、グラフはできる!この数字がプロセスの積分特性です;-)
FBにフィルターオーダーというツマミがあります。サブルーチンでは、この値を変数Kに代入して、遊んでください。カーブの滑らかさだけでなく、FZもこの値に依存する。
そうです。しかも、「一部」ではなく「膨大」です。仮に理論があるとして、それはないだろうけど...。あなたの活動はすべて、為替相場の力学における「慣性」という仮定に基づいています。証明しなさい。
仮説を立てて検証しているだけなので、まだ証明はできませんが。とよく言ってました。引用の流れがエネルギーを持っていることは、強さ（エネルギー）の指標とした、流れの方向とよく一致します。貨幣の質量」という概念があり、その計算式まで提案されている。つまり、物質としての属性がすべてあるのだから、慣性もあると考えることができる。視覚的にわかりやすいようで、ある平衡状態を中心に価格が変動しているとよく言われます。
正しい証明は一つしかないと思います。見積もりフローからモデルを引いて、残りが正規分布則に 従うと。モデルの妥当性（作業性）が損なわれる。でも、まだ手をつけていないんです。しかし、私はそのモデルを信頼するために、これらの研究を必ず実行します。
セルゲイさん、なぜ分布の正規性を基準にしているのですか？残差の分布が対称指数的であれば、それはもはやモデルの妥当性を覆すものではないのでしょうか？
セルゲイさん、なぜ分布の正規性を基準にしているのですか？残差の分布が対称指数的であれば、モデルの妥当性を示すことにはならないのでしょうか？
モデルの妥当性をチェックするのは本格的な研究なので、今は正確な答えが出せないんです。唯一覚えているのは、ある曲線を数式や多項式で近似する問題でノイマン・ピアソン基準を用いると、残差が正規分布の法則 に合致しているかどうかがチェックされることです。対称-指数関数的であれば、何か他の基準を使う必要があるかもしれません。しかし、もっと単純に、このモデルに基づくTSが利益を生むなら、それは適切であることを意味する)。
そして、どのような時系列であってもACFを構築することができ、それは通常、分析の基礎となります。このスレッドの最初のほうで、私はモデルから得られたACFと実際の相場のACFの画像をあげましたが、見た目には区別がつきませんね。
FBの調整版です。不要なループを削除しました。