Не согласен! по условию - приращения НЕзависимы. Любая локальная зависимось является случайной (стохастической), следовательно закончится так же неожиданно как и началась, а значит эксплуатировать это свойство не получится. Про второй вариант не понял. А вобще, попытка построить прибыльную ТС на случайном процессе (так как она определена выше) бред! Сергей, я же подчеркнул, что "нельзя в долгосрочной перспективе", и не исключаю вариантов локально выиграть. Это ничему не противоречит. Важно, что в среднем, на БОЛЬШОЙ истории доходность ТС (отношение общего профита к числу проведённых сделок n) стремится к нулю как 1/SQRT(n).
グラフの右端に常に1が表示されるようなインジケーターで、どうして仕事ができるのか、まだ理解できません。 その予測能力は何なのでしょうか。たとえそれが完全に正しい計算式に従って計算されていたとしても、です。バカな質問でしたら申し訳ありません・・・。
シンプルだから、わかりやすいと思ったんだけどな。この指標は予測ではなく、ACFの種類やパラメータごとにBPを分析する（統計を取る）ことが目的です。ただ、すべてのトリックの後、ACFのビューとパラメータが変更されていないことを想像してみてください。定常的なプロセスであることを意味します。逆問題を解くのです。得られたすべてのパラメータをプロセスモデルに挿入して、初めて予測が可能になり、しかもかなり精度の高いものになるのです。もし我々が線形ろ過 理論に留まることができれば、カルマンフィルターは他のどんなフィルター（指標、どんな数学的ツール）よりも先験的に良い予測を与えることになります。数学者が証明したのだが、その証明は非常に厳密で、驚くことに常識も少しも失われていない :-)。
ニュートロン
スレッド違いの回答で申し訳ないのですが、ちょうどこのスレッドと共鳴する回答がありました。
Не согласен! по условию - приращения НЕзависимы. Любая локальная зависимось является случайной (стохастической), следовательно закончится так же неожиданно как и началась, а значит эксплуатировать это свойство не получится. Про второй вариант не понял. А вобще, попытка построить прибыльную ТС на случайном процессе (так как она определена выше) бред! Сергей, я же подчеркнул, что "нельзя в долгосрочной перспективе", и не исключаю вариантов локально выиграть. Это ничему не противоречит. Важно, что в среднем, на БОЛЬШОЙ истории доходность ТС (отношение общего профита к числу проведённых сделок n) стремится к нулю как 1/SQRT(n).
自分ではすべて理解しているつもりでも、魂が受け付けない、おかしいと思うのです。写真でもう一度説明すると、その方が都合がいいんです。説明のため、最新データであるGBPUSDの1440分足のロングサンプルを取っています。わかりやすくするために、MathCadeでチャートを作ったところ、MT4（右側）とは違い、t=0が左側になっています
図 1 GBPUSD の相場が本日どのように変化したかを示すチャート（Close[i]のみ参照）。
図.2 Сlose[i]-Close[i+1]の式によるYi（図1参照）の換算値。
価格の増分の過程を求め、増分が独立であるかどうかを確認した。この数列のACFをFig.3としてプロットしてみよう。
図.3 図2のプロセスのACF
得られるのは、DTFが見える、つまりGSCであり、増分が独立している、プロセスの相関がない、したがって予測できない、ということです。しかし、不思議なことに、このような相場のプロセスで（図2のような形になれば）、非常にうまく、利益の出る取引ができるかもしれません（もし、私のやり方が間違っていたり、誤解があったりしたら、訂正をお願いします）。図2参照 can=0 この時点でどの方向にも立っている TakeProfit 10ポイント。日中は5件程度の取引が保証されています。このような相場では、私の証券会社ではスプレッドが40ポイントに設定されています。しかし、この場合、取引する意味がないので、市場は存在しない。
さて、最初の絵に戻りますが、この絵ではプロセスが全く異なり、外見的にも（Wienerのものではない）図2とは異なることがわかり、相関に依存するため、インクリメントを得ることができます。図4を見てみましょう。
図4 図1を反映したプロセスのACF（x軸はサンプル数で正規化）
チャートの2番目の興味深い点は点線(B)で、これは振動的なプロセスがあることを示している。したがって、図1の青線（y(x)=a*x+bをMNCでプロットしたもの）は、有向性の動きに加え、振動性のプロセスでもあることがわかる。
残すところ、あと1つです :-)。
- をピックアップする（私見では、このACFは、このスレッドの上に書いたように、振動リンクに相当する）。
- このモデルが崩壊する前に検出（識別）する時間があれば、その寿命を調べることができます。
- と、TSを構築する時間があれば。
私は要求を持っている候補は、同じ場合は難しいチェックACF図3、その後加速度チェックは意味をなさないと既にBGS、もしそうならSRSのシステムは、2つの方程式で構成されます。
要望があるのですが、ACFの種類がプロセスの種類によって決まるという文献に出会った方、もしくはどなたか教えてください。好ましくは、理解しやすくなると私はそれらの十分なを持っていないより多くの異なるモデルだった例で、。
1.あなたは（人生から引き裂かれた）TPを作り、それで稼げることを示しました。さて、そんなBPに収益性の高いTSを構築することができますよ。で、何が言いたかったんだ？MOがゼロの正規分布のSVに対して利益の出るTSを作るのは不可能という質問に対する反例として、このケースを持ってきたかったのでしょうが・・・。しかし、問題は、そのような系列の増分の 確率分布と、その増分を積分して 得られる価格系列についてであり、あなたは系列自体についてM=0の条件を満たしています。これは原則的なポイントです。図2で与えられたBPの増分のシリーズを取ると、大きな驚きとともにゼロでない期待ペイオフを見ることができる。したがって、この実現のために採算の合うTSを構築することは可能であり、矛盾はない。
シンプルなようでいて、
。
ACFは定義上、異なるBP値間の関係を示す。図4のACFはどのように構成されているのでしょうか？
ACF Fig.3 を確認することが困難でなければ、加速度を確認する意味がないのですが、そうであれば、SRS システムは2つの方程式で構成されることになりますね。
第二に、S/N比が悪いだけだと 思います。生データをClose[i]-Close[i+m]に一般化すると、このようになる。
下の曲線はm=1、中央の曲線はm=60に対応する。したがって、市場は慈悲深いという結論になる。ノイズを取り除きたい人はそれを受け取り、ノイズを取り除きたい人はそれを受け取る......。勢い :).しかし、よく言われるように、自分の石で他人の庭を歩くなということです :)
ACFは定義上、異なるBP値間の関係を示す。図4のACFはどのように構成されているのでしょうか？
しかし、このような系列や価格系列の増分の 確率分布を意味し、これらの増分を積分して 得られるもので、系列に対してM=0の条件を満たしていることになります。これは原則的なポイントです。図2のBPの増分系列をとってみると、期待値がゼロでないことに驚くだろう。
私の理解が正しければ、Close[i]+Close[i+1]を取るべきでしょう。そして、図1のような一連の数値がコンスタントな精度で得られます。しかし、Fig.1のプロセスがWienerianではないという私の発言は、取り消せないようです。ACFの見解ではそうではない。間違っていたら、逆にウィーナー的であることを証明しに行こう。
そして、ここでもう少し面白い例です、この戦略で私はstd.magnitudeの法則分布の 任意の種類で獲得する唯一の条件を満たす必要があることができ、スコ= sonst。 だから、それraprostranlyaetsya缶= 0とEOにだけではありません。
私は困難ではないチェックACF図3、同じ場合は、加速度チェックは意味をなさないと既にBGS、もしそうならSRSのシステムは、2つの方程式で構成されます要求を持っています。
次に、リターンは 、信号とノイズの比率が悪いだけだと思います。生データをClose[i]-Close[i+m]に一般化すると、こうなる。
下の曲線はm=1、中央の曲線はm=60に対応する。したがって、市場は慈悲深いという結論になる。ノイズを取り除きたい人はそれを受け取り、ノイズを取り除きたい人はそれを受け取る......。勢い :).しかし、よく言われるように、自分の石で他人の庭を歩くなということです :)
1.Y-muを試してみましたが、単純に分散が少なくなるようです（正確に確認したわけではありませんが）。長期的にFXで稼げないという論文でもう一度確認したかったのですが、別の支店からです。
2.S/N比が悪いのだと思います。しかし、何がシグナルで何がノイズなのか、いつも疑問に思っています。あなたがモデルを構築するとき、励起ノイズ（EIR）の概念もあり、巧妙な本で、彼らはMg = 0と1の強度で 書くので、この 強度と犬は、それがスコと分散ではなく、一般的にしばしばそのような次元ママディアを持っているので、埋め込まれていることを意味します。だから私はコンポスターを持っていないが（2週間のためにスキーに行きました）ここに私が思うナンセンスのすべての種類を座っているはい本は読んでください。一般的に、私は犬のようにすべてを理解しているが、私は言うことができない、と私は愚かなマシン（コンピュータ）は私がそれから必要なものを説明することはできません伝えることはできません:-)。
"他人の庭の石を探すな "と言いますが、あなたの石はまさに必要な場所にあるんですよ。たとえ投げかけ始めたとしても、その理由を理解しようとする。
そうそう、ACFが画面に入らない件ですが、4枚目の写真のように配給してみたらどうでしょう。一定で、「面白い点」を出力するときに、それを考慮すればよいということがわかります。しかし、MT4で、matcadで、簡単な手の動きでできるのかどうか :-)。
編集する。モーメンタムというのはインスタレーションなのでしょうか？その場合、どのように計算するのですか？力があり、エネルギーがあり、慣性もあり、質量も残っているようです。
Wienerプロセスというのはないんです。Wiener過程は、ガウスノイズの積分である。しかし、リターンのプロセスはガウスノイズのようには見えず、図2が示すように、定常的なプロセスにも見えません（分単位、ティック単位では全く異なる）。
ここからは、もう少し詳しく、全く違う意味なのか？図2のようなものをダニだけの写真にして、解説付きで掲載した方がいいと思うのですが？もしかしたら、本当に議事録も使えないのかもしれません。ただ、私自身、まだ明確な答えが出ていません。
いや、プライヴァル、モメンタムは、明らかに非物理的な最も単純な計算式で算出される耽美なものだ。以下、リンクです。https://www.metatrader5.com/ru/terminal/help/indicators/oscillators/momentum.似たようなものにROCもあります。 https://www.mql5.com/ru/code/9340 .
ティックについては、私のティック研究の試みである「ティック：振幅と遅延の分布」のスレッドへのリンクです。このスレッドの最初のページの最後の写真（オイラのティックプロセス）をご覧ください。全体の99.5%のダニが+-1され、残りは影響を受けません。