ランダムフロー理論とFOREX - ページ 29

 

ちなみに、Betterは 2つの閾値で判断するロジックを採用していますが、私から見るとこれが最も効率的で、以前は絵に描いていました。

以下は、その時のお話です。

実は、出力は3択なんです。

  • f < -A: SHORT
  • -A < f < A: "don't know"
  • f>A: LONG

ここに書いたことが全部ダメで通用しないわけではないのが良い。 このバカな頭の中には、まだ良識ある考えが残っているのだ。ただ一つ付け加えるとすれば、閾値(A)は必ずしも等しくなく、入力統計量に応じて常に再計算する必要があります。 少なくとも私はそうしようと思っています。え、こんなところまで研究しているんだ、と。そして今、モデルの妥当性を確認することなく、すべての茫然自失を前に進めることは意味がない。NUTの計算ができないと、撮影する場所がなくなってしまうので、賢い本が必要です。

 
Prival:

ちなみに、Betterは 2つの閾値で判断するロジックを採用していますが、私から見るとこれが最も効率的で、以前は絵に描いていました。

以下は、その時のお話です。

実は、出力先には3つの選択肢があるのです。

  • f < -A: SHORT
  • -A < f < A: "don't know"
  • f>A: LONG

ここに書いたことが全部ダメで通用しないわけではないのが良い。 このバカな頭の中には、まだ良識ある考えが残っているのだ。ただ一つ付け加えるとすれば、閾値(A)は必ずしも等しくなく、入力統計量に応じて常に再計算する必要があります。 少なくとも私はそうしようと思っています。え、こんなところまで研究しているんだ、と。そして今、モデルの妥当性を確認することなく、すべての茫然自失を前に進めることは意味がない。私はナットを計算することができない場合は、すべての撮影をしない:( 本は、巧妙な必要があります。


私なら少し違う論理で考えます。

ショート

クローズド・ショート

ロング

クローズド・ロング

何もしないこと。

すべて閉じる

 
"Close all" は、いくつかの連続した単一の "Close" 信号に減らすことができます。また、補充なしのロールオーバー方式であれば、「ロールオーバー」と「無」の2つの信号が全く残っていない。
 

私は別の見方をしています(これら4つのアクションはすべてShort, Close Short, Long, Close Long)。これは認識アルゴリズムの出力であってはならず、NSであってもよい。これらは取引システムの行動であり、入力として与えられたもの(撃つ、撃たない)の結果である。そして、それを正しく(適切なタイミングで)実行しなければならない。TSを入力するために与えるべきである。

  1. 直進運動アップ(傾斜角度、速度、加速度、終了可能時間)
  2. 下向きの直線(傾斜角、速度、加速度、この動作の終了可能時間)
  3. 水平線に対する振動(周波数、振幅、位相、可能な寿命)。
  4. 最初の2楽章の振動とそのパラメータを相対化したもの。

つまり、分析される軌道に関して、その可能な運動について多くの代替的な仮説が提示されるのである。これが、私が言う「認識すべきクラス」であり、これらの運動のクラスの間には、無知の領域が存在するのです。つまり、何らかの基準で仮説の1つが選ばれるまでは、どうしたらいいのかわからない。そして、決定が下されたとき(敵の行動が認識されたとき)。今、いつどこで撮影するか、撮影する必要があるかどうかを分析するためのアルゴリズムです。

つまり、こういうことです。

結局、Betterも 出力HCのアップ/ダウンで同じことをする。そして、あなたが出力としてショート、クローズショート、ロング、クローズロングを取る場合、それは困難であるReshetov、私はあなたがこのケースでは、アルゴリズムにどのように完璧な伝える必要がないことを願っています。確かに、私はそれ(レシェトフのアルゴリズムやその修正版)と一緒に戦いに行くことはないでしょう。

 

約束通り、シンセティック(プライスフローモデル)を掲載します、ただ、直線の式を追加してください。

メソドロジー

以前にも書いたが、繰り返しになるが、プロセスを構成要素に分解することが必要である。残差でBGSとなることを実現する。

1.トレンドの減算 y(x)=a*x+b

2.ACFを構築し、ACFのパラメータによって振動のパラメータを決定し、振動するリンクの方程式に挿入します。

3.引き算をする。GSによる減算チェック後の残差の確認。

残差がBGSであるという仮説が受け入れられるまでステップ2と3を繰り返す。例えば、第一種の誤差レベル0.05のNeumann-Pearson基準による場合。

そして、プロセスを構成するすべての要素を行列F(1ページ参照)として書き出し、シミュレーションを行う。

このようなものが出てきます。

そして、すべてが真実であるように見える、すべてが似ている、ここに解決策がある、しかし......は非常に良い、ちょうど素晴らしいです。モデルのベースとなるデータが正確でないため、一からやり直さなければならないのです。その連続的な世界の見積もりプロセスについて、キャンディドが言ったようなモデルが必要なのです。 ティックラグやギャップなど、非定常性がどこから来るのかがよくわかりました。

そして、世界を支配するのは数字ではなく、(先に書いたように)関数だと考えていたのは間違いでした。

世界は数字によって支配されている。その数字を知ることで、世界を知ることができ、その数字をコントロールすることで、世界をコントロールすることができる !!!

そして、あなたはこの番号が何であるか知っている、あなたはその名前を何十回も聞いたことがある。今は名前を言いませんが、後で言います。

私が得た興味深い結論は、ストリームとその反射を棒グラフの 形で表現(変換)することは間違っているということです。そして、一番驚いたのは、チックも正確ではなく、変形させるべきですが、それを考えることで、朝がよくなることです。

もしかしたら、この番号を知っていて、私が教えてもらっていないだけかもしれないので、皆さんのバリエーションを聞いてみると面白いかもしれません。そして、アメリカを再発見しているのです。

 
ファイゲンバウムの定数?
 
指数...e=2.718281828という数字のことですが...。
 

toPrival

Mathemat:

追伸2: アミールの 記事(「日中取引における時間置換の原理」)を読んで、物理的な類推を求めるあなたの爛れた想像力を喜ばせようと思っていますよ。ご覧ください。
ランダム過程の統計学の観点から、第一近似的に価格変動の過程はある種の拡散、すなわち物質やエネルギーが濃度の高いところから低いところへ 移動する過程であると長い間受け止められてきた。もしかしたら、このプロセスをレーダーではなく、拡散という言葉で表現したほうがいいのかもしれませんね。ベットの差のゲーム(キャリートレードと 言うのかな)があります。ここでは、濃度の違いと自然なエネルギー移動(キャリー=運ぶ)がある...。

これは確かに、とても良いアイデアだと思います。私は、少し前に簡単に書いた、線形回帰チャネル間のエネルギーの「流れ」についての同様のアプローチを、私のモデルで使っているだけです(もちろん、LRを使う必要はありませんが、数えるのは簡単です)。 アトラクタというか、疑似アトラクタを覚えておくと便利かもしれません:o)

 
ちなみに、Feigenbaumの作品へのリンクはこちらですhttp://www.ufn.ru/ufn83/ufn83_10/Russian/r8310e.pdf
 
Rosh:
これを試したことがありますか?この番組へのリンクはすでにお渡ししたと思いますが、http://www.r-project.org/

私宛のものではありませんが、リンク先を利用しようとしました。ロッシュ 恥ずかしながら、インストールできませんでした。どこが問題なのか教えてください。ヘルプによると、アイコンをダブルクリックするのが簡単だそうです。インストールするには `R-2.6.1-win32.exe' を使用する。アイコンをダブルクリックして、指示に従うだけです。 しかし、このアイコンはどこにもなく、ダウンロードした実行ファイルのフォルダの中にも全く見当たりません。私はどこがバカなんだ?