FR H-Volatility - ページ 21

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Neutron:
プライヴァル 2007.12.10 16:54

セルゲイ 長期的に見ると、原理的に儲からないプロセスがあるんです。MOがゼロの正規分布のSVを積分して得られる金星過程についてです。だから、どんなTSを作っても、この場合は失敗する運命にある。 理論的にも、そんなTSは作れないのだ!このようなVRをEFFECTIVEと呼ぶことにしましょう。このように、効率性はこのBPの特性であり、特定のTSの特性ではありません。例えが透明で直感的に分かりやすいと思うのですが？


ありがとうございます。やっと踊れるストーブができました。原則的にできない」という言葉を削っているんです。さっそくプロセスを分解してみましょう :-)。1 ウィーナー過程は、独立した増分を持つ過程である。この曲線は常にこの性質を持つのでしょうか？そうではなく、増分が依存する領域があることに同意していただけると思います。課題は、この事実をできるだけ早く察知し、相関時間内に増分の方向にトレードすることです。第二の方法は、「独立した増分を持つ過程はすべてマルコフ的である、そこへ行け」というものです。遷移確率行列を決定する必要がある。価格値の集合は離散的で可算なので、理論的には可能である
 
grasn:

toPrival

導入された概念は混乱させるだけで、曲線の「振る舞い」を研究する（曲線の規則性を見つける）ための道具を与えてはくれない。(追記：気が散っている間に、尊敬するカマルが既に質問していました）そして、私は自分の立場を守りながら - 定常状態を占めたいというシステムの欲求は、予測に何の利点も与えず、私は多くの疑似的な議論を見つけることができます" 。

これは私の主張なので、もう少し付け加えましょう。私の結論は、「マーチンゲール」や「効率性」という概念ではなく、あくまで常識に基づいて います。しかも、その概念が何を意味するのかさえわからないし、ましてや知りたくもない。でも、この無知はまったく気にならない。ただ、アプローチが違う、見通しが違う...。:о)


私の研究でも、これらの用語は理解できないので使っていません。また、私は数学を応用と捉えており、数学とは何か、どこで応用できるかを理解する必要があります:-)

システムが定常状態になろうとすることは、予測に何の利点ももたらさない」という点については、私は正しく理解し、この性質がよく使われる可能性があることを写真で示したが、納得してもらえなかった。この考えをもっと詳しく説明しないと、私も常に常識の範囲内にとどまろうとします。

 
Yurixx:

ですから、最初の質問については完全に一致しています。:-))素晴らしい。

2.一般論 としては理解できるのですが、私の数学的能力を超えていること、また、より具体的な 理解もできないことも理解しています。:-(

3.そう、このTCの見方は実に些細なことで、FRを知らなくても、モがあればできるのです。つまり、「FRの知識は、Mo,skoを知っている場合と比べて、何か有利なことがあるのか？さて、そして、もしそうなら、何らかの形で利用することはできるのでしょうか。

例SPは（対称であるガウシアンとは異なり）非対称であるが、それでもmo=0である。曲線の形状から何かを抽出することはできるのか、それとも無意味なのか？

しかし、「正しい、明確な行動のアルゴリズムが あるという点では、資金運用における数学の方がはるかに適切である」というのは興味深いことである。これらのアルゴリズムについて、もう少し詳しく教えてください。つまり、何を意味するのか、どこにアクセス可能な形で存在するのか、ということです。

4.質的な比較ではなく、量的な比較に興味があります。 TCの論理的な条件ではありません。:-)正確には、あるサンプルに対する広がりを、そのサンプルのサイズに依存しないように正規化したいのです。

計算アルゴリズムは理解できたが、説明してほしい。

(a) 「各ランダム変数」とは、SV系列の各サンプルが独自の分布を持つ独立した変数であることを意味するのでしょうか。これは、そのような変数がすべて同じ分布F(x) ?そうでない場合、「あらゆる確率変数」とはどういう意味なのでしょうか？

b) G(x)とは何か？なぜF(x)をnの累乗にしなければならないのか、それが標本最大値とどのような関係があるのか？すみません、物理学者として理解する必要があります。

3.なぜなら、独立した増分の場合、mo=0の場合、何も優位性を与えることができないからです。市場は効率的です（私が上にあげたマーチンゲール基準によれば）。そうでなければ、バイ・アンド・ホールド・ルールに勝るものはない。これらはすべて、独立したインクリメントであることを強調します。
資金管理、より正確にはリスク管理の数学は多くの著作で記述され、多くの結果が得られている。 あるものは誰もが知っている結果（シャープ比やV@R）、あるものはより一般的な取引知識に関するもの（ケリーの法則など）、あるものは当面の間実用の範囲を超えるもの（リスクのコヒーレント尺度やコンベックス尺度）である。これらの結果はすべて建設的なもので、それぞれが「これとこれをやって、これとこれのリスクを抑えよう」と言っているのです。実用的なところでは、ヴィンスの「The Mathematics of Capital Management」という本があると思うのですが、そのような本です。間違っていなければ - お金の管理についてです。私自身は読んでおらず、ちらっと目を通しただけですが、ナンセンスやシャーマニズムはないようです。
4.ところで、今わかったのですが、おそらくサンプルではなく、独立したインクリメントを 持つプロセスの実装を探したいのでしょうね。これは少し変わった（より複雑な）ループです。私は、サンプリングのために、まさに私が答えたかったように答えますが、もし他に必要であれば、また質問してください。
a) このバージョンでは、系列の値が独立した等分散（分布関数Fを 持つ）確率変数であると仮定しています。イーグルラッシュ(1-0)がいるとか、そういうことです。数値そのものであって、その合計ではない。
b)G(x)は 実際には最大値分布関数である。証明は簡単で、最大値がxより小さい確率は、各S.V.がスーツより小さい確率と等しく（taptology）、これは「een値がxより小さい」といった事象の確率の積に等しい。 このような事象の確率はすべて等しく、F（x）と同じなので、G（x）＝F^n（x）となる。
 
Prival:
1 Wiener過程は、独立した増分を持つ過程である。 この曲線は常にこの性質を持つか？この事実をできるだけ早く察知し、相関時間内に増分の方向にトレードすることが課題です。第二の方法は、「独立した増分を持つ過程はすべてマルコフ的である、そこへ行け」というものです。遷移確率行列を決定する必要がある。価格値の集合は離散的で可算なので、理論的には可能である

私はそうは思いません！条件によって-増分はINDEPENDENTです。局所的な依存関係はランダム（確率的）であるため、始まった時と同じように突然終了するため、この特性を利用することはできません。2つ目のバリエーションについては、私には理解できません。一般的に、ランダムプロセス（上記の定義）を使って収益性の高いTSを構築しようとする試みはナンセンスですセルゲイ 「長期的には無理」と強調していますし、局地的に勝つために変種を排除しているわけではありません。それは何も矛盾していない。重要なことは、BIGな履歴の平均では、TCのリターン（トレードした回数nに対する総利益の割合）は、1/SQRT(n)としてゼロになる傾向があることです。
 

tokamal

株式市場の実務経験から、「買い（売り）・保有」以外の戦略は現状可能か？

 
kamal:
3.独立した増分の場合 - いいえ、そうではありません。独立した増分で mo=0 の場合、優位性は何も与えられませんから - 市場は効率的です（私が上にあげたマーチンゲール基準による）。そうでなければ、バイ・アンド・ホールド・ルールに勝るものはない。これらはすべて、独立したインクリメントであることを強調します。
資金管理、より正確にはリスク管理の数学は多くの著作で記述され、多くの結果が得られています。 ある結果は誰もが知っているもの（シャープレシオ/ソルティーノやV@R）、あるものは一般的な取引知識に関連したもの（ケリーの法則など）、あるものは近い将来実用化されないもの（リスクのコヒーレントおよびコンベックス尺度）です。これらの結果はすべて建設的なもので、それぞれが「これとこれとでリスクを抑えるためにこうしてください」と言っているのです。実用的なところでは、ヴィンスの「The Mathematics of Capital Management」という本があると思うのですが、そのような本です。間違っていなければ - お金の管理についてです。私自身は読んでおらず、ちらっと目を通しただけですが、ナンセンスやシャーマニズムはないようです。
4.ところで、今わかったのですが、おそらくサンプルではなく、独立したインクリメントを 持つプロセスの実装を探したいのでしょうね。これは少し変わった（より複雑な）ループです。私は、サンプリングのために、まさに私が答えたかったように答えますが、もし他に必要であれば、また私に質問してください。
a) このバージョンでは、系列の値が独立した等分散（分布関数Fを 持つ）確率変数であると仮定しています。イーグルラッシュ(1-0)があるとか、そういうことです。数値そのものであって、その合計ではない。
b)G(x)は 実際には最大値分布関数である。証明は簡単で、最大値がxより小さい確率は、各S.V.がスーツより小さい確率と等しく（taptology）、これは「een値がxより小さい」といった事象の確率の積に等しい。 このような事象の確率はすべて等しく、F（x）と同じなので、G（x）＝F^n（x）と得られる。

さて、2つ目の質問も処理されましたね、ありがとうございました。Vinceのスペシャルサンクス、必ず探します。最後にひとつだけ疑問が残ります。

a) もし私が正しく理解しているなら、SPとは、SPの級数の実現のすべての無限集合を意味し、それらの各々は、このSPの無限級数の特殊ケースである。この場合、単一の要素に対する分布関数について話すことが可能である。間違っていたら訂正してください。

そして、「SP」というのは、まさにそのシリーズ（無限かもしれない）の有限な部分を、引用履歴の断片という形で私のコンピュータに保存していることを意味したのです。そして、この履歴の一部をサンプルと呼び、それを直接計算に使っているのです。質問が変わるか？もしそうなら、何が変わるのでしょうか？では、サンプルとは何なのか？

b) 最大値と程度について 理解しました、ありがとうございます。これは別の意味で面白い見方です。他の前提で計算しました。 私が理解する限り、結果は最大値の分布です。しかも、SPではなく、まさにFRです。そして、さらにその先が明確です。

このリテラシーに飽き足らず、もう一つ質問させてください。 何度か、理論と実践を分ける大きな制約として、インクリメントの独立性を強調されていましたね。また、理論が一歩進んだというお話もありましたね。この理論について、少なくともこれらのステップの最初のアイデアを与えるのに十分な、また、（私のように）数学からそれほど離れていないが、この分野の専門家ではない人が、ここで自分にとって何か役に立つものを得ることができるか理解するために、詳しく教えていただけませんか。

 
Prival писал (а):
 このフレーズで、トライアルリーダーがレンジ3（ヘッドが4つ並ぶ）よりもレンジ2（テールが4つ並ぶ）に入る方に賭ける方が確率が高いという考えを導き出したかったのですが、レンジ1（テールが4つ並ぶ）にも賭けることができます（図参照）。

これは完全に間違っています。

これは、スポーツくじやルーレットなどのゲームでプレイヤーが犯す典型的なミスであることを明確に示している。彼らは正直なところ、自分のチップを競技場に多かれ少なかれ均等に置くべきだと思っている（あるいはシステムを考えてもいい）が、ある特定の組み合わせ（たとえば、すべて赤）は彼らにとってはありえないと思えるのだ。そして、彼らは17枚のチップをすべて赤（あるいは黒）に置くことはないだろう。

写真の例も誤解を招きやすいですね。理由は、357回連続でイーグルが出れば（すごい！）、テールに賭ければ間違いはない。これは間違っている。

疑心暗鬼になっているユーザーには、異形（正しい形のコインであること、風がないこと、コインに磁気がないこと、技術的に絶対的に明確な実験であること）を考慮することを提案します。
1.フリップはなかった。次のフリップでテイルが出る確率は？正解は50％です。
2.トスは100回。首が落ちたのは95回。テールの確率は？正解は50％です。
3.トスは100回。鷲尾投げの歴史は不明（まあ、足の長い秘書がニシンを包んでいたのだが）。テールの確率は？正解は50％です。

明らかに、この例では、イベントの歴史は関係ない。

つまり、コインを4回連続で投げて表が出ても、何の意味もないということです。また、チャート（現実の金融市場 ではなく、このくだらないコインフリップのチャート）が急なトレンドで上昇した場合ということです。
- が、チャートのロールバックの確率が大幅に上がるということでは全くありません。
- 前回のお話でそういう傾向があったということです。

ランダムなプロセスを予測することは不可能である。
正規分布曲線が描ける。何か文字を書くことができます。結果はすぐそこまで来ていると考えてよいでしょう。
しかし、ランダムなプロセスを予測することは不可能である。なぜなら、それこそが本質であり、ランダムだからである。

予測できるのは、一定の規則性があるプロセスだけである。例えば、金融市場は完全にランダムではないと考える理由がある。

しかし、外見上ランダムなグラフと非ランダムなグラフは非常によく似ている。
鷲巣チャート（コインをひっくり返して、その結果をメモして、増分相場としてPCに入力できる）を作ると、相場表と見分けがつかなくなるのだそうです。これが混乱を招いているのです。実際、イーグルシートは原理的に予測不可能だが、マーケットシートは多かれ少なかれ予測可能である。

研究者、プログラマー、ビルダー、TCの仕事は、予測を可能にするパターンを特定すること、つまり、あるチャートと別のチャートを区別する違いを決定すること、つまり、有用なシグナルを特定することに集約されます。

 
SK. писал (а):


もし私が市場から買いたいと思えば、市場を切るのは正しくないということがわかり、コインでの例を使いますし、それらの例で異なるマーチンゲールを 説明することもしません。SKはコインではなく、確率変数です。同様に、主電源電圧が220ボルトだとすると、その場合は0ではなく220になる可能性があります（重要ではありません）。しかし、それなら、他の仮説に対して、電圧が220V＋3σ以内に収まることに賭ければ、誰も私とこのゲームをしたがらないでしょう。

効率化ファンにどういう意味か聞くのは疲れますね、彼ら曰く市場は均衡状態を目指してずっと効率化されているので、ビジターが勝てるわけがないので、それを見て遊びたいと思ったんです。

上記のルールでプレイすることを誰でも呼びかける。

SK 見ていただいてありがとうございます。

編集：あなたが上に書いたすべてで、私は完全に同意する、ここで私は確率変数を定義しているが、それは2つの規則性を持っている 缶 と分散=const。だから、誰にでも勝てるんだ。残念ながら、市場は私たちが望むほど単純ではありません。

 
Neutron:
反対です！慣習上、インクリメントは従属的ではありません。局所的な依存関係はランダム（確率的）であり、それゆえ、始まった時と同じように突然終了するので、この性質を利用する方法はない。2つ目のバリエーションについては、私には理解できません。一般的に、ランダムプロセス（上記の定義）を使って収益性の高いTSを構築しようとする試みはナンセンスですセルゲイ 「長期的には無理」と強調していますし、局地的に勝つために変種を排除しているわけではありません。それは何も矛盾していない。重要なことは、BIGな履歴の平均では、TCのリターン（トレードした回数nに対する総利益の割合）は、1/SQRT(n)としてゼロになる傾向があることです。
すみません、別のスレッド「ランダムフロー理論とFOREX」に返信してしまいました（そちらの方が適切だと思ったので）、もしかしたら間違っているかもしれませんので、調べてコメントお願いします。
 
kamal:
そして最後に、「アイデアキラー」としての役割だけを果たさないために、私がこのmql4.ruの記事で推していた、非常に単純なアイデアをお話ししましょう。これは、私が実際の取引経験を積むにつれ、重要性を増していったものです。幾何学的ランダムウォークの標準ガウスモデルは、たった一つのパラメータ、つまり時間を見直すことによってすべての問題から救われるのです。この考え方は、すでにここで述べたとおりですが、もう一度繰り返しても罪にはなりません。そして、「ヘビーテール」のような効果、「ボラティリティ」のような効果、その他いろいろなものが消えていくのです。

下の図は、横軸に設定された値の間隔に収まる、ピップで表されるTP EUR/USDのティックの最初の差の計算数を赤で示したものです。

では、「ヘビーテール」という形で失われた効果はどこにあるのだろうか。我々はまだ"ボラティリティ"チャートを行うことができます、あなたがその正しい定義を提案する場合、どのように"多くのことが不足している " を "見る "ために

あなたの写真は、私が作ったものとは全く違っていて、面白いですね。これは、例えば、30回目の 刻みごとの北風支店からの写真です（非常に典型的な、ところで、半分は明白だが役に立つ観察、そして半分は - 「鬼ごっこにおける稼ぎの可能性の証明」のような非科学的ナンセンス、さらに特別な用語の曲芸である、支店であった）。

ダニはどこから来たのか？
ボラティリティに関して - 価格変動（ボラティリティ）が直接取引の活性（ダニの数）に関連しており、あなたがチャートをdevolue tickframeを考慮するので、私が言っていることは、taptologyです大部分に、いわゆる運用時間に移動します。取引されたボラティリティに関するデータが私たちのために閉じているので（すなわち、誰かが短い有効期限のオプションを見つける - あなたは歓迎されているが、さらにそれらの細目は自由にアクセスできません）、だから私の文をチェックするのは難しいです "直接"、上記の唯一の投機的な構成。

数学 2007.12.09 13: 00

ちょっと違うぞ、ニュートロン。私たちは、その中に等しいティックボリュームを持つバーを構築する必要があります（equivolume）。そして、すでに彼らのP.D.F.を見てください。(確率密度関数)である。この考え方は、ずいぶん前、1年半近く前にアミールが 「日中取引における時間代入の原理」で述べている。

当時は記事に気づいたのですが、まだp.d.f.にハマっていなかったので、このアイデアのトレーディングへの応用を見たことがありません。しかし一方で、著者が記事の冒頭で書いていることがよくわかります（強調）。もちろん、価格ではなく時間という観点で策定されたシステムもあります。代表的なのは、連騰系やカギ系ですが、少数派です。そのほとんどは、繰り返しになりますが、指標を通じて間接的に時刻と「結びついている」ことがほとんどです。ま さにその通りで、このような変換を行うと、古典的な連続指標の見え方が大きく変わってしまうのです。これをTSに使おうとする人は、このチャートに適用されたエンベロープとボリンジャーバンドを見てみればいい。シックテールの消滅（または大幅な縮小）と分散（ボラティリティ）の安定化とともに、これらの指標はより合理的なエントリーとイグジットを示すようになるのではないかと思います。聖杯は手に入らないが、よりシンプルなプロセスへの対応も容易になる。

個人的には、このチャート変換に興味があるのは、チャート自体が、バチェリエが説明したものに非常に近い p.d.f. 増分で（過去に関係なく、どの時点でも +-1 tick）、Wiener プロセスにかなり近くなる可能性があるからです。次にどうするかは、第二の問題です。

SK. Forehのティックボリュームが、データプロバイダーやそのフィルターに依存しすぎていることはよく理解しています。でも、やってみることはできますよね？

引用が多くて申し訳ないのですが、これで話題の経過を再構築することができます。

図を見てください。これは、1ティック、10、20、40、80ティックのバーで価格の増分の分布を表しています。

つまり、必要なのは「同じティック数のバー（equi volume）」です。データはEUR/JPYのAlpari 2007 ticksです。TF=80の場合でも、分布の正規化については、かなり控えめにしか言えないことが明らかです（赤の実線と丸印の赤線を比較してください）。

もしかしたら、kamalさんやMathematics さんがこの状況 についてコメントできるかもしれませんね。

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