FR H-Volatility - ページ 3 12345678910...42 新しいコメント Neutron 2007.11.16 06:47 #21 Yurixx: 便宜上、差分（Hvol - 2）と差分（sko/|leg| - root(π/2)）は、非裁定市場においてH-volatilityがとるべき値Hvol=2との差、正規分布においてsko/|leg|がとるべき値 1.253314 からの差がすぐにわかるように赤でプロットされています。 うーん...あなたの論理に従えば、Hvol - 2 の挙動と差分 sko/|leg| - root(pi/2) には正の相関があるはずですが、H が小さい領域、つまり FR の正規分布からの差が最も顕著な領域では、あたかも分布がガウスに傾くように、 sko/|leg| - root(pi/2) が最も小さな値で観察されます。 しかし、ユーロの場合は、あなたと全く同じ曲線になることがわかりました。おそらく、このモデルシリーズで具体的に実シリーズの特性を再現しようとしたことに起因するのでしょうか。いずれにせよ、通常のCBでカギビルドとそのパラメータ、FRがどのような挙動を示すのか見てみたいものです。例えば、刻みの分布と、その刻みの上に作られたジグザグの分布が、根本的に違うというのは、とても不思議なことだと思うんです。 すべてです。 由良 モデル系列と実系列のHvolが同じでないということは、我々（私）がデータファイルについて混乱していることを示唆していますね。本物のBPと全く同じコレログラムとティックでのボラティリティを持つ新しいシリーズ（覚えるのに時間がかかります）を構築してみましょう。私は、EUR/JPYのティックをアービトラージに最も有望なペアとしてモデル化することを提案します。 Neutron 2007.11.16 08:57 #22 思い出し始めたこと。私がモデリングに用いたN次自己回帰モデルでは、確率項（シグマ）のFRの性質がガウス分布であれば、残差系列のFRは正規分布に非常に近いものになりました。モデル系列の残差のPDFを元のものに近づけるために、確率項を非常にエキゾチックな形に設定したので、ガウス性はないです。 当面はEUR/JPYのティックシリーズを並べます。 ファイル: eurjpy.zip 94 kb Yurixx 2007.11.16 09:41 #23 Neutron: うーん...。しかし、Hが小さい領域では、FRの正規分布との差が最も顕著で、sko/|leg| - root(pi/2) の値が最も小さくなり、あたかも分布がガウス分布に近づくかのように見える...。 Hvol - 2 と sko/|leg| - root(pi/2) の正の相関についてはわかりません。グラフを見る限り、Hvolとsko/|leg|はかなり異なる特性のように思えます。モデル系列の一番最初の点（ティック・ジグザグ）から抽象化すると、sko/||leg|は非常に安定した挙動を示す。おそらくトレーディングにはほとんど使えないと思いますが、Hvolの方がより価値のある特性だと思われます。 この研究の結果、アービトラージ・フリーは正規分布の帰結ではないことがわかりました。より正確には、SV系列が裁定自由である他のFRが存在する。 Hvolは裁定自由性を評価するのに適した特性であるが、sko/|leg|はそうではない。せいぜいガウシアンに対するFRの近さを推定するのに適している程度で、それ自体にはほとんど価値はない。 2つのsko/||leg|プロットの多くの点のうち、たった1つ-モデル系列の最初の点-が分布の正規性を示しています。 これはまさにあなたが生成した系列に直接言及している点です。私にとってはごく自然なことで、具体的には正規分布のSVを生成したんですね。だから、このシリーズのFR（グラフZ1）を見たときは、驚きましたね。このことから、sko/|leg|はFRの正規性を評価するのに適した特性であるかもしれないが、明らかに網羅的ではないことが改めて示された。:-) 掲載されているティックは実測値ですか、それともモデル化されたものですか？ 追記 ちなみに、モデル系列のコレログラムやボラティリティは、必ずしも実データと一致している必要はないと思っています。結局のところ、私たちの課題は、これらの特性の挙動を根本的に検証すること以上のものにはなっていないのです。逆に、現実離れしていても、最も原始的な正規分布系列であれば、なおさらである。しかし、このようなシリーズで、そう、これらの特性が機能することが明らかになった場合、我々は第二の質問をするかもしれません：これらの特性は、実データとモデルデータ（偽物：-）を区別することができ、それらは裁定の可能性のフィルターであるかもしれませんか？ Neutron 2007.11.16 09:58 #24 リアル!リアル。 そして、モデルのダニがやってきました 生成する際には、異なるサンプルでのコレログラムとボラティリティの一致を主な条件とした。 そのために、5次の自己回帰モデルを用いた。 ここでは、BP自身とそのFRがどのような挙動を示すかを示す。 ファイル: eurjpyrnd.zip 105 kb Neutron 2007.11.16 10:11 #25 Yurixx: この研究の結果、恣意性は正規分布の結果ではないことに気づきました。より正確には，SV系列が裁定自由である他のPDFが存在する。 Hvolは裁定自由性を評価するのに適切な特性であるが，sko/|leg|はそうではない。せいぜいガウシアンへの近さを評価するのに適している程度で、それ自体にはほとんど価値はない。 非常に重要なポイントを突かれたように思います。 恣意性は正規分布の結果ではありません。 裁定取引は、FXにおける非平衡の結果かもしれないことを付け加えておく（まだ、その種類については話していない）。 そうすると、モデルの自己回帰係数の値とソースの係数の値が一致するんです。 P.S. 由良さん、説明してください。ボラティリティ、コレログラムなどの重要なプロセス特性が一致し、自己回帰係数とFRの値が根本的に異なるのはなぜですか？ 数学では、最初の残差の数における厳密な意味での非定常性からだと示唆されましたが...。しかし、なぜか説得力がない。 クソ！ はい！データはすべて今年7月のティックのもので、それをモデル化したものです。 Sceptic Philozoff 2007.11.16 11:51 #26 コレログラムアルゴリズム自体は、すでに暗黙のうちにプロセスが定常とみなされていることを想定しています。どうしてそう思うんだ、ニュートロン？ ちなみに、振幅による刻みは定常過程とよく似ています（ユーロならほとんど＋-1です）。ラグ（ティック間の時間）により-全くない。 P.S. ここで、天文学的な時間が等しいのではなく、ティックの数が等しいバーを作れるといいのですが......。 P.P.S. 棒グラフの非定常性のルーツがここにある。振幅で掘っているが、時間で掘るべきだ......」。このようなプロセスの表現には、プライバルの アイデアが有効なのかもしれませんね。どうだ、ニュートロン？ Neutron 2007.11.16 12:11 #27 最初のティック差の多くは、期待値が厳密にゼロであり、標準偏差はセッションごとに異なりますが、あなたが正しく指摘したように - 弱く...です。問題は、使用するモデルの不備にあると思います。しかし、「ファット・テイル」の原因となるニュース撹乱は考慮されていない。 もし、めったにないが「スプレッド」ティックという言葉を導入すれば、より現実的な姿になるであろう。でも、どれくらい必要なんだろう？由良が何か言っているような...。 どこかエロい :-)) Yurixx 2007.11.16 13:50 #28 Neutron: 非常に重要なポイントを強調されているように思います。 恣意性は正規分布の結果ではありません。 アービトラージは、FRのアンバランスの結果かもしれないと付け加えておきます（まだそのタイプについては話していません）。P.S. 由良さん、ボラティリティ、コレログラム！！、自己回帰係数の値など、重要なプロセス特性が一致し、FRが根本的に異なるのはどうしてですか！？数学では、これは多くの初生残差に厳密な意味での定常性がないことに起因していると示唆されている...。でも、なぜか説得力がない。 非平衡FRとは？また、厳密な意味での「定常性」とは何でしょうか？私は数学者ではないことをお忘れなく。:-)ところで、昨日、Landau-Lifshitzの「統計物理学」の巻を手に取りました。その時、統計学ではなく、畑の勉強をしていたことを痛感しました。:-)) 正直、答えようがない。私自身、この2、3日、目にしたものすべてに、まだ戸惑っています。データはダウンロードしましたが、まだカウントしていませんので、時間をください。 セルゲイ 一般化指数 分布の話は、まったくそのとおりだと思います。見たところ、本当にそんな感じです。そしてもうひとつ、完全に同意したいことがあります。これですね。 ニュートロン： 問題は、使用するモデルの不備だと思うのです。実際、私たちはその中にニュースの乱れを考慮しておらず、そこで「ファット・テイル」が増殖しているのです。めったにないけど適当に「投げる」メンバーを紹介すれば、より現実的な絵になるはずです。 それとは別に、もうひとつのワーキングアイディアがあります。私は、顕著で安定したトレンドの間、実際のシリーズのFRとすべての特性を非常に見たいと思います。ひとつ問題があって、トレンドはデータ量が十分に代表できるほど長い期間発生しないのです。それとも、私が何か理解していないのでしょうか？もしかしたら、カットして1つのシリーズにまとめることができるかもしれませんね。一般的にはどうすればいいのかわからないが、本当はいろいろな状態のFRを見たいのだ。結局、実際に見ているのは、病院の平均温度なんです。 Yurixx 2007.11.16 14:10 #29 Mathemat: 追伸：天文学的な時間を均等に入れるのではなく、刻みの数を均等にしたバーを作れるといいのですが...。 一般的には全く難しいことではありません。それもできますし、関連する統計データを掲載しますので、どの統計データか教えてください。また、リターンとONLCのどちらに関心があるのでしょうか？ノースウィンドが そんなことをやっていたような気がする。 しかし、これが非定常性の根源であるというのは納得がいきません。何が静止しているかはまだわかりませんが（でも書いてほしい）、FXはどう考えても静止はありえないでしょう。 でも準静止はありえるかもしれません。どう考えても、FXは安定したシステムです。外乱を吸収し、発散させる。この井戸にレンガを投げ込めば、水面の波は保証されるが、均衡は取り戻される。だから、定常性に基づくすべてのモデルは、生きる権利をかなり持っている。しかし、1つの重要な "but "がある。 もし、FXの定常性を乱す全ての現象がプロセスの統計パラメータにほとんど影響を与えないことを示すことができるならば。そして、その逆を示せば、その過程で、どこで、どのように非定常性が発生するかを判断することができるだろう。 そして、トレーダーが稼ぐのは何か、定常性があるかないかの問題が解決されるのである。 ところで、Mathematics さんは以前、リスクと、痙攣が平均より大きいことの影響について書かれていましたね。実際の価格データでは、skoと平均の差は正規分布のSVよりもずっと小さくなっています。 Sceptic Philozoff 2007.11.16 14:44 #30 ユリックス、定常性には広義と狭義の2つがある。 広義には、プロセスのr.O.が一定で、ACFが各引数の差にのみ依存し、各引数に個別に依存しない場合です。 おそらく、r.O.の「一定」というのは、また定常性のことでしょう :)。変な定義になっちゃいましたね...。 狭義には、...狭義には忘れてください。この定常性は、実質的に検証不可能である。 "価格は観測できない定常シーケンスに対する非定常反応である"、(c)不明。神がいて、元の「良い」配列を観察しているが、単なる人間のために、ある種の非線形フィルターを通して、非定常的な配列にしている、というのが最近の私の考えです。 以前、痙攣が平均より大きいということのリスクとその影響について書かれていましたね。 正直、思い出せません。リスクは非ガウス分布（太い尾）の影響を受けると書いた記憶があります。 12345678910...42 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
便宜上、差分（Hvol - 2）と差分（sko/|leg| - root(π/2)）は、非裁定市場においてH-volatilityがとるべき値Hvol=2との差、正規分布においてsko/|leg|がとるべき値 1.253314 からの差がすぐにわかるように赤でプロットされています。
うーん...あなたの論理に従えば、Hvol - 2 の挙動と差分 sko/|leg| - root(pi/2) には正の相関があるはずですが、H が小さい領域、つまり FR の正規分布からの差が最も顕著な領域では、あたかも分布がガウスに傾くように、 sko/|leg| - root(pi/2) が最も小さな値で観察されます。
しかし、ユーロの場合は、あなたと全く同じ曲線になることがわかりました。おそらく、このモデルシリーズで具体的に実シリーズの特性を再現しようとしたことに起因するのでしょうか。いずれにせよ、通常のCBでカギビルドとそのパラメータ、FRがどのような挙動を示すのか見てみたいものです。例えば、刻みの分布と、その刻みの上に作られたジグザグの分布が、根本的に違うというのは、とても不思議なことだと思うんです。
すべてです。
由良 モデル系列と実系列のHvolが同じでないということは、我々（私）がデータファイルについて混乱していることを示唆していますね。本物のBPと全く同じコレログラムとティックでのボラティリティを持つ新しいシリーズ（覚えるのに時間がかかります）を構築してみましょう。私は、EUR/JPYのティックをアービトラージに最も有望なペアとしてモデル化することを提案します。
思い出し始めたこと。私がモデリングに用いたN次自己回帰モデルでは、確率項（シグマ）のFRの性質がガウス分布であれば、残差系列のFRは正規分布に非常に近いものになりました。モデル系列の残差のPDFを元のものに近づけるために、確率項を非常にエキゾチックな形に設定したので、ガウス性はないです。
当面はEUR/JPYのティックシリーズを並べます。
うーん...。しかし、Hが小さい領域では、FRの正規分布との差が最も顕著で、sko/|leg| - root(pi/2) の値が最も小さくなり、あたかも分布がガウス分布に近づくかのように見える...。
Hvol - 2 と sko/|leg| - root(pi/2) の正の相関についてはわかりません。グラフを見る限り、Hvolとsko/|leg|はかなり異なる特性のように思えます。モデル系列の一番最初の点（ティック・ジグザグ）から抽象化すると、sko/||leg|は非常に安定した挙動を示す。おそらくトレーディングにはほとんど使えないと思いますが、Hvolの方がより価値のある特性だと思われます。
この研究の結果、アービトラージ・フリーは正規分布の帰結ではないことがわかりました。より正確には、SV系列が裁定自由である他のFRが存在する。 Hvolは裁定自由性を評価するのに適した特性であるが、sko/|leg|はそうではない。せいぜいガウシアンに対するFRの近さを推定するのに適している程度で、それ自体にはほとんど価値はない。
2つのsko/||leg|プロットの多くの点のうち、たった1つ-モデル系列の最初の点-が分布の正規性を示しています。 これはまさにあなたが生成した系列に直接言及している点です。私にとってはごく自然なことで、具体的には正規分布のSVを生成したんですね。だから、このシリーズのFR（グラフZ1）を見たときは、驚きましたね。このことから、sko/|leg|はFRの正規性を評価するのに適した特性であるかもしれないが、明らかに網羅的ではないことが改めて示された。:-)
掲載されているティックは実測値ですか、それともモデル化されたものですか？
追記
ちなみに、モデル系列のコレログラムやボラティリティは、必ずしも実データと一致している必要はないと思っています。結局のところ、私たちの課題は、これらの特性の挙動を根本的に検証すること以上のものにはなっていないのです。逆に、現実離れしていても、最も原始的な正規分布系列であれば、なおさらである。しかし、このようなシリーズで、そう、これらの特性が機能することが明らかになった場合、我々は第二の質問をするかもしれません：これらの特性は、実データとモデルデータ（偽物：-）を区別することができ、それらは裁定の可能性のフィルターであるかもしれませんか？
リアル!リアル。
そして、モデルのダニがやってきました
生成する際には、異なるサンプルでのコレログラムとボラティリティの一致を主な条件とした。
そのために、5次の自己回帰モデルを用いた。 ここでは、BP自身とそのFRがどのような挙動を示すかを示す。
この研究の結果、恣意性は正規分布の結果ではないことに気づきました。より正確には，SV系列が裁定自由である他のPDFが存在する。 Hvolは裁定自由性を評価するのに適切な特性であるが，sko/|leg|はそうではない。せいぜいガウシアンへの近さを評価するのに適している程度で、それ自体にはほとんど価値はない。
非常に重要なポイントを突かれたように思います。 恣意性は正規分布の結果ではありません。 裁定取引は、FXにおける非平衡の結果かもしれないことを付け加えておく（まだ、その種類については話していない）。
そうすると、モデルの自己回帰係数の値とソースの係数の値が一致するんです。
P.S. 由良さん、説明してください。ボラティリティ、コレログラムなどの重要なプロセス特性が一致し、自己回帰係数とFRの値が根本的に異なるのはなぜですか？ 数学では、最初の残差の数における厳密な意味での非定常性からだと示唆されましたが...。しかし、なぜか説得力がない。 クソ！
はい！データはすべて今年7月のティックのもので、それをモデル化したものです。
コレログラムアルゴリズム自体は、すでに暗黙のうちにプロセスが定常とみなされていることを想定しています。どうしてそう思うんだ、ニュートロン？
ちなみに、振幅による刻みは定常過程とよく似ています（ユーロならほとんど＋-1です）。ラグ（ティック間の時間）により-全くない。
P.S. ここで、天文学的な時間が等しいのではなく、ティックの数が等しいバーを作れるといいのですが......。
P.P.S. 棒グラフの非定常性のルーツがここにある。振幅で掘っているが、時間で掘るべきだ......」。このようなプロセスの表現には、プライバルの アイデアが有効なのかもしれませんね。どうだ、ニュートロン？
最初のティック差の多くは、期待値が厳密にゼロであり、標準偏差はセッションごとに異なりますが、あなたが正しく指摘したように - 弱く...です。問題は、使用するモデルの不備にあると思います。しかし、「ファット・テイル」の原因となるニュース撹乱は考慮されていない。 もし、めったにないが「スプレッド」ティックという言葉を導入すれば、より現実的な姿になるであろう。でも、どれくらい必要なんだろう？由良が何か言っているような...。
どこかエロい :-))
非常に重要なポイントを強調されているように思います。 恣意性は正規分布の結果ではありません。 アービトラージは、FRのアンバランスの結果かもしれないと付け加えておきます（まだそのタイプについては話していません）。
P.S. 由良さん、ボラティリティ、コレログラム！！、自己回帰係数の値など、重要なプロセス特性が一致し、FRが根本的に異なるのはどうしてですか！？数学では、これは多くの初生残差に厳密な意味での定常性がないことに起因していると示唆されている...。でも、なぜか説得力がない。
非平衡FRとは？また、厳密な意味での「定常性」とは何でしょうか？私は数学者ではないことをお忘れなく。:-)ところで、昨日、Landau-Lifshitzの「統計物理学」の巻を手に取りました。その時、統計学ではなく、畑の勉強をしていたことを痛感しました。:-))
正直、答えようがない。私自身、この2、3日、目にしたものすべてに、まだ戸惑っています。データはダウンロードしましたが、まだカウントしていませんので、時間をください。
セルゲイ 一般化指数 分布の話は、まったくそのとおりだと思います。見たところ、本当にそんな感じです。そしてもうひとつ、完全に同意したいことがあります。これですね。
問題は、使用するモデルの不備だと思うのです。実際、私たちはその中にニュースの乱れを考慮しておらず、そこで「ファット・テイル」が増殖しているのです。めったにないけど適当に「投げる」メンバーを紹介すれば、より現実的な絵になるはずです。
それとは別に、もうひとつのワーキングアイディアがあります。私は、顕著で安定したトレンドの間、実際のシリーズのFRとすべての特性を非常に見たいと思います。ひとつ問題があって、トレンドはデータ量が十分に代表できるほど長い期間発生しないのです。それとも、私が何か理解していないのでしょうか？もしかしたら、カットして1つのシリーズにまとめることができるかもしれませんね。一般的にはどうすればいいのかわからないが、本当はいろいろな状態のFRを見たいのだ。結局、実際に見ているのは、病院の平均温度なんです。
追伸：天文学的な時間を均等に入れるのではなく、刻みの数を均等にしたバーを作れるといいのですが...。
一般的には全く難しいことではありません。それもできますし、関連する統計データを掲載しますので、どの統計データか教えてください。また、リターンとONLCのどちらに関心があるのでしょうか？ノースウィンドが そんなことをやっていたような気がする。
しかし、これが非定常性の根源であるというのは納得がいきません。何が静止しているかはまだわかりませんが（でも書いてほしい）、FXはどう考えても静止はありえないでしょう。 でも準静止はありえるかもしれません。どう考えても、FXは安定したシステムです。外乱を吸収し、発散させる。この井戸にレンガを投げ込めば、水面の波は保証されるが、均衡は取り戻される。だから、定常性に基づくすべてのモデルは、生きる権利をかなり持っている。しかし、1つの重要な "but "がある。
もし、FXの定常性を乱す全ての現象がプロセスの統計パラメータにほとんど影響を与えないことを示すことができるならば。そして、その逆を示せば、その過程で、どこで、どのように非定常性が発生するかを判断することができるだろう。 そして、トレーダーが稼ぐのは何か、定常性があるかないかの問題が解決されるのである。
ところで、Mathematics さんは以前、リスクと、痙攣が平均より大きいことの影響について書かれていましたね。実際の価格データでは、skoと平均の差は正規分布のSVよりもずっと小さくなっています。
ユリックス、定常性には広義と狭義の2つがある。
広義には、プロセスのr.O.が一定で、ACFが各引数の差にのみ依存し、各引数に個別に依存しない場合です。 おそらく、r.O.の「一定」というのは、また定常性のことでしょう :)。変な定義になっちゃいましたね...。
狭義には、...狭義には忘れてください。この定常性は、実質的に検証不可能である。
"価格は観測できない定常シーケンスに対する非定常反応である"、(c)不明。神がいて、元の「良い」配列を観察しているが、単なる人間のために、ある種の非線形フィルターを通して、非定常的な配列にしている、というのが最近の私の考えです。
正直、思い出せません。リスクは非ガウス分布（太い尾）の影響を受けると書いた記憶があります。