FR H-Volatility - ページ 36 1...2930313233343536373839404142 新しいコメント Neutron 2007.12.24 17:31 #351 Yurixx: なるほど、さすがですね。最初の成果として、つまり素早くスケッチしてGOを出すというのは、とても良いことだと思います。私がZZを好きなのは、何もないわけではありません。そんなに直接的に入力に与えることはできないのでは...。 NSは（秘密でなければ）どのように作られたのですか？ まあ、「そんなに直接」食べさせたわけではないのですが。なお、これらの変換は、情報を失うことなく初期のWPの外観を復元するもので、化粧品的な性格のものですが、その分、予測の精度を高めることができます。ニューラルネットを使った物価予測」の記事にあるようにNSを取り、第2層の入力数とニューロンを少しいじりましたが、根本的には何も変わりませんでした。 Candid 2007.12.25 14:45 #352 私は最終的に、自分の ZZのジグザグセグメントの持続時間をプロットしました。X軸はセグメント番号を時系列で、Y軸はセグメントの継続時間（分）を示しています。私にとって予想外だった（悲しかった）のは、大きなトレンドの存在です。図には2つの近似式が示されています：線形と4次の多項式、2番目のものは線形が十分であることを示すためのものです。この状況は、すべてのメジャーにおいて同様です。生データは1999年のものです。 どなたか、ZZの そのようなことを測定された方はいらっしゃいますか？ Prival 2007.12.25 15:00 #353 lna01: 私は最終的に、自分の ZZのジグザグセグメントの持続時間をプロットしました。X軸はセグメント番号を時系列に、Y軸はセグメントの継続時間（分）を示しています。 つまり、Y軸をとれば、ジグザグの最も確率の高い寿命と なる。(検出開始からの時間）。目分量で約300分、いい感じです Candid 2007.12.25 15:56 #354 Prival: つまり、OIMをYとした場合、これがジグザグの最も可能性の高い寿命となる。(その検出開始からの時間）。目分量で約300分、これは良いことだ そこで、すでに描かれているジグザグに沿ったセグメントの期間を明確にする必要があります。原則として、この期間はSZのパラメータに依存し、つまり、一定の精度（またはむしろ不正確）で味を選択することができます。 検出時間でより複雑です：多くのジグザグは、最後のセグメントを再描画し、それらのために検出時間はむしろ不定の概念である。ですから、このような統計は、再描画しないジグザグにしか意味がないのでは、と思います。 削除済み 2007.12.25 15:59 #355 lna01: 私は最終的に、自分の ZZのジグザグセグメントの持続時間をプロットしました。X軸はセグメント番号を時系列で、Y軸はセグメントの継続時間（分）を示しています。私にとって予想外だった（悲しかった）のは、大きなトレンドの存在です。図には2つの近似式が示されています：線形と4次の多項式、2番目のものは線形が十分であることを示すためのものです。この状況は、すべてのメジャーにおいて同様です。生データは1999年のものです。 どなたか、ZZの そのようなことを測定された方はいらっしゃいますか？ 非常に面白いアイデアで、とにかく面白い Yurixx 2007.12.25 16:07 #356 lna01: 私は最終的に、自分の ZZのジグザグセグメントの持続時間をプロットしました。X軸はセグメント番号を時系列で、Y軸はセグメントの継続時間（分）を示しています。私にとって予想外だった（悲しかった）のは、大きなトレンドの存在です。図には2つの近似式が示されています：線形と4次の多項式、2番目のものは線形が十分であることを示すためのものです。この状況は、すべてのメジャー製品で同様です。生データは1999年のものです。 どなたか、ZZの そのようなことを測定された方はいらっしゃいますか？ ストレスになるようなことはないと思うんです。IMHOでは、同じものをより長い期間でプロットすると（ただし、同じパラメータで）、Moはただ振動しているだけだと判明します。市場には様々な局面があり、変化していくものです。そして、この変化は目視ではあまり気にならない、つまり発振周波数が高すぎないということです。 Candid 2007.12.25 16:18 #357 Red.Line писал (а): それはとても面白いアイデアですね！ただ、とても残念です。 まず、この効果がどの程度、特定のアルゴリズムによるものなのかが問題です（そのため、彼らの ZZに関する言葉が強調されたのです）。 ユリックス。 ストレスになるようなことはないと思います。IMHOでは、同じものをより長い期間でプロットすると（ただし、同じパラメータで）、Moはただ振動しているだけだと判明します。市場には様々な局面があり、変化していくものです。そして、この変化は目視ではあまり気にならない、つまり発振周波数が高すぎないということです。 どうでしょう、この写真には8年近くが写っています。ですから、実際のゲームでは、これは本当のトレンドであり、100年の振動である可能性は無視できます。 Yurixx 2007.12.25 18:21 #358 lna01: ユリックス。 ストレスを感じるほどのことではないと思うのですが。IMHOでは、同じものをより長い期間でプロットすると（ただし、同じパラメータで）、Moはただ振動しているだけだと判明します。市場には様々な局面があり、変化していくものです。そして、この変化は目視ではあまり気にならない、つまり発振周波数が高くなりすぎない。 どうでしょう、この写真には8年近くが写っています。ですから、実際のゲームでは、これは本当のトレンドであり、100年の振動である可能性は無視できます。 これを確かめるには、例えばN=100の周期でセグメントの継続時間の移動平均をプロットすれば十分である。上のグラフはN=1に対応し、回帰線は3600個の値をすべて考慮したものである。ローカルなトレンドを見るには、その中間のものを取る必要があります。そうすると、右端が伸びているのは、3000カウント近辺のある種の相場行動の結果であることが明らかになる。差し支えなければ、多項式回帰ではなく、このようなダミーで投稿してください。 Candid 2007.12.25 19:18 #359 Yurixx: そうすると、右肩上がりのエッジは、3000振動前後のある種の市場行動の結果であることが明らかになる。差し支えなければ、多項式回帰の代わりにこのようなダミーで投稿してください。 4次多項式で3000カウント付近を本質的に無視した理由は全く不明です。原理的には、正しい（＝予測可能な）振動を探したければ、まずデータにfftをかけることになる。しかし、今のところ、私にとってはトレンドの問題の方がずっと重要で、むしろトレンドが私のアルゴリズムの特性なのか、市場の特性なのかが重要です。もし差し支えなければ、お気に入りのジグザグアルゴリズムの類似データを投稿してください。 追伸：短い振動ではトレンドを打ち消すことはできず、チャートがカバーする間隔よりかなり長い周期の振動のみがトレンドを打ち消すことができることを指摘したい。 削除済み 2007.12.25 20:07 #360 キャンディッド、 私の結果はほぼ同じです。つまり、アルゴリズムのバグではないんですね。あるいは、私のところにもバグがあるのか。:) 1...2930313233343536373839404142 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
なるほど、さすがですね。最初の成果として、つまり素早くスケッチしてGOを出すというのは、とても良いことだと思います。私がZZを好きなのは、何もないわけではありません。そんなに直接的に入力に与えることはできないのでは...。
NSは（秘密でなければ）どのように作られたのですか？
まあ、「そんなに直接」食べさせたわけではないのですが。なお、これらの変換は、情報を失うことなく初期のWPの外観を復元するもので、化粧品的な性格のものですが、その分、予測の精度を高めることができます。ニューラルネットを使った物価予測」の記事にあるようにNSを取り、第2層の入力数とニューロンを少しいじりましたが、根本的には何も変わりませんでした。
どなたか、ZZの そのようなことを測定された方はいらっしゃいますか？
私は最終的に、自分の ZZのジグザグセグメントの持続時間をプロットしました。X軸はセグメント番号を時系列に、Y軸はセグメントの継続時間（分）を示しています。
つまり、OIMをYとした場合、これがジグザグの最も可能性の高い寿命となる。(その検出開始からの時間）。目分量で約300分、これは良いことだ
私は最終的に、自分の ZZのジグザグセグメントの持続時間をプロットしました。X軸はセグメント番号を時系列で、Y軸はセグメントの継続時間（分）を示しています。私にとって予想外だった（悲しかった）のは、大きなトレンドの存在です。図には2つの近似式が示されています：線形と4次の多項式、2番目のものは線形が十分であることを示すためのものです。この状況は、すべてのメジャーにおいて同様です。生データは1999年のものです。
どなたか、ZZの そのようなことを測定された方はいらっしゃいますか？
非常に面白いアイデアで、とにかく面白い
私は最終的に、自分の ZZのジグザグセグメントの持続時間をプロットしました。X軸はセグメント番号を時系列で、Y軸はセグメントの継続時間（分）を示しています。私にとって予想外だった（悲しかった）のは、大きなトレンドの存在です。図には2つの近似式が示されています：線形と4次の多項式、2番目のものは線形が十分であることを示すためのものです。この状況は、すべてのメジャー製品で同様です。生データは1999年のものです。
どなたか、ZZの そのようなことを測定された方はいらっしゃいますか？
それはとても面白いアイデアですね！ただ、とても残念です。
まず、この効果がどの程度、特定のアルゴリズムによるものなのかが問題です（そのため、彼らの ZZに関する言葉が強調されたのです）。
ストレスになるようなことはないと思います。IMHOでは、同じものをより長い期間でプロットすると（ただし、同じパラメータで）、Moはただ振動しているだけだと判明します。市場には様々な局面があり、変化していくものです。そして、この変化は目視ではあまり気にならない、つまり発振周波数が高すぎないということです。
どうでしょう、この写真には8年近くが写っています。ですから、実際のゲームでは、これは本当のトレンドであり、100年の振動である可能性は無視できます。
ストレスを感じるほどのことではないと思うのですが。IMHOでは、同じものをより長い期間でプロットすると（ただし、同じパラメータで）、Moはただ振動しているだけだと判明します。市場には様々な局面があり、変化していくものです。そして、この変化は目視ではあまり気にならない、つまり発振周波数が高くなりすぎない。
どうでしょう、この写真には8年近くが写っています。ですから、実際のゲームでは、これは本当のトレンドであり、100年の振動である可能性は無視できます。
これを確かめるには、例えばN=100の周期でセグメントの継続時間の移動平均をプロットすれば十分である。上のグラフはN=1に対応し、回帰線は3600個の値をすべて考慮したものである。ローカルなトレンドを見るには、その中間のものを取る必要があります。そうすると、右端が伸びているのは、3000カウント近辺のある種の相場行動の結果であることが明らかになる。差し支えなければ、多項式回帰ではなく、このようなダミーで投稿してください。
そうすると、右肩上がりのエッジは、3000振動前後のある種の市場行動の結果であることが明らかになる。差し支えなければ、多項式回帰の代わりにこのようなダミーで投稿してください。
4次多項式で3000カウント付近を本質的に無視した理由は全く不明です。原理的には、正しい（＝予測可能な）振動を探したければ、まずデータにfftをかけることになる。しかし、今のところ、私にとってはトレンドの問題の方がずっと重要で、むしろトレンドが私のアルゴリズムの特性なのか、市場の特性なのかが重要です。もし差し支えなければ、お気に入りのジグザグアルゴリズムの類似データを投稿してください。
追伸：短い振動ではトレンドを打ち消すことはできず、チャートがカバーする間隔よりかなり長い周期の振動のみがトレンドを打ち消すことができることを指摘したい。