デジタルローパスフィルタを用いたトレーディングシステムの構築 - ページ 12

 
grasn писал (а): https://forum.mql4.com/ru/9321/page9
:о)

グラサン、オンパレード。10 いる(自分で引用している)。

あるプロセスが定常的かどうかを知るためには、まずその現実的なモデル(ここではAR(1))を知らなければならない、という非常に厄介な状況が判明しました。でも、そうは見えません。だから、このテストも適用できないようです。
まーた、行き止まりか。定常性の定義そのものは...は同じではない、厳密ではないのです。"プロセスが定常であるためには、m.o.等が一定でなければならない"。つまり、M.O.プロセス自体が静止している必要がある :)))油絵のような...
 
まーた、行き止まりか。定常性の定義自体が...何か違う、厳密じゃない。"プロセスが定常であるためには、m.o.等が一定でなければならない"。つまり、M.O.プロセス自体が静止している必要がある :)))バタリー...

どこから持ってきたんだ?m.o.が一定であれば、m.o.のプロセスは存在せず、その定常性は問われず、結果としてバタリーオイルは存在しないことになるのです。

プライバルの出した定義は、かなり厳密なものです。どうしたんですか?
 

どうしてプロセスがないんだ、ブストーン?そして不変性-もちろん、ある種の統計的な意味においてであって、すべてのカウントが厳密に等しいということではありません。以下は、Privalが 示した定義である。

有限分散のランダムプロセス(SP)は、そのOLS(m.o.)と共分散関数が時間変化に対して不変、すなわちOLSは一定(時間依存しない)、共分散関数は引数t 2- t 1の差にのみ依存する場合に広義の定常性と呼ばれます。

私が知っている唯一の定常性テストは、Dickey-Fullerテストです。しかし、それはプロセスの何らかのモデル(この場合は1次自己回帰)を仮定しています。しかし、モデルがあらかじめわからない場合はどうでしょうか。


まずは一番シンプルなものから。"MOJは一定(時間に依存しない)"ということです。実際のところ、どのようにテストするのでしょうか?プロセスの移動平均を 計算する(それがOIMです)?どのような期間で?

 
タイムシフトに対して不変でなければならない。実際、これは、ある期間(期間は同じである必要はないが、結果として得られるm.o.の推定値の統計的妥当性のために十分大きくなければならない)を与えて、研究対象のプロセスの一連の測定を行う場合という意味である。各測定はシリーズの別々の部分をカバーし(時間をずらし)、部分が多いほど信頼性が高くなります。

その結果、一連の 測定値(プロセスではない)が得られ、この一連の測定値から、適切な統計的特性を持つm.o.の推定値が得られるのです。それだけです。
 

bstone さん、それはよくわかるのですが、同時に、新しいことは何も教えてもらっていません。現在のIOJの推定値を得るためには、平均化期間をどのようにすればよいのでしょうか?例 えば、14,000カウントあるとします。期間は10年、50年、100年、200年ですか?

また,OLSの時間不変性の仮説が棄却されないと考えるには,OLSの分散はどうあるべきでしょうか。

 
Mathemat:

bstone さん、それはよくわかるのですが、同時に、新しいことは何も教えてもらっていません。現在のIOJの推定値を得るためには、平均化期間をどのようにすればよいのでしょうか?例 えば、14,000カウントあるとします。期間は10年、50年、100年、200年ですか?

また,OLSの時間不変性の仮説が棄却されないと考えるには,OLSの分散はどうあるべきでしょうか。

さて、何も新しい報告がなかったら、そろそろ信頼 区間の概念を思い出してください。この場合、期間の大きさは、得られた結果の正確さについての主張によってのみ決まる。つまり、あるプロットのm.o.s.の推定値に適当な信頼区間を設定することで、必要な大きさを求めることができるのです。そして、最終的な見積もりに必要な区画数の計算と同じことをすればよい。

信頼区間の計算方法には様々なものがある。測定結果が既知の分布に適合していることをまず確認し、証明する必要があるかもしれません(例えば、スチューデント分布による信頼区間の計算方法は、一般に正規分布の母集団からのサンプルに対してのみ機能します)。

測定値の分布法則を明らかにしようとする段階で、すでに定常性が期待できないことがわかる可能性がある。

追伸 :実は私は経営者なので、統計の知識は比較的浅いのですが、私の知っている範囲では、常識的に考えてこのような感じです。
 

数学へ

リターン分布(EURUSD 240)を正規分布と比較してテストしてみました。(ピアソン検定のカイ二乗検定によると、NRDはNRDではありません。 詳細な説明(matcad)のファイルを添付します。ORMとRMSの推定と推定値の信頼区間の計算も含まれています。

それは、この通貨ペアのSLを4Hに設定することを推奨するもので、それは81ポイント(3*SCO)です。欲しい人、好きな通貨をダウンロードして確認することができます。プログラムや計算について不明な点があれば、Skypeでご連絡ください。


Z.U.このシリーズが狭義の静止画であることの証明に失敗。広義の定常性(MOGとRMS(共分散)=const)を証明するために、さらに研究を進めていこうと思います。



NorthernWindへ

あなたが示したグラフは、数学者が調査を求めている数値の系列ではありません。5-10分後には、ローソク足値の周期性を確認する研究を掲載すると思います。

ファイル:
11.zip  273 kb
 

NorthernWindへ

EURUSD60 を使って、H - L の数列について、同様の構成をしてみました。

こちらはACFですが、デルタ関数ではなく、安定した振動があることが視覚的にわかります+指数関数的に減衰しています

ACFスペクトル

スペクトルには、12時間と4時間の周期を持つ2つの明確な振動があります。

そのファイルを添付します。

ファイル:
22.zip  1292 kb
 
Mathemat:
わかりました。明日、ピアソンのノイマン基準を使って調べてみます。しかし、トレンドのないモデリングはどうすればいいのか、まだよくわからないのですが......?Alexei:モデリング方法が不明確です。
この方法については、こちらで簡単に説明しました。https://forum.mql4.com/ru/9358/page6#51829 .何のために必要なのかも書いてあります。

そして、一連のリターンを統合する際にも、やはりトレンドは現れる(曖昧さなく回復する)。

やはり間違っているのは、ノイズであり、静止していることだと思います。トレンドは非定常である。だから、リターンを数学的に厳密にモデル化しても、一義的にトレンドを復元することはできないと思います。
 
Mathemat:

bstone さん、それはよくわかるのですが、同時に、新しいことは何も教えてもらっていません。現在のIOJの推定値を得るためには、平均化期間をどのようにすればよいのでしょうか?例 えば、14,000カウントあるとします。期間は10年、50年、100年、200年ですか?

また,OLSの時間不変性の仮説が棄却されないと考えるには,OLSの分散はどうあるべきでしょうか。


IOL推定値の信頼区間の 算出方法については、ファイル11.zipを参照。