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 14

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Hi-Lo 分布は、最大リターンの分布とむしろ似たようなものであるから、リターンの分布とはきっと違うのであろう。最後に、もしPrivalが リターンが高度に非定常であることを説得力を持って示すなら、私はそれほど動揺しない。

このような定常性検定の考え方の何が問題なのでしょうか。有名な検定は、先験的にプロセスの何らかのモデルを想定しているようですから：母集団全体（例えば、同じ1万4千ポイント）を取り、そのPDF（「グローバル」）を計算します。そして、十分な長さのプロセス内部のランダムなサンプル(例えば、1000点ずつ、必ずしも直列でなく、周期性があればすぐに遭遇するように)を取り、それぞれのpdf(「サンプル」)を計算し、サンプルのpdfとある意味でのグローバルからの偏差を調べます（例えば、pdfとPDFの差の2乗の積分）。

統計量（例えば1000サンプル）を収集した後、誤差分布を作成し、それを使ってプロセスの定常性を判断しようとするものである。この手続きは、狭義の（すべての点での）定常性を検出するためのものだと思われる。広義の定常性に適応させることは容易なようです。

2グラスンです。

非定常過程を定常過程に変換する良い方法を見つけたとしましょう。では、次はどうするか？何を与えてくれるのか？予測の可能性？もう一度言いますが、何を予測し、定常的なプロセスなのでしょうか？

いや、目標は違うんです。質の高い合成履歴を自分で（文房具的なものをベースに）作りたい。テスターに読み込ませて、システムパラメータではなく、ストーリーを 変えながらストラテジーをテストしたいのです。同時に、主要な特性で実データと大きく異ならない履歴データを、たとえ10億個のサンプルであっても必要なだけ用意するつもりです。そして、テストの信頼性は一桁上がるはずだ（ただし、信頼性がほとんどゼロに比べれば、一桁とは何だろう）。

追伸：そうだ、定常性テストで失敗したんだ。ACFのことをすっかり忘れていた...。

 
を数学に

いや、目標は違うんです。質の高い合成履歴を自分で作りたい（文房具的なものをベースにして）。それらをテスターにロードして、не параметры системы, а истории を変えながらストラテジーをテストしたいのです。同時に、主要な特性で実物とあまり変わらないヒストリカルデータを、必要なだけ、10億サンプルでも用意するつもりです。そして、テストの信頼性は一桁上がるはずだ（ただし、ゼロに近い信頼性に比べて一桁とは何だろうか）。


かっこいい。さて、定義上すでに据え置きであるシリーズを基準にすると（検索すればたくさん出てきます）、なぜこのような基準が必要なのでしょうか？

ジグザグを連続的に生成し、各要素y = a + b * x、パラメータa, b, N（セグメントの長さ）を「ランダムに」設定してはどうでしょう。さらに、ノイズを課す。必要な分布は、実際のジグザグから「調べる」ことができます。何がいけないんですか？

ところで、ある種の分配による信号の生成方法には、単純に既製のものがあります。

要するに、何が一番の問題なのか。私は本当にそのようなシリーズは、Expert Advisorをテストするためにあなたに有用であることが本当に理解できない - しかし、それはあなたのためにあまりにも多くのだろう。

 
grasn писал (а): さて、定義上すでに据え置きであるシリーズを基準にすると（検索すればたくさん出てきます）、なぜこのような基準が必要なのでしょうか？
さて、この定常系列は、現実の市場の系列から何とか簡単に得られるようにしたいものです。そうして初めて、同じような静止画を生成することで、本物のライナップに近いものを再構築することができる...。
 
Mathemat:
grasn さんが書き込みました(a): さて、 定義上すでに定常化しているシリーズを基準にすると（検索すればたくさん出てきますが）、なぜこのような基準が必要なのでしょうか？
必要なのは、この静止画シリーズが実市場のものから何とか簡単に手に入れられることです。そうして初めて、同じような静止したものを生成することで、本物のライナグに近いものを再構築することができるのです...。

残念ながら、私は全体のアイデアの深さを評価することはできませんし、ポイントは何ですか？定常的な系列を得るには、すべてのトレンドを取り除くしかない。OK、移動平均を取り、価格から差し引くと、定常性の良い近似値が得られます。その結果得られる分布を推定することで、最適なMAウィンドウを見つけることができます。MAカーブを覚えていなければ、元の系列を再構築することはできない。最初のシリーズをセグメントに分割したり、局所的にトレンドを除去したり、いろいろなことができます。

しかし、上に「全体のアイデアの深さを推し量れない」と書いたように、もしかしたら私の勘違いで、「ネイティブ」なシリーズを復元しなければならないのかもしれません。

追記：一番の問題は、非定常をどう発生さ せるかだと思うんです。:о(

 

そして、自分のアイデアが気に入った（自分を褒めるのはダメですね :o）。

ジグザグを逐次生成し、各要素y = a + b * x、パラメータa, b, N（セグメント長）は「ランダムに」設定する、という方法もあります。さらに、ノイズを課す。必要な分布は、実際のジグザグから「調べる」ことができます。どうしたんですか？時
間が空いたら、やってみます。
 

Sergey さん、私が投稿したPrivalの リンクはこちらです。https://forum.mql4.com/ru/9358/page6#51829、このページの2番目の投稿です。チェックしてみてください、あなた。ご質問やご意見をお待ちしています。

固定回線にするためには、すべてのトレンドを削除するしかない。OK、移動平均を取り、価格から差し引くと、定常性の良い近似値が得られます。

そこでの定常系列はどうかと思う（なぜ回帰ではなくMAなのか）。そのため、きちんとした定常性テストが必要なのです。

 
Mathemat:

まあ、現実の市場系列から、この定常系列を何とか簡単に取り出せるようにする必要がありますね。そうして初めて、同じような静止したものを生成することで、本物のライナグに近いものを再構築することができるのです...。

同じような非定常のものを生成することを妨げるものは何ですか？
 

bstone さん、そんなに簡単なら、生成してその結果をここに投稿してください。そして、その先にあるのは...

P.S. もちろん、多少なりとも厳密な正当性があればの話ですが。

 
Mathemat:

bstone さん、そんなに簡単なら、生成してその結果をここに投稿してください。そして、その先にあるのは...

P.S. もちろん、多少なりとも厳密な正当性があればの話ですが。

まあ、今はそういうニーズはないんですけどね。もったいないですね。悩んでいることを教えてくれれば、どうすればうまくいくかのヒントをあげられるかもしれない。そのための時間は確保した。
 
Mathemat:

Sergey さん、私が投稿したPrivalの リンクはこちらです。https://forum.mql4.com/ru/9358/page6#51829、このページの2番目の投稿です。ご自身の目でお確かめください。ご質問やご意見をお待ちしています。

固定回線にするためには、すべてのトレンドを削除 するしかない。OK、移動平均を取り、価格から差し引くと、定常性の良い近似値が得られます。

そこでの定常系列はどうかと思う（なぜ回帰ではなくMAなのか）。そのため、きちんとした定常性テストが必要なのです。

いや、「強盗だけで、他は何もしない！」です:o)。しかし、回帰についても、ここに書きました。
オリジナルのシリーズを分割して、局所的にトレンドを取り除く、いろいろ なことができます。


リンクありがとうございます、だいぶ前に読みました。

OK、私の愚かなアイデアであなたの気を散らさないようにします :o)

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