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 16

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bstone:
整数。
bstone
さて、次のスレッドから「エリオット」を呼びましょう。彼らは口から泡を吹いて、典型的な5波動に直面しており、その後、発展途上の複合X-Y-Z補正があることを証明してくれることでしょう。


なんじゃそりゃ
今のはとてもいい質問ですね。エリオットの波動の 法則を理解している人なら、エリオットが市場心理（投資家の自信、疑い、恐怖の段階）から導き出したものだと分かるはずです。しかし、ここで面白い質問がある。ランダムな数の間抜けな正規分布の中で、人間の心理はどこから来たのか、その微妙な違いは？:)
それは、見えているパターンを説明するための試みであった。
 
それは、見えているパターンを説明するための試みであった。<br /> translate="no">。

なるほど......このパターンは耳に引っ掛かったようですね。そして、あらゆるところ（サッカーチームの成績表、潮の満ち引きなど）にエリオット波動を 見つける流行がありました。

そして、エリオットは、一連の乱数を積分した結果にパターンを見出そうとしていたのだと思います :)
 
bstone:
プライベートの 話。

ストーン

問題は、生成した列でお金を稼ぐことが理論的に不可能なことだと思います。


そして、生成されたレンジを見るのではなく、生成されたレンジを積分して得られる「価格レンジ」を見るのです。お金になることはあったのでしょうか？そうだと思います :)

それこそ、価格帯シリーズには、WienerプロセスによるBGSの定義があり、その逆もあるんです。そして、「もし」マーケットモデルがウィーナー過程の積分であるならば、特にスプレッドで勝負する場合、長期的には儲からないことが既に証明されているのである。
 

OK、bstoneさん、今、あなたは私を誤解しています。本当の分布は何かというと、Petersの仕事（フラクタル・ブラウン）でだいたい分かっているし、そのような分布で価値を生み出すことは難しいことではないのです。しかし、これはあくまでも一般的なイメージであり、いわばインテグラルです。そしてピータースは、シリーズのどの作品でも同じ絵が繰り返されるという保証はない（そしてそれはシリーズが定常的 であるための必要条件である）。だから、解決策にはならないのです。

私が必要としているのは、元の引用符の系列を可逆的に変換して、ある程度確実に定常過程を与えるようなものを見つけることだ。

長く "輪 "に入っている人たちも、これらの解説に目を向けてほしい......。そして、もう一度言いますが、私は合成樹脂で利益を得ようとは思って いません。テスト用にだけ必要なんです。

 
Prival:

価格系列の話ですが、WienerプロセスによるGSCの定義がありますし、その逆もあります。そして、「もし」マーケットモデルがウィーナー過程の積分であるならば、特にスプレッドで勝負しても長期的には儲からないことが既に証明されているのです。

その点では、ああ。ええ、反論はありません。そんな証明もあるのです。しかし、反対側からのアプローチも可能です。

ここで、生成されたチャートの局所的な安値と高値を十分な時間にわたって推測できる確率がゼロでないと仮定してみよう。この確率はいくらでも小さいかもしれないが、それでも確率論は、この確率の事象が今日も明日も起こらないとは限らない、と明確に教えているのである。一般的に、今日からこのチャートで運良く安値と高値を当てることができれば（必要な長期的視野の中で）、長期的に稼ぐことができるようになります。

矛盾が生じるんです。もちろん、長期的な見通しが無限大の時間軸であれば、大きな矛盾にはならない。
 

ストーン

私は、視覚的に生成されたシリーズが非常に類似しており、エリオットがここで何でも見つけることができるというあなたの証拠と対照的に、これを引用しました。むしろ妥当性の問題です。価格系列を生成する方法はいろいろあるが、それが真の価格系列にふさわしいことを厳密に証明するにはどうしたらよいのだろうか。手伝ってくれる？そのための方法論をご存知でしょうか？

 
Mathemat:

OK、bstoneさん、今、あなたは私を誤解しています。本当の分布は何かというと、Petersの仕事（フラクタル・ブラウン）でだいたい分かっているし、そのような分布で価値を生み出すことは難しいことではないのです。しかし、これはあくまでも一般的なイメージであり、いわばインテグラルです。そしてピータースは、シリーズのどの作品でも同じ絵が繰り返されるという保証はない（そしてそれはシリーズが定常的 であるための必要条件である）。だから、解決策にはならないのです。


その通り、ピータースによって得られたおおよその分布がわかる。そして、調査地域の実分布の ヒストグラムを作成することができます。この実分布に 希望する精度でフィットするサンプルを必要なだけ作成します。また、初期プロットの特性に対する研究対象のTSの代替的な挙動をテストするために使用します。これは、近似的な理論分布を用いるよりも効果的なモデル化方法です。

もちろん、この方法を無視して、非定常系列から定常系列に移行する方法を探すこともできます。ただ、これは具体的な未来の中の夢物語であることは理解しています :)ただ、飛行機やその他の技術的な装置は、純粋な数学というよりも、工学的なアプローチに負うところが大きいことを時々思い出してください。
 
bstone:
その点では、ああ。ええ、反論はありません。そんな証拠もあるのです。しかし、反対側からのアプローチも可能です。

ここで、生成されたチャートの局所的な安値と高値を十分な時間にわたって推測できる確率がゼロでないと仮定してみよう。この確率はいくらでも小さいかもしれないが、それでも確率論は、この確率の事象が今日も明日も起こらないとは限らない、と明確に教えているのである。一般的に、今日からこのチャートで運良く安値と高値を当てることができれば（必要な長期的視野の中で）、長期的に稼ぐことができるようになります。

矛盾が生じるんです。もちろん、長期的な視点を無限の時間軸として理解すれば、それほどの意味はないでしょう。
bstone さん、これはただの詭弁であり、まともな議論ではありません。Wienerプロセスで長期的に儲けることはできないという定理が証明されています。フルストップ
 
Prival:

ストーン

私は、視覚的に生成されたシリーズが非常に類似しており、エリオットがここで何でも見つけることができるというあなたの証拠と対照的に、これを引用しました。むしろ妥当性の問題です。価格系列を生成する方法はたくさんあるが、それが真の価格系列にふさわしいものであることを厳密に証明するにはどうしたらよいだろうか。手伝ってくれる？そのための方法論をご存知でしょうか？

いや、それは多くの探究心を惑わせる厄介な質問だ。私はまだそのような方法を知りません。でも、私にできることなら、問答無用で喜んでお手伝いしますよ。
 
Mathemat:

bstone さん、これはただの詭弁であり、まともな議論ではありません。Wienerプロセスでは長期的に儲からないという定理が証明されています。フルストップ

現実の価格連鎖プロセスで長期的に儲けられるという厳密な証拠を一つでも持ってきてください。それができない限り、私の提案する手法に対する反論は非常に疑問です。あなたはそう思いますか？
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