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 6

 
mql4-coding писал (а):
BGSを少し間違えただけみたいです......ちゃんとやりましたよ、アナライザーがハングアップするんです。その理由は、明日考えてみます。分光分析が疑問視されるような方法だとは思いません。

私が理解する限り、アナライザーはFinwareのものですか?
 
D500_Rised:
mql4-codingは(a)を書きました。

BGSのやり方を少し間違えたようです 正しいやり方 - パーサーがハングするその理由は、明日考えてみます。スペクトル解析は疑問のある方法ではないと思う。


私の理解では、アナライザーはFinwareのものですか?


はい
 
Piligrimm:
ヴィン
ピリグリム
ある時、ランダムプロセスを扱うことになり、ランダムプロセス成分の90%で少なくとも時系列の近似的な予測を得ることが課題でした。ランダムな過程を準ランダムにするために、私は簡単な方法を考案しました。ランダムな過程に、周波数-時間特性が近い決定論的な過程、最も簡単な場合は正弦波ですが、より複雑な信号を掛けるのです。その結果、プロセスの予測可能性は何桁も上がることになる。

もう少し詳しく教えてください。もちろん、共有したい場合は。
考え方の本質は単純で、ランダムな過程と決定論的な過程の共分散を作ると、結果として両者の特徴を受け継ぎ、準ランダムになる、というものです。そして、特性の異なる複数の決定論的過程を共分散に用い、一つのランダム過程との共分散を作り、その中から遺伝的アルゴリズムを用いて 最も情報量の多い特徴を選び、受信した信号から予測を行い、その結果、得られた予測から決定論的過程を差し引けば、残りはランダム過程の予測となり、この予測は信号から直接行うよりもはるかに高い精度となるのである。


不十分なのでロシア語に訳してください
 
mql4-codingさんのサイトには、とても美しい箱が並んでいますが、購入時に箱ももらえるのでしょうか、それとも写真だけなのでしょうか?
 
mql4-coding писал (а):
D500_Rised です。
mql4-codingは(a)を書きました。

ちゃんとアナライザーがハングアップしていますよ。なぜなのか、明日考えてみます。分光分析が疑問視されるような方法だとは思いません。


私が理解する限り、アナライザーはFinwareのものですか?


はい


なるほど、デジタルフィルターの話題は数年前のものなんですね。そして、この話題は、もうひとつのスパイラルのような気がするのです。

フィンヴァロフスキー製品についてですが、3年前にこの製品(12000円もするジプラコフはインチキ)が詐欺だと言われ、彼らはプロジェクトを作り、セルゲイ・イリューヒンがフィンヴァロフスキーのものをはるかに凌ぐ品質のものを、しかも無料で提供することになったのです。その特徴のひとつが、「オンザフライ」でパラメータを変更できることでした(今もそうです)。

ちなみに、そのプロジェクトの著者たちが考えたスペクトル解析のバリエーションは、ベストとは言えなかった。


そして、インターネット上のオープンアクセスで発表される形のクラヴチャックの理論は、彼には効果がないものと認識されていたのです。

昔、ある雑誌のインタビューで「そんなシステムじゃ儲からないよ」と言っていました。

http://fx.qrz.ru/

 
D500_Rised:
mql4-codingは(a)を書きました。

D500_Rised です。

mql4-codingは(a)を書きました。



ちゃんとアナライザーがハングアップしていますよ。なぜなのか、明日考えてみます。分光分析が疑問視されるような方法だとは思いません。




私が理解した限りでは、アナライザーはFinwareのものですか?




はい



なるほど、デジタルフィルターの話題は1年も前のことではないんですね。そして、このスレッドは、この歴史のもう一つのスパイラルのように思えるのです。



フィンヴァロフスキー製品についてですが、3年前にこの製品(12000円もするジプラコフはインチキ)が詐欺だと言われ、彼らはプロジェクトを作り、セルゲイ・イリューヒンがフィンヴァロフスキーをはるかに凌ぐ品質の製品を、しかも無料で提供することになったのです。その特徴のひとつが、「オンザフライ」でパラメータを変更できることでした(今もそうです)。



ちなみに、そのプロジェクトの著者たちが考えたスペクトル解析のバリエーションは、ベストとは言えなかった。





そして、インターネット上のオープンアクセスで発表される形のクラヴチャックの理論は、彼には効果がないものと認識されていたのです。



昔、ある雑誌のインタビューで「そんなシステムじゃ儲からないよ」と言っていました。



http://fx.qrz.ru/


クラヴチャックのシステムについて。1年ほど前、それを完全に再現することから始めました。まず、フィンウェアに連絡し、機械式システムの販売をお願いしました。機械系はなく、インジケーターと発電機だけを売ろうとした。しかし、彼らはすでにオンラインになっていた。セルゲイ・イリューヒンのdllをベースに、オンザフライでカウントされ、機械式TSの構築に適した指標を独自に作りました。こんな感じです。私はKrawczukによって記述されるようにシステムを作り、私の心に、それは私に利益を与え、私もカナダの銀行で働くトレーダーにそれを販売しようとした(私は今そこに住んでいる)取引は、私が要求した金額が過度に大きかったことに気づかなかったので、行われませんでした(欲と陶酔が私を圧倒)私はちょうどこのシステムバーで使用しませんでした。
インジケータを使用します。しかし、結果は上々だった。そして、システムの簡素化と参入原理の再設計に着手しました。

今(ちょうど今日、子供を迎えにキエフに2、3日来ています)、キエフ大学の数学の先生をプロジェクトに巻き込みました。一歩前進することができると思います。:-)

つまり、非定常系列の正しい空間分析という問題が一つあるだけです。一緒に解決しましょう すでに私のシステムは良い(とても良い:-)と思っていますが・・・。)
 

mql4-coding

ただ、このスレッドから離れないでください。ここには助けてくれる人がいますし、フォーラムのメンバーの多くは数学の教授と同じくらい優秀です。

 
Piligrimm:
考え方の本質は単純で、ランダムな過程と決定論的な過程の間に共分散を作ることで、結果として両者の特徴を受け継ぎ、擬似ランダムとなるのである。そして、共分散に特性の異なるいくつかの決定論的プロセスを使い、一つのランダムプロセスとの共分散を作り、得られたグループから遺伝的アルゴリズム を使って最も情報の多い特徴を選び、得られた信号を使って予測を行い、その結果、得られた予測から決定論的プロセスを引くと、ランダムプロセスの予測が残り、この予測を信号から直接行うよりもはるかに高い予測精度になるのである。

面白いけど、沼地からおさげで自分を引っ張り出すことを連想させる。嫌味ではなく、ただ理解できないのです。ランダム系列と決定論的系列の共分散の計算方法、遺伝的アルゴリズムを用いてどのような原理(基準)で最も情報量の多い特性(何の特性)を選択するか、こうして最適化した初期系列をどのように復元して予測を行うかなど、もう少し詳しく説明していただけないでしょうか?そのような予測の精度が高まったという根拠は何ですか?これらの予測結果を、直接「真正面からの予測」と比較して示してもらえますか?ありがとうございます。
 

クラフチェクのシステムは、それ自体には特筆すべき点はないと私は考えています。指標シグナルの解釈の「標準」モデルをベースに構築されています。

その特徴は、私たちが既に知っている方法で金融市場分析法の発展を刺激した、非標準的な指標(Numerical TFT)の導入である。

しかし、このトピックの著者(彼だけではありません)が、 系列のスペクトル分析のより受け入れやすいバリエーションを探していることは、今や明らかなことです。このテーマは間違いなく必要であり、非常に面白いのですが、この分野での十分なスキルが必要です。

ということで、学識経験者を待つしかないでしょう

 
Piligrimm:
考え方の本質は単純で、ランダムプロセスの共分散を作成する際に ...
このようなメッセージには、「多くを語っても理解されない、何も語らない」という最もシンプルな本質を見ることができるのです。