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 7

 
行から統計への移行方法についてアイデアを出し、それを確認しながら、この研究、この研究で得られたフィルターをEAに投入することができるのです。協力の最終目標は、正しい遷移のアルゴリズムを得ることである。
あとは(フィルター+EA)、もうテクニックの問題ですね。原則的に手伝うのはかまわない。
 
五十歩百歩
 
Integer:
五十歩百歩

何事も段階を踏んで検討し、確認していきましょう。非定常系列を定常に近い(遠い条件)領域で分光分析するだけでも結果が出るので、このアイデアには大きなセンスを感じますが...。実際に2つのシステムをバックテストし、モニターしています。
 
私はなんというか、自分では言っていないんです。あなたが誰なのか、情報を得ようとはしていないのです。私自身、2つの学位+大学院での研究+真面目な科学雑誌での楕円積分の仕事+磁気の分野での仕事などを持っていますが、時間を無駄にするのが適切ではないと考え、カナダに行っただけで学位論文を守らなかったのです。チームの一員として働く方が、常に外部の視点が必要なので、単純に楽なのです。
 
mql4-coding писал (а): シリーズからステーショナリーへ移行するための方法について、アイデアを提案する。
主な問題は、系列の定常性の基準 である。自作ではなく、しっかりとした根拠があるもの。メカマニアなどの掲示板で何度試しても、その答えは出てこない。一般に認められているそのような基準が存在しないと言われているような印象を持ちました。私はそのような基準がないとは思っていないので、バリエーションに耳を傾ける準備はできています。話題性がありすぎる。

追伸:たとえば,一番簡単な質問から始めると,ある系列,たとえばm.o.=0の統計定数(統計の専門家ではないので,用語が悪くてすみません)に対して,弱い意味での定常性を確立することはどのようにして可能でしょうか。

m.o.だけでは弱い意味での定常性を確立できないことは(私にとって)明らかである。つまり、実系列の s.r.oが0.5であれば、s.r.oに基づく基準は0.03を超えてはならず、一定の高い確率で系列の定常性を否定することになりますね?mql4-coding, help, eh?
 
Mathemat:
mql4-coding wrote (a): 行をstatsに遷移させる方法についてアイデアを出すことを提案します。

主な問題は、系列の定常性の基準 である。主な問題は、系列の定常性の基準である。mechmatyansを含むフォーラムで何度試しても、 - 答えは聞けなかった。一般に認められているそのような基準が存在しないと言われているような印象を持ちました。私はそのような基準がないとは思っていませんので、バリアントにも耳を傾ける用意があります。話題性がありすぎる。



追伸:たとえば,一番簡単な質問から始めると,ある系列,たとえばm.o.=0の統計定数(統計の専門家ではないので,用語が悪くてすみません)に対して,弱い意味での定常性を確立することはどのようにして可能でしょうか?



明らかに(私にとっては)m.o.だけでは弱い意味での定常性を立証するのに十分ではありません。つまり、実系列の s.r.oが0.5であれば、s.r.oに基づく基準は0.03を超えてはならず、一定の高い確率で系列の定常性を否定することになりますね?mql4-coding, help, eh?

私見では、平均値の減少系列(sko)は系列の予測可能性を推定するものである(かもしれない)。平均の分散の減少系列。つまり、スコが減っていること。例えば、直線回帰のチャンネルを考えた場合、skoはその中で減少していくことになります。正直なところ、私は系列の定常性の定義から入ったわけではなく、最初は非定常と考え :-) 、正しい分析方法を探していました。しかし、おそらくあなたの言うとおりで、私は始めるべきです。
明日から考えて、定常性の基準を数式で作ってみます。
 
P.S. まず、一番簡単な質問ですが、例えば、m.o.=0の統計定数(統計学者ではないので、用語が悪くてすみません)であるある系列について、弱い意味での定常性をどのようにして確立できるでしょうか?<br/ translate="no">。

実際に何が問題なのか理解できないのですが?定常ランダム過程とは、数学的に明確な概念があり、時間と共に確率的性質が変化しないランダム過程のことである。この場合、あるランダムプロセスの実現である

時系列を考えて いるので、定常時系列の概念は、定常ランダムプロセスの定義から極めて明白である。m.o.は0にならないかもしれないし、s.k.o.は何にでもなるかもしれないのです。これらの量が一定である限り、ランダムプロセスは定常的である。
 
bstone:
追伸:そもそも、例えば、最も単純な疑問として、人はどのようにしたら
は、ある系列に対して弱い意味での定常性を確立します。
というのは、例えば、m.o.=0の統計定数(すみません。
私は統計学者ではないので、用語が悪い)?



実際のところ、何が問題なのか理解できないのですが?定常ランダム過程とは、数学的に明確な概念があり、時間と共に確率特性が変化しないランダム過程のことである。



この場合、あるランダムプロセスの実現である時系列を考えているので、定常時系列の概念は、定常ランダムプロセスの定義から極めて明白である。



m.o.は0にならないかもしれないし、s.k.o.は何にでもなるかもしれないのです。これらの量が一定である限り、ランダムプロセスは定常的である。
m.o.これは数学的な期待値なのでしょうか?
 
m.o. それは仲間を待っているのでしょうか?

 

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が一定(時間依存しない)で、共分散関数が引数t 2- t 1の差にのみ依存するなら、広義には定常と呼ばれる。


非定常なプロセスが定常なプロセスに変換できる場合もある(今回のFXのケースがそうだと思われる)。


明らかに静止画に還元される。おそらく、いわゆる周期定常過程、あるいは循環定常過程を扱っているのだろう。


数学 私はあなたにTikhonovを与えた、それはすべてを持っているようだ。