マシュカには関係ない!? - ページ 4

 
grasn:

to中性子


それは本当にそんなに単純ではありません、絵は最高のプロットのいずれかを示し、統計的にそれはそうではありません、したがって、このアプローチを使用することは非常に危険です。 予測MAを 取得するには(どんな方法)取引のために十分ではありません、我々はこのMAの 周りの価格の挙動を推定すべきである。 我々は直接価格の値を再構築した場合、それは大きな誤差が発生します。安定した「復元価格」の水準を計算しようとしましたが、完全に満足できる結果ではありませんでした。多少の利益はありましたが、その安定性については断言できません。

私が理解する限り、ニュートロンの アプローチの記述されたバリエーションは、実際には価格水準ではなく、最大値を示す時間を予測するものです。
 

to中性子

セリョーガさん、もしかしたら私の理解力が足りないのかもしれませんね。ここでは、任意の断面(Hと Lのみ 表示)を示します。


つまり、プロセス開発の制約条件だけが示されているのです。そう、データムごとに「入力」と「出力」もあるのです。セリョーガさんは、ある漠然とした真実のプロセスに最大限近い「リアルに座る」場所がわかるのでしょうか?


よし、話を進めて説明しよう。このプロセスには

  • (H+L)/2 は青色
  • 閉じる -

それらのACFを算出。

そして、最初の違いにACF。



もうひとつの質問:どのような違いがあるのでしょうか?どのような空虚な相関関係のことでしょうか?何10%って...。もしかして、私のやり方が悪いのか?


 
lna01:
グラサン

to中性子


それは本当にそんなに簡単ではありません、絵は最高のプロットのいずれかを示し、統計的にそれは良いではありません、したがって、このアプローチを使用することは非常に危険です。 予測MAを 取得するには(どんな方法)取引のために十分ではありません、我々はこのMAの 周りの価格の挙動を推定すべきである。 我々は直接価格の値を再構築した場合、大きな誤差が存在することになります。安定した「復元価格」水準を計算しようとしましたが、利益は出たものの満足のいく結果ではありませんでした。

私が理解する限り、説明されたニュートロンの 手法のバージョンでは、実は予測されるのは価格水準ではなく、最大値のタイミングなのです。

セリョーガはACFを予言していて、それによってBPを回復させようとしている感が強いです。でも、間違っているかもしれない。

 
ACFの予測は、トレーディングでは新しいものです...。
 
grasn:
lna01 です。
私の理解では、ニュートロンの アプローチの変種は、実際には価格水準ではなく、最大値を示す時間を予測するものです。

セリョーガはACFを予言していて、それによってBPを回復させようとしている感が強いです。しかし、私は間違っているかもしれない。

このバリエーションで価格水準を知るには、いくつかの増分をまとめる必要があります。もしエラーが彼らにとって正常でない場合(インクリメント)、(ターゲットから)かなり遠くなる可能性があります。


P.S. はい、そしてあまりにも正常な場合、統計は、比較的短い間隔で再生する時間を持っていないでしょう。

 

というのは、声を大にして思ったことであり、私の思いでもあります :o)))



追記:

Прогноз АКФ - это что-то новенькое в трейдинге...

確かに、引き延ばしただけでなく、大袈裟に反応してしまった。よくあることです :o)

 

まだ完全に理解しているわけではありません。


Neutron:


これは、理想的なМА(ラグがなく、一次導関数が絶対的に正確なエントリー/イグジットシグナルを与えるもの、図では赤の実線で示す)の一次導関数を 予測しようとするものである。微分の現在値からN本分タイムスケールでステップバックし、MA共通微分(ラグがあるもの)のn本の加重和を求め、それを赤い線の値と等しくして、加重の連立一次方程式を解くという方法です。そして、この重みを知った上で、遅れているMAの現在値を掛け合わせ、「今のところ」理想的なMAの予測値を求めます。

図では、6小節先まで予測しています。予測は理想的なMAから遅れてはいないが、振幅の点で前回の予測とはかなり異なっていることがわかる。水平線を0本から10本に増やしたときの予測の安定性を示すアニメーションを以下に添付します(1フレーム-1本+)。



200サンプルで1次導関数がそのように変化するのでしょうか?そして、その引用とは?セリョーガ、説明してください。

 
grasn:

to中性子

セリョーガさん、もしかしたら私の理解力が足りないのかもしれませんね。ここでは、任意の断面(Hと Lのみ 表示)を示します。

つまり、プロセス開発の制約条件だけが示されているのです。そう、データムごとに「入力」と「出力」もあるのです。セリョーガさんは、ある漠然とした真実のプロセスに最大限近い「リアルに座る」場所がわかるのでしょうか?

よし、話を進めて説明しよう。このプロセスのために、私たちは

  • (H+L)/2 - ブルー
  • 閉じる -

それらのACFを算出。

そして、最初の違いにACF。

もうひとつの質問:両者の違いは何ですか?どのような空虚な相関関係のことでしょうか?

意味がわからない!私の見方はこうです。


自己相関 係数は、第一階差系列のHigh、Low、(High+Low)/2について構築した。

正の自己相関が10%ほど狂ってしまいましたが、それでも効果は顕著です。


200サンプルの1次導関数が変化するのでしょうか?この名言は何ですか?セリョーガ、説明してください。

そうですね、一次導関数はFNFを2回(順方向と逆方向)実行し、平均化ウィンドウを100本としたものです。窓はMEMAで分析したため、従来通りの定義になっていますが(ブラショフによる)、それは重要ではなく、予測地平と窓の幅を比較すればよいのです。EUR/JPYのミニュチュアシリーズを使用しました。
 

ああ、なんて面白いんだろう。

加算器の入力が、遅行するマスクではなく、それ自身、つまり理想的なMAの1回微分で低下した場合、どうなるかを説明します。


これはすでにウィンドウの幅、つまり100本のバーに対する予測なのです

コードに間違いが あるのかも...。そんなはずはない。

以下は、0から100バールまでの水平線の増加のダイナミクスを示すアビダスです。

ファイル:
nd.zip  316 kb
 

to中性子

昔、どこの本だったか忘れましたが、自己相関を 推定する方法の一つでもあります。


とはいえ数学はあまり得意ではないのですが :o))


Ну, да, первая производная от двойного прогона ФНЧ (вперёд-назад) с окном усреднения 100 баров. Окно слегка условно, поскольку для анализа я использовал МЕМА, но это не принципиально. Использовался ряд минуток EUR/JPY.

もう、ちょっと大げさだと認めているんです。この医学的事実は長くは隠せませんでした :o)