未来を見据える方法としての統計学! - ページ 8 123456789101112131415...21 新しいコメント Prival 2008.09.30 07:08 #71 timbo писал(а)>> ここで何を見ればいいのかがわからない。昨日が下げれば今日も下げる、昨日が少し下げれば今日も少し下げる、という些細なAR(1)のように見えますが、実際はどうなのでしょうか？したがって、予測は価格の反転に遅れ、価格の加速・減速に遅れることになります。つまり、今ゼロのバーで反転があったとしても、予測は次のバーでのみそれを表示します。 ATR(1)のことなら、ここにあります、比較してみてください。その他の場合は、リンクを教えてください。 私は、それが良いか悪いかを言うのではなく、それは単なる指標であり、プロセスのモデル（おそらく間違っている）が含まれており、このモデルに基づいて予測が行われている。 削除済み 2008.09.30 07:27 #72 特定の指標ではなく、自己回帰過程のラグ1～https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_moving_average_model を指していました。 見た目は面白いが、上記のような欠点があるため、実用的な価値はない。 --- 2008.09.30 07:38 #73 対話に口を挟んで申し訳ありません。 m_a_simやPrivalは、それらを研究するためにアルゴリズムを共有することができます（ここに投稿するか、私のプロフィールにある私の電子メールに送信してください）。 私自身は統計学に興味があるのですが、統計学の反対側からアプローチすることにしています。しかし、私はその機能を拡張し、今ここで皆さんが議論している他のアプローチも探ってみたいと思っています。とても興味深いです。 m_a_sim >> : 個人的には、何が起こるか「見える」ことに魅力を感じています。インジケータを書きたいのですが、どうすればいいですか？ >> 私もです :) ありがとうございました。 Neutron 2008.09.30 07:42 #74 Prival писал(а)>> 分であり、予測地平が短いほど精度が高くなります。グラフは Closeから描かれている のではなく、「真の価格」、その推定値から 描かれています。 これがチャートで、赤い線が予測値、白い線が「真の価格」の予測値です。再描画はしません。 そんな簡単なものではありません。、最低でも多通貨の分析が必要です。そして、そのためには行列演算が必要です。matcadのような転置のアナログがまだ作れない。 Z.U.まだ戦いに行くのは早いです。 例えば、H1に分析結果を使いたい。ぜひ、実用化に向けたアルゴリズムを体感してみたいです Prival 2008.09.30 08:03 #75 Neutron писал(а)>> セルゲイさん、あなたのアルゴリズムで作成したH1の予想雲を掲載していただけませんか？ぜひ、実用化に向けたアルゴリズムを体感してみたいです クラウドについて少し混乱しています。 さて、2つの通貨についてH1のファイル（日付、時間、Close、推定Close、このバーの予測）を作成して投稿します。 Z.U.です。 このインジケータ(ソース)、行列代数のライブラリを交換する用意があります。 私は加算、減算、乗算、除算（それは簡単です）、行列の循環（ここにある'ランダムフローとFOREXの 理論は、まだテストしていない）、転置（ここで私は私の頭を割っている、操作は最も簡単ですが）、トレース行列（TR）の計算の操作を必要としています。 このMathCadの プロシージャを必要とするすべてのシンボルは行列 です。 Roman Kramar 2008.09.30 08:14 #76 皆さん、慌てないでください。なぜ、このような高揚感があるのでしょうか？:) 何しろ、ここにはまだハチミツがないことが肉眼でわかるのですから。 ここで、Privalが最初に掲載した価格チャートについて、少し分析してみましょう。回帰分析をするためにデジタル化したのです。 デジタル化 値軸のスケールはピクセルです。回帰分析については、差はない。デジタル化の誤差は±2ピクセルで、今回の目的には十分です。 では、終値と2つのカーブ（推定値と予測値）の差の回帰を構築してみましょう。 たいこう 左のグラフは終値の差と推定曲線の差を回帰したものである。傾きは0.5720 右の図は、終値差と予測曲線差の回帰分析です。傾きは0.3183である。 つまり、Neutronの手法に従えば、分足チャートのボラティリティの0.3183の傾きは約1ポイントとなり、スプレッドも考慮すると本当の意味での損失ということになるのです。さらにアベレージから大きなスプレッドがある。 すべては、安心のために。よだれを拭いて、基本に立ち返ろう :) Neutron 2008.09.30 08:15 #77 bstone писал(а)>> 皆さん、慌てないでください。なぜ、このような高揚感があるのでしょうか？:) つまり、ニュートロンの手法に従えば、分足チャートのボラティリティが0.3183の傾きであれば、約1ポイントとなり、スプレッドを考慮すれば、確実に損失が出るということになります。さらにアベレージから大きなスプレッドがある。 すべては、安心のために。よだれを拭いて、基本に立ち返ろう :) そういうことだ！ m_a_simとPrivalは、タンジェントが1に等しいとき、すべて正しく実行されていると確信していますか？ もう一度言います。このような値は、予測アルゴリズムの実装に誤りがある可能性がある。例えば、現在の価格の増分を取り、マジックインジケータ（例えば、通常のマスク）の現在の増分に対応させるのです。狭いスムージングウィンドウで45度に近い傾きを得ることができるのは確かですこれは間違いです。インジケーターの増分の予測 値を取るべきで、現在の増分そのものを取るべきではありません まあ、他にどう説明したらいいかわからないんですけどね!!!何を投稿するのか、少し考えてみてください。 Prival 2008.09.30 08:22 #78 timbo писал(а)>> 特定の指標ではなく、自己回帰過程のラグ1～https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_moving_average_model を指していました。 見た目は面白いが、上記のような欠点があるため、実用的な価値はない。 私の理解が正しければ、これらはランダム成分（私はm_a_sim モデルには欠けていると思います）を持つ回帰モデルです。以下はロシア語でhttp://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/sttimser.html#aarima。 私はそれらを行い、それ（ACF）はこれらのモデルの基礎の一つであるため、ACFの計算を（コードベース）「自己相関関数」に入れました。 私は、価格設定のプロセスを別の方法でモデル化しようとしています。私は、確率微分方程式系を使用しています。モデル誤差に加え、測定誤差を入れることができる。証券会社が教えてくれるのは「本当の値段」ではなく「推定値」であり、せいぜいスプレッドの真ん中にあることをある程度の確率で期待できる程度である。もちろん全てIHMOですが、私はこのカーブをこう見ています。 Roman Kramar 2008.09.30 08:23 #79 まあ、Privalは正しい接線を与えたが、彼は予測曲線と推定曲線との相対的な関係でそれを計算した。問題は、推定されたカーブと実際の価格との共通点が少なすぎて、使い物にならないことだ。それが、これまでのチャートで示したものです。 削除済み 2008.09.30 08:26 #80 Neutron >> : まあ、他にどう説明したらいいのか分かりませんが!自分が何を出しているのか、少し考えてみてください。 あるいは、チャートをよく見てください。予想」線は、実際には価格線を1本分ずらしたコピーです。つまり、予報は何かを予測するものではなく、すでに起こったことをラグをもって示しているのである。 123456789101112131415...21 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
ここで何を見ればいいのかがわからない。昨日が下げれば今日も下げる、昨日が少し下げれば今日も少し下げる、という些細なAR(1)のように見えますが、実際はどうなのでしょうか？したがって、予測は価格の反転に遅れ、価格の加速・減速に遅れることになります。つまり、今ゼロのバーで反転があったとしても、予測は次のバーでのみそれを表示します。
ATR(1)のことなら、ここにあります、比較してみてください。その他の場合は、リンクを教えてください。
私は、それが良いか悪いかを言うのではなく、それは単なる指標であり、プロセスのモデル（おそらく間違っている）が含まれており、このモデルに基づいて予測が行われている。
特定の指標ではなく、自己回帰過程のラグ1～https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_moving_average_model を指していました。
見た目は面白いが、上記のような欠点があるため、実用的な価値はない。
対話に口を挟んで申し訳ありません。
m_a_simやPrivalは、それらを研究するためにアルゴリズムを共有することができます（ここに投稿するか、私のプロフィールにある私の電子メールに送信してください）。
私自身は統計学に興味があるのですが、統計学の反対側からアプローチすることにしています。しかし、私はその機能を拡張し、今ここで皆さんが議論している他のアプローチも探ってみたいと思っています。とても興味深いです。
個人的には、何が起こるか「見える」ことに魅力を感じています。インジケータを書きたいのですが、どうすればいいですか？
ありがとうございました。
分であり、予測地平が短いほど精度が高くなります。グラフは Closeから描かれている のではなく、「真の価格」、その推定値から 描かれています。
これがチャートで、赤い線が予測値、白い線が「真の価格」の予測値です。再描画はしません。
そんな簡単なものではありません。、最低でも多通貨の分析が必要です。そして、そのためには行列演算が必要です。matcadのような転置のアナログがまだ作れない。
Z.U.まだ戦いに行くのは早いです。
例えば、H1に分析結果を使いたい。ぜひ、実用化に向けたアルゴリズムを体感してみたいです
セルゲイさん、あなたのアルゴリズムで作成したH1の予想雲を掲載していただけませんか？ぜひ、実用化に向けたアルゴリズムを体感してみたいです
クラウドについて少し混乱しています。 さて、2つの通貨についてH1のファイル（日付、時間、Close、推定Close、このバーの予測）を作成して投稿します。
Z.U.です。
このインジケータ(ソース)、行列代数のライブラリを交換する用意があります。
私は加算、減算、乗算、除算（それは簡単です）、行列の循環（ここにある'ランダムフローとFOREXの 理論は、まだテストしていない）、転置（ここで私は私の頭を割っている、操作は最も簡単ですが）、トレース行列（TR）の計算の操作を必要としています。
このMathCadの プロシージャを必要とするすべてのシンボルは行列 です。
皆さん、慌てないでください。なぜ、このような高揚感があるのでしょうか？:)
何しろ、ここにはまだハチミツがないことが肉眼でわかるのですから。
ここで、Privalが最初に掲載した価格チャートについて、少し分析してみましょう。回帰分析をするためにデジタル化したのです。
デジタル化
値軸のスケールはピクセルです。回帰分析については、差はない。デジタル化の誤差は±2ピクセルで、今回の目的には十分です。
では、終値と2つのカーブ（推定値と予測値）の差の回帰を構築してみましょう。
たいこう
左のグラフは終値の差と推定曲線の差を回帰したものである。傾きは0.5720
右の図は、終値差と予測曲線差の回帰分析です。傾きは0.3183である。
つまり、Neutronの手法に従えば、分足チャートのボラティリティの0.3183の傾きは約1ポイントとなり、スプレッドも考慮すると本当の意味での損失ということになるのです。さらにアベレージから大きなスプレッドがある。
すべては、安心のために。よだれを拭いて、基本に立ち返ろう :)
皆さん、慌てないでください。なぜ、このような高揚感があるのでしょうか？:)
つまり、ニュートロンの手法に従えば、分足チャートのボラティリティが0.3183の傾きであれば、約1ポイントとなり、スプレッドを考慮すれば、確実に損失が出るということになります。さらにアベレージから大きなスプレッドがある。
すべては、安心のために。よだれを拭いて、基本に立ち返ろう :)
そういうことだ！
m_a_simとPrivalは、タンジェントが1に等しいとき、すべて正しく実行されていると確信していますか？
もう一度言います。このような値は、予測アルゴリズムの実装に誤りがある可能性がある。例えば、現在の価格の増分を取り、マジックインジケータ（例えば、通常のマスク）の現在の増分に対応させるのです。狭いスムージングウィンドウで45度に近い傾きを得ることができるのは確かですこれは間違いです。インジケーターの増分の予測 値を取るべきで、現在の増分そのものを取るべきではありません
まあ、他にどう説明したらいいかわからないんですけどね!!!何を投稿するのか、少し考えてみてください。
特定の指標ではなく、自己回帰過程のラグ1～https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_moving_average_model を指していました。
見た目は面白いが、上記のような欠点があるため、実用的な価値はない。
私の理解が正しければ、これらはランダム成分（私はm_a_sim モデルには欠けていると思います）を持つ回帰モデルです。以下はロシア語でhttp://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/sttimser.html#aarima。
私はそれらを行い、それ（ACF）はこれらのモデルの基礎の一つであるため、ACFの計算を（コードベース）「自己相関関数」に入れました。
私は、価格設定のプロセスを別の方法でモデル化しようとしています。私は、確率微分方程式系を使用しています。モデル誤差に加え、測定誤差を入れることができる。証券会社が教えてくれるのは「本当の値段」ではなく「推定値」であり、せいぜいスプレッドの真ん中にあることをある程度の確率で期待できる程度である。もちろん全てIHMOですが、私はこのカーブをこう見ています。
まあ、他にどう説明したらいいのか分かりませんが!自分が何を出しているのか、少し考えてみてください。
あるいは、チャートをよく見てください。予想」線は、実際には価格線を1本分ずらしたコピーです。つまり、予報は何かを予測するものではなく、すでに起こったことをラグをもって示しているのである。