市場のエチケット、あるいは地雷原でのマナー - ページ 85

 
Neutron >> :

例えば、2で割り切れる数を入力にすれば、作業を簡略化できる...。

奇数入力の方が期待できそうですが、パラメータに記載されている数に1入力が加わっています。

 

私もです。

 
もらったダニをいじってます。もちろん、内訳はティックの方がずっときれいです -:)2台目のPCを買おうと思う今日この頃です。そして、ダニを集めるために押入れに入れる。パソコンになりそうな古いガラクタが山ほどあるんです。
 

"NSの予測能力 " の方法について少し考えてみました。

( 以下、逆コンマの取り込みにスレッドの著者が関心を示したことを受けての現在までの私見であり、不正確な情報や誤りを含んでいる可能性があります。ご指摘いただき、議論していただけるとありがたいです)

パストゥホフの論文の章のタイトルが絵になっていますが、これは「パターン」と「予測」という2つのキーワードを強調するために持ってきたのです。

つまり、Nからのパターンの各メンバーは、前のパターンの後に時間的に「位置する」のである。

N番目の項は常に±1であり、無視することができます。

(ただし、 のトレンドが長引く確率を予測する問題は除く。ただし、この枝の著者は当初、動きの兆候を予測する前に、この問題に決着をつけていた)

第二に、「予測する」ということで、例えばh.p.を認識するのではなく、まさに「未来を見通す」というタスクのクラスを定義している。

そこで、「TIME LOOKING AHEAD」をベースにしたタスク「PREVIEW」を取得する。

スプレッドの様々なH倍数のパターンセットを分析した結果(後日掲載しようと思います)、次のようなことが指摘できます。

- 再現性が非常に低い。

- が、H = 数十スプレッドから現れ始める。

- はHの増加とともに無意味に大きくなり、当然ながら

- はNの増加とともに減少する。


これらの結論は、論文99ページのFig.3.1において、N+とN-を小さな値で間接的に確認している。

そこから、ニーズがあると判断できる。

1. パターンの統一

2. DMを使った


1は、以下の方法で可能であることがわかる。

  1. 柄の相対的な大きさの使用(論文の著者によって提案された)。
  2. パターン要素の具体的な値を使って
  3. パターン要素のクラスタ内の値の入れ替え


上記の定式化されたタスク「TIME PATTERNSに基づく準備」に基づいて、DMモデルを選択することが適切である。

その解決に最も適しているというか、意図しているのは、次のようなことです。

- アストルール

- 相関ルールと

- 決定木(程度は低いですが、経験上、面白い結果になることもあります)。


アサーション・ルールについては、最も「的を射た」DM-modelであるため、別途お話したいと思います。

ニュアンスとしては、このパターンは定義上符号可変であり、モデルは常に最後の動きと反対の動きを探すように学習するのである。

からパターンを修正する価値があるかもしれません。

+1,-3,+2,-1

в

+1,-1,-1,-1,+1,+1,-1

しかし、そうなると、パターンの次元性について、 などの疑問が出てきます。


おそらく結果を増やすこと。

- 異種モデルによる委員会の創設

- Hパターンの違いによるモデルの使い分け

- かかくはいぶん


後者については、このスレッドをご覧になっている方々のご意見を伺いたいと思います。

 

イモト、面白いEURUSDの相場状況

と、安定した符号戦略でHを選択する必要があります。

To: Neutron к последнему посту в личке

 

仲間たちよ、今後の議論では、普及台数での配給による計測不能な価値観は控えるべきと考えます。同意する、スプレッドは特定の商品の特性であり、1つまたは別の商品のクォートのダイナミクスを完全に反映するものではありません。今後、必要であれば、Hで 正規化し、次元を保持すべきものはすべて、点(整数)で表現するようにしよう。ミハイルさん、この図について、軸は何か、何を示しているのか、コメントをお願いします。あなたの言う「符号戦略が安定したHを選ぶ」必要性については、私の理解では、交互に繰り返される取引の安定性の条件(図参照)を満たすようなHを 選ぶ必要性があるという話です。

そうだろ?

 
Neutron писал(а)>> さらに議論を進めて、測定不能な価値観から、普及価格帯での配給を拒否することを提案します。Michaelさん、Figについてコメントをお願いします。 この値は何ですか、何を示しているのですか?

X - 1日内の時間(単位:時間

Y - Hのカギの一部分の累積単調性

右側でH次元をpips単位で離散的に広げます。

これは、論文中の図3.8と図3.9の日中のアナログである。

Neutron さんが書きました >>符号戦略が安定したHを選ぶ 必要がある」ということですが、私の理解では、交互作用の安定条件が成立するようなHを 選ぶ必要があるということです(図参照)。

そうだろ?

むしろ、一日を通してストラテジーの符号が安定しているHを選ぶか、ある時間の統計からストラテジーの符号を知り、それを考慮して予測を立てる必要があるということである
 
Neutron писал(а)>>

写真について、もう少し詳しく説明してください。

論文では、符号変更戦略の境界はH-volatility = 2であることが示されている。

写真では、Hボラティリティの値を判断するのは難しい。

特定のストラテジーサインの表示ゾーンは、どのように/どのような根拠で計算するのですか?

写真では家賃の関数が赤で、刻みが青になっていますが、これは正しい理解でしょうか?



一般的な参考情報:「Tir-Method」は、長年、市場で成功している手法であり、5つのポイントをベースにジグザグパターンを構築するものである。

 
図はティックデータにかぎ建て(青色)、赤色は取引数(PT-市場への出入り口)を示している(かぎ分けイベントで建てられるので表示しない)。本論文で検討したTSは、PTの些細な特性、すなわち市場の裁定権の存在下での符号変動性を利用したものである。統計的には、ランダムプロセス上では、RTは符号可変ではありません。つまり、ある場所ではもちろん符号可変になりますが、十分大きなサンプルではそうではありません。これは、Hvoll=2Hの場合に相当し、市場は予測不可能である。したがって、市場に裁定機会が発生した場合(Hvoll!=2H)にも可能である。この場合、PTでは、かぎ括弧のBPと同方向に進む鋸(H+パッケージ)と逆方向に進む鋸(H-パッケージ)の2つの「異なる」鋸に相当します。この2つのケースを図に示します。
 
Neutron писал(а)>> 図はティックデータによるCagiビル(青)、赤は一連の取引(PT-マーケットへの出入り口)を示す(Cagi Splitイベントで作られたため、表示されていない)。

PTブレイクはカギ±スプレッドエッジに置くこと。
図では、カギの切れ目より上か下かになっています。

画質のせいなのか、それとも......?

その場合は、もっと見やすい画像にしてください。