トレーディングにおけるニューラルネットワークの活用 - ページ 9 12345678910111213141516...20 新しいコメント 削除済み 2009.03.25 19:04 #81 Neutron >> : 分布関数F(n)の離散標本間の内挿を用いなければならない。 はい、そのようです...ただし、原理的には補間なしでも可能ですが...ティックボリュームを完全に無視することになります...。 MTテスターの補間機構を使うという方法もあります。.fxtファイルを取ってきて...そこには刻みのシーケンスがあります...正確に覚えていませんが、生成されたファイルを開いてこのシーケンスをネットワークに（あるいは簡単な専門家に）渡すことは技術的に可能でしょうか...でも何とかなると思います...毎回新しい.fxtファイルを生成しなければなりませんが、サンプル量が少ない場合は速度も許容範囲でしょう...。 しかし、一般的には、ニュートロン、あなたはこのティックから離れた方が良いでしょう...なぜ、このような精度が必要なのでしょうか...私たちは1分間のサンプリングで十分です...データの穴を「修復」すれば良いだけです...。 SZZ...と、とにかく、まだ何の話をしているのか理解できません...すでに分布関数F(n)があるのなら、何の離散レポートの話をしているのかよくわかりません...(「私の」-価格対時間関数の話をしています :).) Artem Titarenko 2009.03.25 19:08 #82 インクリメンタルなシリーズを考えるときに、価値の離散性の話は理解できないのですが......。 離散の例：150pipsの利益を得るまでのトレード数、つまり>=150pipsを得るとすぐにカウントが再開されます。 ですから、このようなサンプルでは、1,2,3,4,... 8,...100... の数字があるかも知れません。が、12,3や2,7はダメです。 価格帯そのものを見てみると......バラバラの値なのか、もっとバラバラなのか、なんとも言えない......。 Neutron さん、あなたの作業しているサンプルを、アライメントが必要な1～2行だけ送ってくれませんか？ 何をやっているのか理解できないので...。 削除済み 2009.03.25 21:10 #83 Shiryaevが離散時間やそれに基づくモデルについて語るとき、それは離散時間を持つマルコフ連鎖のことだった...つまり、状態がある決まった瞬間に変化する連鎖...この場合、それはバーだ... Shiryaevによる連続時間は、単純に連続時間を持つマルコフ連鎖である... 価格の離散性については、まったく問題にしていない......つまり、実際には、価格は常に連続した値であると考えるべきなのだ Neutron 2009.03.26 12:33 #84 StatBars писал(а)>>Neutron さん、あなたの作業しているサンプルを、アライメントが必要な1～2行だけ送っていただけませんか？ あなたの作業内容を理解できないので......。 お願いします。 このファイルには指数関数的に分布する確率変数が含まれています。そこから一様な分布密度を得て、道を示すことが課題です。スプラインは伸ばせません。すべての処理はディスクリート形式のみです。 ファイル: exp.zip 6 kb 削除済み 2009.03.26 16:14 #85 どこで手に入れたんですか？ 価格配分機能で動いているのでは...？ Neutron 2009.03.26 17:50 #86 はい、どこで入手しても違いはないのでしょうか？- Matcadで生成しました。そんなことより、何がどうなっているのか理解できない！というのが本音です。 指数分布を持つ時系列(TP)を整数値に丸めたもの(価格のように1ピップごとの離散性)(上のファイル参照)を用いて、その確率密度関数（左図の赤丸）を作り、これらの点を通して最小二乗法により y(x)=A*exp{B*x}という 形の指数を描画します。ここで、離散的な密度に対する分布関数（PDF）と解析的に定義された密度に対する分布関数（PDF）を構築する（中図）。そこで、離散PDFと解析的に与えたPDFを影響させ、初期分布を等しくすることを試みます（右図）。 どちらの場合も、矩形分布が得られないことがおわかりいただけると思います。これが、私が悩んでいることです。 しかし、同じ分布のBPを、値を整数に丸めずに設定すると（下のファイルを参照）、様相が変わってきます。 さて、解析的に近似された分布については、簡単に望ましい矩形の密度分布が得られますが（図右、青丸）、離散の場合はまだダメです（赤のもの）。そのため、この方法は解析的に与えられた増分の密度分布に対してのみ有効である。まあ、あるいは、いつものように、何か見落としているのか!要するに、安易な移動で分布を平滑化することはできず、初期にスプラインをあらかじめ伸ばしておく必要があり、もう頭の痛い話なのです。 ファイル: exp_1.zip 21 kb TheXpert 2009.03.26 19:04 #87 Neutron >> : 要するに、軽い動きで配分を揃えるのは無理で、初期にスプラインをあらかじめ伸ばしておく必要があり、頭が痛いのです。 >>そうです簡単です。分布を区分線形近似し、面積に応じた再分配を行う。 削除済み 2009.03.26 19:48 #88 ニュートロン 分布関数のY軸の意味がわからないんだけど？ 5000、10000...なんだ？ Neutron 2009.03.27 03:16 #89 Vinsent_Vega писал(а)>> ニュートロンさん、分布関数のY軸の意味がよくわからないのですが、5000とか10000とか...何なんですか？ 定義上、FR=integral(PRより)となります。そこから数千は、可換和になるんです。 TheXpert さんが書き込みました >>。 簡単なことです。 整数のBPの「簡単」を示してきてください。 Artem Titarenko 2009.03.27 05:13 #90 Neutron писал(а)>> はい、どこで入手しても違いはないのでしょうか？- Matcadで生成しました。そんなことより、何がどうなっているのか理解できない！というのが本音です。 指数分布（上のファイル参照）を持つ時系列（TP）を整数値（価格のように1ピップごとの離散性）に丸め、その確率密度関数（左図の赤丸）を作り、これらの点を通って最小二乗法により y(x)=A*exp{B*x}という 形の指数を描画します。ここで、離散密度と解析的に定義された密度について、分布関数（PDF）を構築する（中図）。そこで、離散PDFと解析的に与えたPDFを影響させ、初期分布を等しくすることを試みます（右図）。 どちらの場合も、矩形分布が得られないことがおわかりいただけると思います。これが、私が悩んでいることです。 しかし、同じ分布で、値を整数に丸めずにBPを設定すると（下のファイルを参照）、様相が変わってくる。 さて、解析的に近似された分布については、簡単に望ましい矩形の密度分布が得られますが（図右、青丸）、離散の場合はまだダメです（赤のもの）。そのため、この方法は解析的に与えられた増分の密度分布に対してのみ有効である。まあ、あるいは、いつものように、何か見落としているのか!要するに、安易な移動で分布を平滑化することはできず、初期にスプラインをあらかじめ伸ばしておかなければならず、頭が痛いのです。 私はあなたが制服（図2、ファイルは見ていない）を得た方法を理解していない... そして、ここでの解析表記は、分布の法則が異なり、最も可能性が高いのはポアソン...。 離散値が一様に分布するようにコーディングする方法はまだありますが、頭痛がしないとできません、私は後でレスを投稿します...。 いや、離散では何もできない、連続しかできない...。 12345678910111213141516...20 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
分布関数F(n)の離散標本間の内挿を用いなければならない。
はい、そのようです...ただし、原理的には補間なしでも可能ですが...ティックボリュームを完全に無視することになります...。
MTテスターの補間機構を使うという方法もあります。.fxtファイルを取ってきて...そこには刻みのシーケンスがあります...正確に覚えていませんが、生成されたファイルを開いてこのシーケンスをネットワークに（あるいは簡単な専門家に）渡すことは技術的に可能でしょうか...でも何とかなると思います...毎回新しい.fxtファイルを生成しなければなりませんが、サンプル量が少ない場合は速度も許容範囲でしょう...。
しかし、一般的には、ニュートロン、あなたはこのティックから離れた方が良いでしょう...なぜ、このような精度が必要なのでしょうか...私たちは1分間のサンプリングで十分です...データの穴を「修復」すれば良いだけです...。
SZZ...と、とにかく、まだ何の話をしているのか理解できません...すでに分布関数F(n)があるのなら、何の離散レポートの話をしているのかよくわかりません...(「私の」-価格対時間関数の話をしています :).)
インクリメンタルなシリーズを考えるときに、価値の離散性の話は理解できないのですが......。
離散の例：150pipsの利益を得るまでのトレード数、つまり>=150pipsを得るとすぐにカウントが再開されます。 ですから、このようなサンプルでは、1,2,3,4,... 8,...100... の数字があるかも知れません。が、12,3や2,7はダメです。
価格帯そのものを見てみると......バラバラの値なのか、もっとバラバラなのか、なんとも言えない......。
Neutron さん、あなたの作業しているサンプルを、アライメントが必要な1～2行だけ送ってくれませんか？ 何をやっているのか理解できないので...。
Shiryaevによる連続時間は、単純に連続時間を持つマルコフ連鎖である...
価格の離散性については、まったく問題にしていない......つまり、実際には、価格は常に連続した値であると考えるべきなのだ
Neutron さん、あなたの作業しているサンプルを、アライメントが必要な1～2行だけ送っていただけませんか？ あなたの作業内容を理解できないので......。
お願いします。
このファイルには指数関数的に分布する確率変数が含まれています。そこから一様な分布密度を得て、道を示すことが課題です。スプラインは伸ばせません。すべての処理はディスクリート形式のみです。
はい、どこで入手しても違いはないのでしょうか？- Matcadで生成しました。そんなことより、何がどうなっているのか理解できない！というのが本音です。
指数分布を持つ時系列(TP)を整数値に丸めたもの(価格のように1ピップごとの離散性)(上のファイル参照)を用いて、その確率密度関数（左図の赤丸）を作り、これらの点を通して最小二乗法により y(x)=A*exp{B*x}という 形の指数を描画します。ここで、離散的な密度に対する分布関数（PDF）と解析的に定義された密度に対する分布関数（PDF）を構築する（中図）。そこで、離散PDFと解析的に与えたPDFを影響させ、初期分布を等しくすることを試みます（右図）。
どちらの場合も、矩形分布が得られないことがおわかりいただけると思います。これが、私が悩んでいることです。
しかし、同じ分布のBPを、値を整数に丸めずに設定すると（下のファイルを参照）、様相が変わってきます。
さて、解析的に近似された分布については、簡単に望ましい矩形の密度分布が得られますが（図右、青丸）、離散の場合はまだダメです（赤のもの）。そのため、この方法は解析的に与えられた増分の密度分布に対してのみ有効である。まあ、あるいは、いつものように、何か見落としているのか!要するに、安易な移動で分布を平滑化することはできず、初期にスプラインをあらかじめ伸ばしておく必要があり、もう頭の痛い話なのです。
要するに、軽い動きで配分を揃えるのは無理で、初期にスプラインをあらかじめ伸ばしておく必要があり、頭が痛いのです。
>>そうです簡単です。分布を区分線形近似し、面積に応じた再分配を行う。
ニュートロンさん、分布関数のY軸の意味がよくわからないのですが、5000とか10000とか...何なんですか？
定義上、FR=integral(PRより)となります。そこから数千は、可換和になるんです。
簡単なことです。
整数のBPの「簡単」を示してきてください。
はい、どこで入手しても違いはないのでしょうか？- Matcadで生成しました。そんなことより、何がどうなっているのか理解できない！というのが本音です。
指数分布（上のファイル参照）を持つ時系列（TP）を整数値（価格のように1ピップごとの離散性）に丸め、その確率密度関数（左図の赤丸）を作り、これらの点を通って最小二乗法により y(x)=A*exp{B*x}という 形の指数を描画します。ここで、離散密度と解析的に定義された密度について、分布関数（PDF）を構築する（中図）。そこで、離散PDFと解析的に与えたPDFを影響させ、初期分布を等しくすることを試みます（右図）。
どちらの場合も、矩形分布が得られないことがおわかりいただけると思います。これが、私が悩んでいることです。
しかし、同じ分布で、値を整数に丸めずにBPを設定すると（下のファイルを参照）、様相が変わってくる。
さて、解析的に近似された分布については、簡単に望ましい矩形の密度分布が得られますが（図右、青丸）、離散の場合はまだダメです（赤のもの）。そのため、この方法は解析的に与えられた増分の密度分布に対してのみ有効である。まあ、あるいは、いつものように、何か見落としているのか!要するに、安易な移動で分布を平滑化することはできず、初期にスプラインをあらかじめ伸ばしておかなければならず、頭が痛いのです。
私はあなたが制服（図2、ファイルは見ていない）を得た方法を理解していない...
そして、ここでの解析表記は、分布の法則が異なり、最も可能性が高いのはポアソン...。
離散値が一様に分布するようにコーディングする方法はまだありますが、頭痛がしないとできません、私は後でレスを投稿します...。
いや、離散では何もできない、連続しかできない...。