価格BPから定常BPの取得 - ページ 4 1234567891011...39 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2009.11.16 17:12 #31 Avals писал(а)>> そこで、スレッドを立ち上げて、興味のあることを議論してください。 無茶苦茶で申し訳ないのですが、掲示板を活用させて頂きたいと思います。 Eugene 2009.11.16 19:11 #32 Reshetov >> : 定常的なBPは、ホワイトノイズでなければ予測可能であることが知られている。 予測性とスペクトル密度の種類にはどのような関係があるのでしょうか？ピンクノイズでは、もうすべてが予測可能なのですね。 うーん...。この文脈では、予測可能性とは、利益の出るTSで使用する能力、または値動きを予測する欲求を意味するのでしょうか？ 削除済み 2009.11.16 19:26 #33 Reshetov >> : ご存知のように、定常的なBPはホワイトノイズでなければ予測可能である。 ほら、こういうことです。 1）.彼らは予測可能である、もしあれば、彼らはmedium predictableである。 2). 時系列が「定常」と呼ばれる場合、それは「リマーカブル」、すなわち、そこにスペクトルがないものと仮定される。 3）。通常の経済学では許容される「予測」誤差（5％...10％）が、限界（増幅、レバレッジ）取引では殺人的な誤差となる。 これらの特徴を無視しては、他のすべての理屈はどこにも行き着きません。 Yury Reshetov 2009.11.16 19:35 #34 Avals >> : もう少し考えてみてください :)乱数変数のMO=0だからといって、CBそのものを0に置き換えることはできません。）:) オタクの戯言を鵜呑みにするのではなく、常に頭を働かせています。漏らすよりダブルチェックしたほうがいい。 確率論的モデルでは、未知の値の代わりに既知の期待ペイオフで代用することが極めて適切である。 もちろん、0にはなりませんし、0が期待値です。もっと地に足の着いたモデルが欲しいと思ったとする。この場合、分散＝一定、MO＝0のホワイトノイズが存在します。なるほど。擬似ホワイトノイズ発生器でも問題ありません。分散を調整するのです。BP(x)=rnd(x)が得られる。 式に代入する。得ることができる。 forecast(x) = price_appr(x) + rnd(x) = fit + noise = でたらめ、予測ではない ボタニカル方式はアヒネです。すべての道はどこにもつながっていないので、この問いに戻ることさえしないことを提案します（ただ、最終的な結果を計算します）。 問題は、残差を定常BPとする方が適切なのに、なぜノイズをモデルとして取り込む必要があるのか、ということです。結局、残差がdelta(x)定常でノイズでないなら、定義上予測可能ということになるのです。そして、その結果、外挿によって、まさにこれらの残差の数学的モデルを得ることができる： delta_appr(x) ~ delta(x).この場合のみ、数学的モデルが外挿におけるフィッティングの誤差-価格_appr(x)-を修正します。100％正しいとは言えないかもしれませんが、正しいでしょう。 Open[time + i + j] ~ forecast(time + i + j) = price_appr(time + i + j) + delta_appr(time + i + j) СанСаныч Фоменко 2009.11.16 19:38 #35 AlexEro писал(а)>> 2). 時系列が「定常」と呼ばれる場合、それはローカルなもの、すなわちスペクトルのないものと仮定される。 スペクトルは関数の一種なので、必ず スペクトルが存在します。 H1には、1日ずらした10日分のスペクトルを同封する。この間、大きなトレンドと小さなトレンドがある。 それらと他のものの周期性が変化し、トレンドが現れては消えていく--しかも、これは日中のことだ。 どうすれば、文房具に変身するのか？しかも、ノイズセパレーションを犠牲にして。ノイズは関係ない。日中のトレンドには対応できない。 ファイル: hgsbnfv.rar 149 kb СанСаныч Фоменко 2009.11.16 19:44 #36 Reshetov писал(а)>> 問題は、残差を定常BPとする方が適切なのに、なぜノイズをモデルとして取り込む必要があるのか、ということです。結局、残差-delta(x)が定常的でノイズでないなら、定義上予測可能なのです。そして、その結果、外挿によって、まさにこの残差の数学的モデル、delta_appr(x) ~ delta(x)を得ることができるのです。この場合のみ、数学的モデルが外挿におけるフィッティングの誤差-価格_appr(x)-を修正します。100％ではないかもしれませんが、そうなるはずです。 BPの何を特別視しているのか？チャフ：FFTは順調。ターゲットを予測することもできるかもしれないが、市場はどこへ行くのか？前の記事をダラダラと開かないでください。何を扱っているのかがよくわかりますね。 削除済み 2009.11.16 19:44 #37 Reshetov >> : 問題は、なぜノイズをモデルとして取り上げる必要があるのかということです。 レバレッジ1:100の場合、まさにノイズを扱うことになります。つまり、レバレッジ1:10で取引する大手市場参加者や銀行が（彼らの視点から）シュートと見なす変動です。そして、シッティングポイントを変えることはできません（シッティングポイントがあなたの視点を決める）、それはあなたにとって利益にはなりません。 СанСаныч Фоменко 2009.11.16 19:45 #38 AlexEro писал(а)>> 1:10のレバレッジで取引している大手市場参加者や銀行が（彼らの視点から）「シュート」だと考えている変動が、1:100のレバレッジではまさにノイズとして扱われています。そして、自分の「視点」を変えることはできません（「視点」が「立ち位置」を決めるのです）。 小心者なんですね。 削除済み 2009.11.16 19:47 #39 faa1947 >> : スペクトルは関数の一種なので、必ず スペクトルが存在します。 どんな戯言だ、どこから出てきたんだ？バーシャおじさんの定義が、ここで唯一欠けていたのです。 スペクトルとは、ある関数のセグメントを有限の正弦波の集合（和）で補間することです。 СанСаныч Фоменко 2009.11.16 19:51 #40 AlexEro писал(а)>> どんな戯言だ、どこから出てきたんだ？バーシャおじさんの定義が、ここで唯一欠けていたのです。 スペクトルとは、ある関数のセグメントを有限の正弦波の集合で補間することである。 そういう意味では、かなりありますね。SinusoidsはFourierのためのもので、他にも関数がありますが、それは問題ではありません。すべてがフーリエ分解できるわけではなく、FXのBPはフーリエで表現できないので、そこが問題なのです。 1234567891011...39 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
そこで、スレッドを立ち上げて、興味のあることを議論してください。
無茶苦茶で申し訳ないのですが、掲示板を活用させて頂きたいと思います。
定常的なBPは、ホワイトノイズでなければ予測可能であることが知られている。
予測性とスペクトル密度の種類にはどのような関係があるのでしょうか？ピンクノイズでは、もうすべてが予測可能なのですね。
うーん...。この文脈では、予測可能性とは、利益の出るTSで使用する能力、または値動きを予測する欲求を意味するのでしょうか？
ご存知のように、定常的なBPはホワイトノイズでなければ予測可能である。
ほら、こういうことです。
1）.彼らは予測可能である、もしあれば、彼らはmedium predictableである。
2). 時系列が「定常」と呼ばれる場合、それは「リマーカブル」、すなわち、そこにスペクトルがないものと仮定される。
3）。通常の経済学では許容される「予測」誤差（5％...10％）が、限界（増幅、レバレッジ）取引では殺人的な誤差となる。
これらの特徴を無視しては、他のすべての理屈はどこにも行き着きません。
もう少し考えてみてください :)乱数変数のMO=0だからといって、CBそのものを0に置き換えることはできません。）:)
オタクの戯言を鵜呑みにするのではなく、常に頭を働かせています。漏らすよりダブルチェックしたほうがいい。
確率論的モデルでは、未知の値の代わりに既知の期待ペイオフで代用することが極めて適切である。
もちろん、0にはなりませんし、0が期待値です。もっと地に足の着いたモデルが欲しいと思ったとする。この場合、分散＝一定、MO＝0のホワイトノイズが存在します。なるほど。擬似ホワイトノイズ発生器でも問題ありません。分散を調整するのです。BP(x)=rnd(x)が得られる。
式に代入する。得ることができる。
forecast(x) = price_appr(x) + rnd(x) = fit + noise = でたらめ、予測ではない
ボタニカル方式はアヒネです。すべての道はどこにもつながっていないので、この問いに戻ることさえしないことを提案します（ただ、最終的な結果を計算します）。
問題は、残差を定常BPとする方が適切なのに、なぜノイズをモデルとして取り込む必要があるのか、ということです。結局、残差がdelta(x)定常でノイズでないなら、定義上予測可能ということになるのです。そして、その結果、外挿によって、まさにこれらの残差の数学的モデルを得ることができる： delta_appr(x) ~ delta(x).この場合のみ、数学的モデルが外挿におけるフィッティングの誤差-価格_appr(x)-を修正します。100％正しいとは言えないかもしれませんが、正しいでしょう。
Open[time + i + j] ~ forecast(time + i + j) = price_appr(time + i + j) + delta_appr(time + i + j)
2). 時系列が「定常」と呼ばれる場合、それはローカルなもの、すなわちスペクトルのないものと仮定される。
スペクトルは関数の一種なので、必ず スペクトルが存在します。
H1には、1日ずらした10日分のスペクトルを同封する。この間、大きなトレンドと小さなトレンドがある。
それらと他のものの周期性が変化し、トレンドが現れては消えていく--しかも、これは日中のことだ。
どうすれば、文房具に変身するのか？しかも、ノイズセパレーションを犠牲にして。ノイズは関係ない。日中のトレンドには対応できない。
問題は、残差を定常BPとする方が適切なのに、なぜノイズをモデルとして取り込む必要があるのか、ということです。結局、残差-delta(x)が定常的でノイズでないなら、定義上予測可能なのです。そして、その結果、外挿によって、まさにこの残差の数学的モデル、delta_appr(x) ~ delta(x)を得ることができるのです。この場合のみ、数学的モデルが外挿におけるフィッティングの誤差-価格_appr(x)-を修正します。100％ではないかもしれませんが、そうなるはずです。
BPの何を特別視しているのか？チャフ：FFTは順調。ターゲットを予測することもできるかもしれないが、市場はどこへ行くのか？前の記事をダラダラと開かないでください。何を扱っているのかがよくわかりますね。
問題は、なぜノイズをモデルとして取り上げる必要があるのかということです。
レバレッジ1:100の場合、まさにノイズを扱うことになります。つまり、レバレッジ1:10で取引する大手市場参加者や銀行が（彼らの視点から）シュートと見なす変動です。そして、シッティングポイントを変えることはできません（シッティングポイントがあなたの視点を決める）、それはあなたにとって利益にはなりません。
1:10のレバレッジで取引している大手市場参加者や銀行が（彼らの視点から）「シュート」だと考えている変動が、1:100のレバレッジではまさにノイズとして扱われています。そして、自分の「視点」を変えることはできません（「視点」が「立ち位置」を決めるのです）。
小心者なんですね。
スペクトルは関数の一種なので、必ず スペクトルが存在します。
どんな戯言だ、どこから出てきたんだ？バーシャおじさんの定義が、ここで唯一欠けていたのです。
スペクトルとは、ある関数のセグメントを有限の正弦波の集合（和）で補間することです。
どんな戯言だ、どこから出てきたんだ？バーシャおじさんの定義が、ここで唯一欠けていたのです。
スペクトルとは、ある関数のセグメントを有限の正弦波の集合で補間することである。
そういう意味では、かなりありますね。SinusoidsはFourierのためのもので、他にも関数がありますが、それは問題ではありません。すべてがフーリエ分解できるわけではなく、FXのBPはフーリエで表現できないので、そこが問題なのです。