フォロックスで儲けるのは不可能だ!!! - ページ 38 1...31323334353637383940414243444546 新しいコメント 削除済み 2009.11.28 18:54 #371 Mathemat >> : もう少し具体的に説明してくれないか、オレグ？ 一言で言うと......難しい......でも、やってみる......。:)もっと良い見せ方を考えます。 Yury Reshetov 2009.11.28 18:59 #372 Mathemat >> : アインシュタインやウィーナーから始まって、ブラウン運動がどういうものか、高尚な人たちはよく知っている。それを予測することは、彼らの助けにならない。 どのセクションに依存するのか？出発点からの現在点の距離の偏差を時間の関数として予測すると、その関数はかなり正確で、試行回数が多いほど高い近似性を持つ。つまり、もしブラウン運動がトレードに関係するならば、私は常に初動からのポイントの距離に賭けるだろう。なぜなら、まさにこの距離は厳密に証明され、明確な公式が存在するからである。 しかし、SBに関して言えば、ブラウン運動は、私がボリショイ劇場に行ったことがないのと同じくらい、トレードと関係があるのです。 応用目的の取引で使われるSBの理論的根拠をこう呼ぶ。「ベルヌーイのスキームに対応した直線上のランダムウォーク」。数学的な装置はかなり精巧にできており、対称的な彷徨（横ばい傾向）と非対称的な彷徨（傾向）の両方がある。例えば、直線上の対称ランダムウォークでは、点が確率1〜100％の保証で原点に戻ることが厳密に証明されている（少なくとも1回訪れたところでは、何度も訪れるし、戻る間の時間は非一様である）。 そして、ティーとムースが（セットされていれば）発動する確率の問題に答える応用問題が「ブロークバック問題」と呼ばれる。 Avals 2009.11.28 19:53 #373 Reshetov писал(а)>> どのセクションかによるのでしょうか？出発点からの現在点の距離の偏差を時間の関数として予測すれば、その関数は十分な精度を持ち、試行回数が多くても高い近似性を持っている。つまり、もしブラウン運動がトレードに関係するならば、私は常に初動からの点の除去に賭けるだろう。なぜなら、まさにこの除去は厳密に証明され、明確な公式が存在するからだ。 出発点からの最大偏差のことでしょうか。SBがそうであるマルチンゲールでは、始点から現在点までの距離を予測することはできない。より正確に言えば、彼らにとっての最適な予測は、任意の時間先の系列の利用可能な最後の値なのである。この予測値の傾きは、予測時間の平方根に正比例して大きくなることがわかる。だからマルチンゲールでは、最後の観測から何も変わらないという予測になるのですが、予測が行われる時間が長くなるにつれて、可能な値の範囲が大きくなっていきます Yury Reshetov 2009.11.28 19:57 #374 Avals >> : ということは、原点からの最大偏差ということでしょうか？SBがそうであるマルチンゲールでは、始点から現在点までの距離が予測できない。彼らにとっては、どの時間先でも、入手可能な最後の系列の値が最良の予測なのである。この予測によるスコップは、明らかに予測時間の平方根に正比例して増加する。 cfブラウン運動 Avals 2009.11.28 20:00 #375 Reshetov писал(а)>> をご覧ください。ブラウン運動 ここで、関数が記述されている "現在地点と出発地点の距離の偏差を時間の関数として 予測する "のであれば、十分に精度が高く、試行回数が多くても高い近似性を持つ関数 であると言えるでしょう。" Yury Reshetov 2009.11.28 20:16 #376 Avals >> : ここで、関数が記述されている "現在地点と出発地点の距離の偏差を時間の関数として予測する "のであれば、十分に精度が高く、試行回数が多くても高い近似性を持つ関数であると言えるでしょう。" 上記リンクの関数(1)を参照。すなわち、任意の方向に沿った粒子の変位の二乗（任意の軸に沿った距離の変化（増分）の二乗）を時間の関数として計算するものです。 Avals 2009.11.28 20:28 #377 Reshetov писал(а)>> 上記リンクの関数(1)を参照。すなわち、任意の方向に沿った粒子の変位の二乗（任意の軸に沿った距離の変化（増分）の二乗）を時間の関数として計算するものです。 この式は、私が書いた分散（あるいはsco）の時間による変化の本質である。たしかに増えるが、時間の関数として現在地から出発点までの距離ではない。 モスクワの明日の午後は今日と同じ気温、例えば＋5度、＋3度の可能性があるとすれば、その6度が予報の精度となる。そして、予報は＋5。あなたの言う数式は、時間の経過とともに予測精度がどのように低下するか（あるいは可能な範囲が拡大するか）を示しているに過ぎません。 Yury Reshetov 2009.11.28 21:03 #378 Avals >> : この式は、私が書いたように、時間によって変化する分散（あるいはスコ）の本質を表しています。たしかに増えるが、時間の関数として現在地から出発点までの距離ではない。 しかし、dxは分散でもRMSでもなく、ある点から別の点への距離（変位）であり、選択した軸のいずれかに沿った時間の関数です。 は、実験データをご覧ください。 デジタルマイクロスコープで見るブラウン運動 特に才能のある人のために引用します。 "つまり、1分でブラウン粒子が平均10μm動くとしたら、9分で平均-10=30μm、25分で-10=50μm動くはずだ "ということです。 削除済み 2009.11.28 22:35 #379 wikipediaのリンクです。同じボールですが、注意すべき点がたくさんあるので、何かヒントに なるかもしれません。 Shniperson 2009.11.29 00:59 #380 そして松、なぜ数学的な議論ばかりするのか？ 財団はいつでも介入することができますし、ほとんどいつも介入していますし、非常に強固です。 1...31323334353637383940414243444546 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
もう少し具体的に説明してくれないか、オレグ？
一言で言うと......難しい......でも、やってみる......。:)もっと良い見せ方を考えます。
アインシュタインやウィーナーから始まって、ブラウン運動がどういうものか、高尚な人たちはよく知っている。それを予測することは、彼らの助けにならない。
どのセクションに依存するのか？出発点からの現在点の距離の偏差を時間の関数として予測すると、その関数はかなり正確で、試行回数が多いほど高い近似性を持つ。つまり、もしブラウン運動がトレードに関係するならば、私は常に初動からのポイントの距離に賭けるだろう。なぜなら、まさにこの距離は厳密に証明され、明確な公式が存在するからである。
しかし、SBに関して言えば、ブラウン運動は、私がボリショイ劇場に行ったことがないのと同じくらい、トレードと関係があるのです。
応用目的の取引で使われるSBの理論的根拠をこう呼ぶ。「ベルヌーイのスキームに対応した直線上のランダムウォーク」。数学的な装置はかなり精巧にできており、対称的な彷徨（横ばい傾向）と非対称的な彷徨（傾向）の両方がある。例えば、直線上の対称ランダムウォークでは、点が確率1〜100％の保証で原点に戻ることが厳密に証明されている（少なくとも1回訪れたところでは、何度も訪れるし、戻る間の時間は非一様である）。
そして、ティーとムースが（セットされていれば）発動する確率の問題に答える応用問題が「ブロークバック問題」と呼ばれる。
どのセクションかによるのでしょうか？出発点からの現在点の距離の偏差を時間の関数として予測すれば、その関数は十分な精度を持ち、試行回数が多くても高い近似性を持っている。つまり、もしブラウン運動がトレードに関係するならば、私は常に初動からの点の除去に賭けるだろう。なぜなら、まさにこの除去は厳密に証明され、明確な公式が存在するからだ。
出発点からの最大偏差のことでしょうか。SBがそうであるマルチンゲールでは、始点から現在点までの距離を予測することはできない。より正確に言えば、彼らにとっての最適な予測は、任意の時間先の系列の利用可能な最後の値なのである。この予測値の傾きは、予測時間の平方根に正比例して大きくなることがわかる。だからマルチンゲールでは、最後の観測から何も変わらないという予測になるのですが、予測が行われる時間が長くなるにつれて、可能な値の範囲が大きくなっていきます
ということは、原点からの最大偏差ということでしょうか？SBがそうであるマルチンゲールでは、始点から現在点までの距離が予測できない。彼らにとっては、どの時間先でも、入手可能な最後の系列の値が最良の予測なのである。この予測によるスコップは、明らかに予測時間の平方根に正比例して増加する。
cfブラウン運動
をご覧ください。ブラウン運動
ここで、関数が記述されている
"現在地点と出発地点の距離の偏差を時間の関数として 予測する "のであれば、十分に精度が高く、試行回数が多くても高い近似性を持つ関数 であると言えるでしょう。"
ここで、関数が記述されている
"現在地点と出発地点の距離の偏差を時間の関数として予測する "のであれば、十分に精度が高く、試行回数が多くても高い近似性を持つ関数であると言えるでしょう。"
上記リンクの関数(1)を参照。すなわち、任意の方向に沿った粒子の変位の二乗（任意の軸に沿った距離の変化（増分）の二乗）を時間の関数として計算するものです。
上記リンクの関数(1)を参照。すなわち、任意の方向に沿った粒子の変位の二乗（任意の軸に沿った距離の変化（増分）の二乗）を時間の関数として計算するものです。
この式は、私が書いた分散（あるいはsco）の時間による変化の本質である。たしかに増えるが、時間の関数として現在地から出発点までの距離ではない。
モスクワの明日の午後は今日と同じ気温、例えば＋5度、＋3度の可能性があるとすれば、その6度が予報の精度となる。そして、予報は＋5。あなたの言う数式は、時間の経過とともに予測精度がどのように低下するか（あるいは可能な範囲が拡大するか）を示しているに過ぎません。
この式は、私が書いたように、時間によって変化する分散（あるいはスコ）の本質を表しています。たしかに増えるが、時間の関数として現在地から出発点までの距離ではない。
しかし、dxは分散でもRMSでもなく、ある点から別の点への距離（変位）であり、選択した軸のいずれかに沿った時間の関数です。
は、実験データをご覧ください。
デジタルマイクロスコープで見るブラウン運動
特に才能のある人のために引用します。
"つまり、1分でブラウン粒子が平均10μm動くとしたら、9分で平均-10=30μm、25分で-10=50μm動くはずだ "ということです。