フォローアップのため - ページ 19

 
lna01 >>:

Для меня вопрос в том, что приходится вводить дополнительный параметр (k в данном случае). Точно так же, как и при сглаживании по времени. Нужны какие-то соображения, хотя бы ограничивающие диапазон изменения этого параметра.

そうですね、配慮は時間の場合と同じだと思います。ただし、フィルタリングのためのサンプリングが小さくなる(初期ノイズが少なくなる)、つまりkが1に近くなることを除けば。そうでなければ...さて、ノイズ除去とは別に、どのような配慮ができるのでしょうか?例えば、より低い周波数の動きを選択することです。または、フィルタリングと一緒に位相シフト。他には?さて、MAが使われる様々な指標。そこでも、時間が経つにつれて、通常よりも期間が短くなることがあります。要するに、解析のタスクに依存するわけです。

 
Svinozavr >>:

(пожимая плечами) Я и не спорю.

Кажется, я в самом начале поста обозначил тему "Про сглаживание". Ни о чем др. я в посте не писал.

Вы хотите обсудить проблему размерности? Давайте. Пока у меня нет возражений на то, что вы сказали. И дополнить чем как-то в голову пока не приходит.

Развивайте мысль.


私の考えを発展させてみます。

ここでやろうとしているのは、市場の状況を一義的に定義することなんですね。

まあ、数学的な観点から言えば、一次データに限らず、都合のいい根拠で動くことができるわけですからね。

本当にFULLでINDEPENDENTなベースである限り。

直接的に戦略を練ることを提案しています。

仮に、ある戦略の出来具合で相場の局面を分析する(局面座標を決定する)としよう。

すなわち、クロスオーバーという戦略の収益性で相場の「トレンド性」を判断し、グレーダーや他のマーチンゲールなどの収益性でシステムの「フェイルセーフ」を判断し、拡大三角形の出現頻度で「アメリカの餌」のパラメータを判断する、などである。

ポイントは、"戦略の基準値 "を決めることです。

そして、どんな理想的な戦略も、初歩的なものから分解、分析、合成することができる。

つまり、ボラティリティや流動性などを直接扱うことももちろん可能ですが、数学的には戦略を直接扱うことも可能です。

 
Yurixx >>:

Да, это был бы интересный индикатор. Николай, ты можешь написать такой ? По мне так эта статья Шумского недостаточно конкретна в этом вопросе. Да и в остальных, похоже.

理論的には、おそらくできるはずです :) .現実的に考えて、もし私がそれをする準備ができていたら、すでに書いていることでしょう :)


Svinozavr >>

でも

、それ以外は...。

さて、ノイズ除去以外にどんな配慮ができるのでしょうか?例えば、低周波の動きを分離するため。または、フィルタリングと一緒に位相シフト。他には?さて、MAが使われる様々な指標。そこでも、時間が経つにつれて、通常よりも期間が短くなることがあります。要

するに

解析タスクに依存します。

明確である。どちらか一方の価値観で判断するには?スムージングの品質を視覚的に推定する?テスターで同じkの 値を調べてみる?もし、それが最初のものであれば、それはタスクの不完全な形式化である。2つ目は、パラメータの総数がどうなるかによる。

 
Dserg >>:


Т.е., "трендовость" рынка мы определяем по прибыльности стратегии пересечения машек, "безоткатность" системы мы опеределяем по прибыльности гридеров и прочих мартингейлов. и т.д., параметр типа "американский развод" мы определяем по тому, насколько часто на рынке возникает расширяющийся треугольник и т.д.

Ключевая мысль: надо подобрать "базис стратегий."

Тогда любую идеальную стратегию можно разложить, проанализировать и синтезировать из элементарных.

Т.е. мы можем конечно напрямую работать с волантильностью ликвидностью и т.д., но с точки зрения математики можно также работать со стратегиями напрямую.


また、この基準で「座標」の値を決めるには、価格帯のセグメントをどの程度の長さにすればよいのでしょうか。病院の平均温度は変わらないのでは?

 
lna01 писал(а)>>

理論的には、おそらくできるはずです :) .現実的には、やる気があれば、もう書いているはずなんですけどね :)

よし、理論的に教えてくれ〜、書くよ。

 
Dserg >>:

Лишь бы это действительно был ПОЛНЫЙ и НЕЗАВИСИМЫЙ базис.

基底の要素に対してどのような操作が可能か?

基礎の完全性と独立性をどのように定義するか?

では、最初から説明しましょう。つまり、空間を構成する操作の環を定義します。それともノンリニアな空間を構築するのか?

 
Yurixx >>:

Ладно, раскажи мне теоретически - я напишу.

相関次元を試すことができます


ここでCは相関積分(点間距離がεより小さい点の組の数N*Nで正規化)である

ここで、θはHeaviside関数


実数」ベクトルx の 代わりにベクトルz を代入する。


ここで、aは 分析された時系列である。自由度の推定値は、次元の増加が止まるmという 値になる。もちろん、成長が止まればですが :)そうでない場合は、このシリーズはランダムであると考えることができます。ACFの最初の0をkと することが推奨されます。


これは 私が抽出したもので、詳細はそちらをご覧ください。

 
Mathemat >>:

Какие операции допустимы над элементами базиса?

Как мы будем определять полноту и независимость базиса?

Ну давайте начнем с самого начала, т.е. определим кольцо операций, над которым будет построено пространство. Или Вы собрались строить нелинейное пространство?


これは重大な問題です。それに対して、私は残念ながらすぐに答えを出すことができません。

しかし、ここにいくつかの考えがあります。

要素に対する操作を定義するためには、取引と基本戦略の間の「距離」操作を何らかの方法で決定する必要があります。つまり、特定の取引が「トレンド」であるか「ブレイクアウト」であるかなどを判断できるようにする必要があるのです。そのためには、各基本戦略についてメンバーシップ関数を評価することが考えられると思います。F>0で取引を開始する。ある時点でF1、F2、F3があれば、特定の操作に対する「類似性」を判断することが可能である。

また、独立性については、歴史上、戦略1と2が独立して機能する時期があること、つまり相関性がないことを意味しています。

オペレーションについて

同一関数F1>0,F2>0で開けば。

を定義することが可能であり、また、結合と交差の操作を定義することが可能である。

f1>0 || f2>0, f1>0 && f2>0

 
lna01 >>:

И какой длины отрезки ценового ряда понадобятся для определения значений "координат" в этом базисе? Не получится средняя температура по больнице?


すべては市場のイナーシャ次第です。戦略失敗までの時間よりはるかに短い棒グラフの固定値を取るべきだろう。I.e.例えば、3ヶ月間利益が出ることが分かっていれば、瞬時の市場の状態を2週間分推定することができます。
 
lna01 писал(а)>>

ここでCは相関積分(点間距離がεより小さい点の組の数N*Nで正規化)である。

この式は覚えておいて損はない。計算上、問題のデータ量に対してO(N^2)(正確にはN*(N-1)/2の距離計算)が不気味です。漸近的な効率が O(N*logN) と O(N) のアルゴリズムがあります。前者は複雑ではありませんが (mathcad で実装するのは難しいでしょう。) 、後者はまだ分かっていません。

p.s. リンク先のサイトに、パブロフのコースに関するとても良いPDFがありました。// 未読の方への注意事項です。

p.p.s. 最近、相関次元について少し調べています。lim N->infはあまり好きではありませんでした。eurusdの場合は約9という値になりました。