есть только один алгоритм, который формирует все фазовое пространство, которое, в свою очередь, определяется параметризацией рынка. Этот алгоритм является следствием не моих или твоих представлений о контексте, а указанием (если хочешь - прямым) всех точек истории, в которых должны приниматься торговые решения. То есть здесь рулит именно принцип наибольшего (с точки зрения создателя ТС) профита. Эти точки отображаются в фазовом пространстве. Если они группируются, то получаются контекстные области - типы контекста. Сколько их получится заранее неизвестно.
簡潔さを追求するあまり、やりすぎてしまったようです。私の理解では、アヴァルスの 仮定は、「主観的」な仮説を立てることによって、市場機能の理解、すなわち外部情報を利用するということです。要するに、私たちはTA（この言葉を使ったのはあなたが初めてです：）を超えているのです。）このフィルターがなければ、市場にはノイズしかない。
はい、そういうことです。帰無仮説は、なぜそのシステムがマーケットで儲かるのか、ということです。そうすると、いつ稼ぐかという問いの答えは、前の問いと論理的に関連していることになります。文脈とは、システムがいつ稼ぐかという問いに対する答えである。もし、ゼロレベルがないのであれば、価格から何らかの派生をし、歴史や未知の「市場の局面」に合わせて調整するシャーマニズムのようなシステムになる。仮に本当に効果があったとしても、なぜ効果があるのか、いつ、何を調整すれば効果が持続するのか、全く効果がないのかが明確ではありません。
есть только один алгоритм, который формирует все фазовое пространство, которое, в свою очередь, определяется параметризацией рынка. Этот алгоритм является следствием не моих или твоих представлений о контексте, а указанием (если хочешь - прямым) всех точек истории, в которых должны приниматься торговые решения. То есть здесь рулит именно принцип наибольшего (с точки зрения создателя ТС) профита. Эти точки отображаются в фазовом пространстве. Если они группируются, то получаются контекстные области - типы контекста. Сколько их получится заранее неизвестно.
それでも、由利の 立場を歪めたことに良心が痛む。彼の立場を簡潔に表現したものを探して、上記のパラグラフに行き着いた。では、具体的に分解してみます。
...は、 位相空間全体を形成する唯一のアルゴリズムであり、その位相空間は市場のパラメータ化によって決定 される。
このアルゴリズムは、文脈に関する私やあなたの考えではなく、取引上の決断がなされるべき歴史上のすべてのポイントを示す（ダイレクトに）結果なのです。つまり、ここでは（TSクリエイターから見て）最大の利益を得るという原則が支配しているのである。
これらの点は位相空間に表示されます。それらをグループ化すると、コンテクストエリア（コンテクストの種類）ができる。その数がどれくらいになるかは、事前にはわからない。
今、私たちは間違いなく、歴史から「学ぶ」ことを扱っているのです。ただし、ネガティブな例はなく、「良い」点のみが表示されます。このように、「悪い点」と「良い点」が同じ文脈の中にあることを禁止しているわけではないので、リアルタイムにエントリーポイントを決定することは難しいのです。実際、私の経験では、たいていそこに行き着くのですが......。
否定的な例がないため、最適化はできず、初期の仮定を検証することだけが可能なのです。つまり、このアプローチもまた、第一のタイプに分類される。
Продолжая мысль о возможных координатах.
軸についてはどうでしょうか。それとも、人類が知っている情報の表し方のひとつを示しただけなのでしょうか？
А что по осям? Или это просто иллюстрация одного из известных человечеству способов представления информации?
署名があります。
と以前から定義されています。
あるキャラクターを通して-「Byduge」オブザーバーと「Barking Dog」。;)
しかし、それぞれをどのようなインダクタで測定するかが問題である。
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もし、この話題への関心が続くようなら、もう少し後に、推理を続けたいと思います。
そして、各領域における最適な行動についての仮説が表明される。
они подписаны.
И ранее определены..
ああ、数字やゾーンのことだったんですね。定義へのリンクはありますか？間違いなく見逃しています。
前の推論を読む。
理想的なキャラクターではありますが、その特性を発揮するための条件を整理してみました。
これは「報告」期間の世界的な傾向の結果なのか、それとも第1サンプルにも第2サンプルにも該当しない返品があったのでしょうか？
トレンドの帰結。バイ・アンド・ホールドがその期間だけプラスに働いている :)
リターンは捨てたり、逃したりしていない。
しかし、上下の動きに対して非対称なのですが、それで混乱するのでしょうか？
Характер движений вверх и вниз сам по себе разный.
と思われますが、これは世界的な背景の結果かもしれません。つまり、変更するときはeurusdをusdeurに変更する必要があります :)
P.S.ユーリ、私はこの記事の全部または一部で、あなたのアプローチについて読者を誤解させようとしたに違いない、多分あなたはそれを簡単に自分で定式化することができますか（できれば、正しさを損なわないように）？
まさか、まさか。もう、これだけ力が入っているんですから。何度も何度も繰り返すことに、何の意味があるのでしょうか。その気になれば、誰でも私たちの極論を読み返すことができるのです。
しかし、2つのアプローチの比較について、2、3の指摘をさせていただきます。
ここでは、マイクロコンテキストを状態パラメータと同定することができるようです。
このように、特定の特性（またはその集合）によって文脈を分割することで、ペイオフの期待値を正にすることができるという仮説を立てていることがわかる。そして、この仮説をリアルタイムの取引で検証する（あるいは歴史上でその模倣をする）。
付け加えると、状態パラメータの値の領域でマイクロコンテキストを識別することが可能である。それ以外については、すべて正しいです。今までのことを考慮した上で。
このスレッドで私が定式化しようとした第二のアプローチは、まず、売買シグナルを得るためにあらかじめ選択されたアルゴリズムを使って履歴をコンテキストに分解することです。次に、得られたコンテキストのセットを2つ（またはそれ以上）のサブセット（コンテキストタイプ）に分割し、それぞれに1つまたは別の取引戦術（ストラテジー）を割り当てることになります。そして、コンテキストの種類をリアルタイムに認識するアルゴリズムを見つけようとします。ある状態パラメータが結果に与える影響について仮説を立て、それを検証するという、最初のケースと同じ方法で行われます。ニューラルネットワークで言えば、実は「良い」学習サンプルと「悪い」学習サンプルを形成しているのです。もちろんNSは、この問題に対するひとつのアプローチに過ぎませんが。
あなたの投稿の中で一番ツボです。そこからあえてエキスを作ってみたのです。
1.まず、取引シグナルを得るためにあらかじめ選択されたアルゴリズムを用いて、履歴を文脈に分解します。
2. 得られたコンテキストの集合を2つ（以上）のサブセット（コンテキストの種類）に分割する。
3.コンテキストの種類をリアルタイムで認識するためのアルゴリズムを模索する。
つまり、取引シグナルを得るためのアルゴリズム-戦略、シグナル、それらを得るための手順についての個人的な考えに完全に依存するこのような非常に主観的なもの-は、私たち（自身の手）の歴史を文脈に分離するための基礎となるのです。そして、タイプ別に分けています。客観的な基準が示されていないため、私たち自身の認識／好み／見識に基づくものでもあるようです。そして、この巨大な仕事の後、私たちは自分たちが作り出した問題と格闘しなければならない。
このように考えると、第一のアプローチでは、選択と認識の操作は単純に同じである。
前者は客観性に欠け、つまりリスクを最小化し、利益を最大化するのに適しているように見える。第一に、利益重視の文脈分離アルゴリズムであること、第二に、数学的最適化手法の適用が可能であることです。一方、純粋な形の1つ目は、最適化の対象には全くならないはずです。もちろん、IMHOです。
最初のアプローチでは、客観性が低く見えることはありません。記述されている2つ目のアプローチには、客観的な根拠が全く見出せませんでした。それに比べ、項目1のアプローチでは、創造的行為は位相空間のパラメトライゼーションである。システムの複雑さに見合ったものであれば、位相空間のコンテキストへの分割とその分類が自動的に得られる。したがって、最初のアプローチでは、「選択と認識の操作」ではなく、「文脈の選択と型付けの操作」が一致することになる。そして、リアルタイムの文脈認識（項目3）は自動で行われます。また、そのための特別なアルゴリズムを探す必要もない。このように、最初のアプローチ全体は、パラメータ化の妥当性の上に成り立っている。モデルの客観性を示す指標になるのでは？
しかし、2つ目のアプローチは、残念ながら、各ステップでまさにこの「私たち」のところで止まってしまうのです。客観性でしょうか。
最適化に関しては、特に嬉しいことはないですね。最適化の可能性を広げるのは、多くのパラメータを持つ主観的な成型システムです。第二に、利益最大化の基準（ただし、特定の取引戦略やアルゴリズムではなく、客観的なもの）の使用は、最初のアプローチにおける文脈形成のまさに源となるものである。ここでは、セカンドには何のメリットもありません。逆に言えば、主観が入る分、劣っているとさえ言えます。そして3つ目は、最初のアプローチでは、どのような場合でも最適化する必要のあるパラメータが存在することです。これは長い間議論されてきたことなので、私は明確にします：当該最適化は、本質的にトレーダーにカスタマイズされることになります。例えば、そのトレーディングホライズン、リスクレベル、MMについて。アービトラージが属さないところは除外しなければなりません。そして、トレーディングは人間のゲームですから、必然的に恣意性の幅が生まれます。
ただし、この点については、アヴァルスの 前提を指摘しておきたい。高いノイズレベルによるコンテキストを「客観的に」分離しようとする試みは、失敗する（あるいは嵌まる）運命にあるのだ。表現が筆者と一致していないようだ、間違っているところがあれば訂正させよう。
幸いなことに、2番目の方式にも主観主義の要素があり、彼にはすべての希望があります :) .一方、最初のものでも、最適化やパラメータの追加（そしてまた最適化）によって「改善」しようという誘惑がある。つまり、少なくともレーキとトラップに関しては、このアプローチは2番目のアプローチに近いと言えるでしょう。
ひとつだけ注意しておきます。最初のアプローチでは、異なるパラメータの有効性を個別に確認することが可能です。そして、もし効果がないことがわかったら、そのパラメータは永久に捨ててしまいましょう。例えば、古典的なものから最新のものまで、すべてのTA指標をこの方法で確認することが可能です。もちろん、仕事は些細なこと、日常的なことではありません。でも、診断結果はそうなんです。そのため、最初のアプローチでは、パラメータを追加する必要はありません。ただ、パラメータが必要で、客観的で、適切なものでなければなりません。
誰が持っているのか？:-)
ええ、まあ、重要なのは、分類に同意しているかどうかです。
2つ目のアプローチの主体性については、大げさに考えすぎではないでしょうか。信号取得のアルゴリズムには、理想的な入力にどれだけ近づけるか、という極めて客観的な基準があります。入力が理想的なものに十分に近い場合のみ、単純に「良い」と分類することができる。
自分たちで作り出した問題--まあ、そうなんですが、少なくともインプットとアウトプットが明確に定義されているわけですからね。私はかつて、完璧なジグザグ入力にかなりの時間を費やしたことがありますね。そしてその結果、このようなアプローチでは、（現在議論されているような）「客観的な」自動文脈認識も、「客観的な」入出力も得られないという結論に達しました。完璧な入力に調整されたアルゴリズムは、良い入力と同じくらい多くの悪い入力を生成することが判明したのです。それが市場の本質なのです。もしかしたら、私が「正しい」パラメタリゼーションを見つけられなかっただけかもしれませんが。もし見つかったら、また議論に戻れますよ :)
最適化については、テスターでの最適化としてしか理解されていない印象があります。そうですね、確かに最初のアプローチでは、それしか最適化の方法がありません。
しかし、私の新しい信念によれば、主観的であればあるほど良いのです :) .だから、あなたの投稿は私の心を温かくしてくれました :) .