出来高、ボラティリティ、ハースト指数 - ページ 25 1...181920212223242526272829303132...37 新しいコメント Yurixx 2010.09.18 14:28 #241 Candid: 1.ロールバックとは、ギアセグメントの形成過程で、方向を変えることなく反転させることを意味します。これは、上からの制約です。ただし、ゴミを出さないように、下からも制限しています。一般に、この分布はおおよそであり、実際、キックバックに関する統計は、おそらく少し間違って収集している。しかし、それは本当に必要なことなのでしょうか？:) 3.いいえ、していません。そして、それを作るべき理由を教えてください。なぜ作った方がいいのか、でもそれを見て確認できるトレードのアイデアって何だろう？ 1.なるほど、そういうことだったのか。では、次のように説明してください。セグメントの形成中に、価格が複数回ロールバックすることがあります。統計のためにどちらをとりますか？それとも全部？チャート上では、プルバックは%で表示されます。何との関連で？あなたは、セグメントの最小値という1つのパラメータを持つ、シンプルで通常のツールを使って作業しています。それに対しての割合なのか、それともすでに形成されたセグメント部分に対しての割合なのか？それとも別の方法？ 3.わからないその比率で困惑しているんですね。なんとなくその方向には目が行かなかった。TP/SL評価かもしれない。ハーストの代わりに揮発性評価とかね。結局、今わかっているように、その値は0.5に向かっていく傾向にある。常に0.5以下であれば、戻り相場であると考えるのは、極めて妥当であると思われます。そして、0.5以上であれば、トレンド相場となります。限界値から0と1を仮定すると、そのようになる。 要は、ローカル対策の探し方が2通りあるということです。一つは、ハースト社のアカウント手法を十分にローカルになるように変換することです。第二に、市場の性質を反映するために必要な特性を持つ新しい価値、指標の形成。 Yurixx 2010.09.18 14:54 #242 Candid: 2.プルバックの真値を23％と仮定すると、90％の確率でプルバックがそれ以上進まない水準を見つけるには、この方法しかない。この仮定がどの程度深刻かを判断するのは、あなた次第です :) 深刻ではないと思います。どんなプルバックでも、どんな瞬間でも、ZZの方向転換に変わる可能性がある。それから？そうすると、どうしても統計に引っかからないんですね。そういう意味では、このような統計で何かを判断するのは難しい。 Candid 2010.09.18 15:01 #243 Yurixx:1.なるほど、私が思っていたのと全然違いますね。そして、次のように説明してください。セグメントの形成中に、価格が複数回ロールバックすることがあります。統計のためにどちらをとりますか？それとも全部？チャート上では、プルバックは%で表示されます。何との関連で？あなたは、セグメントの最小値という1つのパラメータを持つ、シンプルで通常のツールを使って作業しています。パーセンテージは、底辺を基準にするのか、それともすでに形成されたセグメントの部分を基準にするのでしょうか？それとも別の方法？3.わからないその比率に戸惑ったんですね。なんとなくその方向には目が行かなかった。TP/SL評価かもしれない。ハーストの代わりに揮発性評価とかね。結局、今わかっているように、その値は0.5に向かっていく傾向にある。常に0.5以下であれば、戻り相場であると考えるのは、極めて妥当であると思われます。そして、0.5以上であれば、トレンド相場となります。限界値から0と1を仮定すると、そのようになる。要は、ローカル対策の探し方が2通りあるということです。一つは、ハーストの計数方法を十分にローカルになるように変換することである。第二に、市場の性質を反映するために必要な特性を持つ新しい価値、指標の形成。1.全てを受け止める。私たちは、運動の継続という観点から引けに注目しているので、最後のものに限らず、どれでもいいのです。 パーセント - すでに形成されたセグメントの部分には、もちろん、将来を見据えたセンスとは何か。 2.TP/SLについて - バーで動作させるか？それともダイナミックなものとの連携を考えているのでしょうか？私にとっては、いつもラフすぎる印象です。 市場特性を把握するため？まあ、分布はハースト指数よりもさらにローカルな尺度であることは、イミフですね。そして、何のために、平均値で十分です。 ただ、値をファイルに書き込んで、excel/matcad/matlab/...に取り込むという 作りの問題が本当に理解できないのです。をご覧ください。つまり、私は正確にはmatlab用しか知らないのですが、他のパッケージには必要な関数がないということはありえません。 Candid 2010.09.18 15:05 #244 Yurixx: 深刻ではないと思います。どんなプルバックでも、どんな瞬間でも、ZZの方向転換に変わる可能性がある。そして、どうする？そうすると、どうしても統計に引っかからないんですね。そういう意味では、このような統計で何かを判断するのは難しい。 もちろん、どれでもいいのですが、ただ、確率が違うだけです。だから、アロケーションが必要なんです。上に書いた現実的なポイントは、この動きが 続くと予想してエントリーすることです。 Yurixx 2010.09.18 15:14 #245 1.ありがとうございます、そうですか。オプションとして、将来のことではなく、ZZパラメータの値について考えていたのです。パラメータに関しても、ある確率で反転が起こる境界線を描くことができ、興味深いかもしれません。つまり、もちろん一定の確率で、反転の見極めが早くできるかもしれないのです。そして、そのような分布の定義域は、やはり[0,1]となる。 2.これはあくまで「大胆なオトナのスケッチ」である。:-)その方向には目もくれないと言うことです。だから、一目でわかるアイデア。しかも、分配は必要なく、比率を数えるだけで機能するのです。そして、RMSがどうなるかを理解するために必要なのが、分布です。大きすぎると、得るものがなく、この数字に自信が持てないのです。思い起こせば、まさにこの目的のために、私なりにR、D、DDのRMSを計算したのです。 施工に問題はない。何回やったか覚えていませんが、他の価値観のために。でも、やらなかったんです。そのように見えるので、興味本位で聞いてみたのです。:-) Yurixx 2010.09.18 15:17 #246 Candid: もちろん、どれでもいいのですが、ただ、確率が違うだけです。だから、アロケーションが必要なんです。先に述べた実践的なポイントは、「動きが続くことを想定してエントリーする」ということです。 あ～、今なら確率の話もわかりますよ。引き戻す確率＝動きが続く 確率。そう、その意味で0.6は気休めにもならない。でも、「フィバ」ですからね。もちろん、反転が形成されれば別ですが。:-) Сергей 2010.09.18 15:23 #247 Candid: ここでは文字通りの類似性を、実際のパターンで話しているのですね。 現実的には、局所的な特性ではなく、その平均値について類似性を語ることができるようです（例えば、このスレッドのP14のハイ・ロー/|オープン・クローズ|のデータをご覧ください）。しかし、私はこれまで統計学を扱ってきた経験から、統計学（統計）からトレーディングシステムを導き出すことにやや懐疑的でした。信頼区間は、ほら、いつも間違っていることが判明し、私は基本的な法則を疑い始めています。 フラクタル解析（FA）の重要な特徴である「自己相似性」の話です。FAは「パターン」という概念を導入しておらず、例えば0.9という係数は、特定の形態の信号について何も語っていない。FAは本来、自己相似に至るパターンを研究するものである。もちろん、パターンには確率的な要素が含まれることもあり、その場合は何らかの方法で統計的に評価する必要があります。 しかし、先に書いたように、引用符の系列は実質的に類似性を持っておらず、この類似性を得るためには、初期信号を変換する必要がある。時間がかかると思います。 追記：パターンも有効かもしれません、少なくとも第一近似でモデルを特定できるようになる可能性があります。 Candid 2010.09.18 15:38 #248 Farnsworth: フラクタル解析（FA）の重要な特徴である「自己相似性」の話です。 なんという偶然でしょうか、私もそう思っています) ユリックス。 あ～、今なら確率の話もわかりますよ。引き際の確率＝継続の確率。ええ、その意味では0.6は慰めにもなりません。でも、フィーバだ！というのは同意。もちろん、反転が形成されれば別ですが。:-)必ずしもそうではありません。23%の引き下げでトレンド入りか。SLはどこに置くのですか？そこで、この配分に疑問を持つわけです。 そして、引き際が0.6となると、明らかに五分五分となる。 Сергей 2010.09.18 15:49 #249 Candid: なんという偶然でしょう！しかも同じことを話している) はい、でも、あなたが言っているようなパターンのことではありません :o) ここでは文字通りの類似性、事実上のパターンを語っていますね。 パターンとは何か、定義してみよう。ある種の安定した構造で、発生確率もあると理解した場合、それは一つのものなのか、それとも別のものなのか。 Candid 2010.09.18 15:57 #250 Farnsworth: パターンとは何か、定義してみよう。ある種の安定した構造で、発生確率もあると理解した場合、それは一つのものなのか、それとも別のものなのか。 レジリエンス（回復力）は、証明されるべき特性である。安定した構造（＝パターン）の最初の候補のひとつが、繰り返し構造である。おっしゃるラダの相関性の高い部分というのは、繰り返し構造のことです。いずれにせよ、パターンには高い相関性があり、類似性の定義に該当することは間違いないでしょう。 FAは、私の理解では、自己相似性をもっと広い意味で解釈しています。 1...181920212223242526272829303132...37 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
1.ロールバックとは、ギアセグメントの形成過程で、方向を変えることなく反転させることを意味します。これは、上からの制約です。ただし、ゴミを出さないように、下からも制限しています。一般に、この分布はおおよそであり、実際、キックバックに関する統計は、おそらく少し間違って収集している。しかし、それは本当に必要なことなのでしょうか？:)
3.いいえ、していません。そして、それを作るべき理由を教えてください。なぜ作った方がいいのか、でもそれを見て確認できるトレードのアイデアって何だろう？
1.なるほど、そういうことだったのか。では、次のように説明してください。セグメントの形成中に、価格が複数回ロールバックすることがあります。統計のためにどちらをとりますか？それとも全部？チャート上では、プルバックは%で表示されます。何との関連で？あなたは、セグメントの最小値という1つのパラメータを持つ、シンプルで通常のツールを使って作業しています。それに対しての割合なのか、それともすでに形成されたセグメント部分に対しての割合なのか？それとも別の方法？
3.わからないその比率で困惑しているんですね。なんとなくその方向には目が行かなかった。TP/SL評価かもしれない。ハーストの代わりに揮発性評価とかね。結局、今わかっているように、その値は0.5に向かっていく傾向にある。常に0.5以下であれば、戻り相場であると考えるのは、極めて妥当であると思われます。そして、0.5以上であれば、トレンド相場となります。限界値から0と1を仮定すると、そのようになる。
要は、ローカル対策の探し方が2通りあるということです。一つは、ハースト社のアカウント手法を十分にローカルになるように変換することです。第二に、市場の性質を反映するために必要な特性を持つ新しい価値、指標の形成。
2.プルバックの真値を23％と仮定すると、90％の確率でプルバックがそれ以上進まない水準を見つけるには、この方法しかない。この仮定がどの程度深刻かを判断するのは、あなた次第です :)
1.なるほど、私が思っていたのと全然違いますね。そして、次のように説明してください。セグメントの形成中に、価格が複数回ロールバックすることがあります。統計のためにどちらをとりますか？それとも全部？チャート上では、プルバックは%で表示されます。何との関連で？あなたは、セグメントの最小値という1つのパラメータを持つ、シンプルで通常のツールを使って作業しています。パーセンテージは、底辺を基準にするのか、それともすでに形成されたセグメントの部分を基準にするのでしょうか？それとも別の方法？
3.わからないその比率に戸惑ったんですね。なんとなくその方向には目が行かなかった。TP/SL評価かもしれない。ハーストの代わりに揮発性評価とかね。結局、今わかっているように、その値は0.5に向かっていく傾向にある。常に0.5以下であれば、戻り相場であると考えるのは、極めて妥当であると思われます。そして、0.5以上であれば、トレンド相場となります。限界値から0と1を仮定すると、そのようになる。
要は、ローカル対策の探し方が2通りあるということです。一つは、ハーストの計数方法を十分にローカルになるように変換することである。第二に、市場の性質を反映するために必要な特性を持つ新しい価値、指標の形成。
1.全てを受け止める。私たちは、運動の継続という観点から引けに注目しているので、最後のものに限らず、どれでもいいのです。
パーセント - すでに形成されたセグメントの部分には、もちろん、将来を見据えたセンスとは何か。
2.TP/SLについて - バーで動作させるか？それともダイナミックなものとの連携を考えているのでしょうか？私にとっては、いつもラフすぎる印象です。
市場特性を把握するため？まあ、分布はハースト指数よりもさらにローカルな尺度であることは、イミフですね。そして、何のために、平均値で十分です。
ただ、値をファイルに書き込んで、excel/matcad/matlab/...に取り込むという 作りの問題が本当に理解できないのです。をご覧ください。つまり、私は正確にはmatlab用しか知らないのですが、他のパッケージには必要な関数がないということはありえません。
深刻ではないと思います。どんなプルバックでも、どんな瞬間でも、ZZの方向転換に変わる可能性がある。そして、どうする？そうすると、どうしても統計に引っかからないんですね。そういう意味では、このような統計で何かを判断するのは難しい。
もちろん、どれでもいいのですが、ただ、確率が違うだけです。だから、アロケーションが必要なんです。上に書いた現実的なポイントは、この動きが 続くと予想してエントリーすることです。
1.ありがとうございます、そうですか。オプションとして、将来のことではなく、ZZパラメータの値について考えていたのです。パラメータに関しても、ある確率で反転が起こる境界線を描くことができ、興味深いかもしれません。つまり、もちろん一定の確率で、反転の見極めが早くできるかもしれないのです。そして、そのような分布の定義域は、やはり[0,1]となる。
2.これはあくまで「大胆なオトナのスケッチ」である。:-)その方向には目もくれないと言うことです。だから、一目でわかるアイデア。しかも、分配は必要なく、比率を数えるだけで機能するのです。そして、RMSがどうなるかを理解するために必要なのが、分布です。大きすぎると、得るものがなく、この数字に自信が持てないのです。思い起こせば、まさにこの目的のために、私なりにR、D、DDのRMSを計算したのです。
施工に問題はない。何回やったか覚えていませんが、他の価値観のために。でも、やらなかったんです。そのように見えるので、興味本位で聞いてみたのです。:-)
もちろん、どれでもいいのですが、ただ、確率が違うだけです。だから、アロケーションが必要なんです。先に述べた実践的なポイントは、「動きが続くことを想定してエントリーする」ということです。
あ～、今なら確率の話もわかりますよ。引き戻す確率＝動きが続く 確率。そう、その意味で0.6は気休めにもならない。でも、「フィバ」ですからね。もちろん、反転が形成されれば別ですが。:-)
ここでは文字通りの類似性を、実際のパターンで話しているのですね。
現実的には、局所的な特性ではなく、その平均値について類似性を語ることができるようです（例えば、このスレッドのP14のハイ・ロー/|オープン・クローズ|のデータをご覧ください）。しかし、私はこれまで統計学を扱ってきた経験から、統計学（統計）からトレーディングシステムを導き出すことにやや懐疑的でした。信頼区間は、ほら、いつも間違っていることが判明し、私は基本的な法則を疑い始めています。
フラクタル解析（FA）の重要な特徴である「自己相似性」の話です。FAは「パターン」という概念を導入しておらず、例えば0.9という係数は、特定の形態の信号について何も語っていない。FAは本来、自己相似に至るパターンを研究するものである。もちろん、パターンには確率的な要素が含まれることもあり、その場合は何らかの方法で統計的に評価する必要があります。
しかし、先に書いたように、引用符の系列は実質的に類似性を持っておらず、この類似性を得るためには、初期信号を変換する必要がある。時間がかかると思います。
追記：パターンも有効かもしれません、少なくとも第一近似でモデルを特定できるようになる可能性があります。
フラクタル解析（FA）の重要な特徴である「自己相似性」の話です。
なんという偶然でしょうか、私もそう思っています)
あ～、今なら確率の話もわかりますよ。引き際の確率＝継続の確率。ええ、その意味では0.6は慰めにもなりません。でも、フィーバだ！というのは同意。もちろん、反転が形成されれば別ですが。:-)
必ずしもそうではありません。23%の引き下げでトレンド入りか。SLはどこに置くのですか？そこで、この配分に疑問を持つわけです。
そして、引き際が0.6となると、明らかに五分五分となる。
なんという偶然でしょう！しかも同じことを話している)
はい、でも、あなたが言っているようなパターンのことではありません :o)
ここでは文字通りの類似性、事実上のパターンを語っていますね。
パターンとは何か、定義してみよう。ある種の安定した構造で、発生確率もあると理解した場合、それは一つのものなのか、それとも別のものなのか。
レジリエンス（回復力）は、証明されるべき特性である。安定した構造（＝パターン）の最初の候補のひとつが、繰り返し構造である。おっしゃるラダの相関性の高い部分というのは、繰り返し構造のことです。いずれにせよ、パターンには高い相関性があり、類似性の定義に該当することは間違いないでしょう。
FAは、私の理解では、自己相似性をもっと広い意味で解釈しています。