出来高、ボラティリティ、ハースト指数 - ページ 28 1...212223242526272829303132333435...37 新しいコメント Yurixx 2010.09.18 20:45 #271 HideYourRichess: 皆さん、自己相似性という信念がどこから来るのか理解できないのですが？何を基準にしているのか？ 何が問題なのか？疑っているのか？その疑問は何に起因するのでしょうか？ Freelance 2010.09.18 20:55 #272 ここでいう自己相似性とは、おそらく、サンプリングレートの異なるチャートにおける悪名高いパターンの類似性と考えるべきでしょう（大雑把に言えば、ある軌道は月足 タイムフレームで 見つけることができますが、価格の刻みは1分、5分など、異なるステップで行われます）。 でも、2枚目（分など）が古いもの（月並みなものも含む）だとわかったら、その錯覚はとても納得できるのですが......。 ;) Hide 2010.09.18 21:09 #273 Yurixx: 何が問題なのか？疑問はありませんか？また、その疑問の根拠は？そうですね、疑問はありますね。 少なくとも、「分」と「日」ではトレードの仕方が違うからです。まったく違うものなんです。さらに、Pastukhovの統計を考えてみると、Hの増加とともにボラティリティが変化していることがわかります。ヒョーに話を戻すと、インターネットでいろいろ調べてみると、対数プロットは自己相似形であるべきで、厳密には直線にならないことにも気がつく。これもフラクタル理論には不利な話です。ファンダメンタルズから見ると、グローバルなプロセスと「高頻度」な市場のプロセスは異なり、異なる資本集団が関与しているのです。したがって、異なる時間軸のチャートの自己相似性、類似性という議論だけは効果がないように思われます。要するに、そういうことですね。 とはいえ、個人的にはヒョーに役立たずという話は全くしていないんですよ。私が言いたいのは、その理論が成立していない、いや、限られた範囲で成立しているのであって、ヒョーさんが悪いわけではない、ということです。 Hide 2010.09.18 21:09 #274 Farnsworth: 幻でもいいし、何か出てくるかもしれない． よっしゃー Freelance 2010.09.18 21:22 #275 分足以降の取引は、私には、本当に「相当な」動きを強調する必要があり、それ以外の推定は、（平均スプレッドの非寛容な分布から）同等の（あるいはさらに大きな）規模の広がりによって相殺されるでしょう......」。 ;) Hide 2010.09.18 21:28 #276 私は、職人技の秘密を共有しようというのではなく、理念の話なんです。 Freelance 2010.09.18 21:34 #277 カントールの塵は、原理としては、どのようなスケーラブルセクションにも適用できる。 2桁、3桁、4桁、そして今度は5桁...と精度を変えながら、ガルトンの釘を打ち込んでいくように。 イミフ。 ;) СанСаныч Фоменко 2010.09.19 07:18 #278 HideYourRichess: そうですね、疑問はありますね。 少なくとも、「日」とは異なる「分」での取引をしなければならないからです。まったく違うものなんです。パストゥホフによる統計を考えてみると、Hが増加するとボラティリティが変化することがわかる。ヒョーに話を戻すと、インターネットでいろいろ調べてみると、対数プロットは自己相似形であるべきで、厳密には直線にならないことにも気がつく。これもフラクタル理論には不利な話です。ファンダメンタルズから見ると、グローバルなプロセスと市場で起きている「高頻度」のプロセスは異なり、異なる資本集団が関与しているのです。したがって、異なる時間軸のチャートの自己相似性、類似性という議論だけは効果がないように思われます。簡単に言えば、そういうことです。 私もそれに賛成です。以前、別のスレッドで、共振周波数によるある時間軸の引用と、別の時間軸の引用が全く別物であることを証明しようとしました。 フラクタルは、アルゴリズムで導き出されたものであることを思い出してください。コチエは一方から派生したものですが、これらの変換は自己相似であることを意図したものではありません。上位のタイムフレームをとって、そこから数値を切り出すと、下位のタイムフレームで同じ数値を見つけることができるのだろうか。必ずしもそうではないし、この特定の時間枠では全くそうでない可能性が高い。異なる時間軸では、おそらく成功するでしょう。 異なるタイムフレームで作業しているTSは、そのような類似した形状を見つけるが、どこで？どこかへ異なる時間軸の商に同じ数字があるが、関連性はない。TSが見つけたこれらの数値の間には、自己相似性とは関係のない領域が存在する。このような「自己相似性」は、引用のフラクタル性の説明として機能するのでしょうか？ところで、Maldenbrotらのアイデアを使ったTSは見たことがありません。 Сергей 2010.09.19 07:52 #279 toHideYourRichess<br / translate="no"> そう、疑問があるのです。 少なくとも、「分」と「日」ではトレードの仕方が違うということから、進めています。まったく別物です。パストゥホフによる統計を考えてみると、Hが増加するとボラティリティが変化することがわかる。ヒョーに話を戻すと、インターネットでいろいろ調べてみると、対数プロットは自己相似形であるべきで、厳密には直線にならないことにも気がつく。これもフラクタル理論には不利な話です。ファンダメンタルズから見ると、グローバルなプロセスと市場で起きている「高頻度」のプロセスは異なり、異なる資本集団が関与しているのです。したがって、異なる時間軸のチャートの自己相似性、類似性という議論だけは効果がないように思われます。簡単に言えば、そういうことです。 とはいえ、個人的にはヒョーに役立たずという話は全くしていないんですよ。その理論が成立しない、というか限られた範囲内で成立していると言っているのであって、ヒョーに非はないのです。 tofaa1947私もそれに賛成です ... 同僚よ、もう少し慎重になれ、このことはすでにこのスレッドで書かれている・書かれている（なぜその場で踏みつけるのか）-そしてそれはまったく同じことだ。見積もりは自己相似形ではなく、つまり実質的には全くなく、文字通りたまたま現れた局所的な領域は非常に狭いスケールであることをお忘れなく。実用性＝0。そして、TAも、ましてやVAが効いたとか効かないとかいう形のナンセンスなものはない。 しかし、FAを深く掘り下げると、相関積分、情報次元、エントロピー、特異点など、あらゆる種類のものを取り上げた後に(お気づきのように私です。「つぶす」知性 :o)))+ と楽観視していると、一つの非常に重要な結論に達することができる。見積もりは非常に複雑なプロセスですが、ランダムではありません（！！！）。プロセスは騒がしくなく、見たままである - しかし、非常に複雑である（！！）。 しかし、引用文を直接扱うことが意味をなさないほど複雑で、そのような数学的装置は存在しないのです。そこで、簡略化して、いくつかの変換を導入し、それを使って作業する必要があります（これは私がやりたいことです）。どうすれば変身できるかは、明白なようでいて、あまり明白ではありません。そして、ここではそのようなフィルタリングが機能するとは考えにくい。 Andrey Dik 2010.09.19 08:01 #280 パタンナーという言葉は、もっと広い意味で捉えた方がいいように思います。私の考えるパタノスターの定義を述べてみようと思います。 PATTERNは、「Causal PATTERN」と「Investigative PATTERN」に分けられます。BP セグメントは、同じパターンを形成しながら、異なる数の基本（不可分）時間セグメント（バー/タイプ）を含むことができる。同じPaternalでも形状が大きく異なることがあります。最も近い類型は、幾何学 図形である多角形である。つまり、三角形の辺をどのように変えても、縮退した場合を除き、三角形のままなのです。 異なるTFはそれぞれ特徴的なパターンを形成する。自己相似性でもフラクタル性でもない。パターンは常に形成され、BPのあらゆる不可分のセグメントに存在する。 なんとなくですが、私が守っている原則以外に定義はありません。私の考えでは、私が定義したようなパターンは、相関関係や他の統計的手法では調査できず、一般に特徴的なパターンを分析的に公式化することは不可能です。なぜなら、パターンが連続的に現れ、消え、互いに流れ、私が言ったように、それぞれのTFにおいてそのパターンは異なり、互いに依存しないからです。異なるTFのPATTERNの組み合わせで、異なるがその時々に特化した捜査PATTERNが得られる。万華鏡や雪の結晶の模様のように、パターンは無限にあるが、「ありえない」模様の出現を排除するのである。つまり、パターンの集合以外の集合が存在するのである。 これらのことから、異なるTFで同時にPaternを解析することが必要であることがわかります。離散的な信号しか得られない「スリースクリーン法」とは異なります。フローイングパターンの方法（まあ、私の方法にようやく名前がついたわけですが）は、時間的に連続した（研究対象のBPで可能な最小の離散化で）シグナルを与えます。 もしかしたら、この分野の第一人者の方々は、私の考察が役に立つかもしれませんし、何か有益な方向に導いてくれるかもしれません。私はこの分野の社会思想の発展を興味深く見ていますが、私見では、ハーストやそれに類する推定方法は行き詰まりを感じますが、これは私のIMHOです。 やや似たような感想。 faa1947: 同じ数値が異なる時間軸の引用で出てきますが、関連する事柄ではありません。TSが見つけたこれらの数値の間には、自己相似性とは関係のない領域が存在する。このような「自己相似性」は、引用のフラクタル性の説明として機能するのでしょうか？ところで、Maldenbrotらのアイデアを使ったTSは見たことがありません。 1...212223242526272829303132333435...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
皆さん、自己相似性という信念がどこから来るのか理解できないのですが？何を基準にしているのか？
何が問題なのか？疑っているのか？その疑問は何に起因するのでしょうか？
ここでいう自己相似性とは、おそらく、サンプリングレートの異なるチャートにおける悪名高いパターンの類似性と考えるべきでしょう（大雑把に言えば、ある軌道は月足 タイムフレームで 見つけることができますが、価格の刻みは1分、5分など、異なるステップで行われます）。
でも、2枚目（分など）が古いもの（月並みなものも含む）だとわかったら、その錯覚はとても納得できるのですが......。
;)
何が問題なのか？疑問はありませんか？また、その疑問の根拠は？
そうですね、疑問はありますね。
少なくとも、「分」と「日」ではトレードの仕方が違うからです。まったく違うものなんです。さらに、Pastukhovの統計を考えてみると、Hの増加とともにボラティリティが変化していることがわかります。ヒョーに話を戻すと、インターネットでいろいろ調べてみると、対数プロットは自己相似形であるべきで、厳密には直線にならないことにも気がつく。これもフラクタル理論には不利な話です。ファンダメンタルズから見ると、グローバルなプロセスと「高頻度」な市場のプロセスは異なり、異なる資本集団が関与しているのです。したがって、異なる時間軸のチャートの自己相似性、類似性という議論だけは効果がないように思われます。要するに、そういうことですね。
とはいえ、個人的にはヒョーに役立たずという話は全くしていないんですよ。私が言いたいのは、その理論が成立していない、いや、限られた範囲で成立しているのであって、ヒョーさんが悪いわけではない、ということです。
幻でもいいし、何か出てくるかもしれない．
分足以降の取引は、私には、本当に「相当な」動きを強調する必要があり、それ以外の推定は、（平均スプレッドの非寛容な分布から）同等の（あるいはさらに大きな）規模の広がりによって相殺されるでしょう......」。
;)
カントールの塵は、原理としては、どのようなスケーラブルセクションにも適用できる。
2桁、3桁、4桁、そして今度は5桁...と精度を変えながら、ガルトンの釘を打ち込んでいくように。
イミフ。
;)
そうですね、疑問はありますね。
少なくとも、「日」とは異なる「分」での取引をしなければならないからです。まったく違うものなんです。パストゥホフによる統計を考えてみると、Hが増加するとボラティリティが変化することがわかる。ヒョーに話を戻すと、インターネットでいろいろ調べてみると、対数プロットは自己相似形であるべきで、厳密には直線にならないことにも気がつく。これもフラクタル理論には不利な話です。ファンダメンタルズから見ると、グローバルなプロセスと市場で起きている「高頻度」のプロセスは異なり、異なる資本集団が関与しているのです。したがって、異なる時間軸のチャートの自己相似性、類似性という議論だけは効果がないように思われます。簡単に言えば、そういうことです。
私もそれに賛成です。以前、別のスレッドで、共振周波数によるある時間軸の引用と、別の時間軸の引用が全く別物であることを証明しようとしました。
フラクタルは、アルゴリズムで導き出されたものであることを思い出してください。コチエは一方から派生したものですが、これらの変換は自己相似であることを意図したものではありません。上位のタイムフレームをとって、そこから数値を切り出すと、下位のタイムフレームで同じ数値を見つけることができるのだろうか。必ずしもそうではないし、この特定の時間枠では全くそうでない可能性が高い。異なる時間軸では、おそらく成功するでしょう。
異なるタイムフレームで作業しているTSは、そのような類似した形状を見つけるが、どこで？どこかへ異なる時間軸の商に同じ数字があるが、関連性はない。TSが見つけたこれらの数値の間には、自己相似性とは関係のない領域が存在する。このような「自己相似性」は、引用のフラクタル性の説明として機能するのでしょうか？ところで、Maldenbrotらのアイデアを使ったTSは見たことがありません。
少なくとも、「分」と「日」ではトレードの仕方が違うということから、進めています。まったく別物です。パストゥホフによる統計を考えてみると、Hが増加するとボラティリティが変化することがわかる。ヒョーに話を戻すと、インターネットでいろいろ調べてみると、対数プロットは自己相似形であるべきで、厳密には直線にならないことにも気がつく。これもフラクタル理論には不利な話です。ファンダメンタルズから見ると、グローバルなプロセスと市場で起きている「高頻度」のプロセスは異なり、異なる資本集団が関与しているのです。したがって、異なる時間軸のチャートの自己相似性、類似性という議論だけは効果がないように思われます。簡単に言えば、そういうことです。
とはいえ、個人的にはヒョーに役立たずという話は全くしていないんですよ。その理論が成立しない、というか限られた範囲内で成立していると言っているのであって、ヒョーに非はないのです。
同僚よ、もう少し慎重になれ、このことはすでにこのスレッドで書かれている・書かれている（なぜその場で踏みつけるのか）-そしてそれはまったく同じことだ。見積もりは自己相似形ではなく、つまり実質的には全くなく、文字通りたまたま現れた局所的な領域は非常に狭いスケールであることをお忘れなく。実用性＝0。そして、TAも、ましてやVAが効いたとか効かないとかいう形のナンセンスなものはない。
しかし、FAを深く掘り下げると、相関積分、情報次元、エントロピー、特異点など、あらゆる種類のものを取り上げた後に(お気づきのように私です。「つぶす」知性 :o)))+ と楽観視していると、一つの非常に重要な結論に達することができる。見積もりは非常に複雑なプロセスですが、ランダムではありません（！！！）。プロセスは騒がしくなく、見たままである - しかし、非常に複雑である（！！）。
しかし、引用文を直接扱うことが意味をなさないほど複雑で、そのような数学的装置は存在しないのです。そこで、簡略化して、いくつかの変換を導入し、それを使って作業する必要があります（これは私がやりたいことです）。どうすれば変身できるかは、明白なようでいて、あまり明白ではありません。そして、ここではそのようなフィルタリングが機能するとは考えにくい。
パタンナーという言葉は、もっと広い意味で捉えた方がいいように思います。私の考えるパタノスターの定義を述べてみようと思います。
PATTERNは、「Causal PATTERN」と「Investigative PATTERN」に分けられます。BP セグメントは、同じパターンを形成しながら、異なる数の基本（不可分）時間セグメント（バー/タイプ）を含むことができる。同じPaternalでも形状が大きく異なることがあります。最も近い類型は、幾何学 図形である多角形である。つまり、三角形の辺をどのように変えても、縮退した場合を除き、三角形のままなのです。
異なるTFはそれぞれ特徴的なパターンを形成する。自己相似性でもフラクタル性でもない。パターンは常に形成され、BPのあらゆる不可分のセグメントに存在する。
なんとなくですが、私が守っている原則以外に定義はありません。私の考えでは、私が定義したようなパターンは、相関関係や他の統計的手法では調査できず、一般に特徴的なパターンを分析的に公式化することは不可能です。なぜなら、パターンが連続的に現れ、消え、互いに流れ、私が言ったように、それぞれのTFにおいてそのパターンは異なり、互いに依存しないからです。異なるTFのPATTERNの組み合わせで、異なるがその時々に特化した捜査PATTERNが得られる。万華鏡や雪の結晶の模様のように、パターンは無限にあるが、「ありえない」模様の出現を排除するのである。つまり、パターンの集合以外の集合が存在するのである。
これらのことから、異なるTFで同時にPaternを解析することが必要であることがわかります。離散的な信号しか得られない「スリースクリーン法」とは異なります。フローイングパターンの方法（まあ、私の方法にようやく名前がついたわけですが）は、時間的に連続した（研究対象のBPで可能な最小の離散化で）シグナルを与えます。
もしかしたら、この分野の第一人者の方々は、私の考察が役に立つかもしれませんし、何か有益な方向に導いてくれるかもしれません。私はこの分野の社会思想の発展を興味深く見ていますが、私見では、ハーストやそれに類する推定方法は行き詰まりを感じますが、これは私のIMHOです。
やや似たような感想。
同じ数値が異なる時間軸の引用で出てきますが、関連する事柄ではありません。TSが見つけたこれらの数値の間には、自己相似性とは関係のない領域が存在する。このような「自己相似性」は、引用のフラクタル性の説明として機能するのでしょうか？ところで、Maldenbrotらのアイデアを使ったTSは見たことがありません。