出来高、ボラティリティ、ハースト指数 - ページ 32 1...25262728293031323334353637 新しいコメント Andrey Dik 2010.09.19 14:47 #311 フローイング・パタニティ・メソッドの コメントも聞きたかったです。 ファーンズワース・キャンディッド・ユリックス・アヴァルス（および/または）の意見を聞きたいと思いました。 Сергей 2010.09.19 14:50 #312 joo: フローイングパタニティメソッドの コメントも聞きたかったです。 ファーンズワース・キャンディッド・ユリックス・アヴァルス（および/または）の意見を聞きたいと思いました。 もちろんです、でももう少し後です、やりたいことを終わらせないと。 Сергей 2010.09.19 15:20 #313 そこで、ごく簡単に文の第一近似を。 対象モデル： M{|x(t+delta)-x(t)|^2}~|delta|^2H(t) H(t) -パワーインデックスの時間依存性を仮定 調査予定： Hss、Hsssiシリーズを見積もりから入手できる可能性 これらのプロセスの定常性-相関-自己相似性の関係を調査する システム：図は研究の一連のステップを示すと同時に、システムの最初の外観を示す： A0。「プロセスを定常化する」：定常系列のファミリーを得て、次のような近い特性を持つ： 正規分布 シフトしてもACFの特性は維持される (情報を失う可能性がある) A1. "ファミリー自己相似性推定" Hss過程とHsssi過程に近い系列の選択。特異スペクトルを推定し、一般化されたHurst指数を得る。 B1. "確率密度の 推定"。 これは、https://forum.mql4.com/ru/6100/page31 のようなものです。写真を添付します、もっとわかりやすいと思います（長くなります）。表面 - 将来の100サンプルに対するシステム状態の理論的な確率密度。 A2.「開発可能性の推定」。この分野は、きっと「自己相似性」と関係があるのだろうと推測しています。つまり、ハイライトされたH-processは、何らかの形で確率密度に関係しているはずなのです。あるいは、そうでないかもしれない。 A3.最も可能性の高い構造を探す：最も可能性の高いHプロセスを選び出したら、その構造、つまりパターン（もし存在すれば）を選び出すことに切り替えるかもしれません。 A4.動的特性の推定：プロセスの各構成要素によるシステムの進化としての履歴が存在する。進化には過去があり、未来がある、だから伝達関数を推定できる。そして、ここではオプションとして、カルマンフィルターやベイズフィルターも役に立ちます。その結果、位相状態やモデルパラメータ（パラメトリックの場合）の確率的推定が可能になります。 PS：同僚 - これは第一の近似値であり、何かが明確でない場合、聞いてもあまり意味がありません - 私自身、まだ理解していません。:о) Volumes, volatility and Hearst Yurixx 2010.09.19 15:20 #314 HideYourRichess: 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。 ファンダメンタルズから見ると、市場のグローバルなプロセスと「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。だからこそ、自己相似性、つまり異なる時間軸のチャートの類似性についての議論だけが無意味に思えるのです。簡単に言えば、それだけです。 ローソク足パターンの偶然性や繰り返しで自己相似性を判断しようとするのは、かなり単純化しすぎていると思われる。何にも正当化されない。さらに単純化すると、私の考えでは、トレードの結果で判断しています。チャートの類似性は、フラクタルについて何も知らない初心者のために、市場の自己相似性を説明する試みと言われています。 自己相似性は、まず、現象のさまざまなレベルの構造的な類似性からなる。フラクタル構造を構成するそれらのレベル。しかし、これが多くの人の基本的な間違いなのですが、類似性は同一性から生じるものではありません。似ていることは平等ではないそのため、それぞれのフラクタルレベルで異なるプロセスを展開することができる。異なるレベル（大雑把に言うとtfの違い）のトレンドは異なる方向に向くことをご存知ないのでしょうか？あるいは、あるレベルでのトレンドと、別のレベルでのフラットな状態が重なることもあるのでは？ HideYourRichess。 さらに、パストゥホフによる統計を考えてみると、そこではNの増加に伴ってNボラティリティが変化していることがわかります。たとえあまり目に見えないとしても、その傾向は確認できます。 先ほど申し上げたように、水準によってHボラティリティが異なるのはごく普通のことで、その水準で起きているさまざまなプロセスを反映しているのです。すべての水準でHボラティリティの値が1つになるのは、純粋かつ完全に定常なSBの場合だけである。ちなみに、Hボラティリティとハーストの違いは、局所的に測定することが可能であり、非常に簡単であることです。そして、ハーストはプロセスの大域的な特性である。その定義と測定方法は、ローカルな値を得ることを許さず、したがって、異なるレベルで測定することは不可能である。しかし、それを局在化できる人、あるいは別のもっと実用的な特徴づけを思いつく人は、そうすることで、記憶を持つ非定常過程では、レベルごとに異なることがわかるようになるでしょう。 一連の引用の自己相似性とは、H-vol.などが常に同じであることではなく、その定義、計算方法、意味がすべてのレベルで同じであることである。そして、定量的な尺度の違いは、あくまでも国家の帰結です。 HideYourRichess。 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結果である。 どうやら、この騒動の元凶を見逃しているようだ。pp.5-6に、SBに対するハーストの行動に関する私の研究結果を並べた私の投稿がいくつかあります。理論的には0.5と等しくなるはずです。しかし、実際にはそうではないことがわかります。この結果は、オリジナルなものではありません。これらはすべて、科学界が長い間研究してきたことであり、よく分かっていることである。wikipediaにもハーストの定義があり、注意深い読者であれば、ハースト特性はマージナルであることがわかる。そのため、間隔が小さい値では、その値は我々が見たい値とは異なる。その定義の手順が強引なのもそのためだ（そうしなければ、どうやって漸近線に到達するのか）。そして、実際に適用してもほとんど効果がないのはそのためです。 そして、直線とは異なるハーピーもP.6に記載されている。そして、この結果の解釈も同様です。 しかし、これらはすべてハースト社の問題である。直線にしたいのなら、増分の分散を考えて作業してください。しかし、自己相似性と何の関係があるのでしょう。つまり、ある曲線が一定値でないからといって、巨大な現象を消してしまうのはどうなんだ？そして、自己相似形と同時に、フラクタル理論を放棄することになるのです。これでいいのでしょうか？ Yurixx 2010.09.19 15:39 #315 joo: これらのことから、異なるTFで同時にPatternsを分析する必要があることがわかる。これは、離散的な信号しか得られない「3画面法」とは異なる。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。 演出の一般的な考え方に異論はない。しかし、それは非常に急なプログラムです。パターンの正式な定義がなく、一方で、同一のパターンが異なる点数で構成されることもあるため、実装は容易ではない。 パターンの類似性の指標として相関を使用しないことは、代替の（効率的な）方法が提案されれば、興味深いものになるでしょう。それがないと、相関関係を否定してしまい、行き詰まる可能性があります。 Сергей 2010.09.19 15:44 #316 joo: 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、三角形の辺がどう変わっても、退化した場合を除けば、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、私の考えでは、Hurstと同様の推定方法は行き詰まりを感じています。 やや似たような感想。 MathCAD、MQL、C++のどれを使っても構わないのです。最終的には何らかの形で形式化する必要があります。パターンを調べたり、過去・未来の枠組みでZZを調べたりしましたが、無駄でしたし、繋がりもありませんでした。全くありません。ハーストの0.5がすべてを説明している。 冗談は冗談として、よく知っているヨギが、私のミルや悪魔との戦いに苦笑していた--賭けに勝ったこともある。賭けの条件はもちろん統計的に信用できないが、「事実」としては。ロータスで丸くなり（まだできない）、キネシオロジー的に出入りを判断している。バリエーションとして使用したのは、潜在意識における「筋力テスト」。簡単に説明すると、ある「コイル状」の腕の筋肉を、「あなたの名前はヴァシャですか」というような一連の「校正」質問（脳に対してではない）でトランス状態にし、正しい質問・回答-反応を得ることができたのです。まず-トレーニング/コーチング、そしてテスト。 Candid 2010.09.19 15:46 #317 Vita: 海岸線の長さを計測する過程が強く印象に残っているようですね :)しかし、あなたは（多少関連していますが）別の質問をされました。R/S分析のプロセスについてです。そこでは、各ステップで新しい平均をとっています。これは、新しい行サイズに対する新しい定規のサイズです。 Yurixx 2010.09.19 15:46 #318 Farnsworth: 研究対象モデル。 M{|x(t+delta)-x(t)|^2}~|delta|^2H(t)である。 H(t) - 時間依存の力率を仮定する これが正しいアプローチです。SBについては厳密な等式が存在し、H(t)=1/2となり、これは理論的に証明された結果である。極限で初めて精度が出るようなスケーリングを導入するよりも、一般化した方がよほど論理的です。 Candid 2010.09.19 16:04 #319 joo: フローイングパタニティメソッドの コメントも聞きたかったです。 ファーンズワース・キャンディッド・ユリックス・アヴァルス（および/または）の意見を聞きたいと思っていました。 紹介と受け止めました。不思議なもので、ある共鳴が起きたり、何かが（関連性の欠如という意味で）空白に陥ったりする。 しかし、序文には本文が続くはずです :)。 パターンを原因と結果に分けることは、私の考えと全く同じです。この場合のみ、これらは別のタイトルと別の考察に値するのです。類似性、相関性、その他の生体解剖学的ツールから切り離すということは、むしろアイデアの発展段階において、何かを明確に把握したという感覚と非常に一般的なイメージを除けば、ほとんど何もない状態であることを示唆しています。 全体として、大まかに描かれた新しい世界には好感が持てますが、それが現実とどう関係するのか、理解したいと思います。 Avals 2010.09.19 16:26 #320 joo: フローイング・パタニティ・メソッドの コメントも聞きたかったです。 ファーンズワース・キャンディッド・ユリックス・アヴァルス（および/または）の意見を聞きたいと思っていました。 イムハ パターンや異なるフレームでのパターンの組み合わせは、ある文脈、つまり市場の局面においてのみ意味を持つものです。パターンは移行の原因ではなく、移行の確率的な兆候に過ぎない。文脈が全く異なることもあります。例えば、スパイダーから説明されたネオのような制裁です。あるいは、アル・ワイスのような景気循環。ちなみに、彼の方法は、マルチレベルのパターンとその複合分析について、あなたの考え方に近いものだと思います。 私はテクニカル分析を使って取引の意思決定をしていますが、このグループの他の多くのトレーダーのアプローチと私の手法には、いくつかの重要な違いが あります。まず、テクニカルトレーダーで、100年以上どころか、30年以上も遡って研究している人はあまりいないと思うのですが......。第二に、同じステレオタイプな人物像でも、いつも同じように解釈しているわけではないことです。また、長期的な経済サイクルのどの部分に位置するかも考慮しています。 これだけでも、私がチャートから導き出す結論と、そうでないトレーダーが導き出す 結論に、非常に大きな違いが出て くるのです。最後に、私は古典的なグラフ（ヘッド＆ショルダー、トライアングルなど）を、独立した形としてだけでなく、考えています。むしろ、ある組み合わせの図形、つまり図形の中の図形を 探そうとしているのです。このような複雑な数列の組み合わせは、より成功確率の高いトレードのシグナルを出すことができます。 D.Schwager "The New Market Wizards". いずれにせよ - 原因と結果は、チャートの外にあるのです。これらは、例えば投機的なバブルのインフレとデフレのような、現実の経済プロセスである。パターンがあれば、相変化を時間軸で示すことができ、そのプロセスに適応することができます。 1...25262728293031323334353637 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
フローイング・パタニティ・メソッドの コメントも聞きたかったです。
ファーンズワース・キャンディッド・ユリックス・アヴァルス（および/または）の意見を聞きたいと思いました。
フローイングパタニティメソッドの コメントも聞きたかったです。
ファーンズワース・キャンディッド・ユリックス・アヴァルス（および/または）の意見を聞きたいと思いました。
対象モデル：
M{|x(t+delta)-x(t)|^2}~|delta|^2H(t)
H(t) -パワーインデックスの時間依存性を仮定
調査予定：
システム：図は研究の一連のステップを示すと同時に、システムの最初の外観を示す：
A0。「プロセスを定常化する」：定常系列のファミリーを得て、次のような近い特性を持つ：
- 正規分布
- シフトしてもACFの特性は維持される
(情報を失う可能性がある)A1. "ファミリー自己相似性推定" Hss過程とHsssi過程に近い系列の選択。特異スペクトルを推定し、一般化されたHurst指数を得る。
B1. "確率密度の 推定"。 これは、https://forum.mql4.com/ru/6100/page31 のようなものです。写真を添付します、もっとわかりやすいと思います（長くなります）。
A2.「開発可能性の推定」。この分野は、きっと「自己相似性」と関係があるのだろうと推測しています。つまり、ハイライトされたH-processは、何らかの形で確率密度に関係しているはずなのです。あるいは、そうでないかもしれない。
A3.最も可能性の高い構造を探す：最も可能性の高いHプロセスを選び出したら、その構造、つまりパターン（もし存在すれば）を選び出すことに切り替えるかもしれません。
A4.動的特性の推定：プロセスの各構成要素によるシステムの進化としての履歴が存在する。進化には過去があり、未来がある、だから伝達関数を推定できる。そして、ここではオプションとして、カルマンフィルターやベイズフィルターも役に立ちます。その結果、位相状態やモデルパラメータ（パラメトリックの場合）の確率的推定が可能になります。
PS：同僚 - これは第一の近似値であり、何かが明確でない場合、聞いてもあまり意味がありません - 私自身、まだ理解していません。:о)
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。
ファンダメンタルズから見ると、市場のグローバルなプロセスと「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。だからこそ、自己相似性、つまり異なる時間軸のチャートの類似性についての議論だけが無意味に思えるのです。簡単に言えば、それだけです。
ローソク足パターンの偶然性や繰り返しで自己相似性を判断しようとするのは、かなり単純化しすぎていると思われる。何にも正当化されない。さらに単純化すると、私の考えでは、トレードの結果で判断しています。チャートの類似性は、フラクタルについて何も知らない初心者のために、市場の自己相似性を説明する試みと言われています。
自己相似性は、まず、現象のさまざまなレベルの構造的な類似性からなる。フラクタル構造を構成するそれらのレベル。しかし、これが多くの人の基本的な間違いなのですが、類似性は同一性から生じるものではありません。似ていることは平等ではないそのため、それぞれのフラクタルレベルで異なるプロセスを展開することができる。異なるレベル（大雑把に言うとtfの違い）のトレンドは異なる方向に向くことをご存知ないのでしょうか？あるいは、あるレベルでのトレンドと、別のレベルでのフラットな状態が重なることもあるのでは？
さらに、パストゥホフによる統計を考えてみると、そこではNの増加に伴ってNボラティリティが変化していることがわかります。たとえあまり目に見えないとしても、その傾向は確認できます。
先ほど申し上げたように、水準によってHボラティリティが異なるのはごく普通のことで、その水準で起きているさまざまなプロセスを反映しているのです。すべての水準でHボラティリティの値が1つになるのは、純粋かつ完全に定常なSBの場合だけである。ちなみに、Hボラティリティとハーストの違いは、局所的に測定することが可能であり、非常に簡単であることです。そして、ハーストはプロセスの大域的な特性である。その定義と測定方法は、ローカルな値を得ることを許さず、したがって、異なるレベルで測定することは不可能である。しかし、それを局在化できる人、あるいは別のもっと実用的な特徴づけを思いつく人は、そうすることで、記憶を持つ非定常過程では、レベルごとに異なることがわかるようになるでしょう。
一連の引用の自己相似性とは、H-vol.などが常に同じであることではなく、その定義、計算方法、意味がすべてのレベルで同じであることである。そして、定量的な尺度の違いは、あくまでも国家の帰結です。
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結果である。
どうやら、この騒動の元凶を見逃しているようだ。pp.5-6に、SBに対するハーストの行動に関する私の研究結果を並べた私の投稿がいくつかあります。理論的には0.5と等しくなるはずです。しかし、実際にはそうではないことがわかります。この結果は、オリジナルなものではありません。これらはすべて、科学界が長い間研究してきたことであり、よく分かっていることである。wikipediaにもハーストの定義があり、注意深い読者であれば、ハースト特性はマージナルであることがわかる。そのため、間隔が小さい値では、その値は我々が見たい値とは異なる。その定義の手順が強引なのもそのためだ（そうしなければ、どうやって漸近線に到達するのか）。そして、実際に適用してもほとんど効果がないのはそのためです。 そして、直線とは異なるハーピーもP.6に記載されている。そして、この結果の解釈も同様です。
しかし、これらはすべてハースト社の問題である。直線にしたいのなら、増分の分散を考えて作業してください。しかし、自己相似性と何の関係があるのでしょう。つまり、ある曲線が一定値でないからといって、巨大な現象を消してしまうのはどうなんだ？そして、自己相似形と同時に、フラクタル理論を放棄することになるのです。これでいいのでしょうか？
これらのことから、異なるTFで同時にPatternsを分析する必要があることがわかる。これは、離散的な信号しか得られない「3画面法」とは異なる。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。
演出の一般的な考え方に異論はない。しかし、それは非常に急なプログラムです。パターンの正式な定義がなく、一方で、同一のパターンが異なる点数で構成されることもあるため、実装は容易ではない。
パターンの類似性の指標として相関を使用しないことは、代替の（効率的な）方法が提案されれば、興味深いものになるでしょう。それがないと、相関関係を否定してしまい、行き詰まる可能性があります。
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、三角形の辺がどう変わっても、退化した場合を除けば、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、私の考えでは、Hurstと同様の推定方法は行き詰まりを感じています。
やや似たような感想。
MathCAD、MQL、C++のどれを使っても構わないのです。最終的には何らかの形で形式化する必要があります。パターンを調べたり、過去・未来の枠組みでZZを調べたりしましたが、無駄でしたし、繋がりもありませんでした。全くありません。ハーストの0.5がすべてを説明している。
冗談は冗談として、よく知っているヨギが、私のミルや悪魔との戦いに苦笑していた--賭けに勝ったこともある。賭けの条件はもちろん統計的に信用できないが、「事実」としては。ロータスで丸くなり（まだできない）、キネシオロジー的に出入りを判断している。バリエーションとして使用したのは、潜在意識における「筋力テスト」。簡単に説明すると、ある「コイル状」の腕の筋肉を、「あなたの名前はヴァシャですか」というような一連の「校正」質問（脳に対してではない）でトランス状態にし、正しい質問・回答-反応を得ることができたのです。まず-トレーニング/コーチング、そしてテスト。
研究対象モデル。
M{|x(t+delta)-x(t)|^2}~|delta|^2H(t)である。
H(t) - 時間依存の力率を仮定する
フローイングパタニティメソッドの コメントも聞きたかったです。
ファーンズワース・キャンディッド・ユリックス・アヴァルス（および/または）の意見を聞きたいと思っていました。
紹介と受け止めました。不思議なもので、ある共鳴が起きたり、何かが（関連性の欠如という意味で）空白に陥ったりする。
しかし、序文には本文が続くはずです :)。
パターンを原因と結果に分けることは、私の考えと全く同じです。この場合のみ、これらは別のタイトルと別の考察に値するのです。類似性、相関性、その他の生体解剖学的ツールから切り離すということは、むしろアイデアの発展段階において、何かを明確に把握したという感覚と非常に一般的なイメージを除けば、ほとんど何もない状態であることを示唆しています。
全体として、大まかに描かれた新しい世界には好感が持てますが、それが現実とどう関係するのか、理解したいと思います。
フローイング・パタニティ・メソッドの コメントも聞きたかったです。
ファーンズワース・キャンディッド・ユリックス・アヴァルス（および/または）の意見を聞きたいと思っていました。
イムハ パターンや異なるフレームでのパターンの組み合わせは、ある文脈、つまり市場の局面においてのみ意味を持つものです。パターンは移行の原因ではなく、移行の確率的な兆候に過ぎない。文脈が全く異なることもあります。例えば、スパイダーから説明されたネオのような制裁です。あるいは、アル・ワイスのような景気循環。ちなみに、彼の方法は、マルチレベルのパターンとその複合分析について、あなたの考え方に近いものだと思います。
私はテクニカル分析を使って取引の意思決定をしていますが、このグループの他の多くのトレーダーのアプローチと私の手法には、いくつかの重要な違いが あります。まず、テクニカルトレーダーで、100年以上どころか、30年以上も遡って研究している人はあまりいないと思うのですが......。第二に、同じステレオタイプな人物像でも、いつも同じように解釈しているわけではないことです。また、長期的な経済サイクルのどの部分に位置するかも考慮しています。 これだけでも、私がチャートから導き出す結論と、そうでないトレーダーが導き出す 結論に、非常に大きな違いが出て くるのです。最後に、私は古典的なグラフ（ヘッド＆ショルダー、トライアングルなど）を、独立した形としてだけでなく、考えています。むしろ、ある組み合わせの図形、つまり図形の中の図形を 探そうとしているのです。このような複雑な数列の組み合わせは、より成功確率の高いトレードのシグナルを出すことができます。
D.Schwager "The New Market Wizards".
いずれにせよ - 原因と結果は、チャートの外にあるのです。これらは、例えば投機的なバブルのインフレとデフレのような、現実の経済プロセスである。パターンがあれば、相変化を時間軸で示すことができ、そのプロセスに適応することができます。