市場は制御されたダイナミックなシステムである。 - ページ 137

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yosuf:
実機でテストすることを許可しているのですね？

モデルのことはほとんど知らないんです。まだ何も勧められない。
2.うまく設計されたTS戦略では、ストップ注文はなくても大丈夫ですが、いずれにせよ仮想的なものであるべきです。
 
MetaDriver:
常設の土地？



はい。

 
FAGOTT:

市場のパターンは常に変化・変容しているという仮説を受け入れるならば、スライディングウインドウの採用は避けて通れない。これはデメリットとは思えませんね。相場の永遠のパターン？

フローティングウィンドウで行うべきこと - 各ステップで最適なサイズを選ぶには？

固定式スライディングウインドウは、デメリットでもメリットでもありません。

それは、より良いものがないために誰もが使っている強制的な自発的手法に過ぎないのです。

可変スライディングウィンドウの考え方は非常に古く、それをベースにした指標の説明もいくつか見かけましたが、まだテストはしていません。

市場の規則 性は、いくつかの時間を生きています。

生きているうちに搾取しなければならないのです。

それらが変化／変容するにつれ、ダイナミックモデルを更新するためのタイムリーなアクションを取る必要があります（最新の統計情報を保持する必要があります）。

は、使用中のモデルをオンザフライで適応させます。

過渡現象(信号)の始まりは何らかの表示で特定され、この点が「ウィンドウの左境界」(ゼロ)になるはずだが、「ウィンドウの右境界」はスライド式になっている

(トランジェント終了まで

のプロセス)。

その過渡期を何度も「スナップショット」することで、再生可能な典型的な反応（Olegの場合は等価物）が得られ、それを使って予測を立てることができるのです。

 
sergeyas:

スライディングウィンドウが固定式であることは、デメリットでもメリットでもありません。

それは、単に良いものがないからみんなが使っている強制的なボランタリーの手法に過ぎないのです。

市場の規則性はしばらく生き続ける。

生きているうちに搾取しなければならないのです。

彼らが変化／変容するにつれ、ダイナミックモデルは時間的に更新されるべきであり（現在の統計を維持する）、使用するモデルもその都度適合させる必要があるのです。

過渡現象（信号）の始まりは何らかの表示で識別され、この点が「左窓境界」（ゼロ）になるはずですが、「右窓境界」はスライド式（過渡現象の終わりまで

のプロセス)。

過渡期のスナップショットを何度も撮ることで、ある種の典型的な反応（Olegの場合は等価物）が得られ、それを使って予測を立てるのです。

これらすべてが正しいのは、時々引用されるパターンがある場合だけです。その場合は、まずそれを特定し、「トランジェントの始まり」を定義して、ウィンドウの右側のボーダーをスライド式にすればよいのです。

一般的な回帰モデルや Yusufのモデルは、移動窓をベースに変化する市場に対して継続的に「調整」するという、異なる基盤で動作しています。彼らは、ライフサイクルの終わり、あるいは死後にパターンを特定するという、異なる問題を抱えています。

あなたのアプローチは、市場のライフサイクルの初期にパターンを特定する利点がありますが、そのパターンが将来的に有効 である場合に限ります。これは非現実的な話です。

 

司会者に質問です。

2つの支店を開設することは可能ですか？

1.博士論文「OPTIMAL TRADE（最適貿易）」。

2.参加者のコメントと論文への提案。

トピック1は、参加者向けの読み物モードです。

テーマ2は、通常のテーマです。

論文（大）の章が設けられる。

1.検討中のNSPモデル全体は、その雑食性・普遍性が証明された回帰 モデルを含め、多くの既知の関数に変換するものである。

2.インジケーターとそれに基づくExpert Advisor。

3.利益方程式。

4.販売価格、取引マークアップ、収入、販売数量により、通常の市場で最適な取引を行うための条件。

5.市場における競争の度合いと、それを評価する数値的な方法。

6.商品の最適な販売価格。

7.商品の限界購入価格。

8.市場価格」の概念、その数値的定義、市場の価格ヒエラルキーにおけるその位置づけ。

9.2つの損益分岐点とその数値の定義方法 10;

10.商品の限界販売価格 11．

市場での価格階層 12;

12.多変数の線形回帰式の係数を推定する（Gauss法、Cramer法より簡単）。

 
Roman.:



はい。

結局、8件しかないんですよ。
 
sergeyas:

スライディングウィンドウが固定式であることは、デメリットでもメリットでもありません。

それは、単に良いものがないからみんなが使っている強制的なボランタリーの手法に過ぎないのです。

可変スライディングウィンドウを使ったアイデアは古いもので、それをベースにしたインジケーターの説明も見たことがありますが、自分で確認したわけでもなく、使ったこともないのです。

市場の規則性はしばらく生き続ける。

生きているうちに搾取しなければならないのです。

変化／変容に伴い、時間的にダイナミックモデルを更新する必要がある（最新の統計情報を保持する必要がある）。

は、使用中のモデルをオンザフライで適応させます。

過渡現象（信号）の始まりは何らかの符号で識別され、この点が「窓の左境界」（ゼロ）になるはずですが、「窓の右境界」は、スライド式の

(移行終了まで

のプロセス)。

過渡現象のスナップショットを何度も撮ることで、再生可能な典型的な反応（Olegの場合は等価物）が得られ、それを使って予測を立てることができます。




このモデルは、モデルパラメータをバーからバーへと常に再計算することでこれを実現している。
 
yosuf:
結局のところ、8つのトレードしかないのです。 。

1年前の1ヶ月分の作品を紹介します！
http://forum.finam.ru/index.php?showtopic=13324&hl=%D1%E5%E7%EE%ED%ED%E0%FF&st=0

"最後の「和音」"です。

http://forum.finam.ru/index.php?showtopic=13324&hl=%D1%E5%E7%EE%ED%ED%E0%FF&st=150


=============================== ということで、初期資金約25千ドルでの月次商品取引結果によると、+4900ドルの利益が得られました。トレードのポートフォリオは、起こりうるリスクを最小限に抑えるように作成されています。そして、それが功を奏したのでしょう。毎週の成果を集計すると、資金が着実に、そして段階的に増えていることがわかりました--------------------------- 結果がランダムだと思われる方もいらっしゃるかもしれません。"そう、まるで-ラッキー!今日はラッキー～、明日はラッキーじゃない！」 異論は認めない！？もしかして、そうなのか！？私は、このようなオープンで情報に基づいた株式取引、実質的にオンラインで各取引の予備的な（！）説明のアナログを、他の場所でほとんど見たことがないことだけを指摘しておきます。どなたかご覧になった方がいらっしゃいましたら、リンクをお願いしますさらに、次の事実も結果の非ランダム性を物語っている。この1年半から2年の間、私はほとんどオンラインで取引を行い、あるフォーラムの特別スレッドに




私のコンテストのアカウント で取引の予備的な（！）説明をしていました。そして、毎月+5から+15パーセントの利益を受け取ることができました。以前は毎週結果を総括していました。記事、分析などはそちらでどうぞ http://www.procapital.ru/showthread.php?t=34876 アービトラージ商品ファンド取引の説明とチャートの解説は、どのページからもスリリングに読めます（誇張なし）！。----------------------------"


 
FAGOTT:

これらはすべて、引用文の中に時々現れるパターンがある場合にのみ正しいのです。そうすれば、まずそれを特定し、「トランジェントの開始」を判断して、ウィンドウの右端をスライドさせることができます。

一般的な回帰モデルやYusufのモデルは、移動窓をベースに変化する市場に対して継続的に「調整」するという、異なる基盤で動作します。彼らは、ライフサイクルの終わり、あるいは死後にパターンを特定するという、異なる問題を抱えています。

あなたのアプローチは、市場のライフサイクルの初期にパターンを特定する利点がありますが、そのパターンが将来的に有効 である場合に限ります。これは非現実的な話です。


そのパターンがプロセスの寿命が尽きる頃に明らかになると考えるのはなぜでしょうか？3小節経過した時点ですでに明らかになり、その後も常に洗練されていく。主なポイントは、ヒストリカルデータのサンプルサイズを正しく設定することです。
 
FAGOTT:

これは、引用文に時々現れるパターンがある場合にのみ正しい方法です。その場合は、まずそれを特定し、「トランジェントの開始」を判断して、ウィンドウの右端をスライドさせるようにします。

そのパターンが "手の中に "現れる、つまり、作成したモデルの助けを借りてデータを蓄積するためには、ある程度の時間が必要です。

モデルをしばらく動かしてデータを集め、パターンを特定し、予測を立ててみることです。


ファゴット

一般的な回帰モデルやユスフモデルは、スライディングウィンドウに基づいて変化する市場に合わせて継続的に「調整」するという、異なる基盤で動作しています。彼らは

問題は別のところにある。彼らは、そのライフサイクルの終わり、あるいはすでに死後にパターンを識別する

ユセフのモデルの欠点とその応用の欠陥については、もう十分に語られ、説明されている。

おそらく何か修正できるはずだ。ここではオレグがすべてを握っている。

FAGOTT：もし、このパターンが将来も有効 であるならば。それは非現実的だ。

パターンは現実的ですか？

それとも何？

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