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 237

新しいコメント
 
avtomat:


確かに、そのような予測にメリットは ない。---その通りです ;)))

選択肢は多いが、どれも使い物にならない。そして、役に立たないのであれば、なぜこんなに多くの選択肢が必要なのか？


市場の非定常性などではなく、価格を予測することが目的ではなく、利益を上げることが目的なので、このような予測自体は必要ない。しかし、これらのルールは、戦略の一部である可能性があります。

例えば、今の価格が1.3000だとします。予想：1.2800の前に1.3100の水準に到達する確率は0.75。例えば、テイクプロフィットの 数値とストップロスを2に設定すると、テイクプロフィットは2倍の頻度で発動されます。この予測にはすべてが含まれており、確率さえも私たちの方向にあるようです。利益以外のすべて。統計的に優位に立てるようなモデルであるべきで、予測の対象は価格ではなく、それになるのです。つまり、私たちのモデル/システムが統計的に有利であり、一連の取引で高い確率で利益を上げることができると予測するのです。

例えば、剛体tp=slのシステムがあるとする。テストでは、確率 tp=0.55、sl=0.45。MO=0.1。予測目標は、このMOがプラスを維持することです。tpの確率は0.5以上を維持すると言えるが

p.s. 私はそのようなシステムの取引はしません))

 
TheXpert:
降水確率があります。


そう、二項対立の事象（あるかないか）であり、情報は確率のみだからです。予想屋は行き場がない))また、温度については、標準的な信頼区間 行列が適用される。予測者は予測の確率レベル、例えば0.9を選びます。そして、予測モデルを使って確率分布を求め、この区間に入る総確率が0.9になるように区間の境界を選びます。区間の上辺と下辺だけを得ることができます。これは予測される温度範囲です
 
tara:


試してみること。

制御された動的システムの予測は、状況を評価するための情報であり、それ以上でも以下でもない。

同時に、状況を判断する段階がそのまま意思決定の段階となるため、「どうなるか」ではなく、「何が始まったか」という意味での面白さがあるのが、この予測の特徴です。

したがって、結果として、TRとSLの値を決定するために予測の結果を使用することは無意味ですが、ポジションの開始または終了を決定する際に使用しないことは愚かなことなのです。

カール・クラウゼヴィッツをひねり出すと、「...軍事学は指揮官に直接戦場に同行すべきではなく、この戦いのために彼を準備するだけである...」ということになろうか。似たようなもの（。


は、エントリーポイントなどで別途予測する必要はない。統計的に優位に立てるシステム、つまりアルゴリズムがあるのです。市場に参入する とき、人はこのアルゴリズムが利益を上げ続ける（統計的に有利である）ことを予測・賭ける。他の点での個別の予測は必要ありません。これらは、上記の予測の結果に過ぎない。

例えば、ある釣り人は、特定の餌、魚の引っ掛け方などによって、ほとんどの場合、オーバーヘッドをカバーするのに十分な魚を釣る機会が得られることを知っています。そして、彼は浮き輪の個々の配役で何かを予測する必要はないのです))。バカみたいに釣って、効かなくなったら方法を変える。彼は何を予言しているのか？何もない。でも彼は、キャストして、2分待って、抜いて、というアルゴリズムではなく、ダイナミクスでも反応するんです))。

 
avtomat:

必ずしもあなたにとは限りません。もっと一般的な予報士に。具体的には、非常によく、場当たり的に、「確率-確率-確率-確率」とマントラのように繰り返す予報士のことだ。

F()の関数関係を明らかにしないんですね。からかおうとしてるとは思わないでください--いいえ。しかし、私は疑っている、（何かが私に言っている;)。回帰していると...。ということと

よく知られたパターンですね。それは昔から知られていたことです。1960年代から、上と下で考えていろいろと言われてきました。ステディモーションセクションで動作します。問題は、トレンドが変化したときに発生する。特にスイッチングモードでは。この問題については、これまでにも多くの研究がなされてきた。しかし、これまで満足のいく解決策はなかった。このように、その満足のいく仕事の限界はわかっている。

でも、ニュアンスが違うんです。もし、あなたのモデルが確率で動作しないのであれば、あなたのモデルに基づいて確率について語る根拠はない。どこかのコンパクトな地域でモデル結果の頻度を事後的に計算するのであれば別ですが。しかし、これらは一般的に言って、松葉づえのようなものです。


回帰することに問題はないと考えています。どんな機能にも対応できる便利で普遍的なものです。問題は回帰ではなく、入力と出力のデータです。入出力が価格（自己回帰）である場合、何も動作しません。価格はそれ自体には依存しない。そのため、価格とその指標という単一の入力で市場モデルを作ろうとしても、失敗することが非常に多いのです。価格に影響を与える入力、つまり相場とその指標を超えるものを選択する必要があります。例えば、ある企業の赤字のニュースで株価が下がった、つまり赤字が株価に影響を与えたのであって、それ以前の株価がどうであったかは関係ない。企業の収益性は、その経済的パフォーマンスによって 決まります。個々の企業の収益性（契約上の損失など）については私的な前提があるが、経済部門あるいは経済全体については、回帰モデルによってかなりよく予測できる。
 

統計的な優位性は、一連の取引の中でしか得られない。そのためには、利益が出ていても出ていなくても、時間通りにポジションを持ち、決済 するための明確な開始条件が必要です。トーナメントでポーカーをしたことがある人なら、私のことを理解してくれるでしょう。距離の長い数学は、大きな役割を果たします。小さな損失の積み重ねも、大きな利益の積み重ねで大きな勝利に上書きされる。それは市場でも同じです。あくまでも、運用できる価格帯を選ぶことが重要です。TFは重要ではありません。エントリーとエグジットのための価格帯と価格分析が重要である。もちろん、規律も。最初のうちは、負けたトレードを決済するのはそう簡単ではありませんでした。損失トレードはどんなTSでも避けられないものであり、このTSの一要素として扱うべきである。

 
avtomat:

F()の関数関係を明らかにしないんですね。からかおうとしてるとは思わないでください--いいえ。しかし、私は疑っています（何かがそう言っているような気がします ;）。回帰していると...。ということと

なぜ回帰するのでしょうか？カーブフィッティング再び...

アヴァルス
そう、二項対立の事象（あるのかないのか）であり、情報は確率のみだからです。
確率だけで動くTSを作れないのはなぜですか？ 少し面倒なのはわかりますが、だからといって使えないわけではありません。
 
TheXpert:

なぜこのような回帰が起こるのか。カーブフィッティング再び...

確率だけで動作するTSを作れないのはなぜか？ 少し面倒なのは分かりますが、だからといって使えないということはありません。


うまくいけばいいんです。

アヴァルス

おそらく、固定されたストップ＆テイクシステムに対してのみ、周波数や予測について話すことができるのでしょう。ほとんどのシステムは、出口がどこになるかを事前に知ることができないため、毎回異なる市場のイベントに賭けることになります。

 
tara:


試しているところです。

制御された動的システムの予測は、状況判断のための情報であり、それ以上でも以下でもない。

同時に、状況判断の段階がそのまま意思決定の段階となるため、「どうなるか」という意味ではなく、「何が始まったか」という意味でこそ、予測の面白さがあるのです。

したがって、結果として、TRとSLの値を決定するために予測の結果を使用することは無意味ですが、ポジションの開始または終了を決定する際に使用しないことは愚かなことなのです。

カール・クラウゼヴィッツの言葉を引用すると、「...軍事学は指揮官に直接戦場に同行すべきではなく、その戦いのために準備するだけである...」とある。似たようなもの（。


まあ、一般論として、私の質問をすると、UDFではなく、UDF反対派、いや、UDF反対派ですらなく、市場を確率的概念に従ったランダムな現象であるとする一般的な考え方の支持者だけの回答を期待したのです。

.

私のアプローチ[Market - UDS]では、トラッキングシステムは、動きの構造を検出するための最適なツールです。このように、構造を特定する過程で、すでにUDSの状態のベクトルが形成されているのである。UDFに関連するTSは上部構造であり、ここでUDFの状態のベクトルを使ってTSの出力を形成することは極めて自然で正当なことである。

ここでは、エッセンスをコンパクトにまとめた分かりやすい説明図がふさわしいと理解しています。

 
gpwr:

リグレッションは問題ないと思います。便利で、どんな機能にも対応できる汎用性の高い製品です。問題は回帰ではなく、入力と出力のデータです。入出力が価格（自己回帰）である場合、何も動作しません。価格はそれ自体には依存しない。そのため、価格とその指標という単一の入力で市場モデルを作ろうとしても、失敗することが非常に多いのです。価格に影響を与える入力、つまり相場とその指標を超えるものを選択する必要があります。例えば、ある企業の赤字のニュースで株価が下がった、つまり赤字が株価に影響を与えたのであって、それ以前の株価がどうであったかは関係ない。企業の収益性は、その経済的パフォーマンスによって決まります。個々の企業の収益性（契約上の損失など）については私的な前提があるが、経済部門あるいは経済全体については、回帰モデルによってかなりよく予測できる。
あるいは、自己回帰を逃れるための十分シンプルな選択肢として、重回帰が あるのでは？希望する通貨ペアとは異なる複数の通貨ペアの価格から、ある通貨ペアの価格を予測する。そして、テスターの最適化でパターンを特定し、入出力のペアを選択するのが便利でしょう。

この方式は自己回帰方式より複雑ですが、従来のテストや最適化にはかなり適していますので、結果はかなりクリアになります。
 
Avals:


それ自体、このような予測は必要ないが、市場の非定常性などの理由ではなく、価格を予測することが目的ではなく、利益を上げることが目的だからである。戦略の一環として、このようなルールが設けられることも十分に考えられます。

例えば、今の価格が1.3000だとします。予想：1.2800に到達する前に1.3100に到達する確率は0.75。例えば、テイクプロフィットの数値とストップロスを2に設定すると、テイクプロフィットは2倍の頻度でトリガーされることになります。この予測にはすべてが含まれており、確率さえも私たちの方向にあるようです。利益以外のすべて。統計的な優位性を得るようなモデルであるべきで、予測の対象は価格ではなく、それになるのです。つまり、私たちのモデル/システムが統計的に有利であり、一連の取引で高い確率で利益を上げることができると予測するのです。

例えば、剛体tp=slのシステムがあるとする。テストでは、確率 tp=0.55、sl=0.45。MO=0.1。予測目標は、このMOがプラスを維持することです。tpの確率は0.5以上を維持すると言えるが

p.s. 私はそのようなシステムの取引はしません))


アナリストからよく聞く言葉です（「...1.2800のレベルの前に1.3100のレベルに到達 する確率は0.75 だ...」と）。

しかし、誰が、どのように、いつ 、この確率を計算したのだろうか？そんな確率の計算をする人はいない !このような場合、値動きの確率ではなく、アナリストの予想、あるいは聴衆への意図的な影響について話すことが適切である。つまり、ここでは誤解から、あるいは意図的に誤解を招くような概念のすり替えが行われているのである。

など

1...230231232233234235236237238239240241242243244...551
新しいコメント