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 58

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sergeyas:

kotierではもっと複雑で、信号が干渉と混ざって存在するかしないかです

干渉（ノイズ）を抑制することで、信号の探索条件を改善することができますが、この問題は未解決のままです。





信号はいくつあるのですか？
 
tara:

信号はいくつあるのですか？

もっといいものがあればいいのですが・・・)

 
tara:

そうなんです。

入力がゼロの場合は、信号の数がどれだけ多くても、信号がないことを意味します。

テクニカル分析の手法の一つであるトレンドラインの構築は、これで立証されましたね。


まったく逆である。

入力のゼロは常にゼロとは限りません。もし、1分前にゼロでなかった場合、システムが何らかの記憶を持っていれば、入力がゼロであると仮定しても、慣性モデリングはゼロでない出力を生成することになる。トレンドライン との乖離が出るわけですが、そのモデルが5円玉より少し複雑であれば、未来の絵はもっと面白くなるはずです。

 
sergeyas:

Olegさん、皮肉でしたね、文末にスマイリーをつけるのを忘れてました（笑)。

"こちらを ご覧ください。с #93 ...#96 "では、信号と干渉について直接述べられていますが、私が返信した記事では、それについて一言も触れられていません。


どうやら、私が入力ストリームを有用な信号と干渉の加法混成とみなしていることを見落としており、明記していなかったようです。

x(t) = s(t) + n(t)

と、当たり前のようにほざいたが。

 
alsu:
システムのパラメータを特定したら、あとは慣性モードでいわば未来へ向けて短時間「解放」して、何が起こるか見るだけです。実際、これは予測なのだが、その瞬間にシステムの入力に何もないという前提の下での話である。前述の通り、入力信号は分からず、過去のデータから推定するしかないのだが、入力が0と 仮定して予測する以外に方法はない。

より正確には、入力が0に等しいのではなく、入力の変化が0に等しいのです。ここでは様々なバリエーションを許容していますが、例えば[a,b]内の入力変化など
 
sergeyas:

kotierではもっと複雑で、信号が干渉と一緒にミックスされて存在するかしないかです

干渉（ノイズ）を抑制することで、信号の探索条件を改善することが可能ですが、この問題は未解決のままです。


全くその通りです。

そして、強度の異なるノイズが常に存在すると考えることができる。これに対して、入力の信号はあってもなくてもよい（ここでもある程度の許容誤差が生じる）。そして、ここでは、トレンドとフラットの明確な分離には程遠い状態です。

 
avtomat:

5) 最適化-適応ループを含めることで、閉じたシミュレーション系を得ることができる


この方式を市場の視点から説明すると、気配値の流れから、動きを阻害する指値注文と動きを生み出す成行注文という2つの反対勢力を関数qLとqRで評価することになる。そして、q0を用いて比較する。本来は、指値側が強ければ横ばい、相場側が強ければトレンドを期待すべきなのですが。適応ブロックは、予測誤差に基づいてqLとqRのパラメータを変更する。

WLとWRを2つのブロックに分けるのは論理的かもしれません。これらは、WLbの買い流動性、WLsの売り流動性、WRbの買い成行注文、WRsの売り成行注文に対応します。WRbはWLと相互作用してアップムーブを形成し、WLbを持つWRはダウンムーブを形成する。チャートは4つのブロックが対になっており、その結果がq0を介して互いに影響し合う。そして、トレンド/フローティングの概念に加えて、移動の方向も存在することになる。つまり、商から2成分ではなく、4成分が抽出される。大雑把に言うと、「買い勢力」「売り勢力」「買いに対する抵抗」「売りに対する抵抗」です。

物理学で例えるなら）高密度の媒体の中で、物体がインパルスを与えられて上下に動いているようなものです。しかし、媒質の密度は変化し、方向によって異なる。

問題はこれらの関数qLとqRである。数値だけでなく、自分では抽出しにくいけれども、仕事の決め手になりそうな素性をインプットすることができる。まず、時間属性（時間帯、曜日）。おそらく、ボラティリティなどの価格属性は、極端に達しているのでしょう。

 
Avals:


物理学で例えるなら）物体が密度の高い媒体の中で、それに加えられたインパルスによって上下に移動しているようなものです。しかし、媒質の密度は変化し、方向によって異なる。

そうですね、このような例えはとてもわかりやすくて便利です。

そして、この問題は、市場媒体密度、密度勾配、その時間変化の決定と解釈することができる。

同様の問題は、ジオロケーション（時間の代わりにプローブ信号のアプリケーションの座標があるのみ）でも解決されており、超音波診断室では毎日行われている。

 
avtomat: 決めてください。ほんの少しの粗が足かせとなり、乗り越えられない壁のように思えてしまうことが多いのです。
よし、試しに遠くからやってみよう。当初は、ATSの装置という観点ではなく、特定の種類の非線形拡散を仮定して、モデリングに取り組みました。しかし、ディフューラの解析の過程で、ATSの要素が残っていることが明らかになった。Vapchet このような素晴らしいもの（「メタモデル」）が私の頭の中に現れたのは、そんなFXがあることさえ知らなかった、ずっと前のことです。でも、今になって時々思い出すと、FXウイルスに徹底的に感染することをすでに知っていたようです :) 。おそらくカルマが耳元で囁いたのでしょう。では、プロレゴメナ。

I) その商品をStockと呼ぶことに同意しよう。一般に、株式とFXのペアの行動法則は似ているはずです。

II) 私は、市場全体を、「株式」という固有なものと「その外部にあるもの」という二つの不等なサブシステムに分割した。これらのサブシステム間の相互作用は一方通行である。つまり、「外部」のみが「行動」に影響を及ぼし、その逆はない。アクションの運動を記述するモデルは、システム論の「一般哲学的」な運動方程式に相当する。"衝撃に対する物体の反応は、衝撃の強さに比例し、物体の慣性に反比例する"。さて、さらに話を進めると、このモデルはランダフシッツが『力学』で説明した方法と非常によく似た構成になっています。この記述の最も重要な特徴は、株価の変化に対するdifuraa tionsの閉鎖性、すなわちその主要なパラメータである。すなわち、引用以外のものは使用しない。

III) もう一度：株の動きディプーラは非線形であった、つまり重ね合わせの原理は即座に否定された。引用元への外部からの影響を2倍にすると、フィン楽器のレスポンスが2倍になるとは到底思えない結果になることは確かです。また、ストックにメモリがあることは、このシステムが基本的に非線形であることを示唆しています（これは必ずしもそうではありませんが、非線形性は不要になればいつでも取り除くことができるので、ここでは何も失うものはありません）。

IV) アクションの外部で起こりうるすべての影響について明示的に記述する試みがなかった。引用元への影響度の原則に従って、ぶっきらぼうに分けました。4種類集約されました。
1）株価に依存しない一定のインパクト（アルファインパクト）。
2) 株価に比例するインパクト（ベータインパクト）。
3) 株価のデリバティブに比例する（ガンマインパクト）。
4) 株価の二乗に比例する（非線形性の導入）（デルタ・インパクト）。
こういうインパクトのあるものは、中身はどうでもいいんです。重要なのは、それらをすべて既知の4種類に絞り込んだことであり、さらに重要なのは、それらのパラメータが実験的に決定できることを期待している（今のところ、そう思っているだけだ）。

そして、このような全体の流れが見えてきたのです。4 種類のインパクトはいずれもそれ自体が時間の関数であり、株価に比 べて比較的ゆっくりと変化します。ほぼどの時点でも、これらの影響が変化しないと仮定して、株価の均衡価格を設定することができます。

どんなニュースでも、これらの影響力を飛躍的に変化させ、株価の新しい均衡値を設定する情報をシステムに投げかける。株価を新しい条件に合わせようとする一過性のプロセスが始まる(そこに、システムのOOSがある!)。大雑把に言うと、2次線形拡散です。ディップアワーの線形化は、振動の大きさ、すなわち平衡値からのずれを小さく仮定することで得られる。パラメトリックオシレーターのようなものが得られる（つまり、Actionサブシステムはオープンシステムなのだ！）。

このような影響を与えるパラメータをできるだけ早く決定し、それによってプロセスそのものが時間とともにどのように変化していくかを見極めること（予測）が主な仕事である。最も重要な結論は、外部からの影響が一定（ニュースがない）でも株価は変化する、ということです。つまり、ニュースはすぐに株価に影響を与えるわけではなく、最新のニュースの影響はニュースそのものから有限時間後にでも起こるのである。

ところで、2次のディップアワーが線形であることから、古典力学の概念である株の運動量やラグランジュ関数（エネルギー）を導入しやすくなっています。外部影響の不変性という部分では、エネルギー保存則のようなものも語れる。要するに、メカニックがすべてアウトなんです。もちろん、根本的に株価を確率過程にしているので、これは可視性に過ぎない。このランダムな過程について、ある限定的でない仮定の下では、この過程の方程式を導くことさえ可能である（私はこれを何とかやってみたが、今のところ使い道はない）。

みんな、もしこのスコラ学に強い憤りを感じて いる人がいたら、質問してくれ、明らかにしてあげよう。ATS方式はもう少し後になります。少なくとも、上記のデタラメについてある程度のコンセンサスが得られれば。

このような複雑なシステムを馬鹿な力学に還元できないからと言って」批判するのが好きな人は、その論拠を真剣に考えるようにしてください。それは「ダム・メカニック」とは全く言えないもので、ただ、どこか遠まわしにそう見せているだけなのです。不当な批判は無視される。
 
Avals:


この仕組みをマーケット視点で表現すると、気配値の流れから関数qLとqRを用いて、動きを阻害する指値注文と動きを生み出す成行注文という、相反する2つの力を評価することになる。そして、q0を用いて比較する。本来は、指値側が強ければ横ばい、相場側が強ければトレンドを期待すべきなのですが。適応ブロックは、予測誤差に基づいてqLとqRのパラメータを変更する。

WLとWRを2つのブロックに分けるのは論理的かもしれません。これらは、WLbの買い流動性、WLsの売り流動性、WRbの買い成行注文、WRsの売り成行注文に対応します。WRbはWLと相互作用してアップムーブを形成し、WLbを持つWRはダウンムーブを形成する。チャートは4つのブロックが対になっており、その結果がq0を介して互いに影響し合う。そして、トレンド/フローティングの概念に加えて、移動の方向も存在することになる。つまり、商から2成分ではなく、4成分が抽出される。大雑把に言うと、「買い勢力」「売り勢力」「買いに対する抵抗」「売りに対する抵抗」です。

物理学で例えるなら）高密度の媒体の中で、物体がインパルスを与えられて上下に動いているようなものです。しかし、媒質の密度は変化し、方向によって異なる。

問題はこれらの関数qLとqRである。数値だけでなく、自分では抽出しにくいけれども、仕事の決め手になりそうな素性をインプットすることができる。まず、時間属性（時間帯、曜日）。おそらく、ボラティリティなどの価格属性は、極端に達しているのでしょう。


密度の高い媒体の中で、異なる方向の力が作用したときの物体の動きと比較すると、非常によくわかる。

その上で、先ほども申し上げたように、特定の問題を解決する必要があるのです。

1）各チャンネルの構造を決定する。個々のチャンネルは、独立したリンクとして、または閉じたトラッキングシステムとして表現することができます。
2)最適化基準の 選択。この基準により、モデルの動作周波数範囲が決定されます。

WLとWRのブロックをWL、WLb、WR、WRbと表現したことで、クロスオーバー構造として両者をつなぐことができるようになった。

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