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 62

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avtomat:

でも、中間濾過をすれば、当然のように。


何もしなくていいんだよ、ダッセー。デリバティブを意図的にトリミングすれば、トリミングされたデリバティブになる、当たり前のことですが。そして、トリミングをしないと、無包茎になってしまうのです。

そして、自分の分析方法にシステムを合わせるために、凍結情報を捨ててしまうのは本末転倒です。特に取引システムでは、信頼できるリアルタイムの信号情報を得る必要がありますが、フィルタリングはグループ遅延をもたらし、ウェーブレットのスペクトルの高周波の半分（まさに検出できるエッジとなる部分）をカットしてしまうのです。

つまり、平滑化した後では、いくらでも信号を検出でき、確実に見つけることもできますが、この情報は入手した瞬間には実質的に無価値なのです。だから、私はフィルターをかけることには断固反対で、クリーンな引用で仕事をするべきだと思っています。

 
alsu:

何もついてこない、ダサイ。デリバティブを意図的にトリミングすれば、トリミングされたデリバティブができるのは当然です。そして、トリミングをしないとノーカットになってしまう。

特にトレーディングシステムにおいては、信頼できるリアルタイムのシグナル情報を得ることが重要ですが、フィルタリングを行うとグループ遅延が発生し、ウェーブレットスペクトルの高周波数の半分（まさに検出可能なエッジを提供する半分）をカットしてしまうのです。

つまり、平滑化した後では、いくらでも信号を検出でき、確実に見つけることもできますが、この情報は入手した瞬間には実質的に無価値なのです。だから、私はフィルターをかけることには断固反対で、クリーンな引用で仕事をするべきだと思っています。




まあ、いけないことなので、いけないことなんですが...。これがあなたの視点です。それに反論するつもりもない。

しかし、この場合、デリバティブの話をするのは正しくない。

EURUSDの最初の10個のデリバティブのデータ。

この数字のセットは微分ではない！？

 
ちなみに、得られた数値の妥当性を確認するために、テイラー級数を用いることができる。
 

差分d1, d2, ...に対するテイラー級数d8.

GBPUSD 日足

1) 中間差分フィルタリングなし

2) 中間差分フィルタリングを用いた場合

 
alsu:

つまり、マークが当てられる割合のようなもの...。ありがたいことだと思います。は、このノイズから抜け出せず、どこかで50～55％以内に収めなければならない。でも、それは心に留めておきます。



いいえ、予測の方向には増分を合計し、逆方向には別々にします。一方を他方で割ったものがプロフィット・ファクターの計算式となる。推測される符号の割合だけでなく、増分の大きさ自体も考慮される

この指標は、予測誤差だけでなく、推測される信号も同時に考慮されている。I.e.本質的にDSP用語でいうところの信号/ノイズ（だと思う）))は、DSPに詳しくないので。）また、エラー・クランプによる推定など、予測誤差のHPを必要としない。

誤差の分散の仕方について。ゼロモ-誤差に傾向がない、有限分散-誤差が予測できない大きさになり、有用な信号（決定論的要素）の評価が無意味になることがないためです。でも、まだトレードには来ていないんです。シンプルなストップロス設定は、不要なテールをカットし、トレードのリターン分布の分散を制限することができます。つまり、モデルの品質評価という基準に支障がない限り、ノイズは何でもいいのです。信号とノイズの分布の前に、信号とノイズの推定がすべて同じであれば、モデルを定性的に推定することができるので、現段階ではそれだけで十分です。 イムハ

そして、古典的な意味での誤差を予測と現実の差として考えるのではなく、誤差の方向性を考慮する必要がある。すぐに、正しい方向への誤差は誤差ではなく、利益となるトレーダーズリアルへ))。例えば、トレンドフォローは、このようなエラーに基づいています - 正しい方向に放出する。損切りゾーンでの増分の配分をストップロスで切り捨て、右肩上がりの何シグマもの稀なスパイクをテイクプロフィットなしでキャッチするのだ。そして、リターンの分布を見ると、誤差の分布と同様、正規分布からはかけ離れています。提案されているPFの計算式は、この点を考慮しています。

 
avtomat:

差分d1, d2, ...に対するテイラー級数d8.

GBPUSD 日足

1）中間差圧ろ過なし

2）中間差分フィルタを使用した場合

1.高次導関数をカットすれば、テイラー級数に近似することが証明されましたね。そんなのハリネズミに決まってるじゃないですか。最終的には、引用文が直線になる程度までフィルタリングすることも可能で、それなら何が楽しいんだ？私たちは、オリジナルのシリーズにしか興味がありません。

2.これらのギミックは、繰り返しになりますが、遅延が発生するため、実用上、意味がありません。関数の近似ではなく、リアルタイムの検出・予測に取り組んでいるのです。なぜなら、取引を開始する決定は今ここでなされるべきであり、次の読み出しでは遅すぎるからです。つまり、唯一のバリエーションは、非線形手法と非線形基準を用いた局所的な規則性の選択に基づく予測であり、これにより、システムの現在の構造とパラメータをどれだけ推測できたかを示すことができるのです。

我々の場合、最適制御の合成という問題が非標準的なので、電子工学やレーダーの本に書いてあるようなトリックはほとんど通用しない。

 
Avals:



いいえ、予測方向には増分値を 合計し、逆方向には別々に計算します。一方を他方で割るとプロフィット・ファクターの式になる。推測された符号の%だけでなく、増分の値自体も考慮される

この数値は、予測誤差だけでなく、推測される信号も考慮している。つまり、DSP的には本質的に信号／ノイズ（たぶん）））DSPに強くないので。）また、エラー・クランプによる推定など、予測誤差のHPを必要としない。

誤差の分散の仕方について。ゼロモ-誤差に傾向がない、有限分散-誤差が予測できない大きさになり、有用な信号（決定論的要素）の評価が無意味になることがないためです。でも、まだトレードには来ていないんです。シンプルなストップロス設定は、不要なテールをカットし、トレードのリターン分布の分散を制限することができます。つまり、モデルの品質評価という基準に支障がない限り、ノイズは何でもいいのです。信号とノイズの分布以前に、信号とノイズの推定が重要でなければ、モデルを定性的に推定することができ、現段階ではそれだけで十分です。 イムハ

これらはすべて、常に予測して取引を行うシステムを考えた場合にのみ言えることである。しかし、システムが最適なエントリーポイント、つまり質の高い予測が可能であると判断するポイントを検出し、その時だけ予測方向を選択するようなケースには当てはまりません。 実際には、分足チャートで1週間に2～5回のエントリーがあり、つまり予測された回数はオクティビティサンプル数の0.1％未満です。

そして、誤差は古典的な意味での予測と現実の差ではなく、誤差の方向で考える必要があります。すぐにトレーダーズリアルへ、正しい方向でのエラーはエラーではなく、利益となる))。例えば、トレンドフォローは、このようなエラーに基づいています - 正しい方向に放出する。損切りゾーンでの増分の配分をストップロスで切り捨て、右肩上がりの何シグマもの稀なスパイクをテイクプロフィットなしでキャッチするのだ。そして、リターンの分布を見ると、誤差の分布と同様、正規分布からはかけ離れています。提案されているPFの計算式は、この点を考慮しています。

へえ、確かに魅力的ですが、正しいエラーリターンというのは、買った後に起こるものなんですよ。そして、その基準を評価し、方向性を決定することがBEFOREエントリーです。ですから、入力する前に、片方の異常値がもう片方の異常値よりも高い可能性があることが分かっていれば、それをシステムに取り込んで、以後はそれを使えばいいのです。

また、途中で図を消したのが間違いでした。図にはTWOのエラーが描かれていました。1)内部モデル誤差、これはモデルがシステム構造を適切に記述しているかどうかの基準なので、正規かつ無相関であるべきだと申し上げました（計量経済学は 関係ありません）。そして、これは良いことでさえあります。そうでなければ、私たちの潜在的な利益でさえ、おそらく0であることが保証されるからです。

 

が、まあいいや...。あなたの考えを変えるつもりはない...お好きにどうぞ...

しかし、最適制御の合成という作業に慣れていないようですね。ここでいうテスターの「オプティマイザー」とは違います。

 
avtomat:

差分d1, d2, ...に対するテイラー級数d8.


テイラー級数展開を適用するためには、関数が無限に微分可能でなければならない。

しかし、様々なランダムウォーク（高次の予測不可能なモーメントを含む）は微分不可能である。そして、価格はランダムウォークにかなり似ている :)

 
anonymous:

テイラー級数展開を適用するためには、関数が無限に微分可能でなければならない。

しかし、様々なランダムウォーク（予測できない高次モーメントを持つものも含む）は微分不可能である。そして、価格はランダムウォークにかなり似ている :)



全くその通りです。だから、デリバティブの話ではなく、インクリメントの話をすべきなのです。得られた増分が導関数に近いかどうかは、得られた増分をテイラー級数に現れる導関数に正式に代入することで、テイラー級数を使って推定することができます。その結果得られる系列の推定値は、間接的に近似の質を示している。
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