у феномена долговременной памяти есть и другой "ракурс" - это сами длинные хвосты распределения. Если очень грубо (даже не "околонаучно") - вся память в этих самых длинных хвостах сидит. Т.е. существенно повышается появление события (какого то заданного) уклонения (есть тонкости в подсчете) у процесса с длинными хвостами приращений (в отличии от).
うーん......今になって気がついたけど、なぜかうまくいってしまった......。:D))))
が、なんと、思わず......。
長期記憶という現象にはもう一つ「角度」がある。それは分布のロングテールそのものである。大雑把に言うと（「ほぼ科学的」とも言えないが）、すべての記憶はこの非常に長いテールの中に収まっている。 すなわち、（ある特定の）回避事象の発生は、（計算には微妙な点があるが）増分のロングテールを持つプロセスでは、著しく増加する。
追記: 軌道の偏りは、与えられた長さのプロット上の増分の合計です。
シックテール、アイランド化などは、方向性を持たないARCH/GARCH分布（ボラティリティのみ）に完全に現れる。つまり、ファットテールの存在は、（異なる時点の資産価格の差に基づいて）利益を上げるために使用できる長期記憶の存在を確認するものではありません。
追記するのを忘れていました。
у феномена долговременной памяти есть и другой "ракурс" - это сами длинные хвосты распределения. Если очень грубо (даже не "околонаучно") - вся память в этих самых длинных хвостах сидит. Т.е. существенно повышается появление события (какого то заданного) уклонения (есть тонкости в подсчете) у процесса с длинными хвостами приращений (в отличии от).
引用したインクリメンタルフローを「less lambda」と「more lambda」に分けることで、アルファとオメガのプロセスを強調する同様の 効果を得ることができる。ここで、ラムダは増分分布のロングテールの境界の推定 値である。正確なラムダの見積もりは難しいのですが、それで初めて2つの処理（M15 EURUSDのLは2-3 RMS程度でしょう）を得ることができました。
PS：興味のある方はお試しください（ただ、早くても日曜日まで投稿しません）。見ていて感心します :o)
セルゲイさん、具体的に確認した研究はありますか（できればmql4で）？
はい、でもMathCADでは、そしてここ:https://www.mql5.com/ru/forum/134424/page12 は、その現象の続きです。記述されている現象で、長期記憶の分析（長い時間、好きなテーマ）と周波数を使った退屈な研究に基づいて発見されたものである。
ARCH/GARCHモデルの分布では、厚いテール、等値性などが完全に現れ、方向性を持たず、ボラティリティのみを記憶しているのです。
そもそもARCH/GARCHでは、「厳密に」商プロセスの定性的なシミュレーションはできない。正規分布、t分布、条件付の変種があると思いますが、その他にもモデル自体を複雑に同定するものがいくつかあり、ほとんどが尤度法によるものです。もしかしたらあるのかもしれない--だったら、そのソースを教えてください。しかし、予測モデルの分布がソースの分布と一致しない場合、質の高い予測はできない（根本的に不可能である）ことを、ARCH/GARCHモデルが実際の相場において実証していることを、ここで思い出してください。残念ながら、できないのです。そうでない場合 - 方法を示すだけで、面白いでしょう。私も略語は知っています:o)
つまり、シックテイルの存在は、（異なる瞬間の資産価格の違いで）利益を上げることができる長期的な記憶を確認するものではないのです。
テールを見ずに、フラクタル解析で勉強したんです。そして、テールの影響はそれ自体興味深いものです。テールは回避に大きな 影響を与えます。
そもそもARCH/GARCHでは、「厳密に」商プロセスの定性的なシミュレーションはできない。正規分布、t分布、条件付の変種があると思いますが、その他にもモデル自体を複雑に同定するものがいくつかあり、ほとんどが尤度法によるものです。もしかしたらあるのかもしれない--だったら、そのソースを教えてください。しかし、予測モデルの分布がソースの分布と一致しない場合、質の高い予測はできない（根本的に不可能である）ことを、ARCH/GARCHモデルが実際の相場において実証していることを、ここで思い出してください。残念ながら、それはできません。そうでない場合 - 方法を示すだけで、面白いでしょう。略語については、私も同じくらい知っています :o)
GARCHの生成方法を教えてください。ARCH/GARCHやその他の実装が実際の相場をどれだけうまく表現しているかは問題ではなく（googleに聞けばわかることです ;）、投稿のポイントは、太い尾の存在が長期記憶や短期記憶を示すのではなく、例えば自己相関や ボラティリティのクラスタリングの 初歩的な現れであるということです。もし、実際の分布に近いsbを取得したいのであれば、上記は実際の商品のボラティリティを基にsbを生成するスクリプトです。本物の名言のような太いテール、トゲトゲしさなど。それとも、「"厳密に "引用プロセスを定性的にシミュレートする」というのは別の意味でしょうか？
つまり、「すべての記憶はこの非常に長いテールに収まっている」というあなたの発言は、何を根拠にしているのか理解できないのです。どのようにしてたどり着いたのでしょうか。この上なら。
私もテールを見るのではなく、フラクタル解析で調べました。そして、テールの影響はそれ自体興味深いものです。テールは回避に 大きな影響を与えます。
何をどのように分析し、何を回避 したのかが不明です。
P.S. 最初のページの現象についてですが、再確認してみましたが、分かりませんでした。他のDCや他のソフトの見積もりで確認してみましたか？
GARCHの生成方法を教えてください。ARCH/GARCHやその他の実装がどれだけ実際の相場をよく表しているかは関係ない（それはgoogleに聞けばわかることだ ;）。
まずはgoogleに聞いた方がいい。それは、もし深刻となし:o)
投稿の本質は、厚い尾の存在が長期記憶や短期記憶を意味するのではなく、例えば自己相関やボラティリティのクラスタリングの初歩的な現れがある、ということでした。
あなたの投稿には2つのポイントがありました。
それぞれについてお答えします。
実物に近い分布が必要な場合 - 上記は、実商品のボラティリティを基にSBを生成するスクリプトです。本物の名言のような太いテール、トゲトゲしさなど。それとも、「"厳密に "引用プロセスを定性的にシミュレートする」というのは別の意味でしょうか？
ARCH/GARCHの使用方法について、明確に、簡潔に質問しました。もっとわかりやすく言うと、ARCH/GARCHだけで持続的に収益を上げることは、あなただけでなく他の誰にとってもありえません。これらの方法は、実用上何のメリットもありません。残念ながら。このような「怪物」（特にこの作品-ヴォルテリーシリーズ）であれば、（文学的な意味で）誤解しないでください。
が引用符とボラティリティを「取らない」場合、原始的なARCH/GARCHはそれを扱うことができない．
つまり、「すべての記憶はこの非常に長いテールに収まっている」というあなたの発言は、理解しがたいほど根拠があるのです。どのようにしてたどり着いたのでしょうか。
私は書いた - フラクタル解析と、それは私のためだけでなく、うまくいった、ここでは、信頼性の絶対的な確信することができます。
何をどのように分析したのかが不明です。
私のフラクタル解析は1年以上かかりました。 もちろん、毎日やっていたわけではありませんが、できれば十分タイトなものでした。全部は載せられないので、すみません。
と言い逃れして いるのは何なんだ。
私は「回避軌道」という言葉を定義しました。良い言葉ではないかもしれませんが、標準的な言葉です。
P.S. 最初のページの現象についてですが、再確認してみましたが、分かりませんでした。他のDCや他のソフトの見積もりで確認してみましたか？
何をやって、何を失敗したのか、具体的に示してください。M15、UERUSDを10年、いや5年使ってみてください。Open(n)-Open(n-1)の処理を例にとり、異なるステップでヒストグラムを作成 し、ここに表示します。ただし、バーではなく、ドットでマークしてください。すべてクリアになるので、別に、地球は平らだと言っても、ある意味正しいことになる......。
追記するのを忘れていました。
引用したインクリメンタルフローを「less lambda」と「more lambda」に分けることで、アルファとオメガのプロセスを強調する同様の 効果を得ることができる。ここで、ラムダは増分分布のロングテールの境界の推定 値である。正確なラムダの見積もりは難しいのですが、それで初めて2つの処理（M15 EURUSDのLは2-3 RMS程度でしょう）を得ることができました。
PS：興味のある方はお試しください（ただ、早くても日曜日まで投稿しません）。見たものに感動する :o)
これは、オリジナルのもの（Matkadianのヒストグラム関数をブラックボックスとして使用）よりも、現象を得るためのずっと素敵なレシピだとイミフです。でも、黒ずみもないわけではないので、日曜日までお預けかな。
私はすぐにalsuと 彼が推進する分位点回帰を思い出した。
ファンズワース 悪気はないんですよ、そういう教材は持っていないけど、自分の経験で判断しているんです。もしかしたら、これが役に立つかもしれません。ただ、従来から書いている感覚的なもので、研究を貿易ラスにシフトするのは半歩先という感じです。研究から得られる後天的な純収益は、結果的にゼロに等しいか、あるいはそれに近いものとなっています。数学的素養のある優秀な研究者が、自らその知識の人質になってしまうことがよくあります。あなたは常に深く掘りたいし、することができます、あなたは非常に多くの仮定と例外で終わるところ、主要な概念は、取引のために使用できなくなります。 それが役立つ場合は、簡単に見てみてください。パターン」を見つけたので、トレードしてみようかな。非常に不明瞭になったので、廃棄してほしい。お金の目的そして、その目的が研究に変わってしまい、お金や神経などを使う仕事ではなく、趣味になってしまうことが多いのです。それは困りますね。抒情的な表現ですみません、もしかしたら参考になるかもしれません。
あなたの観察に、私は正直に、わかりやすく説明しましょう。私は市場をビジネスとしてしか見て いないので、先験的に 高い もちろん、今は本業ではありません。そうですね、成功例もありますし、良いもの（テスト中にリアルモードにしたもの）もありますし、パウカスのようにトリミングしたレポートを振り切って、「まるでできない」等と、あちこちに書き込むこともできました。しかし、私は自分の功績に正直で、これがまだビジネスとして成立していないことを理解しています（私の中ではそれについて）。トヴェルスカヤにテントを張れば（例えば）金になるのか？- とてもそう思います。リスクは？もちろん、あるにはあるが、ほとんどランダムな連鎖に比べれば、無視できる程度のものだ。
私はもともとギャンブラーではない、だから違う行動をとるのだ、どんなチャンスもものにしない。何年も何年も前、私がファインアートを所有し、TA AND VAの擁護者だった頃 - 私は信じていたし、クールだった、私は奈落の縁を歩いていたことに気づくまで、さらに目隠し（エヘン、再びTA / VAを蹴った）。はい、問題は複雑ですが、あなたはフォーラムの参加者のすべての99.999％がすでにそのような堅牢なシステム（Tverskayaでテントを張った）を開発しているように書いて、私だけが残っている:o)。まあ......何と言うか、同僚に追いつき追い越せで、モールを奪うために、えーと......1つじゃ足りないんですよ、2つのモールとすべてのテントが:o)。