市場現象 - ページ 24

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Farnsworth:

そんな簡単なものではありません。アレクセイさんの 投稿を思い出します。

アヴァルス そうですね、結論を出すのに時間がかかるんですね...。

ファーンズワース、 いいですよ......しませんけど（笑）、なぜか不思議ですよね。

「もう一度指摘しますが、同僚はどうか知りませんが、RMSの増分で取ると傾向が出るのです-私は大いに驚きました。 "

最初の投稿からマトリックスにそのような帯域がある場合？それとも、もはやそのマトリックスに関係ないのでしょうか？

 
Avals:

ファーンズワース、 いいですよ......しませんけど（笑）、なぜ驚くんですか？

「もう一度指摘しますが、私は同僚について知らないのですが、RMSの増分で傾向をつかんだとき、私は大いに驚きました。 "

最初の投稿からマトリックスにそのような帯域がある場合？それとも、もはやそのマトリックスに関係ないのでしょうか？

そんなことはない、方法が違うのだ。私が書いた目的、それは、実用に耐えうる状態遷移のモデルや確率論を見つけることです。"反復している "と言っても、まだ最初から始めてもいないんですけどね(笑)そして、このような "パターン "を見つけるための基礎として

以前の記事で、後に私はこう付け加えました。「アレクセイが書いたことを、私は完全に肯定します。そうなんです。

 
Avals:

パターン/依存性はどこから来るのか？時間軸を取り、その値に応じてある山とある山に分けるのです。そして、いくつかのポイントや基準点の移動によって、これらの「プロセス」の構成が変化することがあります。 このような内訳で、売買ロジックはどこから出てくるのでしょうか。m15で20点をオメガに紹介しますが、21点だったらまた違ってくるので、αです :)そもそも、このような帰国子女部門マトリックスはどこから出てきたのでしょうか。マトリックスを見ると、一方の「プロセス」ではネガティブなリターニーが多く、他方の「プロセス」ではポジティブなリターニーが多くなるように、ランダムウォークとさえ異なる結果になったのはなぜでしょうか。もちろん、一方のプロセスではネガティブなリターンが多くなり、もう一方のプロセスではポジティブなリターンが多くなるのでしょう？

主張は理解できるが、ここに「考える」ための一つのテーマが見えてきた。市場には、規制当局が作成したあるプロセスがあり、原理的にはこの方法で分離を試みることができる、いやむしろ似ているがもっと複雑な方法で分離することができる。交換機というより、ネイスの特徴です。それは間違いなく存在し、時には非常にはっきりと目に見え、正当なものであり、参加者自身によって記述されるものであることに疑いの余地はない。それが私の考えです。

しかし、そう、20ピップスや21ピップスは重要ではありません。

 
Farnsworth:

これらのプロセスの相関はまだ調べられていない。しかも、わざと見ていないのです。主な理由は、その分類に該当するカウントだけをシリーズから「ピックアップ」したからです。穴が開いているのは無視されただけです。つまり、本来の構想によれば、単なる線ではなく、より複雑な構造を持った、決定論的なトレンドが存在する。そして、この「トレンド」のプロセスは、別のもっと複雑な「キラー・プロセス」（テール、イヤー、何でも突き出す）によって中断される（まさに中断されるか破壊される）のです。ここで重要なのは、トレンドがノイズと混ざり合っているのではなく、2つの非常に複雑なプロセスが競合し、一方は創造的、他方は破壊的であることです。

使用するには？- ほとんど簡単です :o) キャリープロセス」を十分に正確に（合理的な範囲で）予測し、例えばモンテカルロ法で将来の破壊を推定し、「暴落」後の価格蓄積の最も確率の高いレベルを推定することができます。

そして、この果てしないトレンドの生成と破壊の過程には、まさに「ストキャスティック・パターン」が存在するはずだと思うのです。さまざまな角度から見て、こんなアプローチもあります。しかし、哲学は少し変わります。トレンドがあること、それは企業、社会、国、どんなものであれ、本質的に決まっていることが分かります。それは一つであり、すなわちブルもベアも存在しない。しかし、このトレンドが理想的な状態で存在できない環境条件があり、社会そのものも含めて、それを破壊してしまう（トレンド）。でも、これは全部歌詞だから、気にしないでね。

原理的にはすべて正しいのですが、それだけでフィルタリングができるわけではありません。

PS重要：この処理をDSP的にフィルタリングするのは、全く無理でした!!!!しかし、この原始的な方法が結果を出した。ここでは、「multi」という接頭語を含むものであれば、うまくいくはずだと思うのです。

次の日曜日には、これらの特殊なプロセスのさまざまな特性を評価してみたいと思います。

CLCは、私の中では、そこに何かを示す能力はないと思っています。人、つまり商社マンから遠すぎるのです。

なんというか、「トレンド」と「キラー」という2つのプロセスが存在するという概念が好きじゃないんですよね。その確認はできていない。おそらく私の検索が悪かったのでしょう。

 
HideYourRichess, Avals:

主張は理解できるが、ここに「考える」ための一つのテーマが見えてきた。市場には、規制当局が作成したあるプロセスがあり、原理的にはこの方法で分離を試みることができる、いやむしろ似ているがもっと複雑な方法で分離することができる。交換機というより、ネイスの特徴です。それは間違いなく存在し、時には非常にはっきりと目に見え、正当なものであり、参加者自身によって記述されるものであることに疑いの余地はない。それが私の考えです。

しかし、そう、20ピップスや21ピップスは重要ではありません。

論旨を理解していない。ランダムな構造を持つ確率的なシステムモデルという 観点で見る必要があるのです。このロジックは、「m15で20pipsならオメガと言えるが、21だったら」というような結論を意味するものではなく、いやいや、これは全く、別のシステムで、プロセスのモデルを構築し、それに従ってトレードするというロジック なのである。どうやら、理論そのものに対する考えや、推敲が必要なようです。可能であれば）修正するようにします。

そして、今のところすべてが明確になっているわけではないということは（トレードの観点からも）、今はそれほど重要ではありません。

 
待ちます。ブックマークしておきます。
 
Farnsworth:

徐々にモデルに近づいていく、現象。つまり、ランダムな構造を持つ確率モデルは、当然ながら、モデルそのものと、モデル間の遷移の記述（つまり、これらのモデルが生成する、あるプロセスを別のプロセスで遮断する何らかの確率論的論理）を前提としているのだ。BPは伊藤の100個の微分方程式で記述されていると言えます。そして、モデルの同定、つまり、どんな関数で、どんなバイアスで、それぞれどんな拡散係数で、システムの状態の初期確率ベクトルは何か、一般的には、 が些細な仕事であることはありません。

そこで、私は実際に、任意の初期時系列を2つのサブプロセスに分解する変換を考案しました。以前には似たようなものを見たことがないのですが、ランダム関数の正準表現の特殊なケースの一つなのかもしれませんね。私はプロの数学者ではないので、誰にもわかりません。要は、グリッドで「ふるい分け」するわけです。しかし、気にしないでください。私はまだ数学を並べるのではなく、アイデアとコンセプトを扱わなければなりません。重要なのは、変換後に2つのプロセスしか得られないことです。これらのプロセスは線形ですが、より複雑な構造を持っています。

ランダムプロセス。プロセスの特性をM 15の刻みに合わせている

変換後、我々は以下を得る。

ランダムプロセスの場合、モデル中の係数b(alpha) とb(ω) は、同じモジュロになり、それぞれの長さの違いは、どちらかのダイナミクスの優位性を示し、ランダムプロセスの場合、分離したプロセスの内部構造は直線に近くなります。まだ理論的な問題や、より良いアルゴリズムの開発などがありますが、それはまた別の話です。

ところで、もう一つの間接的な（まだ厳密に証明されていない意味での）主張は、分解特性がランダムBPのそれとは異なるので、引用されたプロセスはランダムではないということです（まあ・・・まだ厳密には全てではありませんね）。

そこで、状態（プロセス）間の遷移確率の問題が残る。これらの遷移が「マルコフ的」であるとみなせるなら、Kolmogorov-Chempen式によって、将来のある地平におけるシステムの状態の確率を求めることが可能になる。

クールな現象について（これは研究が許されるかどうかというような、既成の現象の枝葉ではない。）だから、ここで私は「ストキャスティック・パターン」（TAは関係ない）があることを確信している、非常に強い確信を持っている、それが確認されることを望んでいるのだ。私が間違っている可能性もありますし、そうなるともう、想像するのも怖いですが、パウカス 結局、逸失利益の請求書が提出されることになります。

一言添えたかったのです。

この結果は、とても不思議で、予想外のものでした。(赤い線は、差の総和が＋-λを超えない累積BPを示すという理解で合っているでしょうか）非常に意外でもあります。次に驚いたのは、価格データとの差です。非常に分かりやすいですね。ただし、合成乱数にはどのような分布を指定したのか、お聞きしたいところです。

2つ目は、このスレッドの筆者の仮説である「マルコフ遷移」についてです。ラムダの内側と外側の増分を分離したモデルにこだわると）増分の自己相関があるので、多少の非ランダム性は見られると思います（moduloを取る）。でも、もともと提案されている全範囲に谷があるモデルを考えると、どうでしょう、やってみないとわからないですね。

 
Farnsworth:
改めて、同僚たちはどうかわかりませんが、私がRMS内のトレンドに驚いたとき-。

"慣性 "とは、物体に力が作用していないときに、物体がその運動速度（大きさと方向の両方）を維持する現象のことである」 :)

世界的な長期トレンドがあることに、実は驚いているのはなぜでしょうか？

アヴァルス
そもそも、このような帰国子女の分断のマトリックスはどこから出てきたのだろうか。マトリックスを見ると、一方の「プロセス」ではネガティブなリターニーが多く、他方の「プロセス」ではポジティブなリターニーが多いので、ランダムウォークとも違う結果になったのはどうしてでしょうか。もちろん、一方のプロセスではネガティブなリターンが多くなり、もう一方のプロセスではポジティブなリターンが多くなるのでしょう？
このような マトリックスが、この 2つのプロセスの原因ではなく、結果であると仮定してみてはいかがでしょうか。もちろん、存在すればの話ですが。
 

Candid:

..............................利用可能であれば。

そうですね。
 
Candid:
ファーンズワース

今回も、同僚はどうか知りませんが、増分のRMSの範囲内に収めると、トレンドが得られるのです-私は非常に驚 きました。

"慣性 "とは、物体に力が作用していないときに、物体がその速度（大きさと方向の両方）を維持する現象 である」 :)

実際に世界的な長期トレンドの存在に驚いているのはなぜですか？

そのような マトリックスが原因ではなく、そのような 2つのプロセスの結果であると仮定してみてはいかがでしょうか。もちろん、存在すればの話ですが。

何を想定しているのか？当たり前のこと以外なら、どこでもいい。

ここでやっているのは、そういうことなんですか？妄想にしか聞こえない。
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