市場現象 - ページ 27

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Candid:

"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の存在に、実は驚いているのはなぜ？


慣性と何か関係があるのでしょうか？

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どうでしょうか。もちろん、存在すればの話ですが。

おそらく、これが確認したいことなのでしょう。

 
Farnsworth:

(2)正確な予報を出すための指令が出される。実行する。

- onの電流構造の特定

識別はどのように行うのですか？
 
皆さん、私は長期に渡ってフォーラムを離れることになりました。
 
Farnsworth:
皆さん、私は長期に渡ってフォーラムを離れることになりました。
頑張ってください。
 
paukas:
頑張ってください。
ウラジミール、システムの足し算とはどういう意味ですか？私も、折りたたむのに何工程必要なのか疑問に思っていますが、たった4工程なんですね。
 
USSR:
ウラジミール、システムの足し算とはどういう意味ですか？私も、折りたたむのに何工程かかるのか気になるところですが、たった4工程です。
理解できない。何かアイデアはありますか？4とは？
 
Farnsworth:

慣性と何か関係があるのでしょうか？

そういえば、一様な 直進運動のグラフを描いてなかったっけ？では、定義をご覧ください。

 
Farnsworth:

... 各プロセスに階層がある ...

...しかし、もしマルコフ過程でないなら、もっと複雑で、それを再発明しなければなりません :o(

実は、マルコフ主義は階層構造とは相容れない......。
 
IgorM:

さて、ようやく、少なくとも誰かがその秘密を明かした、いわば市場の現象です。

さらに付け加えると、一連の黒いローソク足では新しいバーが白いローソク足によって開か れるが、はっきりしない理由で黒い ローソク足によって閉じられ、白いローソク足ではその逆が起こるのだ。

オープニングでローソク足が形成されるのは理解できない。

 
Farnsworth:

はい、（この例では）累積BP.もう一度（別のスレッドの私の投稿を使い、少し修正しました）。

市場モデル

いろいろと模索した結果、この「ランダムな構造を持つ制御システム」というものを、市場モデルの実用版として採用しました。私の考えでは（数学ではありませんが）、このモデルは見積もりプロセスをそのすべての微妙な点を含めて適切に記述しています。

その本質はとてもシンプルです。入力から出力への変換を記述する構造体は有限である。このような構造はそれぞれ、変換を行うための何らかのモデルを意味する。観測されるプロセスは、構造間の遷移（スイッチ）によって形成される。これらすべてを示したのが、下の写真です。


各モデルにはパラメータが設定されており、これもスイッチングごとに変更することができます。そこで、大きく分けて2つのプロセスがあり、それぞれのプロセスが独自の階層を持ち、階層のノードに位置する各要素が独自の構造を持っていると仮定しました。

プロセスインタラクション

この2つのプロセスは、遷移行列（推定）に従って互いに競合し、すなわち、これらのプロセス間で引用符の生成を切り替える市場いくつかのシステムの "外部"（もちろん、従来）があります。後ほど、参考にしながら詳しく紹介します。

実践への適応。

すべてが素晴らしい。しかし、そのようなシステムを正確に特定することは不可能だ。そこで、A=W(1)MODEL1（パラメータ）+W(2)MODEL2（パラメータ）+...+W(n)MODELn（パラメータ）の「複合モデル」を紹介する。ここで、W(n)はこれらのモデルの予測への参加度合いを示す重みである。発明された変換によるプロセスを明示的に分割することができるかもしれません。でも、それは後の祭り。

私は何を使って仕事をしているのか？

私は直接見積もりには応じません。非常に複雑なプロセスだからです。いろいろとトリッキーな変形を紹介していますが、私が言ったことは、それらにも当てはまります。複雑さはどこにも行かない、つまり継承されるのです。プロセスを簡略化することはできません。また、簡略化してしまうと、プロセスそのものが失われてしまうこともあります。(すなわち、私が説明したよりもさらに少し複雑ですが、現象とさらに興味深い観察結果を示しました)

時系列進化の解析

基本的なステージです。この段階で、何らかの基準で可能性のある構造をすべて洗い出します。これらの構造間の遷移の統計量を推定する。構造体の遷移周波数行列を決定する。将来的には、いわゆるインパルスニューラルネットワーク（あるいはウェーブネットワーク）を使っていこうと考えています。非常に期待できる方向性だと思います。

アルゴリズム

(1) 行動に関するいくつかの仮定を立てることで、計画地平のある時点におけるシステムの将来の状態を確率的に推定する。ニューラルネットワークは、結果として得られる初期状態の確率評価行列p=f(time,cotir)を這い回り、今度は入口・出口点の存在について仮定をする。計画地平に参入・撤退があるかどうかを非常に正確に知ることができます。あとは、それを見つけるだけです。

(2)正確な予報を立てるための指令が出される。実行されます。

- onの電流構造の特定

- 最も可能性の高い将来構造の選択の評価

- 将来モデルのパラメータを特定する

(3) シミュレーションを実行する

(4) 次に、ニューラルネットワークにより、結合モデルの係数を推定する。

ランダム性はすでに見つかっていない。その証拠に、アレクセイ（数学者）は大規模な研究を行っている。確認したところ、すべて正常でした。しかし、もしマルコフ性が尊重されないと、すべてがより複雑になり、私は再発明しなければならなくなります :o(

話題のピックアップ、オフトピックかも・・・。人工乱数の周波数をRMSの範囲に収まるか収まらないかで区別しようとしたところ、Farnsworthの 投稿を読んだ。

という謎が残っていて、自分がやっていることがアルファでもオメガでもないことに気づいたのです。

それは、「ふるい分け」が重要なのです。何がどうなっているのか、答えよりも疑問の方が多い...。

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