市場現象 - ページ 45

 
faa1947:
青いのは、手を加えた結果なのか、それともわかりやすく描いただけなのか。


生データに最小二乗法で当てはめたガウシアンです。

TheXpert です。
ユーロバックスも同様に、M15以下用を表示する。そして、サインを修正する。


お願いします。

こちらはEURUSD15mシリーズの分足でOpen[i]-Open[i+1]-赤、Open[i]-Close[i]-青の分布を示しています。

ご覧の通り、大きな差はありません。

何をいじるかのサイン?

 
Neutron:


センチネルの配信はこちらです。青色は正規分布を示す。ガウス分布によく収束していることが確認できる。

これは、ある線とある線が形式的に一致しただけです。このことから、両者の線の形成メカニズムが同じであると結論づけることはできません。ティックにカウントの相関があれば、クロックにも相関がある。拡大しても消えません。したがって、この分布を正規分布と呼ぶことはできません。形は似ているが、中身は違う。
 
faa1947:
独立性にもう一つニュアンスを付け加えるとすれば、決定論的な要素の存在(依存性か?)BPの統計的特性を語るのに、そこに自己相関があったら意味がない。決定論的なコンポーネントは、すべてを採点し、何も信用できない。 。

価格差の自己相関は ほとんど有意ではない。
 
anonymous:

価格差の自己相関はほとんど有意ではない。

はい。:)
 

私がこれまで理解できた市場現象は次のようなものです。

1.市場の歴史を分析し、市場が動いたとされる様々な「パターン」を特定することができます。

2.確率の差こそあれ、相場を予測することは可能です。

3.最も重要なことは、1、2の項目よりも、やはり市場の方がオリジナルな行動をとるということです。

4.トレーダーにとって、市場の最も価値あるパターンは、ボラティリティ、すなわち「すべてが正常に戻る」という原則、取引商品の相互相関の存在と考慮である。

5.それ以外のものを市場から絞り出すことは不可能であり、コストがかかるのです。

 
HideYourRichess:
ある線と別の線が形式的に一致したに過ぎないのです。このことから、両者の線の形成メカニズムが同じであるとは結論づけられない。ティックにサンプル間の依存性がある場合、それは時計にも存在します。拡大しても消えません。したがって、この分布を正規分布と呼ぶことはできません。形は似ているが、中身は違う。

特定の機器の結果を抜きにして何かを語ることは、あまり意味がないのです。私はこのスレッドで、バロック形成のメカニズムの問題を深く掘り下げるつもりはなく、このテーマについて一般的な意見を述べたに過ぎません。でも、それを正当化することもできるんです。

ティックプロセスのARモデルを構築すると、AR係数がゼロでないのは第1項のみで、第2項はあまりないことがわかります。このことから、線形モデルでは、各ティックは 前のティックよりも深く履歴を記憶していないことがわかる。次は、誘導による深化です。例えば、BPの前のティックとの関係がa=1/2であれば、その前のティックとの関係は1/4となり、そのようになる。さて、アワリーバーとは何でしょうか?- 無液滴のステップを持つ刻み系列の間引きである。推定には、このステップを定数とし、1000刻みのオーダーで推定することができる。ですから、上で正しくご指摘いただいたように、刻みの間にリンクがあるとすれば、時計の上にもあるわけです。この関係を桁ごとに推定してみよう: aH=(1/2)^1000=10^-300->0 すごい精度でゼロになる!

だからあなたの「。依存性は)規模が大きくなってもどこにもなくならない...」には正当な理由が必要で、私が引用した時間単位の棒グラフの分布は、まさにカウントの間に意味のある関係がないため、形式的にも内容的にも正規分布になる傾向が最も強いと思われます。もちろん、1時間足の内側とその境目のティックは、価格形成メカニズムに関与する群集心理によって同じではないことは、行き過ぎた理解である。また、AP-modelでは考慮されないダニ同士の非線形結合の存在も排除できない。これらの効果は、大きなTFでのバーの振幅の分布の形を決めているわけではないと思います。

 
anonymous:

価格差の自己相関はほとんど有意ではない。
有意性は自己相関とは関係ない。もし自己相関が あれば、他のすべてが信じられなくなる。
 
Neutron:

その楽器に関する研究成果を抜きにして、何を言ってもあまり意味がないのです。私はこのスレッドで、バロック形成のメカニズムの問題を深く掘り下げるつもりはなく、このテーマについて一般的な意見を述べたに過ぎません。でも、それを正当化することもできるんです。

ティックプロセスのARモデルを構築すると、AR係数がゼロでないのは第1項のみで、第2項はあまりないことがわかります。このことから、線形モデルでは、各ティックは前のティックよりも深く履歴を記憶していないことがわかる。次は、誘導による深化です。例えば、BPの前のティックとの関係がa=1/2であれば、その前のティックとの関係は1/4となり、そのようになる。さて、アワリーバーとは何でしょうか?- 無液滴のステップを持つ刻み系列の間引きである。推定には、このステップを定数とし、1000刻みのオーダーで推定することができる。ですから、上で正しくご指摘いただいたように、刻みの間にリンクがあるとすれば、時計の上にもあるわけです。この関係を桁ごとに推定してみよう: aH=(1/2)^1000=10^-300->0 すごい精度でゼロになる!

だからあなたの「。 依存性は)規模が大きくなってもどこにもなくならない...」には正当な理由が必要で、私が引用した時間単位の棒グラフの分布は、まさにカウントの間に意味のある関係がないため、形式的にも内容的にも正規分布になる傾向が最も強いと思われます。もちろん、1時間足の内側とその境目のティックは、価格形成メカニズムに関与する群集心理によって同じではないことは、行き過ぎた理解である。また、AP-modelでは考慮されないダニ間の非線形リンクの存在も排除できない。これらの効果は、大きなTFでのバー振幅分布の形状を決定するものではないと思います。

ARについては、ちょっと遠回しに言っています。ARをそのまま作ることはできません。非常に限定的なモデルで、ARIMAモデルで行う、系列を定常化する前準備が必要です。正常の概念はよくないし、ANCがマッチするよりもはるかに多くの推論を必要とする。これは目視で確認することができます。中央にディップがあり、二峰性の分布が求められるが、フィッティング誤差が指定されていないため、ANCが適合するはずである。
 
yosuf:

私がこれまで理解できた市場現象は、次のようなものです。

1.市場の歴史を分析し、市場が動いたとされる様々な「パターン」を特定することができます。

2.確率の差こそあれ、相場を予測することは可能です。

3.最も重要なことは、1、2の項目よりも、やはり市場の方がオリジナルな行動をとるということです。

4.トレーダーにとって、市場の最も価値ある規則性は、ボラティリティの存在、すなわち「すべては正常に戻る」という原則、取引商品の相互相関の存在と考慮です。

5.それ以外のものを市場から絞り出すことは不可能であり、コストがかかるのです。

思いがけない味方。
 
なぜ「想定外」なのか?あなたは「双子の兄弟」...。まあ、物理的な起源ではなく、精神的な起源かもしれませんね。区別を考えることすら難しい。