市場現象 - ページ 64

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特殊な定常性テストがありますが、どのようなものかご存知でしょうか（DFなど）。私は彼を知らない、彼のことを聞いたことがあるだけだ。
 
Mathemat:
特殊な定常性テストがありますが、どのようなものかご存知でしょうか（DFなど）。私は知らない、聞いたことがあるだけだ。

KPSSの写真をあげました。

 
Mathemat:
完全にブリードセーフケーブルです。
Petersによると：分布は、鋭いトップと厚いテールを持つレプトカレンシーを持っています。マンデブロによれば：分布は正規分布ではなく、パレート分布で、分散は全く無限である。
 
Mathemat:
あなたの投稿（少なくともトピック）を見せてください、それを探すのに時間を無駄にしたくありません。特にここのトピックもなかなか見応えがあります。
はい、したくありませんし、質問も難しくありません。テーマ別百科事典によると、この概念は最頻値を1つ持つ分布に対してのみ定義されています。また、これらのうちでも「尖度係数」の値によっては、尾が全くないか、非常に小さいものが多いことが知られており、直感的にも明らかである。
 
-Aleksey-:
私もそんな気はしないし、質問も複雑ではない。Thematic Encyclopaedic Dictionaryによると、この概念は最頻値を1つ持つ分布に対してのみ定義されています。また、これらのうちでも、「尖度係数」の値に関わらず、テールが全くないか、非常に小さいものが多いことが知られており、直感的にも明らかである。

まあ、どのディストリビューションでも確かなことですが、マルチモードの場合のインタートリップが難しいだけです。

faa: Petersによると：分布はレプトクルソイス：鋭いトップと太いテールを持つ。マンデブロによれば：分布は正規分布ではなく、パレート分布で、分散はまったく無限である。

これは、その定常性とは関係がない。完全に独立したリターンを持つランダムウォークは、固定パラメータでCauchyによってゼロについて対称的に分布し（すなわちリターンの形式的定常分布）、厚いテールを持ち、第二運動量は無限大です。(実は、Cauchyでは最初の運動量さえも不定なのです）。

同時に、正規分布のパラメータが浮いた状態で、分布のテールは細くなるが非定常となる値を簡単に生成することができる。

 
私のレシピには、実用化の可能性を秘めた現象があります。最後にスケッチしておきます。
 
alexeymosc:
私のレシピには、実用化の可能性を秘めた現象があります。すぐにスケッチします。

乱数の定常系列があり、隣り合う項間の自己相関はゼロに近い。しかも、これらの条件は厳密ではなく、部分的にしか満たせない...。この目的のためには、ある通貨ペアの一連の増分が適しています。私はEURUSD M5を取りました - 端末A-riから2011年3月8日から2012年1月20日までopen[0]-open[1]を実施。

そこにある、私の夢の列が、そこにある。

シリーズ全体の平均は、小数点以下5桁の0に近い値です。さて、現象の基本は。時刻t＝X(t)の値が系列の平均値より大きければ、次の時刻t＋1＝X(t＋1)の値は75％の確率で前の値より小さくなります。逆に、t時点の値が平均値より小さければ、t+1時点では75%の確率で前回値より大きくなる。75%.(要望があれば、その記事を指し示す)

open[0]-open[1]が0より大きい場合、次のオープンまでの予想上昇幅はopen[0]-open[1] より大きくならない確率が75％（負の上昇幅となり価格が下がる可能性がある） です。価格も上がるかもしれませんが、おそらく 前々回のOpenの差で設定された距離以上にはならないでしょう。今のところ実用的なものは何も出てきません。基本的なヒューリスティックだけでいいんです。

警告：通の方に質問です。 バー内の価格がopen + (open[0]-open[1]) を超えて移動 した場合、open[0]-open[1]が0より大きければ、価格は 75%の確率で レンジ < open + (open[0]-open[1] )に 戻りますか?

回答：アレクセイ、お願いします。いや、グローバルに（サンプル全体で）確率のパターンが変わってくるのです。もし価格がこれまでの値で設定された閾値を超えたなら、ほぼ50%の確率で初期仮説0.75に従ったあるべき場所に戻る。

そして次は、ちょっとした変態行為です。open[0]-open[1]の 次元で遊んでみよう。もしかしたら、値動きの幅（ボラティリティ）に依存する部分が追加されているかもしれません。

で、クライマックス。

図ではopen[0]-open[1] < 0の場合のみ （逆の状況にも言及したが、それでも対称的に） 。要約表では、K列はopen[0]-open[1]のモジュロと小数点以下4桁に丸められた 値、つまり私のオリジナルのシリーズにあるすべての変種に なります。N列は症例数である。M列 には、open[0]-open[1] の値だけバー内で減少した価格が 、将来のオープン時にopen + open[0]-open[1] より高くなる 確率が 表示されています。つまり、確率的な予測の可能性を開くことになり、さらには・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・し。利益を得ることができます。

要するに、書くと混乱するかもしれない。考えてみるものですね。

チャートは、青い線が予測された領域に価格が戻る確率、赤い線がその件数、横軸の列がopen[0]-open[1]の小さい方から大きい 方への広がりです。

つまり、open[0]-open[1]のモジュロ 値が大きい場合、open[0]-open[1] の前回値で設定した水準を突破 した後、予測した領域に戻る（ロールバック）傾向がありますが、その確率は75％未満 です。

以下は、シミュレーショントレードの結果です（スプレッドは5桁の10ポイントを取りました）。

売りと買いの1行とその金額。縦軸は「点」。

体力があるうちに質問に答えています。

それだけです。

 

alexeymosc:

時刻tの値＝X(t)が系列平均より大きければ...。
確率の振幅依存性 Open[0]-Open[1]に依存性はありますか？
 
Rorschach:
Open[0]-Open[1]の振幅に確率依存性はあるのか？
あるかもしれない、試してみてください。
 

他に付け加えることは...。他のフレームやペアも同じように、予測的に動作する能力を担っています。しかし、私はそれを確認していない。

そしてもう一つ、Expert Advisorを作るのは難しくないはずです（調整可能な条件は1つだけ、新しいバー条件によるポジションのクローズ です）。もしかしたら、（来世で）自分でスケッチするかもしれないし、誰かが興味を持ってくれるかもしれないし...。

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