引用における依存性統計（情報理論、相関などの特徴選択法） - ページ 68 1...6162636465666768697071727374 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2012.10.14 06:00 #671 alexeymosc: データは添付ファイルのとおりです。量子化された系列（右端）を扱いました。 その結果がこちらです。 とても不思議なグラフですね。トリミング済み。計算の精度に限界があったようだ。 統計情報 とても面白い。 ACF 日付：2012年10月14日 時間：11:58 サンプル数：1,272 含まれる観測データ：3271件 自己相関 偏相関 AC PAC Q-Stat Prob | | | 1 -0.059 -0.059 11.332 0.001 | | 2 -0.053 -0.057 20.704 0.000 | | 3 0.025 0.019 22.820 0.000 | | 4 0.005 0.005 22.908 0.000 | | 5 -0.062 -0.059 35.486 0.000 | | 6 0.007 -0.000 35.639 0.000 | | 7 -0.038 -0.045 40.475 0.000 | | 8 0.032 0.030 43.845 0.000 | | 9 -0.007 -0.008 44.004 0.000 | | 10 0.025 0.026 46.003 0.000 | | 11 -0.033 -0.032 49.674 0.000 | | 12 0.048 0.043 57.372 0.000 | | 13 0.002 0.006 57.382 0.000 | | 14 -0.032 -0.028 60.736 0.000 | | 15 -0.033 -0.033 64.288 0.000 | | 16 0.047 0.034 71.425 0.000 | | 17 -0.004 0.007 71.469 0.000 | | 18 -0.039 -0.037 76.462 0.000 | | 19 -0.004 -0.008 76.520 0.000 | | 20 0.017 0.004 77.426 0.000 | | 21 -0.046 -0.040 84.377 0.000 | | 22 0.020 0.013 85.636 0.000 | | 23 0.006 0.006 85.767 0.000 | | 24 -0.010 -0.010 86.089 0.000 | | 25 -0.001 -0.004 86.090 0.000 | | 26 -0.022 -0.028 87.663 0.000 | | 27 0.025 0.031 89.677 0.000 | | 28 -0.022 -0.028 91.250 0.000 | | 29 0.028 0.029 93.841 0.000 | | 30 0.009 0.011 94.135 0.000 | | 31 0.007 0.015 94.290 0.000 | | 32 0.004 0.001 94.350 0.000 | | 33 -0.007 -0.009 94.501 0.000 *| | *| | 34 -0.092 -0.085 122.33 0.000 | | 35 0.010 -0.006 122.66 0.000 | | 36 0.008 0.003 122.89 0.000 最後の列は、相関のある確率である。ゼロです。 このデータには興味がない -精度の損失。解析は何の意味もない、ただの数字だ。 Dependency statistics in quotes I want to build MT5で動作するPCを作りたいのですが、アドバイスとその理由を教えてください。 Hide 2012.10.14 06:00 #672 Avals: パストゥコフの言う「ZZ」とは？パストゥホフは、古典的な構造で「かぎ／れんこ」を研究した。このルール(2H)は、ZZには正確に適用されない。膝の値（ポイント）に依存するところがある。 そう、Hボラティリティの話です。 Igor Makanu 2012.10.14 06:04 #673 VNG: エンジンの構造を調査し、レンジに分解し、シニアレンジ（またはジュニアレンジ）への遷移の統計を取ることで、最大限の効果を得ることができます。 うーん、こうしてみると、ビジュアル的にはこんな感じですね。 http://imglink.ru/pictures/14-10-12/6038b20b9bfbd1e06c08e649623cca4b.jpg http://imglink.ru/pictures/14-10-12/47b7615b511f6b8a6f3b638a2fcda38b.jpg 各色の三角形は、観測者の歴史をシミュレートする縦線に対する M1,M5からMNまでの右から左へのTF、HighとLowの極値/歴史の最大/最小の範囲という形で歴史を示す アルファベットの形でStatisticaにアップロードしたところ、確かに2-3TFでも繰り返しの領域・単語があるが、繰り返し性は周期的ではなく、繰り返しの期間は2ヶ月から数年まで様々であった Avals 2012.10.14 06:05 #674 VNG: 異論がなければ、私にとっての「あなた」でもあります。 なぜダメなのか？正当な理由があるのでしょうか？ 抽象的なSBは、同じものを持つ Avals 2012.10.14 06:07 #675 HideYourRichess: はい、Hボラティリティについてです。 そっちはあっちで СанСаныч Фоменко 2012.10.14 06:17 #676 alexeymosc: データは添付ファイルのとおりです。量子化された系列（右端）を扱いました。開幕戦はいつもの小刻みで。 ずっと面白い。統計情報 ACF 日付：2012年10月14日 時間：12:05 サンプル：1 3272 含まれる観測データ：3271件 自己相関 偏相関 AC PAC Q-Stat Prob | | | 1 -0.063 -0.063 13.075 0.000 | | 2 -0.033 -0.037 16.554 0.000 | | 3 0.017 0.013 17.558 0.001 | | 4 -0.000 0.001 17.558 0.002 | | 5 -0.043 -0.043 23.757 0.000 | | 6 -0.003 -0.009 23.788 0.001 | | 7 -0.024 -0.028 25.722 0.001 | | 8 0.022 0.019 27.264 0.001 | | 9 -0.005 -0.004 27.338 0.001 | | 10 0.032 0.032 30.668 0.001 | | 11 -0.027 -0.025 33.069 0.001 | | 12 0.051 0.048 41.461 0.000 | | 13 0.011 0.016 41.861 0.000 | | 14 -0.020 -0.014 43.111 0.000 | | 15 -0.040 -0.040 48.488 0.000 | | 16 0.047 0.039 55.873 0.000 | | 17 -0.003 0.006 55.900 0.000 | | 18 -0.054 -0.051 65.566 0.000 | | 19 0.006 0.000 65.688 0.000 | | 20 0.013 0.004 66.214 0.000 | | 21 -0.053 -0.047 75.446 0.000 | | 22 0.025 0.015 77.560 0.000 | | 23 0.014 0.014 78.179 0.000 | | 24 -0.009 -0.008 78.465 0.000 | | 25 -0.003 -0.005 78.490 0.000 | | 26 -0.024 -0.030 80.367 0.000 | | 27 0.018 0.022 81.400 0.000 | | 28 -0.006 -0.007 81.522 0.000 | | 29 0.017 0.016 82.452 0.000 | | 30 0.008 0.013 82.657 0.000 | | 31 -0.002 0.005 82.675 0.000 | | 32 0.010 0.004 83.006 0.000 | | 33 -0.024 -0.025 84.980 0.000 *| | *| | 34 -0.083 -0.079 107.74 0.000 | | 35 0.005 -0.011 107.82 0.000 | | 36 0.022 0.014 109.37 0.000 相関がない確率。当初はある程度の相関がありますが、有意ではありません。 Dependency statistics in quotes I want to build MT5で動作するPCを作りたいのですが、アドバイスとその理由を教えてください。 СанСаныч Фоменко 2012.10.14 06:17 #677 alexeymosc: データは添付ファイルのとおりです。量子化された系列（右端）を扱いました。開幕戦はいつもの小刻みで。 ずっと面白い。統計情報 ACF 日付：2012年10月14日 時間：12:05 サンプル：1 3272 含まれる観測データ：3271件 自己相関 偏相関 AC PAC Q-Stat Prob | | | 1 -0.063 -0.063 13.075 0.000 | | 2 -0.033 -0.037 16.554 0.000 | | 3 0.017 0.013 17.558 0.001 | | 4 -0.000 0.001 17.558 0.002 | | 5 -0.043 -0.043 23.757 0.000 | | 6 -0.003 -0.009 23.788 0.001 | | 7 -0.024 -0.028 25.722 0.001 | | 8 0.022 0.019 27.264 0.001 | | 9 -0.005 -0.004 27.338 0.001 | | 10 0.032 0.032 30.668 0.001 | | 11 -0.027 -0.025 33.069 0.001 | | 12 0.051 0.048 41.461 0.000 | | 13 0.011 0.016 41.861 0.000 | | 14 -0.020 -0.014 43.111 0.000 | | 15 -0.040 -0.040 48.488 0.000 | | 16 0.047 0.039 55.873 0.000 | | 17 -0.003 0.006 55.900 0.000 | | 18 -0.054 -0.051 65.566 0.000 | | 19 0.006 0.000 65.688 0.000 | | 20 0.013 0.004 66.214 0.000 | | 21 -0.053 -0.047 75.446 0.000 | | 22 0.025 0.015 77.560 0.000 | | 23 0.014 0.014 78.179 0.000 | | 24 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ずいぶん昔のことで、推測の結論しか残っていない。数秘術の植物学とは異なり、市場に出ているプロセスに関する一般的な考え方に対応しているので、納得がいったのですが、レベルが違います。一般論として、小さなレベルでは「リターン」（HFTはこれを利用し、自らもこの効果を生み出すことに関与している）、大きなレベルでは「トレンド性」（長期投資）に向かう傾向がある。その中間がパストゥコフの言う「2H」で、私の理解ではマーチンゲールや「効率的市場」に近いものです。第二のポイントは、レベルの境界は一定ではないこと、つまり、あるチャートをプロットして、常にこうであると言うことは不可能であることです。入札者の構成や性質は常に変化しているので、それに応じて他のすべてが変化します。といった具合に。 СанСаныч Фоменко 2012.10.14 06:17 #679 alexeymosc: データは添付ファイルのとおりです。量子化された系列（右端）を扱いました。 窓を小さくする。大きな窓 - 極限定理が働き始める。しかし、私たちは期間限定で参入して います。 Window=100。グラフ ACF 日付：2012年10月14日 時間：12:11 サンプル：1 100 含まれる観測データ：99 自己相関 偏相関 AC PAC Q-Stat Prob .|..| .|.. 1 0.001 0.001 3.e-05 0.996 .|...| .|... 2 0.036 0.036 0.1371 0.934 *|...| *|...| 3 -0.148 -0.148 2.4225 0.489 .|..| .|..| 4 -0.047 -0.048 2.6516 0.618 *|...| *|...| 5 -0.132 -0.124 4.5037 0.479 .|* |00 .|* |01 6 0.135 0.121 6.4763 0.372 *|...| *|...| 7 -0.096 -0.109 7.4812 0.381 .|. | .|. 8 0.023 -0.021 7.5395 0.480 *|...| .|... 9 -0.073 -0.050 8.1324 0.521 .|* |00 .|* 10 0.105 0.083 9.3778 0.497 .|...| .|... 11 -0.018 0.002 9.4136 0.584 .|...| .|... 12 0.034 -0.028 9.5449 0.656 .|. | .|* | 13 0.060 0.109 9.9605 0.697 .|...| .|... 14 0.062 0.049 10.418 0.731 .|...| .|... 15 -0.053 -0.021 10.750 0.770 *|...| *|...| 16 -0.103 -0.132 12.038 0.741 .|...| .|... 17 -0.036 0.018 12.196 0.788 *|...| *|...| 18 -0.111 -0.103 13.712 0.748 .|. | .|. 19 -0.028 -0.062 13.812 0.795 .|. | .|. 20 0.030 -0.004 13.923 0.834 .|. | *|. | 21 -0.045 -0.087 14.187 0.861 .|. | .|. 22 -0.008 -0.002 14.196 0.894 .|* |00 .|* 23 0.124 0.076 16.219 0.846 .|...| .|... 24 0.021 0.014 16.280 0.878 .|..| .|..| 25 -0.025 -0.059 16.364 0.904 .|...| .|... 26 0.041 0.069 16.591 0.921 .|...| .|... 27 0.046 0.073 16.879 0.934 *|...| .|...| 28 -0.074 -0.062 17.640 0.935 .|...| .|... 29 0.038 0.056 17.848 0.947 .|...| .|... 30 -0.039 -0.010 18.071 0.957 .|...| .|... 31 0.023 0.069 18.151 0.968 .|..| .|..| 32 -0.014 -0.015 18.179 0.976 .|...| .|... 33 0.021 -0.030 18.245 0.982 .|. | .|. 34 -0.041 -0.031 18.505 0.986 .|. | .|. 35 -0.019 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データは添付ファイルのとおりです。量子化された系列（右端）を扱いました。
その結果がこちらです。
とても不思議なグラフですね。トリミング済み。計算の精度に限界があったようだ。
統計情報
とても面白い。
ACF
日付：2012年10月14日 時間：11:58
サンプル数：1,272
含まれる観測データ：3271件
自己相関 偏相関 AC PAC Q-Stat Prob
| | | 1 -0.059 -0.059 11.332 0.001
| | 2 -0.053 -0.057 20.704 0.000
| | 3 0.025 0.019 22.820 0.000
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| | 18 -0.039 -0.037 76.462 0.000
| | 19 -0.004 -0.008 76.520 0.000
| | 20 0.017 0.004 77.426 0.000
| | 21 -0.046 -0.040 84.377 0.000
| | 22 0.020 0.013 85.636 0.000
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| | 30 0.009 0.011 94.135 0.000
| | 31 0.007 0.015 94.290 0.000
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| | 33 -0.007 -0.009 94.501 0.000
*| | *| | 34 -0.092 -0.085 122.33 0.000
| | 35 0.010 -0.006 122.66 0.000
| | 36 0.008 0.003 122.89 0.000
このデータには興味がない -精度の損失。解析は何の意味もない、ただの数字だ。
パストゥコフの言う「ZZ」とは？パストゥホフは、古典的な構造で「かぎ／れんこ」を研究した。このルール(2H)は、ZZには正確に適用されない。膝の値（ポイント）に依存するところがある。
うーん、こうしてみると、ビジュアル的にはこんな感じですね。
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/6038b20b9bfbd1e06c08e649623cca4b.jpg
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/47b7615b511f6b8a6f3b638a2fcda38b.jpg
各色の三角形は、観測者の歴史をシミュレートする縦線に対する M1,M5からMNまでの右から左へのTF、HighとLowの極値/歴史の最大/最小の範囲という形で歴史を示す
アルファベットの形でStatisticaにアップロードしたところ、確かに2-3TFでも繰り返しの領域・単語があるが、繰り返し性は周期的ではなく、繰り返しの期間は2ヶ月から数年まで様々であった
異論がなければ、私にとっての「あなた」でもあります。
なぜダメなのか？正当な理由があるのでしょうか？
抽象的なSBは、同じものを持つ
はい、Hボラティリティについてです。
そっちはあっちで
データは添付ファイルのとおりです。量子化された系列（右端）を扱いました。
開幕戦はいつもの小刻みで。
ずっと面白い。統計情報
ACF
日付：2012年10月14日 時間：12:05
サンプル：1 3272
含まれる観測データ：3271件
自己相関 偏相関 AC PAC Q-Stat Prob
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| | 2 -0.033 -0.037 16.554 0.000
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| | 5 -0.043 -0.043 23.757 0.000
| | 6 -0.003 -0.009 23.788 0.001
| | 7 -0.024 -0.028 25.722 0.001
| | 8 0.022 0.019 27.264 0.001
| | 9 -0.005 -0.004 27.338 0.001
| | 10 0.032 0.032 30.668 0.001
| | 11 -0.027 -0.025 33.069 0.001
| | 12 0.051 0.048 41.461 0.000
| | 13 0.011 0.016 41.861 0.000
| | 14 -0.020 -0.014 43.111 0.000
| | 15 -0.040 -0.040 48.488 0.000
| | 16 0.047 0.039 55.873 0.000
| | 17 -0.003 0.006 55.900 0.000
| | 18 -0.054 -0.051 65.566 0.000
| | 19 0.006 0.000 65.688 0.000
| | 20 0.013 0.004 66.214 0.000
| | 21 -0.053 -0.047 75.446 0.000
| | 22 0.025 0.015 77.560 0.000
| | 23 0.014 0.014 78.179 0.000
| | 24 -0.009 -0.008 78.465 0.000
| | 25 -0.003 -0.005 78.490 0.000
| | 26 -0.024 -0.030 80.367 0.000
| | 27 0.018 0.022 81.400 0.000
| | 28 -0.006 -0.007 81.522 0.000
| | 29 0.017 0.016 82.452 0.000
| | 30 0.008 0.013 82.657 0.000
| | 31 -0.002 0.005 82.675 0.000
| | 32 0.010 0.004 83.006 0.000
| | 33 -0.024 -0.025 84.980 0.000
*| | *| | 34 -0.083 -0.079 107.74 0.000
| | 35 0.005 -0.011 107.82 0.000
| | 36 0.022 0.014 109.37 0.000
相関がない確率。当初はある程度の相関がありますが、有意ではありません。
データは添付ファイルのとおりです。量子化された系列（右端）を扱いました。
開幕戦はいつもの小刻みで。
ずっと面白い。統計情報
ACF
日付：2012年10月14日 時間：12:05
サンプル：1 3272
含まれる観測データ：3271件
自己相関 偏相関 AC PAC Q-Stat Prob
| | | 1 -0.063 -0.063 13.075 0.000
| | 2 -0.033 -0.037 16.554 0.000
| | 3 0.017 0.013 17.558 0.001
| | 4 -0.000 0.001 17.558 0.002
| | 5 -0.043 -0.043 23.757 0.000
| | 6 -0.003 -0.009 23.788 0.001
| | 7 -0.024 -0.028 25.722 0.001
| | 8 0.022 0.019 27.264 0.001
| | 9 -0.005 -0.004 27.338 0.001
| | 10 0.032 0.032 30.668 0.001
| | 11 -0.027 -0.025 33.069 0.001
| | 12 0.051 0.048 41.461 0.000
| | 13 0.011 0.016 41.861 0.000
| | 14 -0.020 -0.014 43.111 0.000
| | 15 -0.040 -0.040 48.488 0.000
| | 16 0.047 0.039 55.873 0.000
| | 17 -0.003 0.006 55.900 0.000
| | 18 -0.054 -0.051 65.566 0.000
| | 19 0.006 0.000 65.688 0.000
| | 20 0.013 0.004 66.214 0.000
| | 21 -0.053 -0.047 75.446 0.000
| | 22 0.025 0.015 77.560 0.000
| | 23 0.014 0.014 78.179 0.000
| | 24 -0.009 -0.008 78.465 0.000
| | 25 -0.003 -0.005 78.490 0.000
| | 26 -0.024 -0.030 80.367 0.000
| | 27 0.018 0.022 81.400 0.000
| | 28 -0.006 -0.007 81.522 0.000
| | 29 0.017 0.016 82.452 0.000
| | 30 0.008 0.013 82.657 0.000
| | 31 -0.002 0.005 82.675 0.000
| | 32 0.010 0.004 83.006 0.000
| | 33 -0.024 -0.025 84.980 0.000
*| | *| | 34 -0.083 -0.079 107.74 0.000
| | 35 0.005 -0.011 107.82 0.000
| | 36 0.022 0.014 109.37 0.000
相関がない確率。当初はある程度の相関がありますが、有意ではありません。
詳しく教えてください。
アルゴリズムは、この文章で述べられています。
Expert AdvisorはZig-Zagニー（Pips以上）の数をカウントし、ファイルに保存します。
すみません、コードを見ていないのですが、この文章から、ヒストリーの最大値幅から分足TFのpips数を計算するためのパス数が等しくなるようにする必要があるのですね。
データは添付ファイルのとおりです。量子化された系列（右端）を扱いました。
窓を小さくする。大きな窓 - 極限定理が働き始める。しかし、私たちは期間限定で参入して います。
Window=100。グラフ
ACF
日付：2012年10月14日 時間：12:11
サンプル：1 100
含まれる観測データ：99
自己相関 偏相関 AC PAC Q-Stat Prob
.|..| .|.. 1 0.001 0.001 3.e-05 0.996
.|...| .|... 2 0.036 0.036 0.1371 0.934
*|...| *|...| 3 -0.148 -0.148 2.4225 0.489
.|..| .|..| 4 -0.047 -0.048 2.6516 0.618
*|...| *|...| 5 -0.132 -0.124 4.5037 0.479
.|* |00 .|* |01 6 0.135 0.121 6.4763 0.372
*|...| *|...| 7 -0.096 -0.109 7.4812 0.381
.|. | .|. 8 0.023 -0.021 7.5395 0.480
*|...| .|... 9 -0.073 -0.050 8.1324 0.521
.|* |00 .|* 10 0.105 0.083 9.3778 0.497
.|...| .|... 11 -0.018 0.002 9.4136 0.584
.|...| .|... 12 0.034 -0.028 9.5449 0.656
.|. | .|* | 13 0.060 0.109 9.9605 0.697
.|...| .|... 14 0.062 0.049 10.418 0.731
.|...| .|... 15 -0.053 -0.021 10.750 0.770
*|...| *|...| 16 -0.103 -0.132 12.038 0.741
.|...| .|... 17 -0.036 0.018 12.196 0.788
*|...| *|...| 18 -0.111 -0.103 13.712 0.748
.|. | .|. 19 -0.028 -0.062 13.812 0.795
.|. | .|. 20 0.030 -0.004 13.923 0.834
.|. | *|. | 21 -0.045 -0.087 14.187 0.861
.|. | .|. 22 -0.008 -0.002 14.196 0.894
.|* |00 .|* 23 0.124 0.076 16.219 0.846
.|...| .|... 24 0.021 0.014 16.280 0.878
.|..| .|..| 25 -0.025 -0.059 16.364 0.904
.|...| .|... 26 0.041 0.069 16.591 0.921
.|...| .|... 27 0.046 0.073 16.879 0.934
*|...| .|...| 28 -0.074 -0.062 17.640 0.935
.|...| .|... 29 0.038 0.056 17.848 0.947
.|...| .|... 30 -0.039 -0.010 18.071 0.957
.|...| .|... 31 0.023 0.069 18.151 0.968
.|..| .|..| 32 -0.014 -0.015 18.179 0.976
.|...| .|... 33 0.021 -0.030 18.245 0.982
.|. | .|. 34 -0.041 -0.031 18.505 0.986
.|. | .|. 35 -0.019 -0.038 18.559 0.990
.|..| .|..| 36 -0.029 -0.043 18.697 0.992
絵柄が大きく変わりましたね。相関がない可能性が非常に高い。
TIとの比較にとどまる。そして、何を話しているのか把握すること。
ケタが違う