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 19 1...121314151617181920212223242526...74 新しいコメント Mikhail Dovbakh 2011.09.07 17:07 #181 Candid: コメントじゃなくて、私の質問に答えてみてよ。秘密を教えてあげよう。答えを出そうとすることで、何かを理解できるように設計されているのだ）。 ところで議論読んだんだけど、17ページもあるフライとカツの混在を本気で議論したいのか？ この2つのプロセスをどう呼ぶか、私の推測は正しいでしょうか？ 17ページのどこにカツとフライが混在していたのかわからない。さっきも出てきたけど...。 理解に関しては、Alexeyの表を見て、どのような理論分布のもとで作られているのか、答えることをお勧めします。 ;) Mikhail Dovbakh 2011.09.07 17:11 #182 という2つのプロセスがあり、理論的なもの（帰無仮説）と現実的なものがあります。 知らなければならないだろう。 Mikhail Dovbakh 2011.09.07 17:22 #183 joo: このスレッドの言葉の半分も全く理解できない私でも、分配金は関係ないことが分かりました。 個々のカウントの間に依存関係があるプロセスの分布は、一様である必要も、正規分布である必要もない。それは当然です。 例：プーシキンの詩。テキストに「オーク」と「チェーン」という言葉があれば、その近くのどこかに「キャット」があるはずです。この単語間の関係は、"tom "などの単語の段落内での分布とは関係がない。 作者の真偽を確認するのは原始的なことだろ？ それは、「参考文献」から「ダブ・チェーン・キャット」という組み合わせの頻度と、チェックしたものによって、結論を出すという方法です。 なぜなら、必ず比較する根拠があるからです。 しかし、ここで私は、何と何を比較しているのか理解できません。 ここで、理論上の周波数は次のとおりです。というか、誰のでしょう？ もしかしたら、Candidの 言う通り、私たちはギリシャに移住すれば、すべてがうまくいくのかもしれませんね。 ;) Candid 2011.09.07 18:05 #184 avatara: 17ページのカツとフライの混在はどこで見たんだろう。以前はあったの ですが...。 ここでまたエンディングの問題で、17ページが17ページになってしまった。その17ページを読み直して、他の認識の「誤字」を探してみてくれませんか？であり、2つのプロセスは理論的（帰無仮説）なものと現実的なものである 実は、私の最初の投稿はトピックスターターを引用したもので、そもそも私が彼のバージョンを参照したと考える方が自然でしょう。特に、彼はアレクセイと違って、とても詳しく描写しているのですから。しかし、仮説とプロセスを同一視することが、プレゼンテーションの分かりやすさに寄与しているのかどうか、私にはよく分かりません。 理解するために - 私はアレクセイの表を見て、答えることをお勧めします - どの理論分布の仮定の下でそれが構築されています？。 正直なところ、「わからない」のです。経験則に基づいた分布を構築することになる。 Sceptic Philozoff 2011.09.07 19:02 #185 avatara: という2つのプロセスがあり、理論的なもの（帰無仮説）と現実的なものがあります。 知っておいてほしい。 いいえ、違います。この 基準で解釈しています。ちなみに、同じ統計を取っています。他の数量に適用されるだけです。 さて、独立性が検証される2つの変数についてです。掲載したブロック表では、310本間隔の2本（間は309本）のリターンとなります。統計は、歴史上のそのようなバーのペアの全母集団をチェックします。履歴の中に60000本のバーがあるとすれば、59690=60000-310本のペアが存在することになります。 さらに過去にあるバーがSの元。 その現在に近い対の棒が受光器R である。リターンSとRは独立性がチェックされる値である。正確には、リターンそのものではなく、そのリターンが入る分位数である。なぜ分位数で割るのか、それはカイ二乗を成立させるため（度数が10以上）であることは先に説明したとおりです。 オックスが現象の主な原因であることについて - 考えてみます。何か釈然としないものがありますね...。しかし、Candidの提案は、それをテストする（オックスを外す）ことに意味がある。 Vasiliy Sokolov 2011.09.09 13:22 #186 筆者の記事をざっと拝見させていただきました。筆者は、現在のバー<->過去のバーという変数に相関を見いだせず、ボラティリティのクラスタリングという事実だけを見いだしたのではないかと疑っている。もちろん、それを前提にしても、50-60ラグまでのボラティリティの相関を確信できるチャートは新しいものであり、興味深いものである。当然、モンテカルロ 法でデータを混ぜると、クラスタリングが崩れるわけで、それはチャートにも表れていました。 何が発見されたかを理解するためには、非正規分布や明らかに独立な分布、特に古典的なGARCH(1,1)やよりよいGARCH(3,3)で提案した公式をテストする必要があります。これにも依存性が発見された場合、この公式には何も新しいものはなく、単にマルチンゲールの特殊なケースを別の方法で定義していることになります。 もし希望があれば、合成GARCHリターンを提供することができます。 Alexey Burnakov 2011.09.09 13:49 #187 ありがとうございます。人工的なデータをください、週末にテストします。 数式については、そうですね、特に素晴らしいものはなく、別の角度からの確率論的分析です。 ボラティリティについては、すでにここで多くのことが語られており、私もその意見に賛成です。しかし、ゼロバーのために独立変数がボラティリティ情報を運ぶラグ数は、本当に明確に示されている。そして、情報の関連性を維持したまま、金融商品ごとにラグ・ディップの深さを変えています。 Alexey Burnakov 2011.09.09 14:35 #188 一般的に、過去のリターンからリターンを予測できない場合、私個人としては、予測のための独立変数（各種指標）の選択という問題に立ち戻る可能性は常にあると考えています。特徴選択というテーマですが、他にも主成分分析、自動連想記憶でNSを使う、学習型ネットワーク 分析（ウェイト）、クラスター分析、カイ二乗、リプシッツ指数（補正：定数）もありますよ、などなど、お話いただければと思います。全部、みんな、大きな話題で...。 Sceptic Philozoff 2011.09.09 16:27 #189 C-4: もちろん、それを踏まえても、50-60ラグまで確信的に変動する関係は新しいものであり、このチャートは興味深いものである。 お気づきの点、ありがとうございます。それが憂慮すべきことなのです。おそらく、そうですね、ヴォラは現象のかなりの部分を説明してくれますが、すべてを説明してくれるわけではなさそうです。そして時計では、その相関関係はさらに遡り......。 何百 バーが深い。 ちなみに、H4よりも日数の相関が著しく少なく、逆にH1よりも相関が圧倒的に少ない。 Vasiliy Sokolov 2011.09.10 08:05 #190 Mathemat: お気づきの点、ありがとうございます。それが憂慮すべきことなのです。おそらく、そうですね、ヴォラは現象のかなりの部分を説明してくれますが、すべてを説明してくれるわけではなさそうです。そして、時計では、その相関関係はさらに広がっています。 何百 バーが深い。 ちなみに、H4よりも日数の相関が著しく少なく、逆にH1よりも相関が圧倒的に少ない。 またボラティリティのことであれば、時間帯による明確な周期性で非常によく説明できる。 アインシュタインでなくとも、16時30分頃に牛が集まっているのは肉眼でもわかりますね。したがって、日中のスケールでは、このような「相関」は当然、より明確なものとなる。そしてもちろん、これではいずれにせよ何も得られない。16:30にボラティリティの流入によって強い動きが起こること（チャートで確認できる）だけは分かっているが、その方向やターゲットはまだ分かっていない。 約束した通り、MathLabが提供する標準的なパラメータを持つGARCH(1,1)を貼り付けます： garchset('P',1,'Q',1,'C', 0.0001, 'K', 0.00005, 'GARCH', 0.8, 'ARCH', 0.1); GARCH(3,3) またはそれ以上を作ることはできませんでした - 私はプログラムをひどく知っていて、'P',1,'Q',1 から 'P',3,'Q',3 へ単純に変更してもうまく行きませんでした。このシリーズには1万件のテストが含まれており、十分な量になると思います。その価格チャートをご紹介します。 また、同じEURUSDの1時間ごとのボラティリティデータをもとにSBを生成するのも面白いかもしれません。EURUSDと同じボラティリティの性格を持ちますが、チャート自体は100％ノイズで構成されます。もし、依存性が検出されれば、その手法は価格予測には適さないということになるが、依存性が検出されなければ、無意味で難解な合成物を扱っているのか、それとも実際の市場を扱っているのかを判断できる、新しい指標の誕生に立ち会うことができるのだ。 ファイル: garch.zip 91 kb 1...121314151617181920212223242526...74 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
コメントじゃなくて、私の質問に答えてみてよ。秘密を教えてあげよう。答えを出そうとすることで、何かを理解できるように設計されているのだ）。
ところで議論読んだんだけど、17ページもあるフライとカツの混在を本気で議論したいのか？
この2つのプロセスをどう呼ぶか、私の推測は正しいでしょうか？
17ページのどこにカツとフライが混在していたのかわからない。さっきも出てきたけど...。
理解に関しては、Alexeyの表を見て、どのような理論分布のもとで作られているのか、答えることをお勧めします。
;)
という2つのプロセスがあり、理論的なもの（帰無仮説）と現実的なものがあります。
知らなければならないだろう。
このスレッドの言葉の半分も全く理解できない私でも、分配金は関係ないことが分かりました。
個々のカウントの間に依存関係があるプロセスの分布は、一様である必要も、正規分布である必要もない。それは当然です。
例：プーシキンの詩。テキストに「オーク」と「チェーン」という言葉があれば、その近くのどこかに「キャット」があるはずです。この単語間の関係は、"tom "などの単語の段落内での分布とは関係がない。
作者の真偽を確認するのは原始的なことだろ？
それは、「参考文献」から「ダブ・チェーン・キャット」という組み合わせの頻度と、チェックしたものによって、結論を出すという方法です。
なぜなら、必ず比較する根拠があるからです。
しかし、ここで私は、何と何を比較しているのか理解できません。
ここで、理論上の周波数は次のとおりです。というか、誰のでしょう？
もしかしたら、Candidの 言う通り、私たちはギリシャに移住すれば、すべてがうまくいくのかもしれませんね。
;)
17ページのカツとフライの混在はどこで見たんだろう。以前はあったの ですが...。
という2つのプロセスがあり、理論的なもの（帰無仮説）と現実的なものがあります。
知っておいてほしい。
いいえ、違います。この 基準で解釈しています。ちなみに、同じ統計を取っています。他の数量に適用されるだけです。
さて、独立性が検証される2つの変数についてです。掲載したブロック表では、310本間隔の2本（間は309本）のリターンとなります。統計は、歴史上のそのようなバーのペアの全母集団をチェックします。履歴の中に60000本のバーがあるとすれば、59690=60000-310本のペアが存在することになります。
さらに過去にあるバーがSの元。 その現在に近い対の棒が受光器R である。リターンSとRは独立性がチェックされる値である。正確には、リターンそのものではなく、そのリターンが入る分位数である。なぜ分位数で割るのか、それはカイ二乗を成立させるため（度数が10以上）であることは先に説明したとおりです。
オックスが現象の主な原因であることについて - 考えてみます。何か釈然としないものがありますね...。しかし、Candidの提案は、それをテストする（オックスを外す）ことに意味がある。
筆者の記事をざっと拝見させていただきました。筆者は、現在のバー<->過去のバーという変数に相関を見いだせず、ボラティリティのクラスタリングという事実だけを見いだしたのではないかと疑っている。もちろん、それを前提にしても、50-60ラグまでのボラティリティの相関を確信できるチャートは新しいものであり、興味深いものである。当然、モンテカルロ 法でデータを混ぜると、クラスタリングが崩れるわけで、それはチャートにも表れていました。
何が発見されたかを理解するためには、非正規分布や明らかに独立な分布、特に古典的なGARCH(1,1)やよりよいGARCH(3,3)で提案した公式をテストする必要があります。これにも依存性が発見された場合、この公式には何も新しいものはなく、単にマルチンゲールの特殊なケースを別の方法で定義していることになります。
もし希望があれば、合成GARCHリターンを提供することができます。
ありがとうございます。人工的なデータをください、週末にテストします。
数式については、そうですね、特に素晴らしいものはなく、別の角度からの確率論的分析です。
ボラティリティについては、すでにここで多くのことが語られており、私もその意見に賛成です。しかし、ゼロバーのために独立変数がボラティリティ情報を運ぶラグ数は、本当に明確に示されている。そして、情報の関連性を維持したまま、金融商品ごとにラグ・ディップの深さを変えています。
お気づきの点、ありがとうございます。それが憂慮すべきことなのです。おそらく、そうですね、ヴォラは現象のかなりの部分を説明してくれますが、すべてを説明してくれるわけではなさそうです。そして時計では、その相関関係はさらに遡り......。 何百 バーが深い。
ちなみに、H4よりも日数の相関が著しく少なく、逆にH1よりも相関が圧倒的に少ない。
お気づきの点、ありがとうございます。それが憂慮すべきことなのです。おそらく、そうですね、ヴォラは現象のかなりの部分を説明してくれますが、すべてを説明してくれるわけではなさそうです。そして、時計では、その相関関係はさらに広がっています。 何百 バーが深い。
ちなみに、H4よりも日数の相関が著しく少なく、逆にH1よりも相関が圧倒的に少ない。
またボラティリティのことであれば、時間帯による明確な周期性で非常によく説明できる。
アインシュタインでなくとも、16時30分頃に牛が集まっているのは肉眼でもわかりますね。したがって、日中のスケールでは、このような「相関」は当然、より明確なものとなる。そしてもちろん、これではいずれにせよ何も得られない。16:30にボラティリティの流入によって強い動きが起こること（チャートで確認できる）だけは分かっているが、その方向やターゲットはまだ分かっていない。
約束した通り、MathLabが提供する標準的なパラメータを持つGARCH(1,1)を貼り付けます： garchset('P',1,'Q',1,'C', 0.0001, 'K', 0.00005, 'GARCH', 0.8, 'ARCH', 0.1); GARCH(3,3) またはそれ以上を作ることはできませんでした - 私はプログラムをひどく知っていて、'P',1,'Q',1 から 'P',3,'Q',3 へ単純に変更してもうまく行きませんでした。このシリーズには1万件のテストが含まれており、十分な量になると思います。その価格チャートをご紹介します。
また、同じEURUSDの1時間ごとのボラティリティデータをもとにSBを生成するのも面白いかもしれません。EURUSDと同じボラティリティの性格を持ちますが、チャート自体は100％ノイズで構成されます。もし、依存性が検出されれば、その手法は価格予測には適さないということになるが、依存性が検出されなければ、無意味で難解な合成物を扱っているのか、それとも実際の市場を扱っているのかを判断できる、新しい指標の誕生に立ち会うことができるのだ。