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 27

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Это - ряд остатков взаимной информации реального и случайного ряда:

正直なところ、残差はボラティリティの影響と驚くほど似た構造であることは、あまり知られていない。

 
C-4:

アイデアは良い、ここにEURUSDと同じボラティリティで生成されたSBチャートがあります。アレクセイ、そのための解析をしてくれないか？違いがあるかどうか見てみましょう。

ボラティリティは1つではなく、EURUSDの場合は3つほど取る必要があります（DCフィルターによって異なります）。ティックは+1/-1点だけでなく、SBは1ティックにつき1点発生するからです。
 
C-4:

正直なところ、残差はボラティリティ効果と驚くほど似た構造を持っていることはあまり知られていない。

ボラティリティが正しく計上されていれば、ゼロバーでの価格変化の符号に対するメモリー効果です。ボラティリティに問題があるとすれば、残留ボラティリティ＋他の依存性です。

問題は、すべてのボラティリティを考慮した上で、どのように確認するかということです。

 
alexeymosc:

ボラティリティが正しく計上されていれば、ゼロバーでの価格変化の符号に対するメモリー効果です。ボラティリティに問題があるとすれば、残留ボラティリティ＋他の依存性です。

問題は、すべてのボラティリティを考慮した上で、どのように確認するかということです。

О!いいこと思いついた。 今日のEURUSD H1 シリーズの初期値をとって、そのリターンをとって、価格変動のサインをランダムに混ぜるだけにしてみる。ユリカ それはコインのような上下の値動きで、まさにボラティリティ（変動率）でしょう。そうすると、データを比較するときに残るのは、正味の符号依存性である。

私の考えは正しいのでしょうか？何かご提案がありますか？

 
C-4:

正直なところ、残差はボラティリティ効果に驚くほど似た構造をしていることはあまり知られていない。

繰り返しになりますが、もう少しサンプルを生成して計算するのが正しいかと思います。
アヴァルス

は一度も取る必要はありませんが、EURUSDの場合は3回程度（証券会社のフィルターによります）。ティックは+1/-1点だけでなく、SBは1ティック1点で生成されるからです。

ティック効果を考慮することは、実質的なリターンを敷衍することであり、第二段階と言える。

ユリックスって まだここ見てるのかな、そういえば こんなことやってたっけ。

 
alexeymosc:

О!ここで思いついたのですが、今日はEURUSDのH1シリーズの初期値を取ってリターンを取り、値動きのサインだけランダムに混ぜてみようと思います。ユリカ それはコインのような上下の値動きをする正確なボラティリティでしょう。そうすると、データを比較するときに残るのは、正味の符号依存性である。

私の考えは正しいのでしょうか？何かご提案がありますか？

私は、すべてのボラティリティが悪いわけではなく、値動きの方向と大きさの両方から利益を得ることができるのが理想だと考えています。したがって、ボラティリティを完全に回避しようとは思わない方がいいと思います。 私は別のアプローチ（プロファイルへの正規化）を提案しましたが、あなたがそれを選んだ以上、まず、結論を出す前にいくつかの実現例を確認すべきですし、第二に、ボラティリティにこだわるべきではありません、それは唯一の既知の効果ではなく、同じ回復可能性も価格系列の確立した特性なのです。
 
Candid:
すべてのボラティリティが私たちにとって有害なわけではなく、理想的には値動きの方向や大きさによって利益を得ることができるのではないかと思います。だから、ボラティリティを完全になくすために戦うのは、ほとんど意味がないんですよ、イマイチ。 私は別のアプローチ（プロファイルへの正規化）を提案しましたが、あなたがそれを選んだ以上、まず、結論を出す前にいくつかの実現例を確認すべきですし、第二に、ボラティリティにこだわるべきではありません、それは唯一の既知の効果ではなく、同じ回復可能性も価格系列の確立した特性なのです。

プロファイルに正規化しても相関は残る、試してみた。また、直近のラグにおけるボラティリティへの依存性が強く、正規化してもこれを完全に排除することはできない。

そして、そのリターンは何ですか（リターンの数としては）？があった場合、＋が続くことになるのですが......少し高い確率で？

 
alexeymosc:

О!ここで思いついたのですが、今日はEURUSDのH1シリーズの初期値を取ってリターンを取り、値動きのサインだけランダムに混ぜてみようと思います。ユリカ それはコインのような上下の値動きをする正確なボラティリティでしょう。そうすると、データを比較するときに残るのは、正味の符号依存性である。

私の考えは正しいのでしょうか？何かご提案がありますか？


はい、それも選択肢の一つです :) シャッフルもできませんが、ランダムに記号を選ぶことができます - 0.5の確率で「+」、同じ確率で「-」 :) シャッフルもできませんが、ランダムに記号を選ぶことができます - 0.5の確率で「+」。
 

волу надо не единичную брать, а для EURUSD 3 где-то.

デフォルトで生成してしまったようで、つまり係数が8になってしまいました。また、驚いたのは、SBの振幅が実機の数倍にもなっていたことです。

当面はEURUSD_RANDの1サンプルで対応し、問題が解決したら他のサンプルも接続することをお勧めします。

 
alexeymosc:

プロファイルに正規化しても相関は残る、試してみた。また、直近のラグにおけるボラティリティへの依存性が強く、正規化してもこれを完全に排除することはできない。

そのあたりを詳しく教えてください。データをボラティリティプロファイルで正規化しても、ショートラグへの強い依存性が残るという理解でいいのでしょうか？もしそうなら、この依存性が特にボラティリティと関係していると考える理由は何ですか？

そして、そのリターンは何ですか（リターンの数としては）？があった場合、＋が続くことになるのですが......少し高い確率で？


ティックの場合、マイナスはnの後に続きます。а 寧ろ可能性が高い
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