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 67 1...606162636465666768697071727374 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2012.10.14 04:17 #661 Mathemat: さて、もう寝ますね。3時間眠れなかったのは、このスレのせいだと思われます。午後はここで這い上がる。 話を元に戻そう。 トピックスターターで紹介されている記事には、私にとって重大な欠陥があります。それは、情報依存度の計算とACFの比較がなされていないことです。計算してみよう。.csvをくれるならACFの計算でもいいんだけど。 Avals 2012.10.14 04:21 #662 VNG: 誰が5人になったかは 知らない。しかし、調べ物をしていて非常に面白い結果に出くわしたのに、それを見抜けなかったというのは、よくわかります。 何が見えなかったのだろう？ZZ族の数の分布は、都市の数による分布のグラフのようなものということでしょうか？ 実は、ZZの分布は、ZZアルゴリズム自体の特性なのです。どんな非定常系列でも構築すれば、同じように膝の分布が得られます。したがって、この分布から結論を導き出す必要はない Alexey Burnakov 2012.10.14 04:21 #663 faa1947: 話を元に戻そう。 トピックスターターで紹介されている記事には、私にとって重大な欠陥があります。それは、情報依存度の計算とACFの比較がなされていないことです。計算してみよう。.csvをいただければ、ACFの計算を引き受けます。 私の記事を何度も読んでいただき、ありがとうございます。 このスレッドで計算用のデータをお渡ししますので、それから比較してみてください。 PS: その間に、私はcoryphaeiとアマチュアのための非常に興味深い別のトピックを作成する予定です;) Hide 2012.10.14 05:34 #664 VNG: ゲッチ 2010.04.01 11:03 繰り返してください。 EAはZigZagニー（少なくとも Pips）の数をカウント し、ファイルに書き込み ます。 EAテキスト エルボ数の最小サイズ（Pips）に対する関数としてのグラフ。 そこでどんなPPが使われていたのかわかりませんが、PastukhovのPPを試したところ、グラフはまったくそのような形にはなりませんでした。その結果、「規模によって、価格の性質が変わる」という結論に至りました。その反対へ。逆に、ある限界値より低くないデータで運用すれば、その「逆の部分」を無視して、はい、フラクタル、とかね。 Alexey Burnakov 2012.10.14 05:40 #665 faa1947: 話を元に戻そう。 トピックスターターで紹介されている記事には、私にとって重大な欠陥があります。それは、情報依存度の計算とACFの比較がなされていないことです。計算してみよう。.csvをいただければ、ACFを計算してもいいと思っています。 データは添付ファイルのとおりです。量子化された列（右端）に手を入れています。 ファイル: dji_data_1.zip 89 kb 削除済み 2012.10.14 05:47 #666 Avals: 何が見えなかったのだろう？ZZの膝の数の分布は、都市の数による分布のグラフと似ているということでしょうか。 実は、RZの分布は、RZアルゴリズム自体の特性なのです。どんな非定常系列でも構築すれば、同じように膝の分布が得られます。したがって、この分布から結論を導き出す必要はない。 認知主義者」のサイトのリンクをたどって読んでいただければ、フラクタル級数分布の性質がどのようなものであるかがわかると思います。 問題はアルゴリズムにない、というか正確にはないのです。それは、問題と目標の定式化についてです。目的は、利益を得ることです。私たちは、価格が私たちのポジションと反対になるまでの間、利益を得ることができます。これがアルゴリズムの全体像です。あとは、どうすれば利益を最大化できるかを検討することだ。エンジンの構造を調査し、範囲に分解し、より高い（または低い）分布への変換の統計を取ることによって最大化することができます。 つまり、このような分布が「あらゆる非定常系列」に対して得られるのであれば、それは安定であることを意味し、この安定性から利益を得ることは禁じ手なのです。そして、結論を出すことが必要である。 削除済み 2012.10.14 05:49 #667 HideYourRichess。 どのようなチャートを使ったかは知らないが、Pastukhovの作ったZZをテストしたところ、同じ結果は得られなかった。その結果、規模によって価格の性格が変わってくるという結論に至りました。反対側へ。逆に、ある限界値より低くないデータで運用すれば、その「逆の部分」は無視できるわけで、そうなるとフラクタルと同じである、とか 。 もう少し具体的に教えてください。 アルゴリズムは、この文章で述べられています。 Expert AdvisorはZigZag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、Expert Advisorのコードは見ていないのですが、この文章から、ベンド数の計算のためのパス数は、履歴上の最大値幅から1分足で何pipsに相当するかが必要であることがわかります。 Avals 2012.10.14 05:50 #668 VNG: 認知主義者」というサイトのリンクをたどって読んでいただくと、フラクタル系列の分布がどのような性質を持っているかが明らかになると思います。 アルゴリズムがどうのこうのというより、本当にアルゴリズムがどうのこうのということなんです。目的と目標を設定することです。目的は利益を上げること。私たちは、価格が私たちのポジションに対して不利になるまで利益を得ることができます。これがアルゴリズムの全体像です。あとは、どうすれば利益を最大化できるかを検討することだ。エンジンの構造を調査し、範囲に分解し、より高い（または低い）分布への変換の統計を取ることによって最大化することができます。 つまり、このような分布が「あらゆる非定常系列」に対して得られるのであれば、それは安定であることを意味し、この安定性から利益を得ることは禁じ手なのです。そして、結論を出すことが必要である。 はもう手に入れましたか？その分布から、利益の希薄化の可能性があるとはいえません。 Avals 2012.10.14 05:54 #669 HideYourRichess: そこでどんなPPが使われていたのかわかりませんが、PastukhovのPPを試したところ、グラフはまったくそのような形にはなりませんでした。その結果、「規模によって、価格の性質が変わる」という結論に至りました。その反対へ。逆に、ある限界値より低くないデータで運用すれば、その「逆の部分」を無視して、はい、フラクタル、とかね。 パストゥークホフのZZとは？パストゥホフは、古典的な構成でカギ／レンコを研究していた。このルール（2H）は、GZには正確に適用されないんだ。点での膝の値への依存性があります。 削除済み 2012.10.14 06:00 #670 Avals: その分布から、利益の希薄化の機会があることは明らかではありません。 私にとっても、異論がなければ「あなた」なのです。 なぜダメなのか？正当な理由があるのでしょうか？ 1...606162636465666768697071727374 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
さて、もう寝ますね。3時間眠れなかったのは、このスレのせいだと思われます。午後はここで這い上がる。
話を元に戻そう。
トピックスターターで紹介されている記事には、私にとって重大な欠陥があります。それは、情報依存度の計算とACFの比較がなされていないことです。計算してみよう。.csvをくれるならACFの計算でもいいんだけど。
誰が5人になったかは 知らない。しかし、調べ物をしていて非常に面白い結果に出くわしたのに、それを見抜けなかったというのは、よくわかります。
何が見えなかったのだろう？ZZ族の数の分布は、都市の数による分布のグラフのようなものということでしょうか？
実は、ZZの分布は、ZZアルゴリズム自体の特性なのです。どんな非定常系列でも構築すれば、同じように膝の分布が得られます。したがって、この分布から結論を導き出す必要はない
話を元に戻そう。
トピックスターターで紹介されている記事には、私にとって重大な欠陥があります。それは、情報依存度の計算とACFの比較がなされていないことです。計算してみよう。.csvをいただければ、ACFの計算を引き受けます。
私の記事を何度も読んでいただき、ありがとうございます。
このスレッドで計算用のデータをお渡ししますので、それから比較してみてください。
PS: その間に、私はcoryphaeiとアマチュアのための非常に興味深い別のトピックを作成する予定です;)
ゲッチ 2010.04.01 11:03
繰り返してください。
EAはZigZagニー（少なくとも Pips）の数をカウント し、ファイルに書き込み ます。
EAテキスト
エルボ数の最小サイズ（Pips）に対する関数としてのグラフ。
話を元に戻そう。
トピックスターターで紹介されている記事には、私にとって重大な欠陥があります。それは、情報依存度の計算とACFの比較がなされていないことです。計算してみよう。.csvをいただければ、ACFを計算してもいいと思っています。
何が見えなかったのだろう？ZZの膝の数の分布は、都市の数による分布のグラフと似ているということでしょうか。
実は、RZの分布は、RZアルゴリズム自体の特性なのです。どんな非定常系列でも構築すれば、同じように膝の分布が得られます。したがって、この分布から結論を導き出す必要はない。
認知主義者」のサイトのリンクをたどって読んでいただければ、フラクタル級数分布の性質がどのようなものであるかがわかると思います。
問題はアルゴリズムにない、というか正確にはないのです。それは、問題と目標の定式化についてです。目的は、利益を得ることです。私たちは、価格が私たちのポジションと反対になるまでの間、利益を得ることができます。これがアルゴリズムの全体像です。あとは、どうすれば利益を最大化できるかを検討することだ。エンジンの構造を調査し、範囲に分解し、より高い（または低い）分布への変換の統計を取ることによって最大化することができます。
つまり、このような分布が「あらゆる非定常系列」に対して得られるのであれば、それは安定であることを意味し、この安定性から利益を得ることは禁じ手なのです。そして、結論を出すことが必要である。
HideYourRichess。
どのようなチャートを使ったかは知らないが、Pastukhovの作ったZZをテストしたところ、同じ結果は得られなかった。その結果、規模によって価格の性格が変わってくるという結論に至りました。反対側へ。逆に、ある限界値より低くないデータで運用すれば、その「逆の部分」は無視できるわけで、そうなるとフラクタルと同じである、とか
。
もう少し具体的に教えてください。
アルゴリズムは、この文章で述べられています。
Expert AdvisorはZigZag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、Expert Advisorのコードは見ていないのですが、この文章から、ベンド数の計算のためのパス数は、履歴上の最大値幅から1分足で何pipsに相当するかが必要であることがわかります。
認知主義者」というサイトのリンクをたどって読んでいただくと、フラクタル系列の分布がどのような性質を持っているかが明らかになると思います。
アルゴリズムがどうのこうのというより、本当にアルゴリズムがどうのこうのということなんです。目的と目標を設定することです。目的は利益を上げること。私たちは、価格が私たちのポジションに対して不利になるまで利益を得ることができます。これがアルゴリズムの全体像です。あとは、どうすれば利益を最大化できるかを検討することだ。エンジンの構造を調査し、範囲に分解し、より高い（または低い）分布への変換の統計を取ることによって最大化することができます。
つまり、このような分布が「あらゆる非定常系列」に対して得られるのであれば、それは安定であることを意味し、この安定性から利益を得ることは禁じ手なのです。そして、結論を出すことが必要である。
はもう手に入れましたか？その分布から、利益の希薄化の可能性があるとはいえません。
そこでどんなPPが使われていたのかわかりませんが、PastukhovのPPを試したところ、グラフはまったくそのような形にはなりませんでした。その結果、「規模によって、価格の性質が変わる」という結論に至りました。その反対へ。逆に、ある限界値より低くないデータで運用すれば、その「逆の部分」を無視して、はい、フラクタル、とかね。
パストゥークホフのZZとは？パストゥホフは、古典的な構成でカギ／レンコを研究していた。このルール（2H）は、GZには正確に適用されないんだ。点での膝の値への依存性があります。
その分布から、利益の希薄化の機会があることは明らかではありません。
私にとっても、異論がなければ「あなた」なのです。
なぜダメなのか？正当な理由があるのでしょうか？