エコノメトリックス：一歩先の予測 - ページ 26 1...192021222324252627282930313233...139 新しいコメント Avals 2011.11.15 16:45 #251 faa1947は、記事の中で「利益は損失の3倍という悲しい結果」と結論付けながらも、「モデルは改良されなければならない」と言い切っています。また、継続的に予測を行い、取引から切り離された他のモデルも同様に破棄した方がよいでしょう。トレードの本質は同じで、儲けるためには他人の大量売買の手法に従う必要があるのです。大量の買いや売り、ポジションの開始、利益や損失の確定がいつ行われるかを予測する必要があるのです。他人の売買が市場を動かすので、決定論的な成分などではなく、予測の対象となる。大量売買の手法は、計量経済学的なモデルの中で記述することができると思われる。 СанСаныч Фоменко 2011.11.15 16:47 #252 gpwr: 他にどんな意味で循環性を語ることができるのだろうか。循環性とは、「相場が上がって、下がって、また上がる」ことだとお考えでしょうか？ 周期性とは、アップダウンするとき、振幅が変化すること、そして最も重要なのはピークとピークの間の距離である。 СанСаныч Фоменко 2011.11.15 16:50 #253 Avals: トレードのポイントは同じで、儲けるためには他人の大量売買の手法に合わせる必要があるのです。いつ大量の売りや買い、ポジションの開始や利益・損失の獲得があるかを予測する必要があります。他人の売買が市場を動かすので、決定論的な成分などではなく、予測の対象となる。大量売買の手法は、計量経済学的なモデルの中で記述することができると思われる。 全く同感ですが、それを見た途端、ジャンクフードがなくなり、よくてまた残飯、悪くても全部もう古くなっている状態でした。 Avals 2011.11.15 16:54 #254 faa1947: まったく同感ですが、見たとたんに刈り取りが終わって、よくてまた残飯、悪くてももうすべてが陳腐化してしまっているんです。 継続的に適応できるモデルにすることは、誰にも止められないのです。しかし、適応力は論理的でなければなりません。どの方式が人気を集めているのか、その人気の平均パラメータを確認する。つまり、おっしゃるとおり、今日の引用にふさわしいモデルとなるように、もう一度。 HPは、人々がいつどこでコチエを運転するのか、どうやって知ることができるのでしょうか？:) СанСаныч Фоменко 2011.11.15 17:06 #255 Mathemat:大きな誤差を伴う4～5回の予測に基づくもの・・・。予測誤差＝59pips。これは多いのでしょうか、少ないのでしょうか？ 1 1.4513 - 1.3190 = 1323 ピップス 標準偏差＝344pips。 予測誤差59pipsは多いのか少ないのか？ シリーズ単位で、グループに分けて考えてみましょう。得ることができます。 77本のうち100pips未満の増分は47本、200pips以上の増分は13本であることがわかります。そして、59pipsの誤差があるのです。同時に、私は方向性を予測しているのであって、ターゲットを予測しているわけではありません。 しかし、最も興味深いのは、クオタイアのある部分の最小誤差を推定することが可能かどうかという点である。それを知っていて、そのようなモデルを見つけたのであれば、モデリングは終了です。 СанСаныч Фоменко 2011.11.15 17:13 #256 Avals: 誰もモデルの継続的な適応を止めることはできません。しかし、適応力は論理的でなければなりません。どの方式が人気を集めているのか、また、そのパラメータの平均値を確認する。つまり、おっしゃるとおり、今日の引用にふさわしいモデルとなるように、もう一度。 HPは、人々がいつどこでコチエを運転するのか、どうやって知ることができるのでしょうか？:) 現実には、あなたと私は何一つ意見が一致していません。私は価格を取り、あなたは活動の詳細を取る（追加する）ことができます。 未来はわからないが、過去はある。過去にトレンドがあれば予測は可能であり、純粋なランダムウォーク（ドリフトがない）であれば予測は不可能である。そして、モデルにどんなデータが使われているかは関係ない。 このスレッドのC-4がリンクを貼ってくれたので、宣伝します。著者は価格動向だけでなく、相場に循環性を見出して利用しており、その循環性から将来の相場暴落を予測することができる。 Sceptic Philozoff 2011.11.15 17:53 #257 faa1947: 予測誤差＝59pips。多いのか少ないのか よし、59としよう。これがあなたのテーブルです。 faa1947 日付 価値 予想 価値 エラー R二乗 エラー ビーセブンビーシックス D6-b6 予想 オープン 開く で 予想 ピプス単位で レスレッチング レスレッチング 2011.11.09 00:00 1,383 2011.11.09 1,3798 56 0,9761 0,0055 2011.11.10 00:00 1,3524 2011.11.10 1,3613 60 0,9749 0,0057 -0,0306 -0,0032 矯める 2011.11.11 00:00 1,361 2011.11.11 1,3541 59 0,9751 0,0057 0,0086 0,0089 矯める 2011.11.14 00:00 1,3778 2011.11.14 1,3676 59 0,9739 0,0057 0,0168 -0,0069 不正解 2011.11.15 00:00 1,3624 2011.11.15 1,365 59 0,9747 0,0057 -0,0154 -0,0102 矯める 不明 このような誤差は、ほとんど必ず、30から102ピップスまでのさまざまな動きに対応する。あなたのer-squareがずっと高いのは全く気にならない。その情報性はあまり高くなく、それもわかっているはずです。 そういうことではないんです。残差の依存性を除去するために、自己相関 チェックを死守しているのですね。ピアソンの自己相関は直線的な依存関係を説明するだけで、すべてを説明するわけではありませんから。特徴選択に関する枝で、alexeymoscは すでに、情報理論によって計算された依存性（線形だけでなく、すべてが一列に並んでいる！）が、非常に大きなラグでも非常に高いという例を挙げています。そのスレッドでは、筆者も含めて大多数の参加者が「ボラティリティが重要だ」という意見で一致していた。(ちなみにこのモデルでは、トレンド／フラットという概念はないが、そこにも描かれることがある）。 ボラティリティが原因だと自信を持って言えるほどの根拠はまだ見当たりません。日足ではそうかもしれませんが、日足の相互情報は時計や4Hに比べるとかなり少ないと何度か申し上げています。ほとんど誰も興味を示さず、すべての結果が掲載されるのは、やはり数日間だけだった。だから、結論はそれなりに、つまり不完全なものであった。 "コンテンツ "と "物理的・経済的センス "の例を挙げてください。 ここで、別のモデルに注目する。なぜなら、「情報」モデルは、市場の効率性に関する既存の、そして心を支配する仮説に照らして、そう簡単に解釈できないからである。 それは、ある通貨に対する強い攻撃を受けて、市場全体が自己組織化することである。そして、このモデルにこそ、これまでの経済的な意味があると思うのですが、それは非常にシンプルで、シフに強いニュースがあれば、そのニュースの「ベクトル」に従って、すべてのシフクロも多かれ少なかれまとまった 動きをする、ということです。 青くハイライトされた意味は、コンビナトリアル手法によって明らかにされ、物理的なアナロジー（例えば熱力学）によってモデル化することが可能である。だからこそ、「物理経済的」であることが分かるのです。数は多いし、ニュアンスも十分なので、ここでは詳細を述べない。 СанСаныч Фоменко 2011.11.15 18:06 #258 Mathemat: そういうことではないんです。残差の依存性を取り除くために自己相関チェックを掴んでいるのですね。なぜなら、ピアソンの自己相関は線形依存性だけを説明し、そのすべてを説明することはできないからです。特徴選択に関する枝で、alexeymoscは すでに、情報理論によって計算された依存性（線形だけでなく、すべてが一列に並んでいる！）が、非常に大きなラグでも非常に高いという例を挙げています。そのスレッドでは、筆者も含めて大多数の参加者が「ボラティリティが重要だ」という意見で一致していた。(ちなみにこのモデルでは、トレンド／フラットという概念はなく、そこにも描かれることがある）。 ボラティリティが原因だと自信を持って言えるほどの根拠はまだ見当たりません。日足ではそうかもしれませんが、日足の相互情報は時計や4Hに比べるとかなり少ないと何度か申し上げています。ほとんど誰も興味を示さず、すべての結果が掲載されるのは、やはり数日間だけだった。そして、その結論はそれに応じて、すなわち不完全なものであった。 さて、私が別のモデルに集中したのは、「情報」モデルは、市場の効率性に関する既存の、そして心を支配する仮説に照らして、そう簡単に解釈できないからである。 それは、ある通貨に対する強い攻撃を受けて、市場全体が自己組織化することである。そして、このモデルにこそ、これまでの経済的な意味があると思うのですが、それは非常にシンプルで、チフに強いニュースがあれば、すべてのチフクロスもそのニュースの「ベクトル」に従って多かれ少なかれ首尾よく動くということです。しかし、この経済感覚は、物理的なアナロジー（熱力学など）でモデル化することができる。だからこそ、「物理経済的」であることが分かるのです。詳細は、たくさんありますし、ニュアンスも十分ありますので、ここでは定めません。 あなたが書いているすべてのものの美しさ - これらのアイデアに入札するとき、市場はそれらに適応の特性を持っていない、とあなたは、この理論を使用する唯一の人であるため、お金をシャベルします。 Sceptic Philozoff 2011.11.16 01:07 #259 faa1947: あなたが書いているすべての美点は、これらのアイデアの入札が実施されたとき、市場はそれに適応する特性を持たないということです 適応については、それほど明白ではありません。特徴選択スレッドで議論された「情報」モデルに適応がないと考えるのはなぜですか？はい、しかも大量に。予測アルゴリズムについて微塵もわかってない（スレッドにすら書いてない）んだな。 サンサンイチ 私がどんな思いでロバスト性を証明し、反論しているか、ご存じないでしょう。これは標準的な計量経済学的モデルではなく、必要な統計的検定がすでに多かれ少なかれ知られている（役に立たないが）ものである。でも、どうせやるしかないでしょう。 計量経済 学におけるトレンド除去の目的は明確で、I(0)にできるだけ近く、依存性（自己相関）のない系列を得ることです。しかし、「情報」モデルにおけるデトレンドは、コースのレベルではなく、リターンを分析するため、すでに行われています。リターンの系列については、依存関係が一杯あって、I(0)とは言い難いです。そして、どこまでが「定常」なのか、その定常性はそう簡単に定義できるものではないので、私にはわからない。 要するに、いろいろな問題があるのです。しかし、成功は人並みの道を歩まない者にしか訪れない。だから、自分の力を頼りに、トライしているのです。 この理論を使うのはあなただけですから、あなたはお金をかき集めることになるでしょう。 何がいけないんですか？ СанСаныч Фоменко 2011.11.16 04:55 #260 Mathemat: 適応については、それほど明白ではありません。特徴選択スレッドで議論された「情報」モデルに適応がないと考えるのはなぜですか？ モデル適応の話ではなく、市場適応の話です。何か異常に勝率の高い取引方法が出現しても、それを多くのトレーダーが使い始めると、そのシステムは勝率の高いものでなくなるという意見がある。 サンスーニッチ、私が適切なシステムのロバスト性を正当化／否定するために、どんな苦悩を味わっているか、あなたは知らないでしょう。これは標準的な計量経済学的モデルではなく、必要な統計的検定がすでに多かれ少なかれ知られている（役に立たないが）ものである。でも、とにかくやるしかないんです。 あなたのスレッドの書き込みにあったのはそういう意味です。しかし、掲示板でやりとりして論文を書くのは無理があります。新しい原理だけで取引システムを作る？ 一匹狼の時代はとっくに終わっている。 要するに、いろいろな問題があるのです。しかし、成功は人並みの道を歩まない者にしか訪れない。だから、自分の力を頼りに、トライしています。 非常に高価なアイデアです。自転車を買って商売に乗るのもいいし、自転車を発明するのもいいけれど、乗る時間がないし、楽しくないでしょう。 1...192021222324252627282930313233...139 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
他にどんな意味で循環性を語ることができるのだろうか。循環性とは、「相場が上がって、下がって、また上がる」ことだとお考えでしょうか？
トレードのポイントは同じで、儲けるためには他人の大量売買の手法に合わせる必要があるのです。いつ大量の売りや買い、ポジションの開始や利益・損失の獲得があるかを予測する必要があります。他人の売買が市場を動かすので、決定論的な成分などではなく、予測の対象となる。大量売買の手法は、計量経済学的なモデルの中で記述することができると思われる。
まったく同感ですが、見たとたんに刈り取りが終わって、よくてまた残飯、悪くてももうすべてが陳腐化してしまっているんです。
継続的に適応できるモデルにすることは、誰にも止められないのです。しかし、適応力は論理的でなければなりません。どの方式が人気を集めているのか、その人気の平均パラメータを確認する。つまり、おっしゃるとおり、今日の引用にふさわしいモデルとなるように、もう一度。
HPは、人々がいつどこでコチエを運転するのか、どうやって知ることができるのでしょうか？:)
大きな誤差を伴う4～5回の予測に基づくもの・・・。
予測誤差＝59pips。これは多いのでしょうか、少ないのでしょうか？
1.4513 - 1.3190 = 1323 ピップス
標準偏差＝344pips。
予測誤差59pipsは多いのか少ないのか？
シリーズ単位で、グループに分けて考えてみましょう。得ることができます。
77本のうち100pips未満の増分は47本、200pips以上の増分は13本であることがわかります。そして、59pipsの誤差があるのです。同時に、私は方向性を予測しているのであって、ターゲットを予測しているわけではありません。
しかし、最も興味深いのは、クオタイアのある部分の最小誤差を推定することが可能かどうかという点である。それを知っていて、そのようなモデルを見つけたのであれば、モデリングは終了です。
誰もモデルの継続的な適応を止めることはできません。しかし、適応力は論理的でなければなりません。どの方式が人気を集めているのか、また、そのパラメータの平均値を確認する。つまり、おっしゃるとおり、今日の引用にふさわしいモデルとなるように、もう一度。
HPは、人々がいつどこでコチエを運転するのか、どうやって知ることができるのでしょうか？:)
現実には、あなたと私は何一つ意見が一致していません。私は価格を取り、あなたは活動の詳細を取る（追加する）ことができます。
未来はわからないが、過去はある。過去にトレンドがあれば予測は可能であり、純粋なランダムウォーク（ドリフトがない）であれば予測は不可能である。そして、モデルにどんなデータが使われているかは関係ない。
このスレッドのC-4がリンクを貼ってくれたので、宣伝します。著者は価格動向だけでなく、相場に循環性を見出して利用しており、その循環性から将来の相場暴落を予測することができる。
よし、59としよう。これがあなたのテーブルです。
このような誤差は、ほとんど必ず、30から102ピップスまでのさまざまな動きに対応する。あなたのer-squareがずっと高いのは全く気にならない。その情報性はあまり高くなく、それもわかっているはずです。
そういうことではないんです。残差の依存性を除去するために、自己相関 チェックを死守しているのですね。ピアソンの自己相関は直線的な依存関係を説明するだけで、すべてを説明するわけではありませんから。特徴選択に関する枝で、alexeymoscは すでに、情報理論によって計算された依存性（線形だけでなく、すべてが一列に並んでいる！）が、非常に大きなラグでも非常に高いという例を挙げています。そのスレッドでは、筆者も含めて大多数の参加者が「ボラティリティが重要だ」という意見で一致していた。(ちなみにこのモデルでは、トレンド／フラットという概念はないが、そこにも描かれることがある）。
ボラティリティが原因だと自信を持って言えるほどの根拠はまだ見当たりません。日足ではそうかもしれませんが、日足の相互情報は時計や4Hに比べるとかなり少ないと何度か申し上げています。ほとんど誰も興味を示さず、すべての結果が掲載されるのは、やはり数日間だけだった。だから、結論はそれなりに、つまり不完全なものであった。
"コンテンツ "と "物理的・経済的センス "の例を挙げてください。
ここで、別のモデルに注目する。なぜなら、「情報」モデルは、市場の効率性に関する既存の、そして心を支配する仮説に照らして、そう簡単に解釈できないからである。
それは、ある通貨に対する強い攻撃を受けて、市場全体が自己組織化することである。そして、このモデルにこそ、これまでの経済的な意味があると思うのですが、それは非常にシンプルで、シフに強いニュースがあれば、そのニュースの「ベクトル」に従って、すべてのシフクロも多かれ少なかれまとまった 動きをする、ということです。
青くハイライトされた意味は、コンビナトリアル手法によって明らかにされ、物理的なアナロジー（例えば熱力学）によってモデル化することが可能である。だからこそ、「物理経済的」であることが分かるのです。数は多いし、ニュアンスも十分なので、ここでは詳細を述べない。
Mathemat:
そういうことではないんです。残差の依存性を取り除くために自己相関チェックを掴んでいるのですね。なぜなら、ピアソンの自己相関は線形依存性だけを説明し、そのすべてを説明することはできないからです。特徴選択に関する枝で、alexeymoscは すでに、情報理論によって計算された依存性（線形だけでなく、すべてが一列に並んでいる！）が、非常に大きなラグでも非常に高いという例を挙げています。そのスレッドでは、筆者も含めて大多数の参加者が「ボラティリティが重要だ」という意見で一致していた。(ちなみにこのモデルでは、トレンド／フラットという概念はなく、そこにも描かれることがある）。
ボラティリティが原因だと自信を持って言えるほどの根拠はまだ見当たりません。日足ではそうかもしれませんが、日足の相互情報は時計や4Hに比べるとかなり少ないと何度か申し上げています。ほとんど誰も興味を示さず、すべての結果が掲載されるのは、やはり数日間だけだった。そして、その結論はそれに応じて、すなわち不完全なものであった。
さて、私が別のモデルに集中したのは、「情報」モデルは、市場の効率性に関する既存の、そして心を支配する仮説に照らして、そう簡単に解釈できないからである。
それは、ある通貨に対する強い攻撃を受けて、市場全体が自己組織化することである。そして、このモデルにこそ、これまでの経済的な意味があると思うのですが、それは非常にシンプルで、チフに強いニュースがあれば、すべてのチフクロスもそのニュースの「ベクトル」に従って多かれ少なかれ首尾よく動くということです。しかし、この経済感覚は、物理的なアナロジー（熱力学など）でモデル化することができる。だからこそ、「物理経済的」であることが分かるのです。詳細は、たくさんありますし、ニュアンスも十分ありますので、ここでは定めません。
適応については、それほど明白ではありません。特徴選択スレッドで議論された「情報」モデルに適応がないと考えるのはなぜですか？はい、しかも大量に。予測アルゴリズムについて微塵もわかってない（スレッドにすら書いてない）んだな。
サンサンイチ 私がどんな思いでロバスト性を証明し、反論しているか、ご存じないでしょう。これは標準的な計量経済学的モデルではなく、必要な統計的検定がすでに多かれ少なかれ知られている（役に立たないが）ものである。でも、どうせやるしかないでしょう。
計量経済 学におけるトレンド除去の目的は明確で、I(0)にできるだけ近く、依存性（自己相関）のない系列を得ることです。しかし、「情報」モデルにおけるデトレンドは、コースのレベルではなく、リターンを分析するため、すでに行われています。リターンの系列については、依存関係が一杯あって、I(0)とは言い難いです。そして、どこまでが「定常」なのか、その定常性はそう簡単に定義できるものではないので、私にはわからない。
要するに、いろいろな問題があるのです。しかし、成功は人並みの道を歩まない者にしか訪れない。だから、自分の力を頼りに、トライしているのです。
この理論を使うのはあなただけですから、あなたはお金をかき集めることになるでしょう。
何がいけないんですか？
適応については、それほど明白ではありません。特徴選択スレッドで議論された「情報」モデルに適応がないと考えるのはなぜですか？
モデル適応の話ではなく、市場適応の話です。何か異常に勝率の高い取引方法が出現しても、それを多くのトレーダーが使い始めると、そのシステムは勝率の高いものでなくなるという意見がある。
サンスーニッチ、私が適切なシステムのロバスト性を正当化／否定するために、どんな苦悩を味わっているか、あなたは知らないでしょう。これは標準的な計量経済学的モデルではなく、必要な統計的検定がすでに多かれ少なかれ知られている（役に立たないが）ものである。でも、とにかくやるしかないんです。
あなたのスレッドの書き込みにあったのはそういう意味です。しかし、掲示板でやりとりして論文を書くのは無理があります。新しい原理だけで取引システムを作る？ 一匹狼の時代はとっくに終わっている。
要するに、いろいろな問題があるのです。しかし、成功は人並みの道を歩まない者にしか訪れない。だから、自分の力を頼りに、トライしています。
非常に高価なアイデアです。自転車を買って商売に乗るのもいいし、自転車を発明するのもいいけれど、乗る時間がないし、楽しくないでしょう。