フローティング・マーケット・パラメーター - ページ 3

 
Rorschach:


適正価格」前後で変動するパターンを見つけたと言え、今はそれに適した方法を選んでいます。

そう...ただし、それは実質価格に対して遅れており、商の右側でそれを確実に決定する方法はないのです。ラグスケールでの予測誤差が避けられないので、過去から予測することはできません。
 
Neutron:
そうですね...ただし、それは実質価格に対して遅れており、商の右側でそれを確実に検出する方法はありません。ラグスケールでの予測誤差が避けられないため、過去から予測することはできない。

定常性の証拠はすべて、あなたが都合よく見落としている。
 
Rorschach: IgorMさん、ライブラリを共有していただけませんか?
夕方には投稿します。MT5用に作りましたが、MT4でも動くはずのようです
 
Rorschach:

こんな絵があるんです。

このようなシリーズを外挿できる方法論はあるのでしょうか?

誰かこれをニューラルネットワークに組み込んで実験してくれないかな?


この機能はどのようにして手に入れたのですか?
 
Rorschach: IgorMさん、ライブラリを共有していただけませんか?

だいぶ前のことなので、波動に何を求めていたのか覚えていません。

ファイル:
mql5.zip  37 kb
delphi.zip  100 kb
 
911:

この機能はどのようにして手に入れたのですか?


MathSin(2*Pi/(15+0.05*i)*i)
ファイル:
 
IgorM:

昔のことなので、波動に何を求めていたのかよく覚えていなくて、ただ持っているものを添付しただけなのですが



ありがとうございました。
 
Neutron:
さあ、同僚たちよ、私を批評してくれ。
私は、どのような外挿も、時系列(TP)が選択された方向に「従う」性質を持つことを意味すると主張する。実際、一歩先をn次の多項式で外挿することで、一次導関数、二次導関数のNEEDを仮定している...元のシリーズのn-1、少なくともこの段階では......。私が何を言いたいかわかりますか?一次導関数の準連続性は、選択した時間枠(TF)におけるBPの自己相関係数(AC)が正であることに他なりません。ブラウン型BPに外挿を適用しても無意味であることが知られている。なぜ?なぜなら、そのような系列のCAは、同値的にゼロに等しいからですでも、QAがマイナスのGRもあるわけで...。もし私が正しければ)それらに外挿するのは単に不正確であり、価格は予測された方向と反対方向に行く可能性が高いのです。
手始めに:ほぼすべてのFX VRは負の自己相関関数(これは、すべての可能なTFのKAから構築された関数です)-これは医学的な事実です!-を有しています。例外は、小さい時間枠の一部の通貨商品と、週足TFのSberbankとEU RAOの株式です。これは、特に、移動平均の悪用に基づいてTSの現代の市場での不適当性を説明する - 外挿するために同じ試み。
私の勘違いでなければ、ウェーブレットはアプリオリに、正しく機能を発揮できない領域に身を置いていることになります。


私が理解する限り、あなたは市場がブラウン運動であるという「世界観」を堅持しているのですね?

でも、人間的な視点で見てみるのもいい。大手がいて市場を動かす、流動性の制約がある(すぐに大金を引き出せない)、決算期、四半期報告、取引所の開設、ニュースの背景などのサイクルがある、などなどです。

ところで、こうしたことについてのあなたの意見は興味深いですね。

http://www.onix-trade.net/forum/index.php?s=c04e226e5521ed472b8d31770b40832b&showtopic=47&view=findpost&p=5267

http://www.chronos.msu.ru/RREPORTS/mikhailovsky_biol_vremya/mikhailovsky_biol_vremya.htm

 

ニュートロン

さらに、FXのほぼすべてのBPは、負の自己相関 関数を持っています(これは、すべての様々なTFのCAから構築された関数です)。

あなたのこの発言を読むのは初めてではありませんが、その証拠を見たことがありません。私が見たACFは、すべて通常のACFです。負のACFの意味と正のACFより悪い点は?再現できるように、どこかのコタツで例を教えてください。

 
faa1947:

クオーターで再現できるような例を教えてください。

できます。

時系列の隣接するサンプル間のペアワイズ相関係数を調べます。選択した時間枠に対して、-1~+1の範囲で1つの係数があります。係数値が0より小さい場合はサンプル間の反存在、0より大きい場合はこのTFでの持続性、0に近い場合はここから出て行け!を示します。また、パーシスタンスは、選択されたTFにおけるシンボルのトレンド性/崩壊の指標として機能する。BPの最後の特性は、TAの適切な指標を使用することを可能にする。

相関係数は、n - サンプルのウィンドウにおけるものである。今回は2010年の分を使用し、それを間引くことで1分から100分までの人工的なTFを構築しています。それぞれのTFについて、相関係数を求め、この値のTF依存性をプロットした。私は上の引用でまさにこの依存を意味しました。

図に、異なるTFにおける異なる測定器のペア相関係数の発見依存性を示す。ほとんどの場所で係数が負になっており、擾乱の後、価格が初期値に戻る傾向があることがわかる。この性質は多かれ少なかれ全てのシンボルに共通しており、小さなTFで最も明確に現れる(図参照)。2010年のアルパリのデータを使用しました。

問題は、何をもって「ゼロに近い」と考えるかです。推定には、選択したTFでの相関係数にそのTFでの商品ボラティリティ(ポイント)を掛け、得られた値を証券会社の手数料(同じくポイント)と比較することができます。もしスプレッドより大きければ、いずれにせよ成功しないでしょう。なぜなら、市場はエルゴード・システムではなく、ポジションを持った とたんにすべてが悪い方向に変わってしまうからです(あなたにとってだけ)。