機器別の1日あたりの平均移動距離（ポイント）。 - ページ 21 1...141516171819202122232425 新しいコメント Алексей Тарабанов 2012.02.22 21:17 #201 すべてに意味がある。ヴァレリー、自分の目で確かめてください-そろそろ...。 何か実績や社会的に有用な活動の話をしよう...。 trololo 2012.02.22 21:20 #202 tara: すべてに意味がある。ヴァレリー、自分の目で確かめてください-そろそろ...。 何か実績や社会的に有用な活動の話をしよう...。 治療頑張ってください！実りあるものになるといいですね！では、失礼します！バイバイ。 ...それなら、自分一人で行ってください。 Алексей Тарабанов 2012.02.22 21:21 #203 押し付けるつもりはなかったんだけど...。 trololo 2012.02.22 21:27 #204 ところで、前回の投稿は228番で止まっていましたね、思わずからかいたくなりました。 これで終わり、私はもういない。 Алексей Тарабанов 2012.02.22 21:28 #205 Trololo: ところで、前回の投稿は228番で止まっていましたね、思わずからかいたくなりました。 これで終わり、私はもういない。 彼は逃げている。 trololo 2012.02.25 14:03 #206 チックフロー密度の変化について、手術法ではどのように説明するのでしょうか？ そこで、並行して、ティック密度（ティックボリュームの変化）を考慮したインデックスの標準的な幾何平均計算を調べてみたいと思っています。 各ペアのボラティリティとティック密度をまず比較し、それを考慮した上で指標を算出するのが良いのではないでしょうか。 trololo 2012.02.25 20:17 #207 https://forum.mql4.com/ru/10977/page23#66070 Alexeyの投稿。そして これはBurashevの投稿。 資産価格の動きを決定する真のメカニズムは、ほとんど確実には分かっていない。確実に言えることは、値動きにはランダムな要素があるということです。しかし、このランダム性の性質は様々である。 ある仮説によれば、物価変動の対数は正規分布に従うが、この分布は非定常である。つまり、数学的な期待値も分布の標準偏差も、時間とともに変化しうるのです。その結果、サンプル全体が単一の一般集団から抽出されたと仮定する標準的な統計手法を用いて経験的サンプルを処理すると、非ガウス的なサンプルが得られるのです。これは経験分布の尾が重いという形で表現できる（標本から計算した尖度は3を超える、つまり正規分布の尖度）。 もう一つの仮説は、価格変動の対数は、当初、尖度が3より大きい分布に従うというものである。このような場合、分布そのものは定常であっても、この分布から引き出された経験的サンプルは時間的に非定常とみなすことができます。ポイントは、確率変数xの数学的期待値の推定がサンプルの算術平均であることです： <X> = 1/N * sum(x(i), i =1..N ) 確率変数の算術平均はそれ自体が確率変数なのです。算術平均の標準偏差は、確率変数の標準偏差とサンプルサイズに依存する： sigma(<X> ) = sigma(X) / sqrt (N) したがって、平均の標準偏差は確率変数の標準偏差そのものよりもsqrt (N) 倍小さい、つまりサンプルサイズを大きくすれば数学的期待値の推定精度を向上させることができる。しかし、これは数学的期待値が有限で分散が有限の確率変数にしか当てはまらない。ポイントは，有限の数学的期待値は，無限遠の確率密度が1 / |x|^(2+delta) 以下となる分布にのみ存在し，有限の分散は無限遠の確率密度が1 / |x|^(3+delta) 以上となる分布にのみ存在するということです（delta - 任意の小さな正数）．無限分散、無限数学的期待値を持つ定常分布からランダムに取り出したサンプルを価格変化の対数として価格チャートをモデル化し、このサンプルを独立した観察者に分析に供すると、彼は時間における非定常過程を扱っているような錯覚を起こすかもしれません。 最後に，分布パラメータだけでなく，価格上昇の分布法則も時間的に非定常であり，価格の時系列に無限分散や無限数学的期待値の分布で記述される区間が存在する場合を排除できない。 trololo 2012.02.26 10:49 #208 Mathemat: ポリグラフィッチ、これを君に。 middle_period は、ピリオド時間枠のバーの平均移動量です。高値-安値（または｜終値-始値｜など）で移動します。 middle_H1は、TF H1上のバーの平均ストロークです。 括弧内の数式では、H1 = 60 のように、期間を分単位で使用する必要があります。 例えば、middle_H4 ~ middle_H1 * sqrt( H4 / H1 ) = middle_H1 * sqrt( 240 / 60 ) = 2 * middle_H1 のように計算されます。 Alexey、私を叩かないでください、どのように有用であるか、それは何か、この式では、期間のカウントを分（タイムライン）ではなく、ティック（ティックの数）で取る場合、この式は公平ですか？ とすると、あなたはn4とn1というのではなく、（4ティックと1ティックを）取ることを試したことがありますか？ 従って、1目盛りと0.4目盛りを取ることが可能である。つまり、この式によって1目盛りに等しい既存の最小離散度によって表される、1目盛り未満の離散度の値を得ることが可能である。 Sceptic Philozoff 2012.02.26 12:37 #209 ほとんど役に立たないと思われる。存在しないのに、なぜ0.4刻みにするのか？そうですね、技術的には計算式を適用することができますが、それでも経済的に合理的な値を超えた外挿を適用する必要があります。 プライヴァルは 、サンプリングレートと「正しい」データの有用性についてよく語っていた。しかし、この正しいデータは、DCのどこにあるのでしょうか？証券会社があなたに与える - そして、すべての同じあなたはあなたの神という刻み目だけで取引される場合、それで何を意味するのでしょうか？ trololo 2012.02.26 12:44 #210 Mathemat: ほとんど役に立たないと思われる。存在しないのに、なぜ0.4刻みにするのか？そうですね、技術的には計算式を適用することができますが、それでも経済的に合理的な値を超えた外挿を適用する必要があります。 プライヴァルは 、サンプリングレートと「正しい」データの有用性についてよく語っていた。しかし、この正しいデータは、DCのどこにあるのでしょうか？証券会社があなたに与える - そして、すべての同じあなたはあなたの神という刻み目だけで取引される場合、それで何を意味するのでしょうか？ ちなみに、彼は、ポイントでは、DTクォートさえも上回る精度を得たと言い、端数のピップで計算していた。 ところで、この仕組みを使ったのか、私は知らないが、価格のインターティクスの「挙動」は、それほど無駄ではないのかもしれない。 1...141516171819202122232425 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
すべてに意味がある。ヴァレリー、自分の目で確かめてください-そろそろ...。
何か実績や社会的に有用な活動の話をしよう...。
すべてに意味がある。ヴァレリー、自分の目で確かめてください-そろそろ...。
何か実績や社会的に有用な活動の話をしよう...。
治療頑張ってください！実りあるものになるといいですね！では、失礼します！バイバイ。
...それなら、自分一人で行ってください。
ところで、前回の投稿は228番で止まっていましたね、思わずからかいたくなりました。
これで終わり、私はもういない。
ところで、前回の投稿は228番で止まっていましたね、思わずからかいたくなりました。
これで終わり、私はもういない。
チックフロー密度の変化について、手術法ではどのように説明するのでしょうか？
そこで、並行して、ティック密度（ティックボリュームの変化）を考慮したインデックスの標準的な幾何平均計算を調べてみたいと思っています。
各ペアのボラティリティとティック密度をまず比較し、それを考慮した上で指標を算出するのが良いのではないでしょうか。
資産価格の動きを決定する真のメカニズムは、ほとんど確実には分かっていない。確実に言えることは、値動きにはランダムな要素があるということです。しかし、このランダム性の性質は様々である。
ある仮説によれば、物価変動の対数は正規分布に従うが、この分布は非定常である。つまり、数学的な期待値も分布の標準偏差も、時間とともに変化しうるのです。その結果、サンプル全体が単一の一般集団から抽出されたと仮定する標準的な統計手法を用いて経験的サンプルを処理すると、非ガウス的なサンプルが得られるのです。これは経験分布の尾が重いという形で表現できる（標本から計算した尖度は3を超える、つまり正規分布の尖度）。
もう一つの仮説は、価格変動の対数は、当初、尖度が3より大きい分布に従うというものである。このような場合、分布そのものは定常であっても、この分布から引き出された経験的サンプルは時間的に非定常とみなすことができます。ポイントは、確率変数xの数学的期待値の推定がサンプルの算術平均であることです：
<X> = 1/N * sum(x(i), i =1..N )
確率変数の算術平均はそれ自体が確率変数なのです。算術平均の標準偏差は、確率変数の標準偏差とサンプルサイズに依存する：
sigma(<X> ) = sigma(X) / sqrt (N)
したがって、平均の標準偏差は確率変数の標準偏差そのものよりもsqrt (N) 倍小さい、つまりサンプルサイズを大きくすれば数学的期待値の推定精度を向上させることができる。しかし、これは数学的期待値が有限で分散が有限の確率変数にしか当てはまらない。ポイントは，有限の数学的期待値は，無限遠の確率密度が1 / |x|^(2+delta) 以下となる分布にのみ存在し，有限の分散は無限遠の確率密度が1 / |x|^(3+delta) 以上となる分布にのみ存在するということです（delta - 任意の小さな正数）．無限分散、無限数学的期待値を持つ定常分布からランダムに取り出したサンプルを価格変化の対数として価格チャートをモデル化し、このサンプルを独立した観察者に分析に供すると、彼は時間における非定常過程を扱っているような錯覚を起こすかもしれません。
最後に，分布パラメータだけでなく，価格上昇の分布法則も時間的に非定常であり，価格の時系列に無限分散や無限数学的期待値の分布で記述される区間が存在する場合を排除できない。
ポリグラフィッチ、これを君に。
middle_period は、ピリオド時間枠のバーの平均移動量です。高値-安値（または｜終値-始値｜など）で移動します。
middle_H1は、TF H1上のバーの平均ストロークです。
括弧内の数式では、H1 = 60 のように、期間を分単位で使用する必要があります。
例えば、middle_H4 ~ middle_H1 * sqrt( H4 / H1 ) = middle_H1 * sqrt( 240 / 60 ) = 2 * middle_H1 のように計算されます。
Alexey、私を叩かないでください、どのように有用であるか、それは何か、この式では、期間のカウントを分（タイムライン）ではなく、ティック（ティックの数）で取る場合、この式は公平ですか？ とすると、あなたはn4とn1というのではなく、（4ティックと1ティックを）取ることを試したことがありますか？
従って、1目盛りと0.4目盛りを取ることが可能である。つまり、この式によって1目盛りに等しい既存の最小離散度によって表される、1目盛り未満の離散度の値を得ることが可能である。
ほとんど役に立たないと思われる。存在しないのに、なぜ0.4刻みにするのか？そうですね、技術的には計算式を適用することができますが、それでも経済的に合理的な値を超えた外挿を適用する必要があります。
プライヴァルは 、サンプリングレートと「正しい」データの有用性についてよく語っていた。しかし、この正しいデータは、DCのどこにあるのでしょうか？証券会社があなたに与える - そして、すべての同じあなたはあなたの神という刻み目だけで取引される場合、それで何を意味するのでしょうか？
ほとんど役に立たないと思われる。存在しないのに、なぜ0.4刻みにするのか？そうですね、技術的には計算式を適用することができますが、それでも経済的に合理的な値を超えた外挿を適用する必要があります。
プライヴァルは 、サンプリングレートと「正しい」データの有用性についてよく語っていた。しかし、この正しいデータは、DCのどこにあるのでしょうか？証券会社があなたに与える - そして、すべての同じあなたはあなたの神という刻み目だけで取引される場合、それで何を意味するのでしょうか？
ちなみに、彼は、ポイントでは、DTクォートさえも上回る精度を得たと言い、端数のピップで計算していた。 ところで、この仕組みを使ったのか、私は知らないが、価格のインターティクスの「挙動」は、それほど無駄ではないのかもしれない。