ある部分を分析しても、次の部分が予測できないようなプロセスが存在するかどうか。 - ページ 8 123456789101112131415...17 新しいコメント Avals 2012.05.08 09:07 #71 SBのような抽象的なプロセスだけが、根本的に予測できない可能性があります。実際のプロセスは非周期的に、しかも非常に速くパターンが変化するため、統計的に信頼できるように特定するにはデータが不十分である。 しかし、パターンが変化する過程でパターンを見つけようとすることは、理論的には可能である)。それを特定するためには、それまでのレベルのパターンを特定するよりも、一桁多いデータが必要になる。しかし、このパターンも一定しないことがあります。 そして最終的には、適切なレベルのパターンを特定するためのデータ量にすべてがかかっている。:) СанСаныч Фоменко 2012.05.08 09:50 #72 見積りに適用できそうな理論、科学、ツールは膨大にある。このような状況では、何を求めるかを決めることが重要である。 過去のデータで作成したモデルを、次のバーでも適用できるようにしたい。それで十分です。以上です。 このモデルの特徴は、数十回という極めて限られたサンプルの観測で確立されたものだと思います。このモデルの安定性を検証するためには、大規模なサンプルが必要である。これが、このモデルの2つ目の特徴です。モデルの安定性は、変数の分散とブレークに関する挙動によって決定される。これが、このモデルの2つ目の特徴です。そのためのツールや手法を選定すれば、ツールキットが観測可能になるため、大きな前進となるはずです。 Alexey Subbotin 2012.05.08 09:54 #73 faa1947: これは私にとってのニュースです。定常系列は定義上、予測可能である - スコの範囲内で。不安定なものにはスコがない - 予測はどうなる？しかし、スコだけではありません。 他にどのような定義があるのでしょうか？非定常過程におけるRMSの消失箇所は？無限分散を持つ確率変数をご存知でしょうか？予測可能性とRMSの存在とは原理的に全く関係がないのですか？ やはりデトレンドの問題に戻したいと思います。 何をデトレンドしているのか？ 水準器、直線、曲線、スプライン？ 位相についてはどうでしょうか。それもデトレンドするのでしょうか？ トレンドは1つだけなのか、それともたくさんあるのか？ウェーブレットかな？ つまり、予測のために決定論的、確率論的なトレンドに固執することは、トレーダーが持っていない問題を解決することを示唆するため、有害なことなのです。 非定常過程から非定常性を取り除くと、定常になる」ということですが、これはすごいですね。定常性に着目し、それを不可解にも予測可能性に置き換えてしまうことも、それに劣らずのダメージである。 СанСаныч Фоменко 2012.05.08 10:38 #74 alsu: 他にどのような定義があるのでしょうか？非定常過程におけるRMSはどこに消えたのか？無限分散を持つ確率変数をご存知でしょうか？予測可能性とRMSの存在とは原理的に全く関係がないのですか？ 非定常過程から非定常性を取り除くと、定常になる」ということですが、これはすごいですね。定常性に固執し、それを予測可能性に置き換えるという理解不能な行為も、それに劣らず有害である。 他にどのような定義があるのでしょうか？非定常過程におけるRMSはどこに消えるのか？無限分散を持つ確率変数をご存知でしょうか？予測可能性とRMSの存在とは原理的に全く関係がないのですか？ それがあなたの答えです。分散の非定常性は予測を不可能にし、すなわち予測誤差を不確実なものにする。 定常性に固執し、それを予測可能性に置き換えるという理解不能な行為も、それに劣らず有害 である。 代用品ではなく、流れ出る。 なぜ固定化なのか？ちなみに、私だけではありません。 そのことは絶対に間違いない。予測は予測誤差を抜きにして考えることはできない。誤差は少なくとも過去のデータ上では任意に変更することはできません。 何が明確でないのか？それとも他に何かあるのでしょうか？ 非定常過程から非定常性を取り除くと、定常になる」 すごい、奥が深い！ そんなことは言っていない。私が言ったのは、「考慮する」「シミュレーションする」ということだけです。 Vasiliy Sokolov 2012.05.08 10:49 #75 alsu: 他にどのような定義があるのでしょうか？非定常過程におけるRMSはどこに消えるのか？無限分散を持つ確率変数をご存知でしょうか？予測可能性とRMSの存在とは原理的に全く関係がないのですか？ 非定常過程から非定常性を取り除くと、定常になる」ということですが、これはすごいですね。定常性に着目し、それを不可解にも予測可能性に置き換えてしまうことも、それに劣らずのダメージである。 なぜ、定常性と予測可能性が同列に扱われるのか理解できない。それが定常性を目指すのであれば......普通のSBを使えば、理想的な実効値での定常性があるんです。今度はその上にモデルを作ってみてください。結果はランダムになることが保証されています。 СанСаныч Фоменко 2012.05.08 10:58 #76 C-4: なぜ、定常性と予測可能性を同列に扱うのか理解できない。この方法で定常性を得ようとするならば、普通のSBをとれば、牧歌的なRMSで完全な定常性がある。今度はその上にモデルを作ってみてください。結果はランダムになることが保証されています。 私にとっては、すべてが理にかなっています。予測はゼロモ。これは、モからのランダムな偏差をモに戻すためにTSが成り立っているものである。 Avals 2012.05.08 11:16 #77 faa1947: 私にとっては、すべてがクリアーなのです。予測はゼロモ。これは、Moからのランダムな偏差に対して、Moに戻ることでTSが構築される根拠となるものである。 価格系列から正のMoを持つ価格上昇の準定常過程を抽出すること ;) СанСаныч Фоменко 2012.05.08 11:38 #78 Avals: を利用して、正のmoを持つ準定常的な価格上昇過程を分離しています;) もちろんです。私の理解する限り、すべてのポートフォリオ・マネジャーは、ベータとアルファでこの上に生きている。 Alexey Subbotin 2012.05.08 14:20 #79 根拠がないわけではありませんが、それぞれの発言について例を挙げます。わざと複雑にしてみる。 faa1947: 他にどのような定義があるのでしょうか？非定常過程におけるRMSはどこに消えるのか？無限分散を持つ確率変数をご存知でしょうか？予測可能性とRMSの存在とは原理的に全く関係がないのですか？ それがあなたの答えです。分散が一定でないため、予測が不可能、すなわち予測誤差が不確実となる。 これは答えではなく、自分の妄想に関連したあなたへの質問です。例をあげて反論してみる。 密度1/pi*1/(1+(x-x0)^2)、期待値x0の非定常過程も、完全な不確実性とはいえ、分布が不明（定常か否か-も不明）な確率変数といえます。そして、プロセスの相関時間が0でない、つまり、ACF(tau,t)*tauの積の積分が、任意のtについて0より大きいものとする。 そのプロセスについて、私たちは何を知っているのか。 a) その分散は常に無限大である（信じられないなら積分を計算してみてください）。 b) 狭義の意味でも、おそらく 広義の意味でも、非定常 である。前者は、過程の密度が一定でないため、狭義の定常性の定義から実際に導かれ、後者は、過程x0の未知の特性から導かれる。 しかし、このような状況にもかかわらず、ある条件下、つまり相関時間（これは一定ではないかもしれない-プロセスは非定常である！）がある閾値を超えた場合、完全に許容できる有限分散の予測をすることができる。それは、少なくともある瞬間にプロセスの相関が良好（ある閾値を超える、原理的には計算可能）であるという条件であり、これらの瞬間を特定する能力は、予測の可能性の十分条件である。しかし、非定常性や分散性の欠如という事実は、それ自体では問題にならない。 定常性に固執し、それを予測可能性に置き換えるという理解不能なやり方も、それに劣らず有害 である。 代用ではなく、結果論。 なぜ固定化なのか？ちなみに、私だけではありません。 そのことは絶対に間違いない。予測は予測誤差を抜きにして考えることはできない。誤差は少なくとも過去のデータ上では任意に変更することはできません。 何が明確でないのか？それとも他に何かあるのでしょうか？ 誤差は好きに変化させることができ、それを計算できるようにするのが私たちの仕事です。それができるのなら、なぜ時点によって違うことができないのでしょうか？あなたの致命的な間違いは、予測の分散と予測されたプロセスの分散を区別していないことです。これらは全く別のもので、お互いに厳密には関係ありません。両者の関係の有無と深さは、プロセスに関する知識の量、武器として持っている予測手法、そして最後に予測プロセス自体の特性など、多くの要因に依存します。上の例はそれを裏付けるものです。 確かに、人は自分の意思ではなく、権威者の助言で誤る傾向がありますから、あなただけが固執しているわけではありません。 Andrey Dik 2012.05.08 14:36 #80 ふむ。 このフォーラムで優秀な頭脳を興奮させることができてよかったです。 お許しを得て、謙虚に脇を固め、読ませていただきます。(笑): ありがとうございます。 123456789101112131415...17 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
見積りに適用できそうな理論、科学、ツールは膨大にある。このような状況では、何を求めるかを決めることが重要である。
過去のデータで作成したモデルを、次のバーでも適用できるようにしたい。それで十分です。以上です。
このモデルの特徴は、数十回という極めて限られたサンプルの観測で確立されたものだと思います。このモデルの安定性を検証するためには、大規模なサンプルが必要である。これが、このモデルの2つ目の特徴です。モデルの安定性は、変数の分散とブレークに関する挙動によって決定される。これが、このモデルの2つ目の特徴です。そのためのツールや手法を選定すれば、ツールキットが観測可能になるため、大きな前進となるはずです。
これは私にとってのニュースです。定常系列は定義上、予測可能である - スコの範囲内で。不安定なものにはスコがない - 予測はどうなる？しかし、スコだけではありません。
他にどのような定義があるのでしょうか？非定常過程におけるRMSの消失箇所は？無限分散を持つ確率変数をご存知でしょうか？予測可能性とRMSの存在とは原理的に全く関係がないのですか？
やはりデトレンドの問題に戻したいと思います。
何をデトレンドしているのか？
水準器、直線、曲線、スプライン？
位相についてはどうでしょうか。それもデトレンドするのでしょうか？
トレンドは1つだけなのか、それともたくさんあるのか？ウェーブレットかな？
つまり、予測のために決定論的、確率論的なトレンドに固執することは、トレーダーが持っていない問題を解決することを示唆するため、有害なことなのです。
他にどのような定義があるのでしょうか？非定常過程におけるRMSはどこに消えたのか？無限分散を持つ確率変数をご存知でしょうか？予測可能性とRMSの存在とは原理的に全く関係がないのですか？
非定常過程から非定常性を取り除くと、定常になる」ということですが、これはすごいですね。定常性に固執し、それを予測可能性に置き換えるという理解不能な行為も、それに劣らず有害である。他にどのような定義があるのでしょうか？非定常過程におけるRMSはどこに消えるのか？無限分散を持つ確率変数をご存知でしょうか？予測可能性とRMSの存在とは原理的に全く関係がないのですか？
それがあなたの答えです。分散の非定常性は予測を不可能にし、すなわち予測誤差を不確実なものにする。
定常性に固執し、それを予測可能性に置き換えるという理解不能な行為も、それに劣らず有害 である。
代用品ではなく、流れ出る。
なぜ固定化なのか？ちなみに、私だけではありません。
そのことは絶対に間違いない。予測は予測誤差を抜きにして考えることはできない。誤差は少なくとも過去のデータ上では任意に変更することはできません。 何が明確でないのか？それとも他に何かあるのでしょうか？
非定常過程から非定常性を取り除くと、定常になる」 すごい、奥が深い！
そんなことは言っていない。私が言ったのは、「考慮する」「シミュレーションする」ということだけです。
他にどのような定義があるのでしょうか？非定常過程におけるRMSはどこに消えるのか？無限分散を持つ確率変数をご存知でしょうか？予測可能性とRMSの存在とは原理的に全く関係がないのですか？
非定常過程から非定常性を取り除くと、定常になる」ということですが、これはすごいですね。定常性に着目し、それを不可解にも予測可能性に置き換えてしまうことも、それに劣らずのダメージである。なぜ、定常性と予測可能性が同列に扱われるのか理解できない。それが定常性を目指すのであれば......普通のSBを使えば、理想的な実効値での定常性があるんです。今度はその上にモデルを作ってみてください。結果はランダムになることが保証されています。
なぜ、定常性と予測可能性を同列に扱うのか理解できない。この方法で定常性を得ようとするならば、普通のSBをとれば、牧歌的なRMSで完全な定常性がある。今度はその上にモデルを作ってみてください。結果はランダムになることが保証されています。
私にとっては、すべてがクリアーなのです。予測はゼロモ。これは、Moからのランダムな偏差に対して、Moに戻ることでTSが構築される根拠となるものである。
価格系列から正のMoを持つ価格上昇の準定常過程を抽出すること ;)
を利用して、正のmoを持つ準定常的な価格上昇過程を分離しています;)
根拠がないわけではありませんが、それぞれの発言について例を挙げます。わざと複雑にしてみる。
他にどのような定義があるのでしょうか？非定常過程におけるRMSはどこに消えるのか？無限分散を持つ確率変数をご存知でしょうか？予測可能性とRMSの存在とは原理的に全く関係がないのですか？
それがあなたの答えです。分散が一定でないため、予測が不可能、すなわち予測誤差が不確実となる。
これは答えではなく、自分の妄想に関連したあなたへの質問です。例をあげて反論してみる。
密度1/pi*1/(1+(x-x0)^2)、期待値x0の非定常過程も、完全な不確実性とはいえ、分布が不明（定常か否か-も不明）な確率変数といえます。そして、プロセスの相関時間が0でない、つまり、ACF(tau,t)*tauの積の積分が、任意のtについて0より大きいものとする。
そのプロセスについて、私たちは何を知っているのか。
a) その分散は常に無限大である（信じられないなら積分を計算してみてください）。
b) 狭義の意味でも、おそらく 広義の意味でも、非定常 である。前者は、過程の密度が一定でないため、狭義の定常性の定義から実際に導かれ、後者は、過程x0の未知の特性から導かれる。
しかし、このような状況にもかかわらず、ある条件下、つまり相関時間（これは一定ではないかもしれない-プロセスは非定常である！）がある閾値を超えた場合、完全に許容できる有限分散の予測をすることができる。それは、少なくともある瞬間にプロセスの相関が良好（ある閾値を超える、原理的には計算可能）であるという条件であり、これらの瞬間を特定する能力は、予測の可能性の十分条件である。しかし、非定常性や分散性の欠如という事実は、それ自体では問題にならない。
定常性に固執し、それを予測可能性に置き換えるという理解不能なやり方も、それに劣らず有害 である。
代用ではなく、結果論。
なぜ固定化なのか？ちなみに、私だけではありません。
そのことは絶対に間違いない。予測は予測誤差を抜きにして考えることはできない。誤差は少なくとも過去のデータ上では任意に変更することはできません。 何が明確でないのか？それとも他に何かあるのでしょうか？
誤差は好きに変化させることができ、それを計算できるようにするのが私たちの仕事です。それができるのなら、なぜ時点によって違うことができないのでしょうか？あなたの致命的な間違いは、予測の分散と予測されたプロセスの分散を区別していないことです。これらは全く別のもので、お互いに厳密には関係ありません。両者の関係の有無と深さは、プロセスに関する知識の量、武器として持っている予測手法、そして最後に予測プロセス自体の特性など、多くの要因に依存します。上の例はそれを裏付けるものです。
確かに、人は自分の意思ではなく、権威者の助言で誤る傾向がありますから、あなただけが固執しているわけではありません。
ふむ。
このフォーラムで優秀な頭脳を興奮させることができてよかったです。
お許しを得て、謙虚に脇を固め、読ませていただきます。(笑): ありがとうございます。