スルトノフ回帰モデル（SRM） - 市場の数学的モデルであると主張する。 - ページ 43 1...363738394041424344454647 新しいコメント Alexey Subbotin 2012.07.14 13:28 #421 orb:0は離散的な値で、連続的な正規分布の法則を使っているので、一般化された密度を導入する必要があるのです。 離散確率変数」という概念があり、これは数えられる（必ずしも有限ではない）値の集合をとることができます（例えば、一連の実験における鷲の落下の数など）。このような量には、いわゆる確率分布が 定義される。つまり、ある値がある点に到達する確率の集合である。関数として考えれば、確かに0から1までのセグメントで区切られることになる。 一方、可能な値の集合が連続的である「連続確率変数」がある。分布関数と 確率密度 関数があり、最初の関数は常に非減少で、マイナス無限大では0に、プラス無限大では1に等しいです。分布の密度はその微分で、その全数軸上の積分が1に等しい限り、ある点で無限に大きくなることを含めて、どんな 非負の値もとることができるのです。分布密度は何かの確率ではないので、その値にどんな制限を加えても意味がない。 PS 全員が用語を覚えれば、90パーセントの議論はフォーラムから消えるでしょう。 PPSユスフ さん、だんだん読んでいて悲しくなってきました( СанСаныч Фоменко 2012.07.14 15:27 #422 alsu: オーブ 用。 PS みんなが用語を覚えれば、90パーセントの議論はフォーラムから消えるでしょう。 私なら、「学んだ」という言葉を「教科書で調べた」に置き換えるなど、条件を緩めますね。それとは別に、特に複雑な統計解析のシステムで計算をして自分の主張を裏付けることができる人に対しては、「無知な人」などという言葉は慎んでほしいものです。 Alexey Subbotin 2012.07.14 15:54 #423 faa1947: PS みんなが用語を覚えれば、90パーセントの議論はフォーラムから消えるでしょう。 私なら、「学んだ」を「教科書で調べた」に置き換えて、条件を緩めます。それとは別に、特に複雑な統計解析のシステムで計算をして自分の主張を裏付けることができる人に対しては、「無知」などという言葉は慎んでほしいものです。 と計算自体を正当化することもできる)))、そこから正しい結論を導き出すことができる))) orb 2012.07.15 04:12 #424 お詫び申し上げます。 Юсуфходжа 2012.07.29 11:43 #425 正弦波Y = Sin(0,1x)+2 をRMSで記述する。 1.ダイレクトRMS。 2.逆RMS。 3.平均化されたRMS。 LIZ 2012.07.29 12:04 #426 美しいですね。 しかし、私のイミフ-マーケットの数学的モデルは全くありえない。 Vladimir 2012.07.29 13:26 #427 yosuf: 正弦波Y=Sin(0,1x)+2のRMSによる記述。 1.ダイレクトRMS。 2.逆RMS。 3.平均化されたRMS。 この数字を見れば、RMSは何の役にも立たないと言ってよいでしょう。RMSシグナルに入るのが遅すぎるか、誤ったシグナルが出るかのどちらかです。しかも、サインやコサインのような単純な関数で、である。 Alexey Subbotin 2012.07.29 17:55 #428 jelizavettka: 美しいですね。 しかし、私のイミフ-マーケットの数学的モデルは全くありえない。 なぜダメなのか？ もし（仮に）すべてのトレーダーを、統計的なものを含むすべての能力と特性、そして環境を同時に書き換えたとしたら、そこにはマーケットモデルが存在することになる。もちろん、面倒なので実用には適さない可能性が高いのは言うまでもない。それでも、このような「包括的」なモデルを作ることは原則禁止されていないので、モデル自体は完全に有効ということになる。むしろ、デスクトップパソコンに入れられるくらいに簡略化して、計算時間も許容範囲にしたい、というのが問題です。 つまり、この課題は実現可能だと考えています。そして、いずれ誰かがモデルを手に入れることができるとさえ思っています。しかし、おそらく、幻想を抱くべきではありません：もし、人が十分に単純なモデルで市場を記述するのに十分賢いならば、それについて黙っているのに十分賢いでしょう #_# （はい、これはYusufkhojaへの石である）。 Юсуфходжа 2012.11.29 13:14 #429 alsu:なぜダメなのか？ もし（仮に）すべてのトレーダーを、統計的なものを含むすべての能力と特性、そして環境を同時に書き換えたとしたら、ここにマーケットモデルができあがる。もちろん、面倒なので実用には適さない可能性が高いのは言うまでもない。それでも、このような「包括的」なモデルを作ることは原則禁止されていないので、モデル自体は完全に有効ということになる。問題はむしろ、デスクトップパソコンに入れられるくらいに簡略化して、計算時間も許容範囲にしたいことです。 つまり、この課題は実現可能だと考えています。そして、遅かれ早かれ、誰かがモデルを手に入れることに成功するとさえ思っています。しかし、おそらく、幻想を持ってはいけません：もし、人が十分に単純なモデルによって市場を記述するのに十分賢いならば、それについて黙っているのに十分賢いでしょう #_# （はい、それはYusufkhojaへの石です）。 過去にこのような形で試したことがあるかどうかわからないが、過去のバーのOHLC価格を通じて将来のバー（F）の平均予測価格を以下の依存関係で表現してみた。F=A*O^a1*H^a2*L^a3*C^a4, ここで、A、a1、a2、a3、a4はガウスANC法で定義された定数係数で、TF D1の15小節について得られたものです。 A a4 a3 a2 a1 1,0531049 1,17477 -0,70935 0,04371 0,27950 したがって、商は原理的には1つの式で表せるのだが、実際の使い勝手はどうなのか、確認してみよう。どのようにお考えですか？ Юсуфходжа 2012.11.29 14:18 #430 1...363738394041424344454647 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
0は離散的な値で、連続的な正規分布の法則を使っているので、一般化された密度を導入する必要があるのです。
離散確率変数」という概念があり、これは数えられる（必ずしも有限ではない）値の集合をとることができます（例えば、一連の実験における鷲の落下の数など）。このような量には、いわゆる確率分布が 定義される。つまり、ある値がある点に到達する確率の集合である。関数として考えれば、確かに0から1までのセグメントで区切られることになる。
一方、可能な値の集合が連続的である「連続確率変数」がある。分布関数と 確率密度 関数があり、最初の関数は常に非減少で、マイナス無限大では0に、プラス無限大では1に等しいです。分布の密度はその微分で、その全数軸上の積分が1に等しい限り、ある点で無限に大きくなることを含めて、どんな 非負の値もとることができるのです。分布密度は何かの確率ではないので、その値にどんな制限を加えても意味がない。
PS 全員が用語を覚えれば、90パーセントの議論はフォーラムから消えるでしょう。
PPSユスフ さん、だんだん読んでいて悲しくなってきました(
alsu:
オーブ 用。
PS みんなが用語を覚えれば、90パーセントの議論はフォーラムから消えるでしょう。
私なら、「学んだ」という言葉を「教科書で調べた」に置き換えるなど、条件を緩めますね。それとは別に、特に複雑な統計解析のシステムで計算をして自分の主張を裏付けることができる人に対しては、「無知な人」などという言葉は慎んでほしいものです。
PS みんなが用語を覚えれば、90パーセントの議論はフォーラムから消えるでしょう。
私なら、「学んだ」を「教科書で調べた」に置き換えて、条件を緩めます。それとは別に、特に複雑な統計解析のシステムで計算をして自分の主張を裏付けることができる人に対しては、「無知」などという言葉は慎んでほしいものです。
正弦波Y = Sin(0,1x)+2 をRMSで記述する。
1.ダイレクトRMS。
2.逆RMS。
3.平均化されたRMS。
美しいですね。
しかし、私のイミフ-マーケットの数学的モデルは全くありえない。
正弦波Y=Sin(0,1x)+2のRMSによる記述。
1.ダイレクトRMS。
2.逆RMS。
3.平均化されたRMS。
この数字を見れば、RMSは何の役にも立たないと言ってよいでしょう。RMSシグナルに入るのが遅すぎるか、誤ったシグナルが出るかのどちらかです。しかも、サインやコサインのような単純な関数で、である。
美しいですね。
しかし、私のイミフ-マーケットの数学的モデルは全くありえない。
なぜダメなのか？
もし（仮に）すべてのトレーダーを、統計的なものを含むすべての能力と特性、そして環境を同時に書き換えたとしたら、そこにはマーケットモデルが存在することになる。もちろん、面倒なので実用には適さない可能性が高いのは言うまでもない。それでも、このような「包括的」なモデルを作ることは原則禁止されていないので、モデル自体は完全に有効ということになる。むしろ、デスクトップパソコンに入れられるくらいに簡略化して、計算時間も許容範囲にしたい、というのが問題です。
つまり、この課題は実現可能だと考えています。そして、いずれ誰かがモデルを手に入れることができるとさえ思っています。しかし、おそらく、幻想を抱くべきではありません：もし、人が十分に単純なモデルで市場を記述するのに十分賢いならば、それについて黙っているのに十分賢いでしょう #_# （はい、これはYusufkhojaへの石である）。
なぜダメなのか？
もし（仮に）すべてのトレーダーを、統計的なものを含むすべての能力と特性、そして環境を同時に書き換えたとしたら、ここにマーケットモデルができあがる。もちろん、面倒なので実用には適さない可能性が高いのは言うまでもない。それでも、このような「包括的」なモデルを作ることは原則禁止されていないので、モデル自体は完全に有効ということになる。問題はむしろ、デスクトップパソコンに入れられるくらいに簡略化して、計算時間も許容範囲にしたいことです。
つまり、この課題は実現可能だと考えています。そして、遅かれ早かれ、誰かがモデルを手に入れることに成功するとさえ思っています。しかし、おそらく、幻想を持ってはいけません：もし、人が十分に単純なモデルによって市場を記述するのに十分賢いならば、それについて黙っているのに十分賢いでしょう #_# （はい、それはYusufkhojaへの石です）。
過去にこのような形で試したことがあるかどうかわからないが、過去のバーのOHLC価格を通じて将来のバー（F）の平均予測価格を以下の依存関係で表現してみた。
F=A*O^a1*H^a2*L^a3*C^a4,
ここで、A、a1、a2、a3、a4はガウスANC法で定義された定数係数で、TF D1の15小節について得られたものです。
したがって、商は原理的には1つの式で表せるのだが、実際の使い勝手はどうなのか、確認してみよう。どのようにお考えですか？