計量経済学：CUのバランスシートについて説明しよう。 - ページ 28

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Integer:
アヴァルスさん、あなたにも質問です。あなたの書き込みを見ると、このテーマについて何か理解しているようですが、では、ここ（このスレッド）で何をしているのですか、本当に興味があるのですか？

と、https://www.mql5.com/ru/forum/7355 のスレッドで多くの人が何をしているのでしょうか？初歩的なことを忘れないように、そして脳死状態にならないように))))
 
MetaDriver:

そうです、その通りです。 でも、もうちょっと「妄想」してもいいんですよ。 例えば、「資産の依存性の尺度は、その比率の増分の分布のコーシー分布からの差 であろう」という仮説を考えてみる。

でも、このスレッドではやりません。 :)


ここで、正規分布の比率を扱うのであれば、そう、「コーシー」です。分数HP1/HP2があり、分母が0に近い値をとるとき、割り算の結果は無限大になる傾向があるため。したがって、分散とMOが不確かなコーシー。クロスでは（他の楽器でも）、インクリメントを扱います。つまり、これらの増分が正規・独立に分布していたとしても、（X+NP1）/（Y+NP2）を処理することになるのである。そして当然、分母にキラーゼロが入ることはなく、コーシーは足し算にならないのです。つまり、独立でもコーシーは得られないが、テールは太くなる。
 

MetaDriverが 提供するデータの中に、かなり大きな不思議な標本が 見つかりました。

こちらがバランスチャートです。

全体として、成功したTSと言えるでしょう。初期の段階では、その品質を見極めることが課題です。

171回の観測の最初のプロットを取る。これがそのグラフです。

この131の観測領域では、TSは採算が合わないので、単に結果論で否定されるべきものである。

直線フィッティングの残差（グラフの青い線）の統計的な特徴を見てみましょう。

このプロットでは、このプロットが定常でない確率 = 3.67%, すなわちプロットは定常で ある

.

次のプロット131-417を見てみよう。これがそのグラフだ。

これは儲かるプロットです。このプロットでは、残差が定常でない確率は8.1% です。

悲しい結論だ。

CUの収益性は、目視でも、残差の定常性分析でも、私たちの知る限りでは認識できない。

 

何かアイディアがあれば、喜んで計算しますよ。今ではバリエーション豊かなスタッツの素材がたくさんあります。

思い付かない

 
faa1947:

何かアイディアがあれば、喜んで計算しますよ。今ではバリエーション豊かなスタッツの素材がたくさんあります。

思い付かない


なぜ、エクイティではなく、バランスで計算するのですか？フォームの統計がはるかに少ない - それは、ディーラー内のドローダウンを隠蔽する。
 
Avals:

なぜ、エクイティではなく、バランスで計算するのですか？フォームの統計がはるかに少ない - それは、ディーラー内のドローダウンを隠蔽する。

また、生データはどのように入手するのでしょうか。これらは、チャンピオンシップから派生したものです。pipsでエクイティを持っていました。
 
faa1947:

また、生データはどのように入手するのでしょうか。これらは、チャンピオンシップから派生したものです。pipsでエクイティを持っていました。


レポートではちょっと引っかかるんですよね。私は、レポートと適切なシンボル履歴に従って、取引ではなく、株式をExcelにエクスポートするスクリプトを書く必要があります。あるいは、そういう脚本があるのかもしれません。

悲しい結論」はどこから来るのか？

 
Avals:


悲しい結論」はどこから来るのか？


まあ、理由みたいなものです。テスターはTSについて何も言わない、統計はもうだめだ。
 
faa1947:

まあ、理由みたいなものです。テスターはTCについて何も言わない、スタッツも良くない。


まあ原理的にはそうなんですけどね。ラグがあるのは致命的です。MO信頼区間を 求めるなど、統計的手法も使えるが、多かれ少なかれ面白い結果が出るのは、非常に大量の統計データからである。

プライベートメッセージで少し違うアプローチを書きました。

 

faa1947 私的に書かせていただきました。
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