ランダムへの想い
要は、相場は擬似乱数列でもランダム列でもない、ということです。市場にはパターンがある。また、パターンがあれば、それはもはやランダムな配列ではありません。
そのわかりやすい例が、トレンドやフラットパターンです。これらは規則性である。
したがって、ランダムというお題目で何かを生成して、マーケットと比較しても意味がないのです・・・)))
1) No :https://www.mql5.com/ru/code/8790
2）可能性のある場所 はい : https://c.mql5.com/mql4/forum/2012/11/predict.gif
こんにちは。
これを書きながら、どうすれば誰かを怒らせたり、刺激してフラッブさせないか、考えています。私は建設的であることを望みます、そして、私はただ尋ねるだけです（証明しない、反論しない、ただ対話を望んでいる）。
もし、何年にもわたる一連の相場情報をもとに、0と1のファイルを作成すると、次の相場が前の相場より大きい場合は0、逆の場合は1という擬似乱数列ができあがります。当面は "pseudo "という接頭語をつけて丁寧に呼びましょう。
さらに、1なら次のバーで買って終了、0なら次のバーで売って終了という擬似ランダムシーケンスに基づいて理想的なトレードを生成します。その結果、株式チャートはほぼ上向きの平坦な線（スプレッドを含む）となる。
では、最初のステップと同じ結果、つまり理想的なエントリーに到達することを期待して、モンテカルロ・シミュレーションで疑似ランダム・シーケンスを繰り返してみると、どうなるでしょうか。計算しよう：60,000本のアワーバーがあり、したがって2^60,000（！）種類のゼロ/ユニットの列が存在する可能性がある。そのうち1つだけが、入力を完全に表現しています。100兆世代を積んでも、おそらく期待通りの結果は得られないということがよくわかりますね。そのたびに、私たちの出来上がったエクイティは、スプレッド率で流出するようなものです。そして、それ（結果）は自然の中にあるのです私たちの歴史に刻まれています。つまり、パンパン叩いて、数えて、吸って、何も見つからず、「よし、問題は解決していない、もう寝よう」となるのです。私たちの宇宙に生命が存在する確率の問題を思い起こさせませんか？確率の数値も桁数で比較できるようです。
大まかな流れを説明しましたが、考えるべきことはたくさんあります。私のアイデアは、いわば問題のどのクラスに属するのだろうか。
なんとなく、自分でも似たようなことを思っていたんです。引用を二項対立の系列として想像し、その生成過程を解読することは可能か？技術的には、擬似乱数列は線形フィードバック付きシフトレジスタ（RSLOS）によって生成されます。つまり、復号の課題は、擬似乱数列を生成したLCLOSを見つけることである。このような問題は、Burlecamp-Masseyアルゴリズムによって解決されます。このアルゴリズムを使って価格提示の解読を試みたが、時間はかからなかったがうまくいかなかった。興味深いことに、アナログ値を2進数に置き換えず、我々のアナログ擬似乱数価格系列の生成過程を解読しようとすると、同じBurlecamp-Massey アルゴリズムが使えるのである。この場合、生成過程はプロニー自己回帰モデルx[n] = SUM a[k]*x[n-k] となる。Burlecamp-Masseyアルゴリズム とは別に、Levinson-Durbinアルゴリズムがより堅牢であると思わ れます。PronyのアナログARモデルの問題点は、バイナリRSLOSと違って不安定で、予測値がすぐに無限大になることです。擬似乱数引用符にノイズがあると仮定することで、不安定さを克服することができます。そうすると、過去のデータをすべて誤差ゼロで再現するARモデルではなく、例えばBurgの方法で解くことができる近似的なARモデルを使うことができる。これは計量経済学的な 問題である。ここで、B[k]は負と正の両方の実数部を持つことができる（正の部分は不安定になる）ので、正確なPronyモデルを見つけることは、我々の系列に指数和SUM C[k]*EXP(B[k]*k) をあてはめることと同じであることは興味深いことである。Burgの近似ARモデルは、減衰した指数を当てはめることで同じ問題を解決しています。つまり、価格系列を解読する道を歩むことで、経済学的なARモデルにたどり着く。
は、トラックと同じ速度で離陸します。
何に対しての速度なのか？
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こんにちは。
これを書いていて、誰かを怒らせないように、洪水を誘発しないようにするにはどうしたらいいかと考えています。私は建設的であることを望みます、そして、私はただ尋ねるだけです（証明しない、反論しない、ただ対話を望むだけです）。
何年分もの相場データを集めて、0と1のファイルを 作ると、次の相場が前の相場より大きければ0、その逆なら1という擬似乱数列ができあがります。当面は "pseudo "という接頭語をつけて丁寧に呼びましょう。
さらに、1なら次のバーで買って終了、0なら次のバーで売って終了という擬似ランダムシーケンスに基づいて理想的なトレードを生成します。その結果、株式チャートはほぼ上向きの平坦な線（スプレッドを含む）となる。
ここで質問ですが、最初のステップと同じ結果、つまり理想的なエントリーに到達することを期待して、モンテカルロ・シミュレーションを使って疑似エクイティ・シーケンスを繰り返してみると、どうなるのでしょうか？60,000本のアワーバーがあるので、2^60,000（！）の異なるゼロ/ユニットの列が存在する可能性があります。そのうち1つだけが、入力を完全に表現しています。100兆世代を積んでも、おそらく期待通りの結果は得られないということがよくわかりますね。そのたびに、私たちの出来上がったエクイティは、スプレッド率で流出するようなものです。そして、それ（結果）は自然の中にあるのです私たちの歴史に刻まれています。つまり、パンパン叩いて、数えて、吸って、何も見つからず、「よし、問題は解決していない、もう寝よう」となるのです。私たちの宇宙に生命が存在する確率の問題を思い起こさせませんか？確率の数値も桁数で比較できるようです。
大まかな流れを説明しましたが、考えるべきことはたくさんあります。私のアイデアは、いわば問題のどのクラスに属するのだろうか。