ランダムへの想い - ページ 15

[Дмитрий]

私が言いたいのは、たとえ市場が完全にランダムであっても、十分に高い成功率で一連の取引を行うことは可能であるということです。要は猿を増やすことです))))

個人的には、相場は決定論的な要素と確率論的な要素が混在する古典的なカクテルだと考えています。

[Alexey Subbotin]

alexeymosc:

私たちは皆、高度に進化した霊長類です。

そんなことはない、まだコアセルベート・ドロップレットの段階を超えようとしている人もいるのだ)。

[Alexey Subbotin]

Demi:

私が言いたいのは、たとえ市場が完全にランダムであっても、十分に高い成功率で一連の取引を行うことは可能であるということです。要は猿を増やすことです))))

個人的には、相場は決定論的な要素と確率論的な要素が混在する古典的なカクテルだと考えています。

論理的にはそうなのですが、決定論的なものはやはり浮遊するパラメータによって「照射」され、さらに外部からの影響自体もランダムなパターンに従っているので（もちろん市場がZOGによってのみ動いているのでなければ）、そのランダム性が反応に反映されてしまうのでしょう。

つまり、相場におけるランダム性は、ある品質であからさまにフィルタリングできる加法性（ノイズ）だけでなく、市場そのものと外部環境の両方に埋め込まれた猛烈な乗法性でもあるのです。

[Дмитрий]

alsu:

1.論理的にはそうなのですが、決定論的なものはやはり浮遊するパラメータによって「照射」され、さらに外部からの影響自体もランダムなパターンに従っているので（もちろん、市場がZOGによってのみ動いている場合を除く）、そのランダム性が反応に反映されることになるのです。

2.つまり、相場におけるランダム性は、ある品質であからさまにフィルタリングできる加法性（ノイズ）だけでなく、市場そのものと外部環境の両方に埋め込まれた猛烈な乗法性でもあるのです。

1.非定常性と呼んでいます。引用が静止していたら、何も話すことはないでしょう。

2.すべてをストキャスティックコンポーネントに詰め込む

[削除済み]

Demi:

...決定論的要素と確率論的要素の "カクテル "です。

決定論的な要素ではなく、進化論的な要素と言った方が正確でしょう。

[削除済み]

alsu:

論理的にはともかく、決定論的なものは浮動パラメータによって「照射」され、さらに外部からの影響自体もランダムなパターンに従うので（もちろん、市場がZOGによってのみ動いている場合は別）、そのランダム性が反応に反映されることになる。

つまり、相場におけるランダム性は、ある品質であからさまにフィルタリングできる加法性（ノイズ）だけでなく、市場そのものと外部環境の両方に埋め込まれた猛烈な乗法性でもあるのです。

このようなオタク趣味は、信号とノイズの加法 モデルに完全に当てはまります ;)

[Alexey Subbotin]

avtomat:

このようなオタク趣味は、信号とノイズの加法モデルに完全に当てはまります;)

...というのも、標準的な手法は99％パラメトリックであり、特定のノイズ（BHPまたはそれに由来するもの）を仮定しているためです。正確には、使うことはできても、その結果が正しいかどうかという妥当性を評価する方法がないのである。

[削除済み]

alsu:

...ただ、あなたはノイズの特性を知らないので（もちろん、あなたが数学の天才でない限り）、標準的な方法を使うことができません（より正確には、結果を得ることができません）。なぜなら、それらは99％パラメトリック、つまり、特定のノイズのバリエーション（GSRまたはそれに由来する）を仮定しているからです。正確には、使うことはできても、その結果が正しいかどうかという妥当性を評価する方法がないのである。

トレーディングのために必要なノイズ特性は？ノイズの具体的な特性を知る必要はない。まあ、この特性を見極めたいのかも？そうすると、「なぜ？」という疑問が湧いてくるかもしれません。

そして、なぜかあなたは信号の特性について問題を提起しないし、言及さえしないことに注目してください。しかし、大切なのは信号です。そして、ノイズはノイズ...。;)

[Alexey Subbotin]

avtomat:

トレーディングのために必要なノイズの特性は？ノイズの具体的な特性を知る必要はない。では、その特徴を定義するとしたら？では、「なぜ？

そして、なぜかあなたは信号の特性について問題を提起しないし、言及さえしないことに注目してください。しかし、大切なのは信号です。そして、ノイズはノイズ...。;)

嘘はいけない。ノイズがどんな特性を持っているかはよく知られている。少なくとも分布密度と相関関数はそうだ。そして、それらはノイズの違いによって大きく異なることさえあるのです。例えば、「熱雑音」と「インパルス雑音」。

簡略化した例で説明しますが、実際の市場の状況に非常に近いと思います。市場を、パラメータw（固有振動数）とa（減衰）を持つ振動リンクとする。どちらも定数ではなく、相関時間Tw, Ta >> 1のランダム過程（ガウシアンとする）である（言い換えれば、「浮動パラメータ」を持つループ、すなわち準線形系が存在する）。ループ入力には、2つのプロセスの加法混成が供給される。

1. ホワイトノイズ n(t) - これはこのような「分数」、熱雑音になります。

強度lのパルスL(t)の一般化ポアソン流も「浮遊」：Tl >> 1。 これは市場に流入するファンダメンタルデータ（ニュースなど）の流れになる。

システムの出力には、ループによって2つのノイズを処理した結果である価格がある（絶対にランダムなプロセスで、決定論はない。ただし、出力が予測できない部分が あると言っているわけではなく、むしろその逆です！（笑)

第一の問題は、出力されるランダムプロセスの特性は何かということであり、第二の問題は、何をシグナルとみなすかということである（なお、取引は「シグナル」の価格ではなく、「シグナル＋ノイズ」の価格によって行われる）。

[削除済み]

これは現実とはかけ離れたモデルです。直接」問題と呼ぶには少し無理がある。実際の入力プロセスを先験的に与えられた基準に当てはめようとする試みがあるのだ。このような根拠の選択は正当化されないし、され得ない。この問題に対して、私は「逆張り」を考えています。