市場の公式。

TVA_11 2012.12.25 06:35 #71

あくまでも、私のやり方です。

そして、20barの値は、テスターが調整するための指標の1つである。

Reshetes - 3つの指標、フィッティングのための7つの変数 - 例えば。

停止を最小限にすることを目的とした場合、その効果はあまり期待できません。

Vasiliy Sokolov 2012.12.25 06:37 #72

alsu:

数学的に言えば、「記憶がある」というのは、「ある瞬間の価格期待の、それ以前のものへの依存性を記述する差分方程式がある（必ずしも線形ではない）」ということに相当する。そして理論的には、この方程式は、そのような 瞬間の市場行動の性質に関する一般的な考察に基づいて（つまりシステムの数学的 モデルを構築することによって）、「計算」によって推測することができます。

そこがポイントで、もしそのような方程式が存在するとしても、それは必ずしも線形で定常的なものではないでしょう。そして、ある方程式が時間とともに別のレベルに置き換えられ、それが無限に続くこともあり得るのです。つまり、このような方程式を「計算」することは、次のコインの裏表を当てるのと同じで、桁違いに多くの知的資源と時間を必要とするのである。

TVA_11 2012.12.25 06:37 #73

20気圧(将来)、RSI、EMA。

そしてフィッティング。

TVA_11 2012.12.25 06:39 #74

また、ストップロスは最小値かそれより少し多い値です）。例えば10pips。

Avals 2012.12.25 06:39 #75

C-4:
それはそれとして、もしそのような方程式があったとしても、それは必ずしも線形で定常的なものではありません。そして、ある方程式が時間とともに別のレベルに置き換えられ、それが無限に続くこともあり得るのです。つまり、このような方程式を「計算」することは、次のコインの裏表を当てるのと同じで、桁違いに多くの知的資源と時間を必要とするのである。

誰かが計算を提案したわけでもないし)))話題提供者が「あるとしたら？時間が経っても変化しない、不変のもの。それを踏まえた上で、答えは

TVA_11 2012.12.25 06:43 #76

でも、100本のバーの値を取る方がきれいかもしれませんね。

そして、テストとして、それは関係なく、どこでも利益を上げる必要があります。

洞察力の深さ調整済み。

そして、予測に1～100バーまでテスト。

Alexey Subbotin 2012.12.25 06:43 #77

C-4:
それが、もしそのような方程式があったとしても、それは必ずしも線形で定常的なものではありません。そして、ある方程式が時間とともに別のレベルに置き換えられ、それが無限に続くこともあり得るのです。つまり、このような方程式を「計算」することは、次のコインの裏表を当てるのと同じで、桁違いに多くの知的資源と時間を必要とするのである。

そのため、まず、多くの異なるクラスのモデルから、システム（その非定常性を含む）を適切に記述するモデルを選択するための理論的研究が必要である。この作品は、大まかに言って科学的に突いたものであることに同意します。よほど運が良くないと（あるいはちょっとした天才でないと）正しいモデルを当てることはできない、というのは同感です。しかし、それが不可能であることには同意できない。

Avals 2012.12.25 06:54 #78

いずれにせよ、どのTSも将来の価格上昇を確率的に予測したものである。ローカル・マーケット・モデルである。TSのMOは、予測期間中の実際の価格増分のMOである。それに応じて分散も。だから、システムを作る人はみんな、そういうローカルな市場の公式を扱っているんです。

追伸：エントリーするシグナルは予測のMO/分散が十分大きくなった時、エグジット（ストップを含む）はこの値がある値（必ずしも0ではない）より小さくなった時、もしくは今後の予測が既に不明な時。

СанСаныч Фоменко 2012.12.25 07:05 #79

Avals:

多くの予測（価格の軌跡）は、確率的な予測に還元される。一定期間後の価格の分布を描くことができるので、数学的な期待値がプラスになる。しかし、これは価格決定プロセスが非マルコフ型である場合、すなわちメモリを持っている場合に限られます。

マルコフ過程は、時間パラメータ t の任意の値以降の進化が、その時点の過程の値が固定されていれば、t より前の進化に依存しないランダム過程である（「現在」が分かっていれば、過程の「将来」は「過去」に依存しない；別の解釈（Wentzel）：過程の「将来」は「現在」を通じてのみ「過去」に依存する）。

もしプロセスがマルコフ型であれば、あなたの分布は常にmo=0で、価格とともに各ステップで変化します。すなわち、最適な予測は、任意のステップ数先の現在の価格となる。つまり、利益を上げることができないマーチンゲールを受け取ることになるのです。

価格変化のプロセスは非マーティングなので、あなたの計算式はグレイルです))ただし、将来の価格分布には分散があるため、すべてのトレードがプラスにならなければならないわけではありません。分散は予測の誤差を意味することになる。しかし、任意の時間のMoと分散を知ることで、Moが十分に大きく、分散が小さいときに取引することができます。すなわち、mo/分散汎関数を最大化する。

この解釈で重要なのは、やはりメモリの深さです。そして、予報の変わり身の早さ。これは、どれくらいの時間先のことを予測するか（ポジションを維持するか）を決めるものです。

取引システムは単純で、mo/dyspersion>Xでエントリーし、mo/dyspersion>0になるまでポジションを保持します。）

記述には明らかに方法論的なギャップがありますね。数学的な説明ではなく、意味のある、言葉による説明から始めるべきでしょう。この場合、画像は以下のようになります。

商がある、どんな、ハンディキャップがある、交換がある、そんなことはどうでもいいのです。

商には決定論的な要素があり、これは生産プロセスやサービスの慣性を反映している。

この決定論的な成分の周りには、ランダムで非ガウス的なプロセスが存在し、生産における様々なケースを反映している。

ジャガイモは夏に成長し、冬には成長しない」という事実を反映し、決定論的な循環要素を持つ商もある。

決定論的な周期成分の周辺には、気候のランダム性を反映した非ガウス過程が存在する

商にはランダムなガウス成分があり、価格の需給過程における群集の意見を反映している。

バーナンキや津波などのショックが発生すると、分析的な形式を持つ決定論的な要素は予測には不十分になるからです。その理由は、ショック後に、当初の軌道に戻るか、新たな軌道を設定するかの2つの発展経路が考えられ、この選択を予測することができないからである。モデルを再計算するためには、新しいサンプルを待たなければならない。

しかし、これでも全体像が見えているわけではありません。経済の内部には、我々の決定論的要素では見えない集積があり、何らかの履歴を持たなければその発生を知ることができないブレークポイントが存在する。今にして思えば、これまでの美しい解析曲線や確率過程のモデルはすべてボロボロになり、この記述された言葉のモデルの新しいパラメータを計算しなければならないことがわかる。

Avals 2012.12.25 07:09 #80

faa1947:

記述には明らかに方法論的なギャップがありますね。数学的な説明ではなく、意味のある、言葉による説明から始めるべきでしょう。この場合、画像は以下のようになります。

私たちは、見積もり、任意、ハンディキャップ、交換、それは重要ではありません。

この商は決定論的な要素を持っており、生産プロセスやサービス提供の慣性を反映している。

価格については、完全に説明したつもりではありません。全く描写していない)まさに、トピックスターターが求めていたものです。彼は、価格モデルについてではなく、すでに存在するのであればそれをどう使うかについて質問したのです。

市場の公式。 - ページ 8