FOREXチャートとPRNGの見分け方は? - ページ 14

 
Avals:



相関関係というのは、依存関係が全くなく、評価の仕方が違うということですか?通常、相関はかなり特殊な依存関係であり、系列のメンバー間にいかなる依存関係も存在しないことを非マーク性と呼ぶ。この言葉が嫌いなんだからしょうがないだろう、そこにセクト主義はないが))

テルテル坊主の件ですが、私は使うことを勧めてはいません。価格モデルは一次的なものであり、それを利用する方法は二次的なものである。もしそのモデルが実在するならば、通常、それを使うのにそれほど数学は必要なく、また他の分野での実用性もない。

そうでもないんです。ON THE MOMENTと、モデルがあるという条件付きで言ったんですね。どんなモデルも、それを解くための方法をおおよそ想定して作られている。半円形の位相的球面上の半群馬の表面を多重積分をスライドさせて解くようなモデルは、誰も必要としていないのでは?

そして、ここで聖なる問いが生まれる。かなり数学的に-真面目に考えてください。この質問を初めて聞いたのは、ハリウッド映画で、老マフィアが友人である別のマフィアに尋ねる場面だった。

"わからない "と言うのか!?イエス、いったい何を確信しているのですか?

愛しい人!娘さんの愛だけは確かです。それは間違いない!"

映画の名前は思い出せない。

つまり、数学者が取引市場のモデルを構築する際に、このような問いを自分に投げかけることができればいいのですが、モデルを解き、さらに予測を行うために使用する既知の方法に関してです。

 
Avals: 特定の市場によって大きく異なります。その種類と微細構造。つまり、取引のルールと参加者が利益を上げる(上げようとする)方法です。誰がどのように取引するのか、簡単に言えば、「取引する」ということです。
それから、同じ市場でも検討の規模によって、日中の手法やアクションは同じでも、「年内」は違うということも付け加えておきます。
 
alsu:

セルゲイ ラジオロケーションのランダム/未知信号検出のタスクと相場では、すべての文字がほぼ同じであるという本質的な違いがあります。レーダーでは、パルス持続時間のオーダーの計算遅れはまったく問題になりませんが(言うまでもなく、ウィナーフィルターは理想的には無限の観測時間とシステムの厳格な定常性が必要)、取引ではほとんど大惨事になってしまうのです。したがって、2番目の問題は桁違いに難しく、すべての無線工学科の生徒が対応できるわけではありません。


新しい定義や無意味なものを作り出さず、同じ言語でコミュニケーションしていることがうれしいです。理論上、無限に時間がかかることはラジオロケーションではよく知られていることである。実際にも受け入れられない。空戦はわりと短時間で終わるので、そこで考える時間はない。この場合のために、2つの閾値のWald検出器を開発した。この掲示板のどこかに、この検出器に関する本を投稿しました。調べてみると、なかなか良い出来栄えです。ワゴンの交差点よりはるかに良いことを保証します))。

Z.I. 理論を賢く使うべきだというのは、私もまったく同感です。ただ意外なことに、ラジオロケーションで解決する課題は、マーケットで解決する課題と非常に近いのです。

 

は、相関と自己相関が何であるかを知っている人のために役に立つかもしれません。

https://www.mql5.com/ru/code/8295

はもうすぐ5年目に突入します。

 
次の質問は:どのようにドリフトとランダム放浪からチャートを区別し、このタイプの動きでお金を稼ぐことが可能ですか?
 
Prival:

が便利かもしれませんね。

https://www.mql5.com/ru/code/8295

横になってからもうすぐ5年になる。


それは無理です。重宝されない。Privalovさん、数式を書くときは、少なくとも2行の表記を統一する、もしくは変数を完全に記述する必要がありますね。数学ではそうだとどこかで読んだのだが、どこで読んだのかはっきり覚えていない。

プリヴァロフ、ミュースモールってなんだ!

プリヴァロフ、ミュースモールって何?


いつ、誰が、どのように、ミュービッグトレンドを「除去」するのでしょうか?ACFができる前か後か?そこで "x "とは何か?

標準偏差」とありますが、何の偏差、何からの偏差なのでしょうか?また、どの部分にあるのでしょうか。すべての利用可能な部分、あるいはiの窓、mの窓、あるいはスライドウィンドウにあるのかもしれません。

プリヴァロフさん、そんな数式の書き方はどこで習ったんですか?

モデルそのもの、つまりグラフ上で青く表示されている解析関数の公式はどこにあるのでしょうか?時系列そのものなのか、そのACFなのか、一体どこをモデル化しているのでしょうか?自分以外の誰がそれを理解できるのか?

あ、すみません、直ぐに気がつきませんでしたが、この本は、自分の身内、「同じ言葉を話す人たち」、物理学者や無線技師など、何でも「些細なこと」「当たり前のこと」を言う人たちに向けて書かれているのですね。

 
-Aleksey-:
次に、チャートとランダムドリフトをどう見分けるか、このような動きで稼ぐことは可能か、ということである。

シンプル - 一連のインクリメントを取り、MOを数える))ドリフトが一定(MO=const)であれば問題ない。しかし、そんなシリーズをどこで手に入れるのでしょうか?ドリフトが変われば、問題はその速さだ。トラッキングは、ドリフトの変化が遅い状況を利用しようとすることが多い。そこで問題となるのが、スライディングウィンドウの大きさ、あるいはドリフト検出の基準点(トレンド)である。トレンド成分が急激な変化をせずにゆっくりと変化する場合や、その変化の瞬間を時間的に特定できない場合は、一定の大きさの移動窓が適切です。もし可能なら、トレンド成分の急激な変化の瞬間としての基準点が関係する。

これは、現代の市場、特にfxには無関係なことです。

 
Prival:


新しい定義を作り出したり、無意味なことをするのではなく、同じ言語でコミュニケーションしていることがうれしいです。理論的には無限の時間が必要であることは、ラジオロケーションで知られています。実際にも受け入れられない。空戦はわりと短時間で終わるので、そこで考える時間はない。この場合のために、2つの閾値のWald検出器を開発した。この掲示板のどこかに、この検出器に関する本を投稿しました。調べてみると、なかなか良い出来栄えです。マシュカの交差点よりずっといいことは保証します))。

見つけました、ありがとうございます、読んでみます。

Z.U. 理論を応用することが賢明であるという点、まったく同感です。ただ意外なことに、レーダーで解決する課題は、市場で解決する課題と非常に近いのです。

軍事機密でなければ、そもそも現代の航空機のレーダーパルス持続時間はどのくらいなのだろうか。例えば10マッハで何メートルなのか、試算してみると面白いですよ。
 
AlexEro:


5年後、あなたは最初に尋ねた。ありがとうございます。あとはひたすら通り過ぎるだけ。しかし、あなたのような気配りのできる読者は、素通りせず、質問を始めてくれました。なぜなら、そこではすべてがシンプルではないからです。フォーラムの半分の人は、相関、自己相関などという賢い言葉を投げかけるが、正しく計算することはできない。では、いただいたご質問の順番に。

誰が、いつ、どのように、ミュービッグトレンドを「除去」するのか?ACFができる前か後か?x "とは?

はACFが構築される前に削除されます。(削除しなくても形状(ACF)は変わりません)。Muは直線方程式y=a*x+b......この直線がトレンドである。係数a,bは 最小二乗法で決定されます。"x "は分析される時系列である。アルゴリズムの入力に向かう手がかり。

標準偏差」とありますが、これは何の偏差で、何からの偏差なのでしょうか?また、どの領域で利用可能なのか、あるいはiによるウィンドウ、mによるウィンドウ、あるいはスライディングウィンドウで利用可能なのか。

ちょっと質問の意味がわからないのですが、答えてみますね。解析済みデータ配列がある。どっちでもいいんです(仮にクラスの生徒の身長とします)。そこから常にRMS(平均身長)とRMS(成長の標準偏差)を計算することができます。標準的な計算式です。私たちの場合、N個のサンプルを分析する場合、これらのサンプルのRMSとなります。

プリヴァロフさん、こんな数式をどこで覚えたんですか?

高校生の時、学校で少し。表示されているのは、MathCadのスクリーンショットです。MathCad(国際標準規格のようなもの...)では、数式はそのように書かれているのです。その通りにmatcadに入力すれば、計算されます。また申し訳ないのですが、MQLで書かれたものしかここには掲載できません。 おそらくMathcadで計算したものを掲載し、MQLで同じように計算する方法を示すべきだったのでしょう。

間違っていなければ、MQLと同じです。mu -vが小さいとMOLと呼ばれることが多いです。この式はACFの 名前が違いますが、wikipediaです。私は、数学の計算をするmathadを持っています。そして、インジケータを投稿する前に、覚えている限りでは、すべての計算をmatcadでチェックしました(すべてが一致することを確認するため)。

モデルそのものの式、チャート上で青く表示されている解析関数はどこにあるのでしょうか。時系列そのものなのか、そのACFなのか、一体どこをモデル化しているのでしょうか?自分以外の誰がそれを理解できるのか?

これが一番大事で、一番おいしい正解です。少なくとも、私がこのフォーラムに参加している間、私にとっては。説明してみる。ご覧のように、この青いモデルは、実際のプロセス(我々が分析するプロセス)のACFを実質的に完全に再現しているのです。つまり、ACFが赤色で示される形式の引用ストリームが入力にある。そして、入力されたプロセスをほぼそのまま繰り返す形の公式(モデル)がある......モデルがあるのだから、それ(モデル)を使えば、対象が次にどう動くかを予測できる......ここで私たちが求めているのは、予測してそれで儲けようとする機会なのです。

あまり書くのもなんですが、私がカルマンフィルタを投稿し、2次の慣性リンクのモデルを入れたと言ったこのフォーラムを再度参照します。図に青い線で示したのは、このACFである。この辺の数式を探すか、ティホノフ・ウラジミール・イワノビッチ氏の本を探してみてください。このリンク先には、「ランダムプロセスの変換」が詳しく紹介されています。

それだけです。ご質問ありがとうございます。私の作品から利益を得られる人がいて嬉しいです。

 
alsu:

見つけました、ありがとうございます、読んでみます。

軍事機密でなければ、現代の航空機のレーダーパルス持続時間はどのくらいなのでしょうか?例えば10マッハで何メートルなのか、試算してみると面白いですよ。


ナノパルスのレーダーがあります。http://forums.airbase.ru/2002/01/t3307,10--fiziko-matematicheskie-osnovy-radiolokatsii-prodolzhenie.html。

これらのレーダーの仕様は、おおよそ次のようなものです。http://wikimapia.org/6807622/ru/%D0%A0%D0%9B%D0%A1-%C2%AB%D0%94%D0%BE%D0%BD-2%D0%9D%C2%BB