FOREXチャートとPRNGの見分け方は? - ページ 19

 
AlexEro:

3.もう少し詳しく言いますと。正規分布の時系列の確率変数に対する自己相関の公式を示しましたね。標準偏差は、ガウス分布の場合のみ 、平均の良い基準となります。価格系列の一般的な場合、標準偏差はいわゆる期待値の最適性の基準として最適でないばかりか、誤った基準を導くことになる。そのため、トレードではマスク(MA)が機能するか、まったく機能しないかのどちらかです。


投稿する前に、すべての計算を慎重に確認しました。私はACFの計算方法を3つ知っています。3つとも下のスクリーンショットとMatcadetのファイル(添付ファイル)に示されています。計算結果は、3つの方法とも同じです。もし、もっと正しいACFの計算方法をご存知でしたら、その計算式を教えてください。3つ目の計算方法である頭打ちのものだけをベイスコードに入れました。そして、コードを移植しているときに、MQLのバグを発見し、より完璧な線形回帰計算のバリエーションを提案しました。https://www.mql5.com/ru/forum/107017/page6

ファイル:
akf.zip  45 kb
 

確率変数の分布が正規分布であることを正確に知っている場合、これらは自己相関法です。そうして初めて、これらの公式は「自己相関」、つまり系列の統計的再現性を多かれ少なかれ信頼できる形で推定することができるのです。大まかな推定(系列の再現性の程度、あるいはモデルから系列を引いたときの残差の再現性の欠如、つまりモデルの妥当性を確認するため-ARIMAなどで行うように)には、確かに使用できます(あらゆる種類のフーリエを除く)。しかし、変動が激しいシステムでは、これらの方法は大きな誤差を与える。しかし、この誤差はどの程度のもので、レバレッジ1:100、1日1~2%のボラティリティで取引する場合、その誤差は許容範囲なのでしょうか。

確率変数の分布が未知の場合(価格系列)、相関関係(および自己相関)を計算するための他のより複雑なノンパラメトリック(ランク付け、順位付け)方法を適用しなければならない。

https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция

社会科学の分野では「相関関係」によく使われますが、それは、技術的な「平均二乗」の理論的手法が、そこでは愚かにも通用しないことが長い間知られていたからです。こういう人のためにSPSSという ノンパラメトリック統計の特別なパッケージがあるくらいですからね。

https://ru.wikipedia.org/wiki/SPSS

自己相関についても全く同じことをする必要があります。

http://www.hr-portal.ru/statistica/gl13/gl13.php

統計学においてノンパラメトリック統計という 言葉は、少なくとも2つの異なる意味を持つ。

  1. ノンパラメトリックの 第一の意味は、特定の分布に属するデータに依存しない技術を対象とすることである。などが挙げられます。
    • 分布フリー 法:データが与えられた確率分布から 描かれているという仮定に依存しない方法。そのため、パラメトリック統計の 対極にある。ノンパラメトリック統計モデル推論統計検定が 含まれます。
    • ノンパラメトリック統計(データに対する統計量という 意味で、パラメータに 依存しないサンプル上の関数と定義される)であり、その解釈は母集団がいかなるパラメトリック分布にも適合することに依存しない。観測値のランクに 基づく統計はその一例であり、これらは多くのノンパラメトリックなアプローチにおいて中心的な役割を担っている。
  2. ノンパラメトリックの 2つ目の意味は、モデルの構造が 固定されていることを前提としない手法である。一般に、モデルはデータの複雑さに対応して大きくなる。これらの手法では、個々の変数がパラメトリック分布に属していることが 一般的に仮定され、変数間の接続の種類についても仮定される。このような技術には、特に次のようなものがあります。
    • ノンパラメトリック回帰:変数間の関係の構造がノンパラメトリックに扱われるモデリングで,それにもかかわらず,モデルの残差の分布についてパラメトリックな仮定が存在する場合がある.
    • ノンパラメトリック階層ベイズモデル、例えばディリクレ 過程に基づくモデルでは、潜在的な 変数の数はデータに適合するために必要に応じて増加することができるが、個々の変数は依然としてパラメトリック分布に従い、潜在的な変数の増加率を制御する過程もパラメトリック分布に従うことになる。

https://en.wikipedia.org/wiki/Nonparametric

 
AlexEro:

社会科学分野では「相関関係」によく使われるが、それは、技術的な「平均二乗法」の理論的手法が通用しないことが、昔から知られていたからである。このような人たちのために、ノンパラメトリック統計の特別なパッケージも用意されています


なぜ、取引に関連して、このようなことが必要なのでしょうか?
 
Avals:
トレーディングとの関係ではどうでしょうか?
長い間会っていなかったので、お互いに寂しい思いをしている。また、用語でどちらがカッコイイか証明できないのはどうしてですか?
 
AlexEro:

...

確率変数の分布が未知である場合(価格系列)、相関(および自己相関)を計算する他のより複雑なノンパラメトリック(ランク付け、順位付け)方法を適用しなければならない(MUST)。

https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция

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教授!( 最後の机で生徒の手がおそるおそる伸びている)相関関係でどうやってマーケットで儲けることができるのですか?ドルインデックスとユーロの相関は-0.98です。どうすればいいのでしょうか?ユーロを売る?ドルインデックスを買う?
 

インクリメンタルシリーズの分布図です。1つのシリーズはPRNGで、もう1つはFXです。

P.S.「割り算、掛け算など複数のGSCh」がない。".相変わらずエクセルからの間抜けなgpsh。

 
左のFXですか? 右のFXに近いように見えますが。
 
C-4:
教授!( 最後の机におそるおそる手を伸ばす生徒)相関関係はどうやってマーケットで儲けるのに役立つのでしょうか?ドルインデックスとユーロの相関は-0.98です。どうすればいいのでしょうか?ユーロを売る?ドルインデックスを買う?

全く分かりません。知らない人が計算した違法通貨「ユーロ」との「相関関係」が、知らない、不特定多数の取引システムで「相場で儲けるのに役立つ」なんてことはないでしょう。

統計学は仮説を検証する学問です。

 
AlexEro:

全く分かりません。誰も知らない違法通貨「ユーロ」との「相関関係」を計算することで、未知の不特定多数の取引システムで「市場で儲けるのに役立つ」なんてことはないだろう。

統計学は、仮説を検証する学問です。

教授、せめて「合法的」な通貨だけを扱う方法を教えてください。違法な「ユーロ」系通貨をどう見分けるか?
 
C-4:


相関関係は、マーケットで儲けるためにどのように役立つか?



統計的キャリートレードによる、相関を利用したプラススワップでの儲け方の記事があります。

理論的には、何も複雑なことはありません。そして、記事へのスクリーンショットでも、「お金はどこにあるのか」という問いに対する答えを描いています。

もうひとつは、相関関係が正反対に変化して、儲かるどころか損をしてしまうことがあることです。

簡単に言うと、ある問題を解決すると、「相関の符号をどう予測するか」という別の問題が発生するのです。