// Another example has k = 257, period about 2 ^ 8222.// Uses a static array Q[256] and an initial carry 'c',// the Q array filled with 256 random 32 - bit integers// in the calling program and an initial carry c < 809430660// for the multiply - with - carry operation.// It is very fast and seems to pass all tests.static unsigned long Q[256], c = 362436; /* choose random initial c<809430660
and *//* 256 random 32-bit integers for Q[]
*/
unsigned long MWC256 (void)
{
unsigned longlong t, a = 809430660 LL;
static unsigned char i = 255;
t = a * Q[++i] + c;
c = (t >> 32);
return (Q[i] = t);
}
// Here is a complimentary-multiply-with-carry RNG// with k=4097 and a near-record period, more than// 10^33000 times as long as that of the Twister.// (2^131104 vs. 2^19937)static unsigned long Q[4096], c = 362436; /* choose random initial
c<809430660 and *//* 4096
random 32-bit integers for Q[] */
unsigned long CMWC4096 (void)
{
unsigned longlong t, a = 18782 LL;
static unsigned long i = 4095;
unsigned long x, r = 0xfffffffe;
i = (i + 1) & 4095;
t = a * Q[i] + c;
c = (t >> 32);
x = t + c;
if (x < c)
{
x++;
c++;
}
return (Q[i] = r - x);
}
そして、これが本命です。
読むhttps://www.mql5.com/ru/forum/143224/page21#754529
だから何って感じですが、テスターで調整したEAに本物が流されているのはよくある状況です。
標準的な状況を読む - 本物はテスターでEAが装着している。
参議院議員も同じです。
テストしていたロットサイズは？1か0.1か？
https://en.wikipedia.org/wiki/Autocorrelation
そして、その発案者について、カール自身が語っている。
つまり、どんな 確率変数でも相関と自己相関、ANCによるフィッティングと回帰の両方が使えるが、ガウス分布でない場合は、Karlと友人のYuleは完全な保証を 与えることができないのだ。
そして、これらの手法の精度は単純に不明である。
素晴らしい。そして、ここからが私たちの出番です。
1.ACFの計算式は全く同じです。
2.つまり、自己相関を別の方法で計算することをいくら議論しても（誰も）できないのです。
3.しかし、3点目は興味深い。"これらの方法の精度は、その後、単に不明である。"とある。説明しよう。
50年以上Stratanovich 方程式の解決については、ベルクは、正確な解を得ることができないことを示した式、（コンピューティングリソースは、ブレークネック進行と無限に傾向がある）をもたらしながら、叩いていた、科学者はこの方程式を残した。しかし、その時が来て、ゲンナジー・ペトロヴィッチ・スルキンが解答を示した。「練習に十分な精度で...」という解答を見つけたのだから、その言葉の美し さを思えばいいのだ。
もう少しわかりやすい例で説明しましょう。EURUSDの動きを0.001ポイントの精度で予測しようとしても、決して解決策を見出すことはできません。そして、+-5ポイントの精度で正確な予測をすることが可能であり、それは稼ぐのに十分であると思われます。
ACFを構築する目的は、どのような式で記述できるのか（モデル）を見て理解することである。そして、このモデルを使えば、練習に十分な精度でレートを予測することができるのです。図中、青い曲線は実際のプロセスのACFをほぼ忠実に再現したモデルである。
だから、精度がポイントで、精度を操作することで、そこにあるものが長続きするかどうかを、精度の高さで判断することができるのだと理解しています。
素晴らしい。そして、私たちはどうなってしまったのか。
（ヴィツゥの声）
すみません、「私たち」ではなく、「あなた」です。
Privalovさん、ACFと解説を添削してあげると、比喩的に言うとブラッシュアップされますよ。もちろん、そのようなACFであっても、コードベースでは、ACFが全くないよりは何百倍もましです。それでも、これは新しいことだから、みんな理解したいと思うはずです。そして、ニヒリズムのhrenfxが 絡んだような血生臭いカットを繰り返さないために
"標本相関がゼロでも、その標本に線形（通常、線形という言葉も忘れてしまう）関係がないとは限らない"
https://www.mql5.com/ru/forum/128968
このフォーラムの5-6人の知識ある数学者は、お互いを理解することはありませんでした - だからそのために、あなたはビーコンを置く必要があります：理論的な自動相関と単純相関はどこにあり、サンプル相関はどこにあり、サンプルサイズと自動相関プロットはどのように関連していますか？そうでなければ、周期的な純正弦関数が減衰した自己相関を持つことが判明します。
https://www.mql5.com/ru/forum/128968/page15
上記のwikiで紹介されている自己相関の式は明確で、ポグラフィに適していますが、あなたの式はまだそうではありません。
それは批判ではなく、説明のためです。
それ以外のことについては、自己相関を計算するロバストな方法やノンパラメトリックな方法がいくつかありますが、ここでは（「いや、今はあなただ」(c)）TheorwaveとDSPの接続という薄氷を踏むような話になってしまい、個人的にはこれ以上は望みませんし無理でしょう。
"2.他に計算式がない、つまり、いくら自己相関の計算方法を変えて議論しても（誰もしない）。"
プリヴァロフさん、否定的な発言には気をつけましょう。まず、否定文そのものが、数学、数理論理学、哲学、正統派神学、そしてモーゼとアーロンのユダヤ教においても、証明困難なものである。
次に、チョコレートケーキは土星の周りを回っていないと主張する人がいたとして、それをどのように証明し検証することができるでしょうか？
第三に、なぜ他の方式がないと言い切れるのか。答える必要はありません、これは修辞的な質問です。
「しかし、時間が来て、スルキンが解答を示した。この言葉の美しさを考えてみてほしい。彼は「練習に十分な精度で...」という解答を 見つけたのだ。"
まあ、彼はその精度をパーセンテージで示したわけですが。つまり、彼の方法がどの程度の精度で行われるかは、あらかじめおおよそわかっているのです。しかし、著者自身と友人のユルは、相関式の正確さを示すことができない。なぜなら、分布の形次第で、どこへでも行けるからです。すべての楽器（そしてすべての 数学的手法）には、あらかじめ決められたPERCENTIALITY（残差項、小ささの大きさなど）があるので、「技術的精度」の高い楽器を作る人はいません。これは工学でも科学でも同じことです。
もう十分にお見せしましたし、お話もしましたので、ここでお別れです。
ゲーデルを思い出すと、ACFを論じる前に、問題の初期条件に立ち戻らなければならないが、これは証明不可能であり、使用した手法の範囲では形式化不可能である。これらの条件は、そのような商に関する考察である。
コチエは基本的に非定常過程、つまり必ずしも線形ではない可変モを持つ過程であり、この可変モを過程から差し引くと、結果として残差は多くの複雑さを持つ可変分散となるのである。しかし、これだけでは十分ではありません。市場には、発見された規則性（可変モと可変分散）が根本的に変化するような出来事がある。そして、必要な履歴を取得した上で学ぶことができるのです。これは大きな問題で、歴史の中で発見されたパターンは、非常に慎重に未来に推定されなければならないのです。
DSPは、ノイズの多いランダムなプロセスの中に信号があることを想定しています。そして、ノイズ（と思われるもの）が常にガウシアンであることが非常に重要である。だから、相関や回帰などの解析の本に書いてあることは、必ずDSPのノイズにも当てはまります。しかし、商の非定常性のため、これらの書籍の手法をそのまま適用することはできない。ちなみに、 DSP方式は市場には適用 できないということです。しかし、実データやモデルデータで作成・加工されたDSP内の数学や機器は、将来も必ず機能する--テレビはそのまま機能するのだ。
ACFはリトマス試験紙のようなものです。計算して、見て、次にどうするか決める。それ以上はない。商は非定常であることを常に念頭に置いているので、まず系列が定常であることを確認し、それから初めて相関分析ツール全体を適用する必要があります。
例えば、こんな感じです。
kodobaseやmatcadからプログラムを取り出してANCフィッティングを行う場合、得られる係数は必ずしも計算通りにならないことを常に理解しておく必要があります。これらの係数を計算する際の誤差を見る必要があり、ISC計算プログラムがこの情報を提供しないのであれば、全く使うべきではありません。そして、導き出された係数を使うかどうかの判断に必要な情報は、これだけではありません。そのため、ANCタイプの簡単な計算であっても、専用のパッケージ（R、EVIEWS・・・）を使用する必要があるのです。特殊なパッケージを使えば、定常系列と非定常系列の扱いがいかに厳格に異なるかをすぐに理解できるだろう。
だから、ACFについての話は、純粋に理論的なものであり、引用とは無関係だと受け止めています。
でも、その話題は面白い。上記では、決定論的なトレンドと確率論的なトレンドの見分け方というテーマで本もリンクしています。前述の本から、一般的な場合、これらの傾向は区別できないので、商と特殊な処理（例えば、人為的に太い尾を作る）をしたPRNGは区別できないことがわかります。
faa1947:
だから、ACFについての話は、引用とは関係ない、純粋に理論的な話だと受け止めています。
しかし、このスレッドの話題は面白いですね。上記では、決定論的なトレンドと確率論的なトレンドの見分け方というテーマで本もリンクしています。前述の本から、一般的な場合、これらの傾向は区別できないので、コチエと特殊な処理（例えば、人為的に太い尾を作る）をしたPRNGは区別できないことがわかります。
うんうん。何か気が滅入るような結論が出る。ジョージ・マルツァーリアは、すべてを整理し、橋の 位置を示すような発言をしたのです。(もちろん直接ではなく、多くの思考とDSPの知識、そしてとんでもない量のプログラミングが必要です)。マルサグリア抜きでも可能ですが、もっと長い道のりになるでしょう。
マルサグリアじいさんは一種のニヒリストで、私の知る限り、NIST-アメリカの科学官僚の怪物-とも対立し、愚かにも彼の作品に寄生し、（注目）そこでは標準の暗号化・復号化・ハッシュ化手法に欠陥があったようです。
デザートに（あるいは上のキノピオの前菜として）、マルサリアの最もシンプルだが高品質のRNGをどうぞ（ただし、それらは他のRNGで開始されるべきものです）。
これ以上ないほど簡単です。マルサリアの祖父は、数学、理論、統計が得意な人だった。
うんうん。それは憂慮すべき結論だ。ジョージ・マルサグリアは、すべてのことを整理し、橋がどこにあるのかを示すような発言を したのです。(もちろん直接ではなく、多くの思考とDSPの知識、そしてとんでもない量のプログラミングが必要です)。マルサグリア抜きでも可能ですが、もっと長い道のりになるでしょう。
マルサグリアじいさんは一種のニヒリストで、私の知る限り、NIST-アメリカの科学官僚の怪物-とも対立し、愚かにも彼の著作に寄生し、（注目）そこでは標準の暗号化・復号化・ハッシュ化手法に欠陥があるようです。
デザートに（あるいは上のキノピクチャの前菜として）、マルザーリアの最もシンプルだが高品質のRNGをもう一枚（ただし、それらは別のRNGから始める必要がある）。
これ以上ないほど簡単です。マルサリアの祖父は、数学、理論、統計学が得意な人だった。
そして、このスレッドのトピックに興味があるのはこちらです。上記では、決定論的なトレンドと確率論的なトレンドの見分け方というテーマで本もリンクしています。前述の本から、一般的な場合、これらの傾向は区別できないので、コチエと特殊な処理（例えば、人為的に太い尾を作る）をしたPRNGは区別できないことがわかります。
うんうん。それは憂慮すべき結論だ。
何ページにもわたって、この冗長な表現を追いかけようとしても、何も理解できない。
プライヴァルは、既存のものをいくら批判しても自己相関の 計算方法は他にないと言い、それに対してモーゼとアロンへの言及がある。
現実には本物の引用とgpschを見分けることはほとんど不可能であるというテーゼと、それに対してGeorge Marsagliaがいくつかの橋を示したという発言です。さらに、もう1つGPSが付与されています。
ブクオフの量、多いですねー。短く、要点をまとめてください。そうでないと、みんな怖がりますから。