FOREXチャートとPRNGの見分け方は？ - ページ 27 1...2021222324252627282930 新しいコメント Sceptic Philozoff 2013.02.08 23:35 #261 AlexEro: また1年後にお会いしましょう。私は年に一度、ここに顔を出しますが、それで十分です。どちらかというと、この掲示板の知識のある数学者に内緒で書きます。 早ければ2、3年後かもしれません。そのほうが、フォーラムのためになる。もっと考えるようになる。申し訳ございません。お前の傲慢な 高数学的憶測なんて全く気にしてない。引用の文脈でのピアソンの（線形） 相関は、おそらくずっと言われてきたことだと思います。無駄だ、それ以外に何があるんだ。非線形相関だけが実用的な関心事かもしれませんが、ここでは誰もそれについて本当に話しません。あまりにも複雑で未開拓だからだ。これは情報理論やカイ二乗など、大多数にとって理解しがたいものです。以前にも話題になったが、ボラティリティのクラスタリング、つまり(G)ARCHにあからさまに落とし込まれていた。 これだけでは到底足りない、もっと何かがある。ここで半変量が役に立つかもしれないし、他の何かが役に立つかもしれない。追伸：アレクセイ、いつでも戻ってきてね。くだらないことをたくさん話しても、脳が刺激されるんです。 Alexey Burnakov 2013.02.09 10:17 #262 alsu: 悪気はないのですが、道具がどうのこうのということではなく、使い方の問題です。 悪気はないんです。ただ、いつも怖いのは、本当に、何かを掘り返して首を突っ込むプロがいることです、権利上ね。:) Prival 2013.02.09 10:30 #263 alsu:元の信号は長方形の窓の中の正弦波の一部分であり、そのACFは同じく正弦波の一部分であるが三角形の窓の中、つまり2番目の図と全く同じである。これは初歩的な計算で確認することができる。時間に束縛されない正弦波をとると、そのACFは同じ正弦波となる。結論1：mathdeckの計算が正しい。結論2：この方法で実信号のサンプルACF（実際のACFではない、知ることはできない）を計算する場合、計算は窓の中で行われるため、結果は常に 歪んでいることを忘れてはならない。失礼ながら、ACFはサンプル間の距離に対する依存性で定義されていますので、それほど根本的な違いではありません。そして、古典の公式そのものが（上で正しく指摘されているように、少なくとも狭義の過程の定常性とそのエルゴード性を意味している）、これを裏付けているのである。 これはいい、より正しい。何が違うかというと、何と比較しているかということです。ACFを計算する際には、2つの異なるデータセットを比較する。最初のステップでACFを計算するとき、配列はそれ自身と比較されます（ゼロACF=1において、配列が完全に同じであるのはそのためです）。2段階目では，時間軸に沿って配列をシフトさせ，最初の配列と比較します。これを繰り返すと，配列が最初のACF=0を超えてしまい，シフトさせる意味がなくなります。ACFはQCのサンプル間距離依存性という定義なので、それほど根本的な違いはない。ACFは、サンプル間の距離（distance between samples, usually a constant）の関数ではなく、最初に対する配列のシフト（tau）の関数であると言えるでしょう。ポイントが違うんです。数式を与え、インジケータを作り、codebaseにレイアウトしました。しかし、彼らは、それが正しく計算されていない、一種の "整頓 "の必要性、より正しい計算があることを言う... それはロバスト性のプロパティ、ノンパラメトリックを持っている......どこがどう間違っているのか、教えてほしいんです。よりよい、正しい・・・を示す。というのは、計算式で、MAみたいに取って計算するんです。でも、この結果や計算をどう使うか・・・。何のために計算するのかを理解する必要があります。私の個人的なメッセージ（と掲示板）には、私はバカだ、私の指標はバカだ、私は頭が悪い、私は数学を知らない、私はプログラミングができない、などといろいろと書かれています。 0本目のバーで常に1本と表示されるため、このインジケーターでは取引できません。......何て言えばいいんだろう、無教養で泣きたい......。学問的な分析手法もないのかよ．どのタイミングで、どのボタンを押せばいいのか、誰もが気になるところ...。 СанСаныч Фоменко 2013.02.09 12:37 #264 Prival:このインジケータは常に0バーで1つを表示するため、このインジケータで取引することは不可能です。......何て言えばいいんだろう、無教養で泣けてくる......。分析するための学術的なアプローチもないのか......。どのタイミングでボタンを押せばいいのか、どのボタンを押せばいいのか、誰もが知りたがる......。 ACFを理解している人は、ACFをコドベースの外に持ち出さないでしょう。なぜなら、ACFは（a）追加情報を伴わなければならない、（b）それ自体には特別な価値はない、コドベースにはない他の機器と併用しなければならない、だからです。ですから、コドベースに置くことで、まさに未来の億万長者であるくちばしの開いた市民を対象にしたのでしょう。アカデミックなアプローチについては、間違っていますね。この掲示板にはそういう人がいて、結構いるんですよ。そして、間違った問題を正しい方法で解決するという、第一種の体系的な誤りから抜け出すことはできない。そして、それを理解しているこの人たちの批判は受け入れないのですね。ぶっきらぼうで申し訳ない。 IGHud 2013.02.09 14:38 #265 乱入してすみませんでした。mql4で乱数を生成するコードはライブラリにあるはずです。どなたか、探し方を教えてください。 削除済み 2013.02.10 04:28 #266 Prival:1.私の処方ではありません。私のせいにしないでください。教科書や数学のパッケージから得たものです。作り物ではありません。wikiでも全く同じです。配合は100％一致します。何を片付けるのか？2.あなたが引用した写真は私のもので、hrenfxに どのような違いが あるのかを示したものです。3.そう、まさにその通りなのですが、私の場合はそうならないことを指摘したいと思います。そして、MathCAdは、ここでMathLabを追加し、それは全く同じように判明し、lcorr（Y,Y）はmatcadに組み込まれた関数なので、私はそれをプログラムしていない、と発明しませんでした...。(Mathcadを知っている人は調べてきてください）これらの数学パッケージの両方がACFを正しく計算しないと正直に信じているのでしょうか？4.計算式を教えてください。ロバストで、しかもノンパラメトリックなものを是非とも作って欲しい...。 1.そうですね。ああ、ここの掲示板を残すのか、なんでだろう......。州議会副議長マリア・コジェフニコワが言うように、"THIS IS BLEEP!"です。プリヴァロフ、自己相関は関数のそれ自体へのファッキングフェーチャーを示す無次元量である。周期的な関数の自己相関も周期的な関数である。正弦波の自己相関はCOSINUSです。cosineの自己相関はCOSINUSです。http://sfprime.net/lls/pcs.htm正弦波の自己相関は余弦波となる[REF10]。 10.Applied Fourier Analysis, Harcourt Brace College Outline Series, Hwei P. Hsu, Harcourt Brace College Publishers, New York (1984).ISBN 0-15-60169-5.あと何十件でも紹介できますよ。必 要ですか？ そして、あなた（とMathworks）によれば、0における正弦のかけらは、200,000における同じ正弦のかけらよりも、200における正弦のかけらの方が、何千倍も多いということになるのですね？ プリヴァロフ これは高校の7、8年生です。wikipediaの計算式は同じではなく、異なるラグで比較できるように正規化（n-k）されているだけです。Wikiには平均的なミュースモールナンバーが1つありますが、あなたの計算式にはたくさんのミュースモールナンバーがあり、すべて何らかの方法でインデックス化されています。何ですか？2.あなたは間違っている。 3.そう、彼らはバカなんです。物理学者になれなかった成績の悪い物理学者たちが、FortranでmathWorksのソフトを書こうと思ったんだ。このリンク先で、mathWorksのスタッフが、ACFがフェードする理由を聞かれ、WINDOWで作成されているため、ACFのテスト期間が長くなればなるほど、サンプルが少なくなり、そのためACFは常にフェードしていると答えています。http://www.mathworks.co.uk/matlabcentral/answers/36882------------------------------------------------------------------- 2件のコメント イシュマエル 2012年04月29日 リンク ご意見ありがとうございました。 自己相関関数が期間の最初と最後で平坦になるのはなぜですか？ ウェイン・キング 2012年4月29日 リンク なぜなら、ラグが大きくなると、必然的に和の項が少なくなっていくからだ。有限長のベクトルを自分に対してシフトさせることを考えると、シフト量が大きいほど重なりは少なくなり、したがって和の積は少なくなります。 -------------------------------------------------------------------MATLABに祈るのをやめれば、誤解が解けるかもしれませんよ。なぜ、このポンコツ巨編を書いた名もなき物理学者たちを盲目的に信じなければならないのか？4.どうして、怠けているのですか？Wikipediaのロシアの項へのリンクはこちらです。https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8Fこれは、プリヴァロフ、相関関係である。ここではノンパラメトリックな方法で計算しています。SECOND関数がFIRST関数であっても、シフトするだけで同じように自己相関を計算することができます。自己相関は相関の特殊なケースであるため、数十種類ある既知の相関計算方法はすべて自己相関にも適用されます。くそ、同僚、まあ私はこのフォーラムを残してみましょう - 自分のために働くために、愚かなことはしないでください。同じ土俵でこの脚光を浴びるのは、私には退屈だ。なるほど、複雑なものならともかく、初歩的なものですからね。とはいえ、 ...MathWorksが長年馬鹿をやっていたのなら、それ以外の人に何を求めればいいんだ。 How can I tell Accumulation/Distributionへのインサイトと、そのゴール地点 Meta COT プロジェクト - СанСаныч Фоменко 2013.02.10 07:11 #267 AlexEroは matlabについて正しいのでは？聖なるもの、空中に輝くもの、有料、マッドディブ......。 削除済み 2013.02.10 13:16 #268 順位相関は絶対値を考慮しない、定性的な指標（（＞＜）だからそう呼ばれる）であり、系列の絶対値の 違いを考慮する分析的な関係と比較するのはおかしな話です。 Sceptic Philozoff 2013.02.10 14:44 #269 -Aleksey-: 順位相関は絶対値を考慮しない、定性的な指標（（＞＜）だからそう呼ばれる）であり、系列の絶対値の差を考慮する分析的関係と比較するのはおかしい。 。 そんなことを言われると、不思議な気持ちになりますね。本当にランキングは絶対値を 一切考慮していないのでしょうか？ノンパラメトリック法の主な要件は、「ノイズ」と「分布（特にファットテール）」に対する頑健性である。これは、しばしば捉えどころのない誤解を招くような正確さを犠牲にしてでも達成されるものです。 削除済み 2013.02.10 14:51 #270 Matcadの何が問題なのでしょうか？入力として与えられたものをカウントするのです。この場合、1000点ずつの2つのサンプルをシフトさせる。もちろん、完全にシフトさせると、データは重ならず、比較するものは何もないだろう。最初のサンプルを2000ポイントまで続けると、色あせがなくなります。 1...2021222324252627282930 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
早ければ2、3年後かもしれません。そのほうが、フォーラムのためになる。もっと考えるようになる。
申し訳ございません。お前の傲慢な 高数学的憶測なんて全く気にしてない。
引用の文脈でのピアソンの（線形） 相関は、おそらくずっと言われてきたことだと思います。無駄だ、それ以外に何があるんだ。
非線形相関だけが実用的な関心事かもしれませんが、ここでは誰もそれについて本当に話しません。あまりにも複雑で未開拓だからだ。これは情報理論やカイ二乗など、大多数にとって理解しがたいものです。
以前にも話題になったが、ボラティリティのクラスタリング、つまり(G)ARCHにあからさまに落とし込まれていた。 これだけでは到底足りない、もっと何かがある。ここで半変量が役に立つかもしれないし、他の何かが役に立つかもしれない。
追伸：アレクセイ、いつでも戻ってきてね。くだらないことをたくさん話しても、脳が刺激されるんです。
悪気はないのですが、道具がどうのこうのということではなく、使い方の問題です。
悪気はないんです。ただ、いつも怖いのは、本当に、何かを掘り返して首を突っ込むプロがいることです、権利上ね。:)
元の信号は長方形の窓の中の正弦波の一部分であり、そのACFは同じく正弦波の一部分であるが三角形の窓の中、つまり2番目の図と全く同じである。これは初歩的な計算で確認することができる。時間に束縛されない正弦波をとると、そのACFは同じ正弦波となる。結論1：mathdeckの計算が正しい。結論2：この方法で実信号のサンプルACF（実際のACFではない、知ることはできない）を計算する場合、計算は窓の中で行われるため、結果は常に 歪んでいることを忘れてはならない。
失礼ながら、ACFはサンプル間の距離に対する依存性で定義されていますので、それほど根本的な違いではありません。そして、古典の公式そのものが（上で正しく指摘されているように、少なくとも狭義の過程の定常性とそのエルゴード性を意味している）、これを裏付けているのである。
これはいい、より正しい。何が違うかというと、何と比較しているかということです。ACFを計算する際には、2つの異なるデータセットを比較する。最初のステップでACFを計算するとき、配列はそれ自身と比較されます（ゼロACF=1において、配列が完全に同じであるのはそのためです）。2段階目では，時間軸に沿って配列をシフトさせ，最初の配列と比較します。これを繰り返すと，配列が最初のACF=0を超えてしまい，シフトさせる意味がなくなります。
ACFはQCのサンプル間距離依存性という定義なので、それほど根本的な違いはない。
ACFは、サンプル間の距離（distance between samples, usually a constant）の関数ではなく、最初に対する配列のシフト（tau）の関数であると言えるでしょう。
ポイントが違うんです。数式を与え、インジケータを作り、codebaseにレイアウトしました。しかし、彼らは、それが正しく計算されていない、一種の "整頓 "の必要性、より正しい計算があることを言う... それはロバスト性のプロパティ、ノンパラメトリックを持っている......
どこがどう間違っているのか、教えてほしいんです。よりよい、正しい・・・を示す。というのは、計算式で、MAみたいに取って計算するんです。でも、この結果や計算をどう使うか・・・。何のために計算するのかを理解する必要があります。
私の個人的なメッセージ（と掲示板）には、私はバカだ、私の指標はバカだ、私は頭が悪い、私は数学を知らない、私はプログラミングができない、などといろいろと書かれています。 0本目のバーで常に1本と表示されるため、このインジケーターでは取引できません。......何て言えばいいんだろう、無教養で泣きたい......。学問的な分析手法もないのかよ．どのタイミングで、どのボタンを押せばいいのか、誰もが気になるところ...。
このインジケータは常に0バーで1つを表示するため、このインジケータで取引することは不可能です。......何て言えばいいんだろう、無教養で泣けてくる......。分析するための学術的なアプローチもないのか......。どのタイミングでボタンを押せばいいのか、どのボタンを押せばいいのか、誰もが知りたがる......。
ACFを理解している人は、ACFをコドベースの外に持ち出さないでしょう。なぜなら、ACFは（a）追加情報を伴わなければならない、（b）それ自体には特別な価値はない、コドベースにはない他の機器と併用しなければならない、だからです。ですから、コドベースに置くことで、まさに未来の億万長者であるくちばしの開いた市民を対象にしたのでしょう。
アカデミックなアプローチについては、間違っていますね。この掲示板にはそういう人がいて、結構いるんですよ。そして、間違った問題を正しい方法で解決するという、第一種の体系的な誤りから抜け出すことはできない。そして、それを理解しているこの人たちの批判は受け入れないのですね。
ぶっきらぼうで申し訳ない。
1.私の処方ではありません。私のせいにしないでください。教科書や数学のパッケージから得たものです。作り物ではありません。wikiでも全く同じです。配合は100％一致します。何を片付けるのか？
2.あなたが引用した写真は私のもので、hrenfxに どのような違いが あるのかを示したものです。
3.そう、まさにその通りなのですが、私の場合はそうならないことを指摘したいと思います。そして、MathCAdは、ここでMathLabを追加し、それは全く同じように判明し、lcorr（Y,Y）はmatcadに組み込まれた関数なので、私はそれをプログラムしていない、と発明しませんでした...。(Mathcadを知っている人は調べてきてください）これらの数学パッケージの両方がACFを正しく計算しないと正直に信じているのでしょうか？
4.計算式を教えてください。ロバストで、しかもノンパラメトリックなものを是非とも作って欲しい...。
1.そうですね。ああ、ここの掲示板を残すのか、なんでだろう......。
州議会副議長マリア・コジェフニコワが言うように、"THIS IS BLEEP!"です。
プリヴァロフ、自己相関は関数のそれ自体へのファッキングフェーチャーを示す無次元量である。周期的な関数の自己相関も周期的な関数である。
正弦波の自己相関はCOSINUSです。cosineの自己相関はCOSINUSです。
http://sfprime.net/lls/pcs.htm
正弦波の自己相関は余弦波となる[REF10]。
10.Applied Fourier Analysis, Harcourt Brace College Outline Series, Hwei P. Hsu, Harcourt Brace College Publishers, New York (1984).ISBN 0-15-60169-5.
あと何十件でも紹介できますよ。必 要ですか？
そして、あなた（とMathworks）によれば、0における正弦のかけらは、200,000における同じ正弦のかけらよりも、200における正弦のかけらの方が、何千倍も多いということになるのですね？プリヴァロフ これは高校の7、8年生です。
wikipediaの計算式は同じではなく、異なるラグで比較できるように正規化（n-k）されているだけです。Wikiには平均的なミュースモールナンバーが1つありますが、あなたの計算式にはたくさんのミュースモールナンバーがあり、すべて何らかの方法でインデックス化されています。何ですか？
2.あなたは間違っている。
3.そう、彼らはバカなんです。物理学者になれなかった成績の悪い物理学者たちが、FortranでmathWorksのソフトを書こうと思ったんだ。
このリンク先で、mathWorksのスタッフが、ACFがフェードする理由を聞かれ、WINDOWで作成されているため、ACFのテスト期間が長くなればなるほど、サンプルが少なくなり、そのためACFは常にフェードしていると答えています。
http://www.mathworks.co.uk/matlabcentral/answers/36882
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2件のコメント
ご意見ありがとうございました。
自己相関関数が期間の最初と最後で平坦になるのはなぜですか？
なぜなら、ラグが大きくなると、必然的に和の項が少なくなっていくからだ。有限長のベクトルを自分に対してシフトさせることを考えると、シフト量が大きいほど重なりは少なくなり、したがって和の積は少なくなります。
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MATLABに祈るのをやめれば、誤解が解けるかもしれませんよ。なぜ、このポンコツ巨編を書いた名もなき物理学者たちを盲目的に信じなければならないのか？
4.どうして、怠けているのですか？Wikipediaのロシアの項へのリンクはこちらです。
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F
これは、プリヴァロフ、相関関係である。ここではノンパラメトリックな方法で計算しています。SECOND関数がFIRST関数であっても、シフトするだけで同じように自己相関を計算することができます。自己相関は相関の特殊なケースであるため、数十種類ある既知の相関計算方法はすべて自己相関にも適用されます。
くそ、同僚、まあ私はこのフォーラムを残してみましょう - 自分のために働くために、愚かなことはしないでください。同じ土俵でこの脚光を浴びるのは、私には退屈だ。なるほど、複雑なものならともかく、初歩的なものですからね。とはいえ、 ...MathWorksが長年馬鹿をやっていたのなら、それ以外の人に何を求めればいいんだ。
。
そんなことを言われると、不思議な気持ちになりますね。本当にランキングは絶対値を 一切考慮していないのでしょうか？
ノンパラメトリック法の主な要件は、「ノイズ」と「分布（特にファットテール）」に対する頑健性である。これは、しばしば捉えどころのない誤解を招くような正確さを犠牲にしてでも達成されるものです。
Matcadの何が問題なのでしょうか？入力として与えられたものをカウントするのです。この場合、1000点ずつの2つのサンプルをシフトさせる。もちろん、完全にシフトさせると、データは重ならず、比較するものは何もないだろう。
最初のサンプルを2000ポイントまで続けると、色あせがなくなります。