理論から実践へ - ページ 116

 
Maxim Dmitrievsky:

結局のところ、フラクタルと自己相似性に行き着くわけですが、そこにこの非暗闇が現れているわけですね。

ここでは、例えば、市場に適用され、比較的正しく説明されているように、http://forex-traderr.ru/knigi/336-a-almazov-fraktalnaya-teoriya-kak-pomenyat-vzglyad-na-rynki.html。

量子解析もありますが、あまり読んだことがありません。

つまり、トレーダーの環境では、これらのプロセスはすべて何らかの形で記述され研究されているが、アルゴリズム化は不十分(あるいはまったくされていない)なのである :)

いや、マキシム - 彼らはそこに価格の確率密度に関する 整数微分方程式を極めて正しく記述し、2つの関数の積として増分に対するある確率分布を記述しているのだ。まあ、基本的には私の理論と同じで、数式があるだけなんですけどね。

しかし、いざ実践となると、フィボナッチ数やエリオット波動を投入してくる......。私は、彼らの空想の世界に飛び込めるほど賢くないのです :)))))それにしても......面白い。

 
Alexander_K2:

いや、マキシム - 価格の確率 密度のためにあるんだ。積分微分方程式を記述して、増分に対するある種の確率分布を2つの関数の積として記述するんだ。まあ、基本的には私の理論と同じで、数式があるだけなんですけどね。

しかし、いざ実践となると、フィボナッチ数やエリオット波動を投入してくる......。私は、彼らの空想の世界に飛び込めるほど賢くないのです :)))))それにしても......面白い。


では最後まで読みます、ありがとうございました :)

 
Alexander_K2:

いや、マキシム - 価格の確率 密度のためにあるんだ。積分微分方程式を記述して、増分に対するある種の確率分布を2つの関数の積として記述するんだ。まあ、基本的には私の理論と同じで、数式があるだけなんですけどね。

しかし、いざ実践となると、フィボナッチ数やエリオット波動を投入してくる...。私は、彼らの空想の世界に飛び込めるほど賢くないのです :)))))それにしても......面白い。

こんにちは、アレキサンダー!私が3つの理論で試みたように、あなたの市場に対するビジョンを完全または中間理論として定式化し、楽器の歴史全体に対するその可能性を示すことを妨げるものは何でしょう。実際の取引の結果を長い間待つことは、貴重な時間の浪費であり、たとえ肯定的な結果の場合であっても、最近の歴史の一部を参照することになるので、無駄である。歴史全体をカバーしなければ、どんな実験もサプライズなマーケットショックになる運命にある。第4の理論を打ち立てる。この呼びかけは、すべての参加者に適用されます。
 
Yousufkhodja Sultonov:
こんにちは、アレキサンダー!私が3つの理論で試みたように、あなたの市場に対するビジョンを完全または中間理論として定式化し、楽器の歴史全体に対するその可能性を示すことを妨げるものは何でしょう。実際の取引の結果を長い間待つことは、貴重な時間の浪費であり、たとえ肯定的な結果の場合であっても、最近の歴史の一部を参照することになるので、無駄である。歴史全体をカバーしなければ、どんな実験もサプライズなマーケットショックになる運命にある。第4の理論を打ち立てる。この呼びかけは、すべての参加者に適用されます。

Yusufさん、こんばんは!記事を読んでみてください(添付ファイル参照)。 実は、私がお伝えしたことはすべてそこに書かれているのです。もっと早くこの記事を見ていれば、このスレッドでの論争も少なかったのにと思います。著者が量子物理学からエリオット波動やフィボナッチレベルへ どのように移行したのか、私には理解できない...。この推移を捉えたら、必ずお伝えします。この推移が量子論からの唯一の結論であるならば、それを使うべきである。

そして、長く待たされる結果については、私も同意見です。もう3日目ですが、取引がありません...。待ちくたびれた...

ファイル:
Alex.zip  2749 kb
 

いや、実は私もhttps://ru.wikipedia.org/wiki/Шелепин,_Леонид_Александрович と同じ教育を受けているのですが、量子物理学でフィボナッチ数をいくつか教わったわけではないのです......。マルコフ以外のプロセスで、どこからそんな奇抜なアナロジーを思いついたのだろう。と聞くのは、残念ながら無理な話ですが...。自分の知恵を働かせるしかない...。

 
Alexander_K2:

もっと早くこの記事を見ていれば、このスレッドでの論争も少なかったのに...。

50歳の科学者の夫は、好ましくは物理学者、人々の最も先進的な部分として、中国に来て、自分自身のために新しいものの多くを参照してください:両方の人々が通信し、何かを書く - すべてが絶対に不明である、彼らはここで何をしているこれらの中国人。しかし、これらすべてが量子物理学ではないことは明らかであり、同じ中国人がフィボナッチ数にスムーズに移行して量子物理学を学び始めれば、ようやく自分の人生を理解し始めることは明らかである。そして、この科学者の夫は、まさにその中国人に量子物理学を教え始めるのです。そして、この賢い人は、中国の3歳の子供が中国文化の中で知っていることをすべて理解できないのです。この賢い人は、量子物理学だけでなく、自分の物理学すべてを、中国文化とは関係ないので、ガッツリ理解することができないのです。


PS.

論文に書かれたこのような物理的なゴミはすべて研究され、記述され、ソフトウェアパッケージ(ARFIMA)があり、長い記憶を持つプロセスとして適用された経験がある。メリット・デメリット、アプリケーション ...全体として


PSPCです。

このフォーラムに参加して2ヶ月で、あなたは少なくともトレーディングにおける自分の居場所を決めるために、少しは読んだかもしれませんね。とにかく、ウィンドウのサイズ調整の方法には注意が必要です。しかし、その穀物は溺死してしまう・・・。

 
СанСаныч Фоменко:

50歳の科学者の夫は、好ましくは物理学者、人々の最も先進的な部分として、中国に来て、自分自身のために新しいものの多くを参照してください:両方の人々が通信し、何かを書く - すべてが絶対に不明である、彼らはここで何をしているこれらの中国人。しかし、これらすべてが量子物理学ではないことは明らかであり、同じ中国人がフィボナッチ数にスムーズに移行して量子物理学を学び始めれば、ようやく自分の人生を理解し始めることは明らかである。そして、この科学者の夫は、まさにその中国人に量子物理学を教え始めるのです。そして、この賢い人は、中国の3歳の子供が中国文化の中で知っていることをすべて理解できないのです。この賢い人は、量子物理学だけでなく、自分の物理学すべてを、中国文化とは関係ないので、ガッツリ理解することができないのです。


PS.

論文に書かれたこのような物理的なゴミはすべて研究され、記述され、ソフトウェアパッケージ(ARFIMA)があり、長い記憶を持つプロセスとして適用された経験がある。そのメリットとデメリット、アプリケーションをご紹介します。全体として


PSPCです。

このフォーラムに参加して2ヶ月で、あなたは少なくともトレーディングにおける自分の居場所を決めるために、少しは読んだかもしれませんね。とにかく、ウィンドウのサイズ調整の方法には注意が必要です。しかし、その穀物は溺死してしまう・・・。

よし、サンサン、ここには若い人しかいないと思っていたのに、なぜ教えないんだ?しかし-シェレパンを読み続けるつもりです。
 
Alexander_K2:

いや、実は私もhttps://ru.wikipedia.org/wiki/Шелепин,_Леонид_Александрович と同じ教育を受けているのですが、量子物理学でフィボナッチ数をいくつか教わったわけではないのです......。マルコフ以外のプロセスで、どこからそんな奇抜なアナロジーを思いついたのだろう。と聞くのは、残念ながら無理な話ですが...。自分の知恵を駆使して...。


結局、最後はフラクタルとエリオット波動に行き着くんですね :D さすがです。このような波があると、分布の密度が正規分布やマルコフ分布に当てはまらないことは明らかです。

アグーという男...それしかない(私の記事で)

SanSanychが気づいたように、既存の経済学的モデルより洗練されたものはない。

 
Alexander_K2:
さてさて、SanSanych!ここは若い人しかいないと思っていたのですが、なぜ教えないのでしょうか?しかし-シェレパンを読み続けるつもりです。

年齢が重要なのは、対面でのやりとりのときだけで、それ以外は年齢は関係ない、本質だけだ。



あなたがここで素朴に並べようとしているものはすべて、すでに開発され、使われ、実践の一般化が進んでいるものなのです。そして、そのすべてが極めてよく練られています。

1.確率密度に対する あなたの会計処理 - 今日、それはRealized GARCHと呼ばれるチップです。

2.分布の種類 - t分布 - を考察してください。数ある歪んだ分布の中で、t分布が最も適しているという証拠があります。

3.ロングメモリーのモデル化には、あなたの興味が必要なのです。そして、ハースト指数が0.5から少なくとも10%異なる場合、それを気にすることに意味があるという証拠がある:0.45未満-横ばい、0.55以上-トレンドモデル。


ウィンドウのサイズに問題がありますが、それらと純粋に技術的な難しさ:あなたの12000観測 - 動的に維持するために純粋に技術的に困難。

持って、読んで...。物理も年齢も関係なく

 

紳士の皆さん。また、物理で神経をすり減らしたいと思っています。

以下は、時系列を予測する有名なモデルです。

  1. 回帰予測モデル
  2. 自己回帰予測モデル(ARIMAX、GARCH、ARDLM)
  3. 指数平滑化モデル(ES)
  4. 最尤サンプリングモデル(MMSP)
  5. ニューラルネットワークモデル(ANN)
  6. マルコフ連鎖モデル
  7. 分類回帰木モデル(CART)
  8. 遺伝的アルゴリズム モデル(GA)
  9. サポートベクター(SVM)モデル
  10. 伝達関数モデル(TF)
  11. ファジィロジックモデル(FL)

しかし、ずっと前に、量子力学のような数学的装置(自己結合作用素、進化方程式など)を使って時系列を具体的に予測した本か論文を見つけました(読んでいませんが、私には一見、この装置の応用が不合理に思えました)。さて、(この投稿の推理にしたがって)私はこの情報をコンピュータの中で長い間探しましたが、見つかりませんでした。ネットで調べたらデュカスの本があって、なんとなく近い感じだったんだけど、なんかこう、装置が小学生みたいな素朴な感じで、もっと哲学的。 このかっこいい量子技術(固体機械を使う)については誰か知っていて、その人の本も遠くないのかもしれないね。