理論から実践へ - ページ 273

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Dr. Trader:

できたと思う。
Step1 - この配信のように、ビート間にランダムなポーズを入れた独自のビートジェネレータを作成します。各サイクルにおいて、現在のビッド/アスク価格を取得し、それらの時系列を作成する。
ステップ2「まだ理解できていない、考える必要がある。そんな時系列の取引はできないでしょう、もうHFTです。

ステップ2は、ランダムな処理が付加された手首である可能性が高いです。プロセスが平均的な限界を超えると、手首にトレードバックする...。簡単に言えばそういうことなんだろうけど...。

 
Dr. Trader:

アーラン分布のKファクターはディーリングの整合性の指標になると考えていいのでしょうか？

むしろ、インフラの質についてだろう)。

 
Dr. Trader:

ディーリングの公平性を判断するために、アーラン分布のKファクターが使われていると考えていいのでしょうか？


ちょっと具体的なユーモアを。


k=1だと純粋指数、ポアソン過程になってしまい、一般的には非常にまずいので、kは多い方がいいと思います)))。これは、非常に悪いとそう、平均を比較し始めるとき、多分利益のための何か)))) 。

 
Novaja:

k=1だと純粋指数、ポアソン過程、一般的には全てが非常に悪いので、kは多ければ多いほど良いと思います)))。それは、非常に悪いとそう、平均を比較し始めるとき、多分利益のための何か)))) 。

ニューラルネットワークや予測タスクの場合、そうですね、kは多ければ多いほど良いですね。

パラメータkは、トレーダーが使用するモデルに応じて、強制的に選択されるべきであるというのが、私の意見である。k=1にしています。

 

K=1のパラメータが必要な理由はもう一つあって、それはポアソン流のエミュレーションです。

そして、この理由こそが、謎のトレンド／フラックスパラメータの必要性なのです。

このパラメータは、ガウス分布パラメータに対する現在の確率分布 パラメータの比として計算されるシステムの非エントロピー係数であると、私は確信しています。

つまり、K=1の場合、つまり実際の刻みの流れをポアソン過程によってシミュレーションする場合、システムの非ヘントロピー係数は正しく計算されるが、それ以外の場合は計算されないという仮説が成り立つのである。

 
Alexander_K2:

ニューラルネットワークや予測タスクの場合、そうですね、kは多ければ多いほど良いですね。

私は自分の意見に固執しています - パラメータkは、トレーダーが使用するモデルに応じて、強制的に選択されるべきです。k=1にしています。

アレクサンドル、あなたは何のためにk=1が必要なのか、つまり、現在の状態と何もない状態との差を計算し、この差からセッション間の傾向を示す売買比率を計算するために必要なのかについて述べていません。

 
Novaja:

つまり、現在の状態と後遺症のない状態との差を計算するためです。この差は、セッション間のダイナミクスを示す売買比率を計算するために使用されます。

それももちろん。

このように、実際のティックフローとそのエミュレーションの違いは、2つのことに必要なのです。

1. トレーディングインテンシティを算出する（解決済み）

2. 非エントロピーの計算をする (進行中...)

 
Alexander_K2:

K=1のパラメータが必要な理由はもう一つあって、それはポアソン流のエミュレーションです。

そして、この理由こそが、謎のトレンド／フラックスパラメータの必要性なのです。

このパラメータは、ガウス分布パラメータに対する現在の確率分布パラメータの比として計算されるシステムの非エントロピー係数であると、私は確信しています。

つまり、K=1の場合、つまり実際の刻みの流れをポアソン過程によってシミュレーションする場合、システムの非ヘントロピー係数は正しく計算されるが、そうでない場合は計算されないという仮説である。

既存の実プロセスを理論的にチューニングして、正規分布に近づける、例えばアーラン分布のk-->無限大の場合のように、全体としてではなく、この分布の一部が正規分布に傾く部分として、プロセス全体に、置き換えるように投影して、貿易強度比を正しく計算することは可能でしょうか、なぜなら現在はまだコーシーとの指数が居座っているアーランの「テール」のために正確には全く正しくないのです。結局のところ、私が理解する限り、あなたの成功はすべてこの係数の適用によるものです。間違っていたら訂正してください。

 
Novaja:

既存の実プロセスを正規に近づける、例えばアーラン分布のk-->無限大の場合のように、全体としてではなく、この分布の一部が正規に傾いている部分として、それを置き換えるように全体のプロセスに投影して、取引強度の割合を正しく計算することは理論的に可能でしょうか、現時点ではコーシーとの指数がまだ座っているアーラン「尾」から正確にかなり正しくないので、です。結局のところ、私が理解する限り、あなたの成功はすべてこの係数の適用によるものです。間違っていたら訂正してください。

正直なところ、K > 1のケースは考えたことがないのですが、考えた方がいいかもしれませんね。そこにはきっと、何かがあるはずだ。

言い訳をすると、私の目的は、できるだけ早く問題を解決すること、つまり、すぐに財布の中身を補充することだったのです。

Erlangのフロー（すでにK=1 !!!）で作業することだけが良い結果を生むとわかってからは、なんとなく物理や数学のことよりもお金のことを考えるようになったんです。残念なことに、義父と妻に煽られた人間の弱さが、そのまま私の本質になっている...。

だから、K>1のケースは、うまくいけば、誰かが検討して、良いだけでなく、自由な利益を得ることができるだろう。

 
Alexander_K2:

正直なところ、K > 1のケースは考えていませんでしたし、考えるべきかもしれません。そこにはきっと、何かがあるはずだ。

言い訳をすると、私は一刻も早く問題を解決すること、つまり、すぐに財布の中身を補充し始めることを目指していたのです。

Erlangのフロー（すでにK=1 !!!）で作業することだけが良い結果を生むとわかってからは、なんとなく物理や数学のことよりもお金のことを考えるようになったんです。残念なことに、義父と妻に煽られた人間の弱さが、そのまま私の本質になっている...。

だから、k>1のケースは、うまくいけば誰かに検討されて、良いどころか、無制限の利益を得ることができる。

k-->無限大になると正規分布のアナログが得られますが、そうでなければ、そのようなkを探すのではなく、今ここで残差を変換することを提案します、私たちは尾部に持っている、我々は単に途中で遅延の結果としてそれらを受け取っていない。

あなたと私は同じことを話しているのかもしれませんが、あなたは非エントロピーの側から、私はErlangの側から見ているだけなのです。

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