理論から実践へ - ページ 336 1...329330331332333334335336337338339340341342343...1981 新しいコメント Renat Akhtyamov 2018.04.25 12:35 #3351 Alexander_K2:本日最後の投稿です。 だからかつてノヴァーヤが抱いた最も切実な疑問。 なぜ、実際にはアーラン流である現在のティックフローを指数流に変換し、同じ、しかしすでに明らかに歪んだフローに戻すのですか？ そうですね、これは間違いです。人工的なものではなく、既存のチックフローを利用し、この自然なソースフロー上でさらなる変換を行うべきである。 つまり、変換のアルゴリズムは次のようになる。 1. 最初のティックストリームを取るが、その代わりに2回目のティックごとに読む - 時間間隔と増分で得られた分布を見てください。 2. ...3つ目の刻みを読み取る - 分布を見る。 3. ... 時間間隔の分布が、確率密度 関数の公式を満たす明確で顕著なアーラン流を獲得し、増分値の分布がどんどん正規分布に近づいていくまで。 それはそれで、結果はまたお知らせします。 ご清聴ありがとうございました。 これは、仮説に基づいた、コロンがたくさんついた、何年もかかる苦しい研究の始まりに過ぎません。 とか、結論は聖杯のようなもの？ まるで聖杯のような...。 Mykola Demko 2018.04.25 14:04 #3352 Alexander_K2:本日最後の投稿です。 だからかつてノヴァーヤが抱いた最も切実な疑問。 なぜ、実際にはアーラン流である現在のティックフローを指数流に変換し、同じ、しかしすでに明らかに歪んだフローに戻すのですか？ そうですね、これは間違いです。人工的なものではなく、既存のチックフローを利用し、この自然なソースフロー上でさらなる変換を行うべきである。 つまり、変換のアルゴリズムは次のようになる。 1. 最初のティックストリームを取るが、代わりに2回目のティックごとに読む - 時間間隔と増分で得られた分布を見てください。 2. ...3つ目の刻みを読み取る - 分布を見る。 3. ... 時間間隔の分布が、確率密度 関数の公式を満たす明確で顕著なアーラン流を獲得し、増分値の分布がどんどん正規分布に近づいていくまで。 それはそれで、結果はまたお知らせします。 ご清聴ありがとうございました。 2回目、3回目とn回目のティックごとに読み込むことで、実際に終値の値幅のチャートが得られます。 そして、このチャートから得られる分配金は、すでに皆さんにお伝えしたとおりです。 最初は中央のピークが減少し、正規分布に近い形でぼやけ始め、その後二峰性の分布になることが分かります。 プロセスを理解するためには、エッジで研究する必要があり、エッジ対策としては、n=1では対数正規分布に近くなり、nが増加してn=100に近くなると二峰性分布になります。つまり、分布は常に二峰性であり、小さなnでは離散性のために重なり合い、絵がはっきりしないだけなのです。 つまり、あなたの研究は、自転車の発明なのです。 Yuriy Asaulenko 2018.04.25 14:10 #3353 Yuriy Asaulenko:いや、それじゃ象が売れない。A_K2の特徴は、システマティックなアプローチとディテールの掘り下げが全くできていないことです。全体像が見えないと、どんなことが起こるのでしょうか。さらに A_K2には、実際に機能するものを作ってほしいと心から願っています。しかし、彼の書き込みを見る限り、今回も空砲になりそうです。 進歩や科学技術は、常に単純な形（記述）からより複雑な形へと変化してきました。そして、すでにシンプルなものは、かなり効果があったと言わざるを得ません。 クルマをデザインした ことがなければ、メルセデスから始めるという展望はない。メルセデスと原理は同じですが、すべてがシンプルなんです。あなたのジーグルが動き出したら、改良し、近代化し、複雑化し、メルセデスのレベルまで持っていけばいいのです。15年前の韓国車がどんなものだったか、思い出してみてください。涙が出ますよ。 A_K2が再びメルセデスの設計に着手したようです）少なくとも4ヶ月前のZhigulで建造可能であり、設計に科学は必要なく、技術的解決で十分です）。 Dr. Trader 2018.04.25 14:12 #3354 Alexander_K2:人工的なものではなく、今あるティックストリームに働きかけて、この自然なソースの流れの上でさらなる変換をしなければならないのです。このことについては、すでに手紙を書きましたが、どうやら私の声だけでは不十分なようです。 あなたの "リアルチックス "は、何か普通じゃない。その「DDE」の裏側がどうなっているのかは知りませんが、FXのディリングでよくある行き当たりばったりのゴミでは全くありません。少なくともダニの発生はいつもの10倍は少なく、もう心配になるくらいです。ヒストグラムの最初のポケットは、1秒ではなく、〜200msであるべきです。 最後に受け取ったティックを数千個、間引きもせず、過去の値で空白を埋めず、来た値だけをcsvに入れてください。もしかしたら、誰かが使ってみて、この値が通常よりもずっと取引に適していることを確認するかもしれません。そして、このスレッドの集合知が、数十行のmqlコードでそれらを使ってgrailを 作る方法を提案してくれるかもしれません。 Andrei01 2018.04.25 15:00 #3355 Alexander_K2: そして、何も変換する必要はないのですか？信じられない！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！？それはおもしろくないですね。ビッグデータ処理の原則は、常に最大限の情報を持つ生データを扱いながら、それに異なる指標を加えたり、情報を失うことなく縮小したりすることである。 情報をマッシュアップし始めると、途端にそうしたアルゴリズムの価値や妥当性が下がるのは自明です。 Andrei01 2018.04.25 15:12 #3356 Alexander_K2:しかし、半年前に、ブローカーによってティックフローが異なる ため、それらを単一のユニバーサルビューに することが優先であると話し合いました。ダメ？一方が他方に矛盾することはない。 普遍的な見方といっても、同じティックフローに寄せる必要はないのですが...。 Dr. Trader 2018.04.25 15:39 #3357 ありがとうございます。過去1000回のaudcadの買値の利食い分布、自己相関の比較はこちらです。一番上の段は、あなたのダニです。下段は端末の中身。違いはあるのですが、何が良いのかチャートからはわかりません。端末のようにヒストグラムのピークが省略されていないのが良いですね。 いくつかの定常性テスト。 あなたのダニが > Box.test(pricesDiff, lag=20, type="Ljung-Box") Box-Ljung test data: pricesDiff X-squared = 39.466, df = 20, p-value = 0.005832 > adf.test(pricesDiff, alternative = "stationary") Augmented Dickey-Fuller Test data: pricesDiff Dickey-Fuller = -11.556, Lag order = 9, p-value = 0.01 alternative hypothesis: stationary > kpss.test(pricesDiff) KPSS Test for Level Stationarity data: pricesDiff KPSS Level = 0.44326, Truncation lag parameter = 7, p-value = 0.05851 そして、端末の中の人たち。 Box-Ljung test data: pricesDiff X-squared = 29.181, df = 20, p-value = 0.08426 > adf.test(pricesDiff, alternative = "stationary") Augmented Dickey-Fuller Test data: pricesDiff Dickey-Fuller = -10.252, Lag order = 9, p-value = 0.01 alternative hypothesis: stationary > kpss.test(pricesDiff) KPSS Test for Level Stationarity data: pricesDiff KPSS Level = 0.3404, Truncation lag parameter = 7, p-value = 0.1 Box-Ljung検定のp値は一桁低くなっていて、かっこいいですね。 そして何より、あなたのティックはメモリを使った処理です、とても無印とは思えません。数字でどう表すかわかりませんが、私のモデルでは、あなたのダニは通常のダニより予測しやすいのです。 予測可能性を評価するテストは他にもあるのでしょうか？ Violetta Novak 2018.04.25 17:16 #3358 Alexanderのファイル01AUDCAD_Realによる刻みの距離 14400（1秒刻み） Dr. Trader 2018.04.25 17:20 #3359 Alexander_K2:そうであるならば、当然、誰もが私のような引用の流れをバラバラにして仕事をすればいいだけのことです。そうでしょう？ 私も1カ月前はそう思っていました。対数分布（またはパスカル）をしていたので、私も間引きして良いものを手に入れたいと思いました。2週間ほどして「pを0.72ではなく0.71に変えればOK」と試した結果。- うまくいったためしがない、すべては巻き尺であり、科学ではないのだ。 値上がり益の分配や、時間の休止は、あくまで結果論です。最も重要なことは、定常的な非マルコビアン・プロセスを得ることである。そして、定常的で非マルコフ的であればあるほどよい。これは非マルコフの定常性を要件とする最初の必要な変換であり、どのような分布が得られるかは問題ではないと思います。 この非マルコフ的な定常性をどのように実現するのか、私には見当もつきませんが、正しい方法のように思います。 そして、このように薄くなったシリーズに対して、取引戦略に従って2回目の変換を試みることができる。リターニーでガモットを達成するように、あなたのモデルに望んでいたように。ここでは、2回目の間引きの代わりに、特徴を作り、ニューロンを学習させるなど、戦略に応じて変換を行います。 p.s. -「非マルコフ型定常性」は、この性質の純粋に個人的な俗称です。科学では別の呼び方をするのでしょう。 Dr. Trader 2018.04.25 17:42 #3360 Novaja:Alexanderのファイル01AUDCAD_Realの刻み間隔14400（1秒の離散性）。数ページ前のチャートから判断すると-ピークは0から1にシフトしている。取引されるペア（audcadとcadjpy）にもよるのでしょうが Alexander_K2 です。r=2, p=0.5, q=0.5のパスカル分布だと思います。 このようなパラメータでパスカルの分布をRで描いてみたが、一致しない。でも、r,p,qの代わりに他の表記があるので、もしかしたら何か間違えたのかもしれませんね。 1...329330331332333334335336337338339340341342343...1981 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
本日最後の投稿です。
だからかつてノヴァーヤが抱いた最も切実な疑問。
なぜ、実際にはアーラン流である現在のティックフローを指数流に変換し、同じ、しかしすでに明らかに歪んだフローに戻すのですか？
そうですね、これは間違いです。人工的なものではなく、既存のチックフローを利用し、この自然なソースフロー上でさらなる変換を行うべきである。
つまり、変換のアルゴリズムは次のようになる。
1. 最初のティックストリームを取るが、その代わりに2回目のティックごとに読む - 時間間隔と増分で得られた分布を見てください。
2. ...3つ目の刻みを読み取る - 分布を見る。
3. ...
時間間隔の分布が、確率密度 関数の公式を満たす明確で顕著なアーラン流を獲得し、増分値の分布がどんどん正規分布に近づいていくまで。
それはそれで、結果はまたお知らせします。
ご清聴ありがとうございました。
これは、仮説に基づいた、コロンがたくさんついた、何年もかかる苦しい研究の始まりに過ぎません。
とか、結論は聖杯のようなもの？
まるで聖杯のような...。
本日最後の投稿です。
だからかつてノヴァーヤが抱いた最も切実な疑問。
なぜ、実際にはアーラン流である現在のティックフローを指数流に変換し、同じ、しかしすでに明らかに歪んだフローに戻すのですか？
そうですね、これは間違いです。人工的なものではなく、既存のチックフローを利用し、この自然なソースフロー上でさらなる変換を行うべきである。
つまり、変換のアルゴリズムは次のようになる。
1. 最初のティックストリームを取るが、代わりに2回目のティックごとに読む - 時間間隔と増分で得られた分布を見てください。
2. ...3つ目の刻みを読み取る - 分布を見る。
3. ...
時間間隔の分布が、確率密度 関数の公式を満たす明確で顕著なアーラン流を獲得し、増分値の分布がどんどん正規分布に近づいていくまで。
それはそれで、結果はまたお知らせします。
ご清聴ありがとうございました。
2回目、3回目とn回目のティックごとに読み込むことで、実際に終値の値幅のチャートが得られます。
そして、このチャートから得られる分配金は、すでに皆さんにお伝えしたとおりです。
最初は中央のピークが減少し、正規分布に近い形でぼやけ始め、その後二峰性の分布になることが分かります。
プロセスを理解するためには、エッジで研究する必要があり、エッジ対策としては、n=1では対数正規分布に近くなり、nが増加してn=100に近くなると二峰性分布になります。つまり、分布は常に二峰性であり、小さなnでは離散性のために重なり合い、絵がはっきりしないだけなのです。
つまり、あなたの研究は、自転車の発明なのです。
いや、それじゃ象が売れない。
A_K2の特徴は、システマティックなアプローチとディテールの掘り下げが全くできていないことです。全体像が見えないと、どんなことが起こるのでしょうか。
さらに
A_K2には、実際に機能するものを作ってほしいと心から願っています。しかし、彼の書き込みを見る限り、今回も空砲になりそうです。
進歩や科学技術は、常に単純な形（記述）からより複雑な形へと変化してきました。そして、すでにシンプルなものは、かなり効果があったと言わざるを得ません。
クルマをデザインした ことがなければ、メルセデスから始めるという展望はない。メルセデスと原理は同じですが、すべてがシンプルなんです。あなたのジーグルが動き出したら、改良し、近代化し、複雑化し、メルセデスのレベルまで持っていけばいいのです。15年前の韓国車がどんなものだったか、思い出してみてください。涙が出ますよ。
A_K2が再びメルセデスの設計に着手したようです）少なくとも4ヶ月前のZhigulで建造可能であり、設計に科学は必要なく、技術的解決で十分です）。
人工的なものではなく、今あるティックストリームに働きかけて、この自然なソースの流れの上でさらなる変換をしなければならないのです。
このことについては、すでに手紙を書きましたが、どうやら私の声だけでは不十分なようです。
あなたの "リアルチックス "は、何か普通じゃない。その「DDE」の裏側がどうなっているのかは知りませんが、FXのディリングでよくある行き当たりばったりのゴミでは全くありません。少なくともダニの発生はいつもの10倍は少なく、もう心配になるくらいです。ヒストグラムの最初のポケットは、1秒ではなく、〜200msであるべきです。
最後に受け取ったティックを数千個、間引きもせず、過去の値で空白を埋めず、来た値だけをcsvに入れてください。もしかしたら、誰かが使ってみて、この値が通常よりもずっと取引に適していることを確認するかもしれません。そして、このスレッドの集合知が、数十行のmqlコードでそれらを使ってgrailを 作る方法を提案してくれるかもしれません。
そして、何も変換する必要はないのですか？信じられない！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！？それはおもしろくないですね。
ビッグデータ処理の原則は、常に最大限の情報を持つ生データを扱いながら、それに異なる指標を加えたり、情報を失うことなく縮小したりすることである。
情報をマッシュアップし始めると、途端にそうしたアルゴリズムの価値や妥当性が下がるのは自明です。
しかし、半年前に、ブローカーによってティックフローが異なる ため、それらを単一のユニバーサルビューに することが優先であると話し合いました。ダメ？
一方が他方に矛盾することはない。
普遍的な見方といっても、同じティックフローに寄せる必要はないのですが...。ありがとうございます。過去1000回のaudcadの買値の利食い分布、自己相関の比較はこちらです。一番上の段は、あなたのダニです。下段は端末の中身。違いはあるのですが、何が良いのかチャートからはわかりません。端末のようにヒストグラムのピークが省略されていないのが良いですね。
いくつかの定常性テスト。
あなたのダニが
そして、端末の中の人たち。
Box-Ljung検定のp値は一桁低くなっていて、かっこいいですね。
そして何より、あなたのティックはメモリを使った処理です、とても無印とは思えません。数字でどう表すかわかりませんが、私のモデルでは、あなたのダニは通常のダニより予測しやすいのです。
予測可能性を評価するテストは他にもあるのでしょうか？
Alexanderのファイル01AUDCAD_Realによる刻みの距離 14400（1秒刻み）
そうであるならば、当然、誰もが私のような引用の流れをバラバラにして仕事をすればいいだけのことです。そうでしょう？
私も1カ月前はそう思っていました。対数分布（またはパスカル）をしていたので、私も間引きして良いものを手に入れたいと思いました。2週間ほどして「pを0.72ではなく0.71に変えればOK」と試した結果。- うまくいったためしがない、すべては巻き尺であり、科学ではないのだ。
値上がり益の分配や、時間の休止は、あくまで結果論です。最も重要なことは、定常的な非マルコビアン・プロセスを得ることである。そして、定常的で非マルコフ的であればあるほどよい。これは非マルコフの定常性を要件とする最初の必要な変換であり、どのような分布が得られるかは問題ではないと思います。
この非マルコフ的な定常性をどのように実現するのか、私には見当もつきませんが、正しい方法のように思います。
そして、このように薄くなったシリーズに対して、取引戦略に従って2回目の変換を試みることができる。リターニーでガモットを達成するように、あなたのモデルに望んでいたように。ここでは、2回目の間引きの代わりに、特徴を作り、ニューロンを学習させるなど、戦略に応じて変換を行います。
p.s. -「非マルコフ型定常性」は、この性質の純粋に個人的な俗称です。科学では別の呼び方をするのでしょう。
Alexanderのファイル01AUDCAD_Realの刻み間隔14400（1秒の離散性）。
数ページ前のチャートから判断すると-ピークは0から1にシフトしている。取引されるペア（audcadとcadjpy）にもよるのでしょうが
r=2, p=0.5, q=0.5のパスカル分布だと思います。
このようなパラメータでパスカルの分布をRで描いてみたが、一致しない。でも、r,p,qの代わりに他の表記があるので、もしかしたら何か間違えたのかもしれませんね。