Laplace Parameters Support PDF CDF Mean Median Mode Variance Skewness Ex. kurtosis Entropy MGF CF f ( x ∣ μ , b ) = 1 2 b exp ( − | x − μ | b ) {\displaystyle f(x\mid \mu ,b)={\frac {1}{2b}}\exp \left(-{\frac {|x-\mu |}{b}}\right)\,\!} = 1 2 b { exp ( − μ − x b...
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こんな感じです。
例えば100万ティックのサンプルの分布が不安定で（私の指数時間ではまだそのボリュームが得られない）、時間とともに分散が変化する場合、私の場合、算術平均も加重平均も中心傾向の尺度として使えないことが判明したのです。
これでは、中央値が残ってしまいます。
チャンネルは中央値に対してプロットする必要があります。これで終わり？
私の考えでは、ポイントはサンプルの大きさとその分布中心特性（平均、中央値、最頻値、四分位平均値など）の選択だけではないのです。増分のサンプルは同じトレンドに属するものでなければなりません。そして、ここで、トレンドという概念をどのように正確に定式化するかによって、結果が変わってくることがわかります。
私はこの記事を、このトピックと市場における普及プロセスの理論に必死になっているすべての人に捧げます。
農民だ！
工程分散の計算式で悪名高い定数Cがやっとわかりました（以前の投稿を参照）。
しかも、一定ではない！？現在の観測時間窓におけるレートである。
ここ2日間のAUDCHFのペアの場合は、以下のようなプロセスになっています。
最も恥ずべきEURUSDの取引でこのスレッドの読者全員を失ったので、私はそれを自分の胸にしまっておくことにします。日記として。
移動期待値からの乖離の分布を見ると、サンプル数が多いので、ラプラス分布であることがますます納得できます。
分散、ひいては標準偏差 を計算する際には、帰国者の速度も、その平均値や時間も、すべて考慮されているように思われる。
しかし、今のところ、どう頑張っても定常的な処理に落とし込むことはできません。ほとんどの場合、成功することはないでしょう。
一方、分位数は常に＝constである。そして、非定常性により分布の形が変化する...。
分布値の99％をカバーする分位数も、定数ではなく、変数であることがわかった。また、各ステップで計算する必要がある...。そうなんですか？おかしいな...。
パーセンタイル計算機。
https://keisan.casio.com/menu/system/000000000540
確率分布の 動的形式に関する漫画がなぜ必要なのか、少なくとも期待値に対してシングルモードなのかマルチモードなのかを見るために必要なのかが理解できました。
前者はPetunin-Vysokovskyの不等式を、後者はChebyshevの不等式を用いるべきである。
そうですね、quantile=constだと問題の解が不正確なので、本来はdynamicにすべきなのですが、個人的には無理です。
それでも、あえて言うなら、増分偏差分布も移動期待偏差分布も、標本数の増加→ラプラス分布への一峰性の分布と 同じクラスに属すると思います。
つまり、Petunin-Vysokovskyによる95%の信頼水準に相当する=3程度の分位数を使用する必要があります。
95%チェビシェフ分布で分位数=4.47を選ぶと、はっきり言って、多くのクールなトレードエントリーが失われてしまいますが、これは実際に私が持っているものです。非常に稀なトレードは、私の老いぼれの魂を揺さぶる。
最適なストップロスを計算する作業も必要かもしれませんし、それができれば取引回 数を増やせるかもしれませんね。
最適なストップロスを計算し、それができれば取引回 数を増やせるかもしれませんね。
最適なストップロスのレベルについて、そのような計算や研究のリンクを教えてください。あの情けないトレードで失敗し、それがなかったからこそ、火傷を負ったのだ。
最適な損切り水準について、そのような計算や研究のリンクを教えてください。結局、あの悪名高い取引では、それがなかったからこそ、私は火傷を負ったのです。
いいえ、そうではありません。
kotierからトレンドを取り除くと（つまり、x期間の増分の分析に限定すると）、まさにこのトレンドがマイナスになる。
その逆も然りで、コティルからフラットを外すと、このまさにフラットが...。
あなたのプログラムは、残念ながら盲目です
チャネルでは、1-2ティックまたは時間間隔だけの価格を分析するので、それは他のチャネルと同じです。
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いいえ、そのせいではありません
コタツからトレンドを取り除くと（つまり、x期間の増分の分析に限定すると）、このトレンドがマイナスになるのです。
その逆も然りで、コティルからフラットを外すと、まさにこのフラットが発生する...。
あなたのプログラムは盲目です。
)
データをトレンド／フラットに分ける普遍的なフォーラムはありますか？(履歴ではなく、遅延のないリアルタイムで)
このような方式であれば、お金を稼ぐのは2バイトを送るようなものです。