理論から実践へ - ページ 440

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Olga Shelemey:
私が相場と戦うために使った本。

シェレピンL.A.：「現代科学はマルコフ・パラダイムに基づいている。このレビューでは、新しい非マルコフ型パラダイム（記憶を伴うプロセスの理論）の出現を強調しています。"

それが言いたかった) 学問は現実から50年遅れている)

金融界全体が、マーケットをメモリのあるプロセスとして捉えてきた彼らにとっては、これはニュースだ)))

そうでなければ考える意味がないだけで、メモリのないプロセスで儲けることは自然な理由で不可能だからです。

 
bas:

シェレピンL.A.：「現代科学はマルコフ・パラダイムに基づいている。このレビューでは、新しい非マルコフ型パラダイム（記憶を伴うプロセスの理論）の出現を強調しています。"

それが言いたかった) 学問は現実から50年遅れている)

金融界全体が、マーケットをメモリのあるプロセスとして捉えてきた彼らにとって、これはニュースなのだ)))

そうでなければ考える意味がないだけで、メモリのないプロセスで儲けることは自然な理由で不可能だからです。

詳しく調べたわけではありませんが、シェレピンのマルコフ過程は、一般に受け入れられている定義とあまり一致していないようです。

メモリ」については、非定常過程の場合、それ（つまり多変量過程の分布）をどのように数えるのかが明確でないことが主な問題で、通常、そのための十分なデータがないのです。

また、ドリフト（トレンド）を伴う通常のランダムウォークから儲けることもでき、これは極めてマルコフ的である。

 
Aleksey Nikolayev:

メモリ」の主な問題は、非定常過程の場合にそれ（すなわち多変量過程分布）をどのように考察できるかが明確でないことで、通常、そうするのに十分なデータがないのである。

インクリメント間の依存性という点では同じようです。また、具体的にどのような点が問題視されているかというと、なぜデータが足りないのか？私などは、記憶の検索に何の問題もありません)

ちなみに、記憶は揮発性で表現した方が良いので、「何かつかめるもの」を探している人がいれば、そこから研究を始めることもできます。そこでは、ニュースの余韻などの効果をすぐに確認することができます。

また、ドリフト（トレンド）を伴う通常のランダムウォークでも儲けることができ、これは極めてマルコフ的である。

もちろんですが、ここではFXの話をしています）、ドリフトはありません。

 
bas:

同じようです。インクリメントの関係です。具体的に何を問題視しているのか、なぜデータが足りないのか。私などは、メモリを探しても問題ないのですが)

ちなみに、記憶はボラティリティで表現した方がずっといい。"何か掴みたい "と思ったら、そこから研究を始めるといい。そこには、ニュースの後の余韻がすぐに目に入るなどの効果があります。

もちろんですが、ここではFXの話をしています）、解像度がないのです。

インクリメントの確率変数としての依存性の話であってほしいのですが？その場合、それらの共同分布が必要になる。2つの確率変数-その合同2次元分布、3-3次元、など。今でも2次元のヒストグラムが構成されることがありますが、高次元のものは表現方法が明確でなく、次元が高くなるにつれて必要なデータ数も強く増えていきます。通常、このようなことは行われないことは明らかです（しかし、それでも行わなければならないことがあります）。しかし、ここでの状況はもっと悪い。すべての増分（ランダム変数）に対して、1つのボリューム（価格チャートから取り出した値）のサンプルしかないのだ。そのため、いろいろな想定や仮定をしなければならないのです（それが必ずしも正しいとは限りません）。例えば、増分の定常性を仮定しないと、増分のサンプリング分布は真の分布に収束しない。インクリメントのペア依存性を決定するために必要な二変量分布についても同様である（例えば、共分散関数を計算するため）。簡単に説明すると、「メモリー」（独立した増分）のない非定常過程は、定常性を仮定した方法を用いると、「メモリー」（増分の依存性）を獲得する可能性があるのです。

もちろん、一般的なドリフトはありません。しかし、それが存在する区間も十分にあり得る（これも非定常性）

 

何が問題なのかがわからない。 密度を式で計算すると

期待値＝0、分散＝55、X＝13。

密度 = (1/(MathSqrt(variance) * MathSqrt(2 * 3.14159265358979323846))* MathPow(2.718281845904523536, - ((X * X)/(2 * Dispersion) ) );

Density = 0.01979と出ました。

ここで確認すること

https://planetcalc.ru/4986/

密度＝0.01157


計算式を間違えたのか、電卓のサイトに間違いがあるのか。
 
Evgeniy Chumakov:

何が問題なのかがわからない。 密度を式で計算すると

期待値＝0、分散＝55、X＝13。

密度 = (1/(MathSqrt(variance) * MathSqrt(2 * 3.14159265358979323846))* MathPow(2.718281845904523536, - ((X * X)/(2 * Dispersion) ) );

Density = 0.01979と出ました。

ここで確認すること

https://planetcalc.ru/4986/

密度＝0.01157


計算式を間違えたのか、電卓のサイトに間違いがあるのか。

Rで。

> dnorm(13,0,sqrt(55))[1] 0.01157429
 
Aleksey Nikolayev:

をRで表示します。


じゃあ、私のミスはどこにあるのかがわからない...。

 
Alexander_K2:
ここでコロコロ演説できる低学歴はバズしかいない。たまに話すのは悪くない。どうやら、寝ているときのようです。寝ている間に、彼はあることを思いつく。たまに読むと面白いです。
学歴は心ではない）
Alexander_K2 です。

さて、増分の合計は、出発点を=0とした移動観測時間窓における価格と なる。


増分の合計は、グラフがn秒間にどれだけ移動したかを示しています。
高い数値はグラフがどれだけ移動したか、低い数値はどれだけ移動していないかを表しています。
それは、スピードです。
 

double d = 55 , X = 13;

double p = (1/(MathSqrt(d) * MathSqrt(2 * 3.14159265358979323846)))* MathPow(2.71828182845904523536, - ((X * X)/(2 * d) ) );

Print(p)です。

0.01157429298384641

 
Aleksey Nikolayev:

double d = 55 , X = 13;

double p = (1/(MathSqrt(d) * MathSqrt(2 * 3.14159265358979323846)))* MathPow(2.71828182845904523536, - ((X * X)/(2 * d) ) );

Print(p)です。

0.01157429298384641


NormalizeDoubleを 5桁にすると、そのような効果は得られないのですが・・・。

1...433434435436437438439440441442443444445446447...1981
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