理論から実践へ - ページ 518

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Renat Akhtyamov:

10分以内、または市場で新たに十分なリスクのある取引が発生するまで。

後者が利用できない場合は再計算する

それは、独自のトレンドセクションを持つタイムフレームに依存します。

 
Novaja:
さて、最後のポイント、つまり現時点でのシステムの状態がわかったとして、今後どれくらいの期間、システムの状態が安定すれば予測できるのでしょうか。

は、ある状態が別の状態に遷移し、それに従って予測を行うことができるため、常に予測することが可能です。

 
Novaja:
Victor氏のkodobaseには、EMAベースのパスバックフィルタの例があります。
https://www.mql5.com/ru/code/192

彼が書いていること
平滑化の結果は、エッジ効果（ここではオーバーシュートと呼ぶ）が発生するシーケンスのエッジを除いて、ゼロ遅延フィルタ（対称インパルス応答）を使用した場合と同じになる。MA、すなわち有限のインパルス応答を持つフィルタを例に挙げました。インパルス応答が無限大のフィルター（例えばEMA）を使用した場合、理論的にはエッジ効果はシーケンスの全長に及びます。

ロジックによる再描画は、ノイズ成分に邪魔される状態、つまり有用な情報をより小さな時間軸で体系化できるため、悪というより恩恵が大きいのですが...。

 
Andrei:

リライトは、ノイズ成分に邪魔される状態、つまりより小さな時間軸の有用な情報を体系化することができるので、論理的には悪というより益になるのですが......」。

アンドレイさん、天才ですね！本当に懐かしいです、いい意味で))
 
一般に、D = Sqrt(c * lambda * t)という式は、明らかに何かが足りない。 慣性や加速度だ。
 
Novaja:
Andreiさん、天才ですね！いい意味で本当に懐かしいです))
いや、ここで100回くらい違う人が説明してるんだけどね。))
 
Andrei:

の予測は、ある状態から別の状態に遷移する際に常に行うことができ、それに応じて予測を行うことができます。

完全にクークー？

 
Maxim Dmitrievsky:

完全にキョトンとしていませんか？

ここで揉め事を起こそうとしてるのか？興味ない...。

 
Andrei:

ここでいさかいを起こしたいのでしょうか？興味ない...。

いや、節制を呼びかけているのです)

 
Smokchi Struck:
x@@@@@ボ!)))

どうすれば改善できるかを考える。

まあ、そう思っていたのですが ;)))

1) 多項式回帰は、固定（変動しない）データの近似に適用できる（多項式次数は5以下）。このモデルは、中間値を補間するために使用することができます。しかし、近似区間を超える外挿には適用できない。

2) 多項式回帰は動的な（変化する）データを近似するためには非常に悪い考えである。

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