理論から実践へ - ページ 577 1...570571572573574575576577578579580581582583584...1981 新しいコメント Violetta Novak 2018.09.16 18:23 #5761 Alexander_K:1.速度＝増分値の総和（絶対値）／時間2.ラムダ＝増分値の和（絶対値）／実引用回数3.時間＝観察窓4.標準偏差 D = Sqrt(Velocity * Lambda * Time) 5.私のグラフは、期待値 +- 標準偏差 *分位値です。 立方根について... 標準偏差をSUMM(ABS(returns))/DEVEL(N,0.3333333)ではなく、SUMM(ABS(returns))/DEVEL(N,0.4)とも読もうとしたのですが、どうでしょう？ より効果があるような気がしますが、まだよくわかりません。もっと見て、読まないと...。つまり、標準偏差D =Sqrt(増分値の総和*増分値の総和*時間) ------------------------------------------------------------ 時間*実引用回数 ) total: sum of increments/Sqrt(number of real quotes), time is dropped here altally, right? Alexander_K 2018.09.16 18:27 #5762 Novaja:集計結果：標準偏差D =Sqrt(増分値の総和*時間) ------------------------------------------------------------ 時間*実引用回数 ) total: sum of increments/Sqrt(number of real quotes), ここでは時間は関係ないよね？時間あたりの平均速度＝観測窓と考えればイエス、瞬間的なもの、例えば1ティックごとと考えればノー...。 Alexander_K 2018.09.16 19:09 #5763 Vizard_:ゼンヤか他の人に頼んでください。 1.トルコ＋封筒。 2.エクイティ（スプレッド2倍）。 数式を挿入する-カットを見る、など。 そして、その上にハ... そうですね、私が正しく理解していれば、スライディングウィンドウの増分値の合計です。いい指標だが、トレンドにはあまり関係ない。でも-かっこいい...。でも、イマイチ...。混乱しています。 今、本を読んでいるところです。久しぶりに良いものに出会えました。このスレッドで話題になったこと＋ニューラルネットワークがたくさん入っています。 もう一度公開します。 ファイル: msooltl0._g0pllcf3ow_oezwz1re.zip 7342 kb Vladimir 2018.09.16 19:11 #5764 Novaja:集計結果：標準偏差D =Sqrt(増分値の合計*時間) ------------------------------------------------------------ 時間*実引用回数 ) Total: sum of increments/Sqrt(number of real quotes), time drops out here altally, right?面白いですね。もし、4桁の見積もりも取るなら、「増分値の合計（絶対値）」は、Nを「実見積もり数」とした積0.0001 * Nに等しくなり 標準偏差 D = 0.0001 * N / N^0.5 = Sqrt (N/100).つまり、全体のトリックは、本当の引用の代わりに取られるものなのです。どのように間引くか。 Vitaly Muzichenko 2018.09.16 19:14 #5765 Vladimir:面白いですね。4桁のクォートでDCも取る場合、「増分値の合計（絶対値）」は、Nを「実クォートの数」とすると、積0.0001 * Nに等しくなり 標準偏差 D = 0.0001 * N / N^0.5 = Sqrt (N/100).つまり、全体のトリックは、本当の引用の代わりに取られるものなのです。どのように間引くか。話題は面白いが、市場とは関係ない。 市場とは関係ない、奇妙な絵や名前、用語もある。 インクリメントがない、このあたりは探すところではありません。 Vladimir 2018.09.16 19:19 #5766 Alexander_K:... 標準偏差をSUM(ABS(returns))/Degree(N,0.3333333)、あるいは、SUM(ABS(returns))/Degree(N,0.4)と数えるのではなく、SUM(ABS(returns)) /Degree(N, 0.5) として計算してみたのです。 より効果があるような気がしますが、まだよくわかりません。やっぱり見て読まないと...。ABS(returns)ではなく、ABS(returns)^4をとると、平均からの乖離に対する反応が鋭くなり、それをキャッチしているように見えますね。 Alexander_K 2018.09.16 19:24 #5767 Vitaly Muzichenko:話題は面白いが、市場とは関係ない。 市場とは関係ない、奇妙な絵や名前、用語もある。インクリメントはありません、これは探す領域ではありません。第2章以降を読む必要があります。そして、分配の形態もFXと同じです。そして、ニューラルネットワークは、これらの分布のパラメータを決定する。全体として、良い本だと思います。 Alexander_K 2018.09.16 19:26 #5768 Vizard_:ちゃんとした道具を作る。オンザフライ - 計算式を入れ、カットを見てください。 数百万件の観測データを取り込み、スケーラブルなグラフを実現したい。 そういうことなんだ...。了解しました。了解しました。 Алексей Тарабанов 2018.09.16 19:40 #5769 Vladimir:ABS(returns)ではなく、ABS(returns)^4をとれば、平均からの乖離に対する反応が鋭くなり、それをキャッチしているように見えますね。:) Alexander_K 2018.09.16 20:00 #5770 Maxim Dmitrievsky: くっそー、面白くて一日中座ってられる...でもお金にならない):)))自分でもショック・・・。何かが足りない...。 しかし、Wizardは頑なに1教科を終わらせるように勧めてきます。まあ、やるならやりますよ。ニューラルネットワークがないと無理だと思うんです。この本の中で、彼らはニューロネットを使って電流分布のパラメータを「オンザフライ」で決定しています（上記参照）。もしかしたら、これが足りないのかもしれない......。 結局、分位は常に定数で、分位ガウス分布関数から導かれるものであり、これは非常に粗い近似である。また、分位数も動的に計算する必要があります。そこで、ニューラルネットワークが非常に役に立ちます。 1...570571572573574575576577578579580581582583584...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
1.速度＝増分値の総和（絶対値）／時間
2.ラムダ＝増分値の和（絶対値）／実引用回数
3.時間＝観察窓
4.標準偏差 D = Sqrt(Velocity * Lambda * Time)
5.私のグラフは、期待値 +- 標準偏差 *分位値です。
立方根について...
標準偏差をSUMM(ABS(returns))/DEVEL(N,0.3333333)ではなく、SUMM(ABS(returns))/DEVEL(N,0.4)とも読もうとしたのですが、どうでしょう？
より効果があるような気がしますが、まだよくわかりません。もっと見て、読まないと...。
つまり、標準偏差D =Sqrt(増分値の総和*増分値の総和*時間)
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時間*実引用回数 )
total: sum of increments/Sqrt(number of real quotes), time is dropped here altally, right?
集計結果：標準偏差D =Sqrt(増分値の総和*時間)
------------------------------------------------------------
時間*実引用回数 )
total: sum of increments/Sqrt(number of real quotes), ここでは時間は関係ないよね？
時間あたりの平均速度＝観測窓と考えればイエス、瞬間的なもの、例えば1ティックごとと考えればノー...。
ゼンヤか他の人に頼んでください。
1.トルコ＋封筒。
2.エクイティ（スプレッド2倍）。
数式を挿入する-カットを見る、など。
そして、その上にハ...
そうですね、私が正しく理解していれば、スライディングウィンドウの増分値の合計です。いい指標だが、トレンドにはあまり関係ない。でも-かっこいい...。でも、イマイチ...。混乱しています。
今、本を読んでいるところです。久しぶりに良いものに出会えました。このスレッドで話題になったこと＋ニューラルネットワークがたくさん入っています。
もう一度公開します。
集計結果：標準偏差D =Sqrt(増分値の合計*時間)
------------------------------------------------------------
時間*実引用回数 )
Total: sum of increments/Sqrt(number of real quotes), time drops out here altally, right?
面白いですね。もし、4桁の見積もりも取るなら、「増分値の合計（絶対値）」は、Nを「実見積もり数」とした積0.0001 * Nに等しくなり
標準偏差 D = 0.0001 * N / N^0.5 = Sqrt (N/100).つまり、全体のトリックは、本当の引用の代わりに取られるものなのです。どのように間引くか。
面白いですね。4桁のクォートでDCも取る場合、「増分値の合計（絶対値）」は、Nを「実クォートの数」とすると、積0.0001 * Nに等しくなり
標準偏差 D = 0.0001 * N / N^0.5 = Sqrt (N/100).つまり、全体のトリックは、本当の引用の代わりに取られるものなのです。どのように間引くか。
話題は面白いが、市場とは関係ない。
市場とは関係ない、奇妙な絵や名前、用語もある。
インクリメントがない、このあたりは探すところではありません。
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標準偏差をSUM(ABS(returns))/Degree(N,0.3333333)、あるいは、SUM(ABS(returns))/Degree(N,0.4)と数えるのではなく、SUM(ABS(returns)) /Degree(N, 0.5) として計算してみたのです。
より効果があるような気がしますが、まだよくわかりません。やっぱり見て読まないと...。
ABS(returns)ではなく、ABS(returns)^4をとると、平均からの乖離に対する反応が鋭くなり、それをキャッチしているように見えますね。
話題は面白いが、市場とは関係ない。
市場とは関係ない、奇妙な絵や名前、用語もある。インクリメントはありません、これは探す領域ではありません。
第2章以降を読む必要があります。そして、分配の形態もFXと同じです。そして、ニューラルネットワークは、これらの分布のパラメータを決定する。全体として、良い本だと思います。
ちゃんとした道具を作る。オンザフライ - 計算式を入れ、カットを見てください。
数百万件の観測データを取り込み、スケーラブルなグラフを実現したい。
そういうことなんだ...。
了解しました。了解しました。
ABS(returns)ではなく、ABS(returns)^4をとれば、平均からの乖離に対する反応が鋭くなり、それをキャッチしているように見えますね。
:)
くっそー、面白くて一日中座ってられる...でもお金にならない)
:)))自分でもショック・・・。何かが足りない...。
しかし、Wizardは頑なに1教科を終わらせるように勧めてきます。まあ、やるならやりますよ。ニューラルネットワークがないと無理だと思うんです。この本の中で、彼らはニューロネットを使って電流分布のパラメータを「オンザフライ」で決定しています（上記参照）。もしかしたら、これが足りないのかもしれない......。
結局、分位は常に定数で、分位ガウス分布関数から導かれるものであり、これは非常に粗い近似である。また、分位数も動的に計算する必要があります。そこで、ニューラルネットワークが非常に役に立ちます。