理論から実践へ - ページ 70

[Mykola Demko]

Yuriy Asaulenko:

外部からの影響を受けないブラックボックス（トレーダーと市場、取引所の内部）が、独自の生命を宿していると想像してみましょう。ボックスの出力は、引用符の流れです。外部からの影響がなくとも、何らかの形で変化していくものです。

ここで、このBSに（観測者にとって）ランダムな符号と強度のデルタ関数（例えば、ニュースなど）を受信させることにします。NMが何らかの反応を始め、効果そのものではなく、それに対するNMの反応＋NM自体の独立した生命を観察することができます。

記憶はあるのですが、アウトプットは多くの出来事に対する反応とNMの自己生活の重ね合わせです。単純な制御システム（ACS）の場合でも、何を分割するかという問題はあまり解けない。

原理的には、とっくにそういうモデルを作っているのですが、問題は、レベルの投影をどうやってインクリメントで表示するかということです。

[Yuriy Asaulenko]

Nikolay Demko:

原理的には、とっくにそのようなモデルを作っているのですが、問題は、グラデーションにレベルの投影をどう表示するかです。

いや、無理でしょう。

地盤そのものは、構造的にはインテグレーター以外の何物でもないのです。微分することで、影響に対するトレーダーの集合の反応のみを得ることができます。フィルタリングの観点からは、微分することで高周波成分を持ち上げ、低周波成分を抑制している、つまり微分後にはゼロ付近のノイズしか得られない。

SZZは何かを分離するために、もう一度積分する必要があります）。

[Alexander Sevastyanov]

Yuriy Asaulenko:

外部からの影響を受けないブラックボックス（トレーダーと市場、取引所の内部）が、独自の生命を宿していると想像してみましょう。ボックスの出力は、引用符の流れです。外部からの影響がなくとも、何らかの形で変化していくものです。

ここで、このBSに（観測者にとって）ランダムな符号と強度のデルタ関数（例えば、ニュースなど）を受信させることにします。NMが何らかの反応を始め、効果そのものではなく、それに対するNMの反応＋NM自体の独立した生命を観察することができます。

記憶はあるのですが、アウトプットは多くの出来事に対する反応とNMの自己生活の重ね合わせです。単純な制御システム（ACS）の場合でも、何を分割するかという問題はあまり解けない。

このような問題は、SMM（隠れマルコフモデル）で解決される。しかし、これは理論上の話です。ここではもっと複雑です。

[Roman Shiredchenko]

Alexander_K2:

私の36通貨ペアはどうなっていますか？このようなストリームで同時に取引するには、どんなスーパーコンピュータが必要でしょうか？がっかりだ...。

残念です。最初はうまくいっていたのにね。:-)

IMHO日常生活のことはもういい。燃やせばいいんだ、それでいいんだ。読む - より深く、より強く研究する!

[Yuriy Asaulenko]

[Dmitriy Skub]

[Roman Shiredchenko]

Yuriy Asaulenko:
残念...。運輸部門の責任者の話が聞けなかったのは残念だ。(с)

Yusufkhojaのことなら、ここで話したと思うのですが...。それとも私がビットコインに惑わされているのか...。:-)

[secret]

他人の投稿を削除するのは誰で、なぜですか？よし、もう一回やってもいいよね。

Alexander_K2さん、修正した行の分布はどうでしょうか？計算するのは微々たるものです。

[Vladimir Karputov]

[Vladimir]

Максим Дмитриев:
実効値の計算が正しいか？

これがその計算式です。


以下は、Excelでの結果です。

RMSを正しく計算しています。ただし、n=1の場合はいくらになるかを見てください。こんなバカな話があるのかと思われるでしょう。n-統計母集団の体積」というのは非常に曖昧で、普通は「nは標本の要素数である」と書きます。そうすると、この式によるRMSは、要素が1つしかない場合は計算できないことになります。そのため、RMSの2乗は「偏った」分散推定値と呼ばれます。また、分母のnの代わりにn1-1とした不偏のものもある。不偏分散推定値の平方根は標準偏差と呼ばれる。

この対立の本質は、1つのアイテムが1つの自由度を持つことです。少ないデータから多機能な特徴を定義すると、互いに依存し合うようになる。この場合、算術平均は実効値計算に含まれる。いわば、1つの自由度がすでに使われているのです。標準偏差の分母の「奇妙な」振る舞いは、平均も広がりも一つの要素から決められないというだけのことである。標準偏差は常に[n/(n-1)]^0.5のファクターで大きくなることがわかる。ただし、サンプルに含まれる元素の数が多い場合は、たいしたことがないので、忘れても大丈夫です。n=100のとき、(100/99)^0.5=1.005となり、半値となる。さらに、実効値がある値まで安定的に推移することが確実に分かっている場合。

ここからが厄介なところです。"RMS tends to"、つまり大数の法則が働くのです。測定される現実の現象が実際にこのような安定性を持っている場合。つまり、ある事象の相対的な頻度は、事象の数が増えるにつれて、ある値になる傾向がある、という確率論の基本仮説が成立しているのである。これは「統計的安定性」とも呼ばれます。もし、それが存在しなければ、古典的な確率論はすべて現象に適用できない。この違いは、Oleg avtomatの 膨大な引用の中で語られており、https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page58#comment_6191471 以降に始まる。読みにくいんです。私見ですが、ゴーバンのレポートのプレゼンテーションは、写真やグラフで見る方が楽しいと思います。このフレーズのような、より楽観的で建設的なムードを作り出すことができるでしょう。

"従来、顕著な不安定要因とみなされていた海洋うねりが、水中音響観測局の性能を向上させることが示された。"

為替レートにしても、「16年間平均した、2001年の米ドル（USD）に対する豪ドル（AUD）相場の統計的不安定性パラメータ（連続曲線）とRMSで定義されるこの平均化パラメータの変動幅（破線曲線）」という言葉を探して歩いたことがある。(a）および2002年。(б)".

プレゼンを添付しますが、もっとソースが欲しいという方のために、「過去の「画像コンピュータ」セミナーのアーカイブhttp://irtc.org.ua/image/seminars/archive 2002年から2017年まで」のリストから、プレゼンのリスト、時にはファイルのアドレスもご紹介します。ゴーバンは、「超乱数」現象の発展に関する12ものモノグラフを持っている。

I.I. ゴルバン 超ランダム現象の理論.理論と実践第7項システム分析。
I.I. Hurban I Hyperrandomness Kiev Naukov Dumka 2016.- 288p. ISBN 978-966-00-1561-6