理論から実践へ - ページ 702

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Aleksey Nikolayev:

非定常（ただし区分的定常）なSBの使用は十分に賢明である。トレンドやその変化に適しています。例えば、回廊の価格については、何か別のものが必要である（例えば、依存性と非ゼロのACFを持つ定常）。そう、理論家がある種のユニフォームプライスモデルを提供することは不可能なのです。

しかし一方で、私たちは不確実性に対処する方法を、他に有意義なものとして持って いません。

間違っている、「不確実性に対処する有意義な方法 」が あるのだ。

でも、TViMSの枠にとらわれて、その廊下から出られない、窮地に立たされているんですね。そして、そのために、自分の廊下の外がいかに多様な世界であるかがわからなくなってしまうのです。

 
Олег avtomat:

間違っている、不確実性に対処する有意義な方法があるのだ。

でも、TViMSの枠に囚われて、その回廊から出られない、囚われているんですね。そして、そのために、自分の廊下の外がいかに多様な世界であるかがわからなくなってしまうのです。

Olegさん、なぜかというと、理論派と統計派で 対応できるからです。世界がどれだけ多様かについては、面白いですね、私も知りたいです、開発には必要です))
 
Novaja:
Olegさん、いいじゃないですか、理論家と統計学で対応 できますし、世界の多様性については、面白いことに、私も知りたいです、開発には必要なことです))

それ」は何に対処しているのか？

 
万歳同志、記念日おめでとうございます！）700ページ通過)))そして新年はすぐそこです)))。
 
Олег avtomat:

it」は何を扱っているのか？

不確実性に対処する意味のある方法、そう本文中にある。
 
Novaja:
不確実性に対処する意味のある方法、そう本文中にある。

トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム

理論から実践へ

アレクセイニコラエフ さん 2018.10.31 16:08

非定常（ただし区分定常）なSBの応用は、かなり有意義なものです。トレンドやシフトに適しています。例えば、回廊の価格については、すでに他のものが必要です（例えば、依存性を持つ定常、非ゼロのACF）。そう、理論家がある種のユニフォームプライスモデルを提供することは不可能なのだ。

しかし一方で、私たちは不確実性に対処する方法を、他に有意義なものとして持っていません。


トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム

理論から実践へ

オレグ・アフトマット さん 2018.10.31 16:58

間違っている、不確実性に対処するために、こんな有意義な方法があるのだ。

しかし、TViMSという枠に縛られて、その廊下から出られない、閉じ込められてしまうのです。そして、自分の家の廊下の外がどれだけ多様な世界であるかを見ることを妨げてしまうのです。


スレッドを失くしてしまったのですか？

 
Олег avtomat:

間違っている、不確実性に対処する有意義な方法があるのだ。

でも、TViMSの枠に囚われて、その回廊から出られない、囚われているんですね。そうすると、自分の家の廊下の外がいかに多様な世界であるかがわからなくなります。

哲学的には、その通りです。理論家が研究しているランダム性は、不確実性という一般的な概念の非常に特殊なケースである。例えば、ゲーム理論や動的システム理論では、非常に異なる種類の不確実性が扱われる。しかし、意味のある問題を解くとなると、この分野の基本的な手法の多くは確率的な性質を持つことが分かってきた。これらは、TCではナッシュ均衡、DCでは確率的DMである。

 
Олег avtomat:


スレッドを失くしてしまったのですか？

アレクセイはTheorverを使ったプロセスを説明したいようですが、あなた、彼のは解決策です。話が違うじゃないですか。
 
Aleksey Nikolayev:

哲学的には、その通りです。理論家が研究するランダム性は、不確実性という一般的な概念の非常に特殊なケースである。例えば、ゲーム理論や動的システム理論では、非常に異なる種類の不確実性が扱われる。しかし、意味のある問題を解くとなると、この分野の基本的な手法の多くは確率的 な 性質を持つことが分かってきた。これらは、TIではナッシュ均衡、DSでは確率的DMである。

いや、そうでもないんです。その性質ではなく、その説明で、何か頼るものができるように。それとこれとは全然違うんです。とはいえ、気合を入れなければ、おっしゃるとおりのような気もしますが。

例えば、適応システムを作る場合、干渉の影響を考慮する必要があります。干渉の挙動は未知数で（最大許容値と最小許容値の範囲内で）何でもありですし、その分布が将来的にどうなるかはとにかく未知数なのです。システムを構築する際、自分にとって都合の良い干渉分布を受け入れる（割り当てる）。システムによる自動的な干渉補償の面でも便利です。これは数学的なトリックである。最終的に、構築された適応システムは、問題を定式化する段階で採用された分布だけでなく、あらゆる 分布との干渉があっても機能する。また、この場合、干渉分布の特定は必要ないため、ありません。

しかし、適応システムの理論の手法を用いれば、この問題はかなり解決可能であり、さらに処理を進めることができる。

さて、DCのストキャスティックDMは、このツールを手にするための理論のセクションのひとつに過ぎないのです。

 
Олег avtomat:

いや、そうでもないんです。生まれつきではなく、記述によって、頼るべきものがあるように。それとこれとはまったく別物です。とはいえ、気合を入れなければ、おっしゃるとおりのような気もしますが。

例えば、適応システムを作る場合、干渉の影響を考慮する必要があります。干渉の挙動は未知数で（最大許容値と最小許容値の範囲内で）何でもありですし、その分布が将来的にどうなるかはとにかく未知数なのです。システムを構築する際、自分にとって都合の良い干渉分布を受け入れる（割り当てる）。システムによる自動的な干渉補償の面でも便利です。これは数学的なトリックである。最終的に、構築された適応システムは、問題を定式化する段階で採用された分布だけでなく、あらゆる 分布との干渉があっても機能する。また、干渉分布の特定は必要ないため、ありません。

とはいえ、確率論の枠外では、（伊藤・ストラトノビッチ積分を出発点とする）確率的DM装置を構築する方法はない。あなたが言っているのは、装置を作ることではなく、装置を応用することの微妙な違いです。

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