理論から実践へ - ページ 71

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Alexander_K2:

いや、やはりお別れは省略した形で言わないと、また削除されてしまうので......。

最も重要なこと!

価格リターンのプロセス、すなわちx(t)=Ask(t)-Ask(t-1)とy(t)=Bid(t)-Bid(t-1)はstable（安定）です。

分析にはノンパラメトリックな手法を用いる。

それを解明した人には、素晴らしい発見が待っているはずです。

大丈夫でしょうか？

謹んで申し上げます。

ヒルベルト空間からのアレキサンダーとシュレーディンガーの猫。

結果は必ずご報告します。みんなが待っていることですからね。


1）https://www.mql5.com/ru/forum/219894/page5#comment_6193436


2）https://www.mql5.com/ru/forum/219894/page6#comment_6196243

.

 
Vladimir:

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 ハイパースルート現象の理論.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


ということを教えてください。

牛は単純平均偏差値よりどう優れているのですか？

なぜいつも適用されるのですか？

 
Максим Дмитриев:



、単純平均偏差の方が良いのでは？

、なぜいつも適用されるのですか？

単純平均 偏差値」の計算式を教えてくれたら、もしかしたら教えてあげられるかもしれない。それ以外は、何だかよくわからないんです。

もしくは、教えてください。ただ、あなたの話に従って計算した人が、みんな同じ計算結果になるように。

 
Vladimir:

単純平均偏差値」の計算式を教えてくれたら、もしかしたら教えてあげられるかもしれない。それ以外は、何だかよくわからないんです。

もしくは、教えてください。ただ、あなたのお話によると、全員が同じ計算結果になるそうです。

散布距離を平均化する。
ということなのでしょう。値の範囲は、平均値を上回ったり下回ったりすることがあります。と-に対応する。skoでは、squareが符号への依存性を取り除いている。彼が言いたいのは、各値を平均値に二乗するのではなく、単純にモジュールを取って平均化することだ。根も葉もない、二乗もない。
 
ILNUR777:
平均値に対する散布図の距離を平均化する。
これはきっと、そういうことなのだろう。値の範囲は、平均値を上回ったり下回ったりすることがあります。と-に対応する。Skoでは、正方形が符号への依存を取り去ります。彼が言いたいのは、各値を平均値に二乗するのではなく、単純にモジュールを取って平均化することだ。根も葉もない、二乗もない。


これも該当します。
 
Yuriy Asaulenko:


それも応用されていますね。
それは承知しています。しかし、彼があなたにした質問は、かなり具体的で異なっています）。
 
Vladimir:

単純平均偏差値」の計算式を教えてくれたら、もしかしたら教えてあげられるかもしれない。それ以外は、何だかよくわからないんです。

もしくは、教えてください。ただ、あなたの話に従って計算した人が、みんな同じ計算結果になるように。


まあ、偏差値の合計を偏差値数で割っただけの話なんだけどね。

 
ILNUR777:
平均値に対する散布図の距離を平均化する。
これはきっと、そういうことなのだろう。値の範囲は、平均値を上回ったり下回ったりすることがあります。と-に対応する。Skoでは、正方形が符号への依存を取り去ります。彼が言いたいのは、各値を平均値に二乗するのではなく、単純にモジュールを取って平均化することだ。根も葉もない、二乗もない。

ウンウン

 
ILNUR777:
平均値に対する散布図の距離を平均化する。
これはきっと、そういうことなのだろう。値の範囲は、平均値を上回ったり下回ったりすることがあります。と-に対応する。Skoでは、正方形が符号への依存を取り去ります。彼が言いたいのは、各値を平均値に二乗するのではなく、単純にモジュールを取って平均化することだ。根も葉もない、二乗もない。
算術平均からの平均絶対偏差」と読むべきでしょうか。また、両者の「平均値」の算出方法も異なる。例えば、このフォーラムでは、幾何 平均についてよく話題にします。推測するのも疲れるから、本人に言わせればいいんだよ。
 
Максим Дмитриев:

まあすべての異常値の合計を異常値の数で割っただけのことなんだけどね。

0）を得ることができます。
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