キャナルの作り方をご存知ですか？ - ページ 11 1...456789101112 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2017.12.30 17:09 #101 Aleksey Ivanov: つまり、モデルのパラメータ変更の緩和時間を最小にすることがポイントです。+ そのために（マキシム・ドミトリエフスキー）スイッチ（デヴァシファイア）戦略をとる。 モデルが安定していれば、必ず偏差値が戻ってくるというのは、私の理解とは違うんです。そして、これはモデルの特性であり、マーケットに依存するものではありません。まるで人形のように、ドローダウンをじっと我慢することができるのです。定量的な特性があり、モデル設計の際に把握する。モデルの係数の和で表される。1以上であれば安定しておらず、1以下であればショック（ニュース）逸脱後の戻りが早いということです。 Aleksey Ivanov 2017.12.30 17:30 #102 СанСаныч Фоменко: モデルが安定していれば、偏差値で必ず戻ってくるというのは、そういう理解ではありません。そして、これはモデルの特性であり、マーケットに左右されるものではありません。繰り出し式の人形のように、ドローダウンに耐えることができるのです。定量的な特性があり、モデル設計の際に把握する。モデルの係数の和で表される。1以上であれば安定しておらず、1以下であればショック（ニュース）逸脱後の戻りが早いということです。つまり、モデルのパラメータが歩いている間のドローダウンが、与えられたMMの制限を超えないようにする必要があるのです。 Maxim Dmitrievsky 2017.12.31 09:18 #103 Alexander Laur:ゼロ分散と混同しているのか、それとも単なる定数なのか であり、実際、三角形の例は、同じ時系列を 自分自身と比較する例である Aleksey Ivanov 2017.12.31 09:48 #104 Aleksey Ivanov:移動確率密度を計算し、確率のレベル、例えば0.9を設定し、その確率で価格がヒットするバンド、つまりチャネルを構築するのです。 そうです，指定するのを忘れていました。私は，移動する確率分布を無分散として構成していました（ 2n+1点のラグで構成する移動平均，もちろん分布も同じです），それに対して，ただ GARCHはいくつかのポイントを予測し、それらから提供される追加統計量を考慮しながら、歴史の終盤（これが重要）で非変性 分布のモデルを作成しました。SanSanych（SanSanych Fomenko）への質問："この方法は、より正しいジャンプになるのか、それとも失敗もするのか？" СанСаныч Фоменко 2017.12.31 10:00 #105 Aleksey Ivanov:そうそう，指定するのを忘れていました。私は，これらの確率の移動分布を無分布（ 2n+1点の移動平均は n点遅れる，もちろん分布も同じ）にして，GARCH モデルによっていくつかの点を予測し，歴史の最後の部分（これは重要です）に無分布 分布のモデルを作り，すでに与えられた追加の統計を考慮したのです。SanSanychへの質問：「そのようなアプローチは、ジャンプにとってより正しいものなのか、それとも失敗するものなのでしょうか？あなたのやり方を評価して答えを出すことはできません。 あなたは、市場に無数にあるアイデアを検討しようとしていますが、圧倒的多数のアイデア作者と同様に、「過去のデータで見たことが、どのような根拠で将来も繰り返されるのか」という問いを自分に投げかけません。もっと正確に言うと、あなたのアイデアには予測能力があるのでしょうか？GARCHの作者は、すぐにこのモデルにたどり着いたわけではなく、ついでに言えば、彼らが定常的と理解していた効率的市場の思想家たちとの苦闘の末に、このモデルにたどり着いたのである。統計学では、定常過程は予測できるが、非定常過程は非常に予測しにくいことが分かっている。まさにこれが問題なのです。非定常性は、役に立たない数学の山を、他の分野で極めて有効なものにしている。GARCH思想。大前提として、定常性はない非定常性という言葉の意味を正確に定式化します。は、NOTから定常へ、定常から少しずつ進み始めます。定常性に近いほど、アルゴリズムが持つ未来予測能力は高くなるあなたのアイデアは、このようになりますか？ Aleksey Ivanov 2017.12.31 10:16 #106 СанСаныч Фоменко:あなたのやり方を評価して答えを出すことはできません。 あなたは、市場に無数にあるアイデアを検討しようとしていますが、大多数のアイデア作成者と同様に、「過去のデータで見たことが、どのような根拠で将来も繰り返されるのか」という問いを自分に投げかけません。もっと正確に言うと、あなたのアイデアには予測能力があるのでしょうか？GARCHの作者は、すぐにこのモデルにたどり着いたわけではなく、ついでに言えば、彼らが定常的と理解していた効率的市場の思想家たちとの苦闘の末に、このモデルにたどり着いたのである。統計学では、定常過程は予測できるが、非定常過程は非常に予測しにくいことが分かっている。まさにこれが問題なのです。非定常性は、役に立たない数学の山を、他の分野で極めて有効なものにしている。GARCH思想。大前提として、定常性はない非定常性という言葉の意味を正確に定式化します。は、NOTから定常へ、定常から少しずつ進み始めます。定常性に近いほど、アルゴリズムが持つ未来予測能力は高くなるあなたのアイデアは、このようになりますか？ ありがとうございました。考えることはたくさんあります。アドバイスをいただき、光栄でした。ハッピーホリデー Mickey Moose 2017.12.31 10:20 #107 チャネルでの取引方法を知っているか？ Uladzimir Izerski 2017.12.31 10:21 #108 私は、折りたたみ式のメーターとしてグラフを表示していますが、それぞれの膝が個々にメーター全体の分析を簡略化しています。すべてがシンプルなだけに、複雑なのです。 СанСаныч Фоменко 2017.12.31 11:10 #109 Aleksey Ivanov: ありがとうございました。考えることはたくさんあります。アドバイスをいただき、光栄でした。ハッピーホリデー こちらこそ、よろしくお願いします。ハッピーホリデー Alexey Volchanskiy 2018.01.01 06:36 #110 Alexander_K2: まさにその通りです。どうすればいいのか、2ヶ月前から私のスレッドで話していたのです。そして、最も洗練された人々の中には、その方法がまったくわからない人もいます。簡単に言うと、彼らは無知なんです。今頃はドミノ倒しをしているはずです :))))))うわ～、フクロウの写真ですね。 1...456789101112 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
つまり、モデルのパラメータ変更の緩和時間を最小にすることがポイントです。+ そのために（マキシム・ドミトリエフスキー）スイッチ（デヴァシファイア）戦略をとる。
モデルが安定していれば、偏差値で必ず戻ってくるというのは、そういう理解ではありません。そして、これはモデルの特性であり、マーケットに左右されるものではありません。繰り出し式の人形のように、ドローダウンに耐えることができるのです。定量的な特性があり、モデル設計の際に把握する。モデルの係数の和で表される。1以上であれば安定しておらず、1以下であればショック（ニュース）逸脱後の戻りが早いということです。
つまり、モデルのパラメータが歩いている間のドローダウンが、与えられたMMの制限を超えないようにする必要があるのです。
ゼロ分散と混同しているのか、それとも単なる定数なのか
であり、実際、三角形の例は、同じ時系列を 自分自身と比較する例である移動確率密度を計算し、確率のレベル、例えば0.9を設定し、その確率で価格がヒットするバンド、つまりチャネルを構築するのです。
そうです，指定するのを忘れていました。私は，移動する確率分布を無分散として構成していました（ 2n+1点のラグで構成する移動平均，もちろん分布も同じです），それに対して，ただ
GARCHはいくつかのポイントを予測し、それらから提供される追加統計量を考慮しながら、歴史の終盤（これが重要）で非変性 分布のモデルを作成しました。SanSanych（SanSanych Fomenko）への質問："この方法は、より正しいジャンプになるのか、それとも失敗もするのか？"
そうそう，指定するのを忘れていました。私は，これらの確率の移動分布を無分布（ 2n+1点の移動平均は n点遅れる，もちろん分布も同じ）にして，GARCH モデルによっていくつかの点を予測し，歴史の最後の部分（これは重要です）に無分布 分布のモデルを作り，すでに与えられた追加の統計を考慮したのです。SanSanychへの質問：「そのようなアプローチは、ジャンプにとってより正しいものなのか、それとも失敗するものなのでしょうか？
あなたのやり方を評価して答えを出すことはできません。
あなたは、市場に無数にあるアイデアを検討しようとしていますが、圧倒的多数のアイデア作者と同様に、「過去のデータで見たことが、どのような根拠で将来も繰り返されるのか」という問いを自分に投げかけません。もっと正確に言うと、あなたのアイデアには予測能力があるのでしょうか？
GARCHの作者は、すぐにこのモデルにたどり着いたわけではなく、ついでに言えば、彼らが定常的と理解していた効率的市場の思想家たちとの苦闘の末に、このモデルにたどり着いたのである。
統計学では、定常過程は予測できるが、非定常過程は非常に予測しにくいことが分かっている。まさにこれが問題なのです。非定常性は、役に立たない数学の山を、他の分野で極めて有効なものにしている。
GARCH思想。
あなたのアイデアは、このようになりますか？
あなたのやり方を評価して答えを出すことはできません。
あなたは、市場に無数にあるアイデアを検討しようとしていますが、大多数のアイデア作成者と同様に、「過去のデータで見たことが、どのような根拠で将来も繰り返されるのか」という問いを自分に投げかけません。もっと正確に言うと、あなたのアイデアには予測能力があるのでしょうか？
GARCHの作者は、すぐにこのモデルにたどり着いたわけではなく、ついでに言えば、彼らが定常的と理解していた効率的市場の思想家たちとの苦闘の末に、このモデルにたどり着いたのである。
統計学では、定常過程は予測できるが、非定常過程は非常に予測しにくいことが分かっている。まさにこれが問題なのです。非定常性は、役に立たない数学の山を、他の分野で極めて有効なものにしている。
GARCH思想。
あなたのアイデアは、このようになりますか？
私は、折りたたみ式のメーターとしてグラフを表示していますが、それぞれの膝が個々にメーター全体の分析を簡略化しています。すべてがシンプルなだけに、複雑なのです。
ありがとうございました。考えることはたくさんあります。アドバイスをいただき、光栄でした。ハッピーホリデー
まさにその通りです。どうすればいいのか、2ヶ月前から私のスレッドで話していたのです。そして、最も洗練された人々の中には、その方法がまったくわからない人もいます。簡単に言うと、彼らは無知なんです。今頃はドミノ倒しをしているはずです :))))))
うわ～、フクロウの写真ですね。