☆ 本日扱った記事
１本目 ： JRAとデータマイニング？？
２本目 ： 非定常な時系列が分析に適さない理由①
３本目 ： 非定常な時系列が分析に適さない理由②
新説フィボナッチ変動分析の登録方法
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■ 内容
まだ予定はありません・・
追記： ☆ バーチャルトレードコンテスト
バーチャル会員はバーチャルトレードコンテストとして生まれ変わったよう
です o(^▽^)o
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☆ 今日の独り言
どう表現したらわかりやすい内容になるか苦戦しております ( p_q)
数式を展開して「そうなるでしょ？」と書くのは容易いことではありますが、
それなら書籍や専門で扱っているサイトを参照すればいいわけで・・
う～ん 難しい (゜ρ゜)
ちなみに記事に書くのを忘れたのですが、時系列データを対数として表す
理由は２つあります。
ⅰ） 変化をベースにする
ⅱ） 離散から連続型のデータへ変換する
確率が関わる場合は、連続型確率分布を適用するために連続型の値に
しないといけませんよね。それで対数が活用されるわけです。後は、価格
をベースとしますと価格帯の下限付近と上限付近との比較が時系列データ
の仕様に依存して分り難くなるので変化率をベースとするログチャートとす
る場合もありますよ。
市場分析において特に価格を中心とした分析では時系列データの扱い方
が非常に重要です。普段何気なく観察しているチャートの感覚ではデータ
は扱えないのですねえ。また、
アイデアを求める (^-^)/
にもチャートベースにしますとアイデアこそ次々に浮かび上がりますが、有効
なアイデアかどうかの判別がつかないため時間を浪費することも多くなります。
その点、時系列データの扱いを知っていますと、
何が有効なのか (@_@)？
の選別が幾分早くなります。もちろん、時系列データの扱いから着目しなくれは
いけない点が明確になるので研究範囲も絞られ効率が良くなるのですねえ。
あ～サヤとフーリエの記事を書かなくては・・・
