이러한 GARCH가 많이 있습니다. 모델 자체, 평균 유형 및 잔차 분포 유형의 세 가지 매개변수 그룹이 있습니다. 모든 것이 입증되어야 합니다. 최고의 데이터 마이닝. 각 매개변수 유형에 대해 마지막 삐걱거림. 디트렌딩은 위에서 논의되었습니다. 따라서 GARCH에서는 ARFIMA와 함께 추세를 낮추고 있습니다. 분수 미분(허스트).
지금은 그냥 하고 있어요.
자동 수정 기능 M1. 창 60m.
그녀는 훌륭합니다.) +/-1m에서 이미 0이거나 매우 약한 음수입니다. 하지만 영상의 추천은 미분을 하고 나서야 ... 우리의 경우 미분 후 노이즈만 남는다.
Кластерные индикаторы – это набор индикаторов, разделяющих валютные пары на отдельные валюты. Индикаторы позволяют следить за колебаниями валют относительно друг друга, определять потенциал зарождения новых валютных трендов, получать торговые сигналы и сопровождать среднесрочные и долгосрочные позиции.
1. 초기 견적은 고정적이지 않습니다. 가변 평균입니다. 우리는 추세를 거래할 수 있지만 조정과 반전을 구별하는 방법을 모릅니다. 지연 + 추세와의 편차는 예금을 쉽게 배출할 수 있습니다.
이것은 분명합니다. 그러나 나열한 모든 것을 Wiener 프로세스(무작위 걷기)에 적용하기 시작하면 마찬가지로 추세와 반전 및 플랫, 대머리 기능이 모두 표시됩니다. 이는 이미 우리보다 먼저 시도된 바 있습니다.) 모든 종류의 회귀를 계산합니다. 의미가 없을 것입니다.) 그리고 Wiener 또는 Feynman이 쓴 것처럼 문제를 해결하기 전에 솔루션이 있는지 알아 보는 것이 좋습니다.
이렇게 하려면 먼저 안정적인 상관 관계(존재)를 찾은 다음 모델을 빌드해야 합니다. 왠지 그럴 것 같습니다.
글쎄, 왜 안되지? M1에 대한 EURUSD 발행물을 훨씬 더 많이 보았습니다.
rugarch에서 봐야합니다
이러한 GARCH가 많이 있습니다. 모델 자체, 평균 유형 및 잔차 분포 유형의 세 가지 매개변수 그룹이 있습니다. 모든 것이 입증되어야 합니다. 최고의 데이터 마이닝. 각 매개변수 유형에 대해 마지막 삐걱거림. 디트렌딩은 위에서 논의되었습니다. 따라서 GARCH에서는 ARFIMA와 함께 추세를 낮추고 있습니다. 분수 미분(허스트).
지금은 그냥 하고 있어요.
자동 수정 기능 M1. 창 60m.
그녀는 훌륭합니다.) +/-1m에서 이미 0이거나 매우 약한 음수입니다. 하지만 영상의 추천은 미분을 하고 나서야 ... 우리의 경우 미분 후 노이즈만 남는다.
지금은 그냥 하고 있어요.
자동 수정 기능 M1. 창 60m.
그녀는 훌륭합니다.) +/-1m에서 이미 0이거나 매우 약한 음수입니다. 하지만 영상의 추천은 차별화하고 나서야... 우리의 경우 차별화를 하고 나면 노이즈밖에 남지 않는다.
6000m라면? 소음은 소음이 아닙니다. 이론상 미니 사이클이 있어야 합니다.
6000m라면?
모두 같은. 그러나 델타 함수.)
이전 판독 값의 방향에 상관 관계가 있으면 나와야 합니다. 하지만 나오지 않습니다. 그녀는 아니다. 주기가 있는 경우 상당한 상관 관계도 있어야 합니다. 이 경우 인접한 여러 샘플은 상호 의존적이며 사이클 자체가 감지되지 않더라도 피크는 확장되어야 합니다.
ZY 창이 미끄러집니다. 즉, 계산에서 전체 샘플은 ~ 52000 판독값입니다.
모두 같은. 그러나 델타 함수.)
이전 판독 값의 방향에 상관 관계가 있으면 나와야 합니다. 하지만 나오지 않습니다. 그녀는 아니다. 주기가 있는 경우 상당한 상관 관계도 있어야 합니다. 이 경우 인접한 여러 판독값은 상호 의존적입니다.
ZY 창이 미끄러집니다. 즉, 계산에서 전체 샘플은 ~ 52000 판독값입니다.
슬픔 :)
rsi 자동 고침으로 계산하면? 또는 더 부드러운 오실레이터에서. 그런데 Rsi는 추세의 기울기에 실제로 의존하지 않습니다. 차트의 기울기를 변경했는데 원본과 거의 동일하게 표시되었습니다.
또한 옵션으로 이것을 시도하고 싶었습니다. https://www.mql5.com/en/articles/1472
주기적으로 보입니다. 즉시 ns로 밀어넣거나 autocorrelation 으로 시도할 수 있습니다. 그리고 제 생각에는 예측 능력이 rsi보다 좋습니다. 그리고 그것은 이미 1분 동안 다중 통화입니다. 현재가 아닌 통화 쌍의 바구니에 따라 다릅니다.
mt5에서 다시 작성해야 하는 유일한 것
슬픔 :)
rsi 자동 고침으로 계산하면? 또는 더 부드러운 오실레이터에서. 그런데 Rsi는 추세의 기울기에 실제로 의존하지 않습니다. 차트의 기울기를 변경했는데 원본과 거의 동일하게 표시되었습니다.
이미 그런 것을 고려했습니다. 자기 상관 함수는 RSI 자체의 기간만 반영합니다. 우리는 Mashka에 따라 계산합니다-Mashka 등을 부드럽게하는 기간이 있습니다. 자연스럽습니다. 즉, 시장과 아무 관련이 없을 것입니다.(
솔직히, 나는 클러스터에서 동일한 MA와 근본적으로 다른 것을 볼 수 없습니다. IMHO는 물론 프로필에서만 동일한 계란입니다.
지금은 그냥 하고 있어요.
자동 수정 기능 M1. 창 60m.
그녀는 훌륭합니다.) +/-1m에서 이미 0이거나 매우 약한 음수입니다. 하지만 영상의 추천은 차별화하고 나서야... 우리의 경우 차별화를 하고 나면 노이즈밖에 남지 않는다.
아니요, 그런 식으로 작동하지 않습니다.
인용문을 살펴보고 식별된 문제를 해결하기 위한 도구를 선택하는 것이 필요합니다.
1. 초기 견적은 고정적이지 않습니다. 가변 평균입니다. 우리는 추세를 거래할 수 있지만 조정과 반전을 구별하는 방법을 모릅니다. 지연 + 추세와의 편차는 예금을 쉽게 배출할 수 있습니다.
두 가지 방법이 있습니다.
2. 추세 제거: 평균 = const
3. 결과를 보십시오. 더 정확히는 나머지를 봐
3.1. 나머지가 정상이면 ARMA입니다. 그러한 행이 있지만 극히 드뭅니다.
3.2. 나머지가 고정되어 있지 않으면 다시 미분합니다. 아리마 모델. 이 모델의 행은 더 빈번하지만 여전히 매우 드뭅니다.
4. 나머지를 보고 GARCH 시뮬레이션
실제로는 모든 것이 훨씬 더 복잡합니다.
이미 그런 것을 고려했습니다. 자기 상관 함수는 RSI 자체의 기간만 반영합니다. 우리는 Mashka에 따라 계산합니다-Mashka 등을 부드럽게하는 기간이 있습니다. 자연스럽습니다. 즉, 시장과 아무 관련이 없을 것입니다.(
솔직히, 나는 클러스터에서 동일한 MA와 근본적으로 다른 것을 볼 수 없습니다. IMHO는 물론 프로필에서만 동일한 계란입니다.
음, 마지막 옵션은 스프레더를 훈련하는 것입니다. 메타따옴표는 곧 사용자 지정 피드를 약속하므로 표준 도구로 모든 종류의 도구를 구축할 수 있습니다.
같은 주식이나 지수에
아니요, 그런 식으로 작동하지 않습니다.
인용문을 살펴보고 식별된 문제를 해결하기 위한 도구를 선택하는 것이 필요합니다.
1. 초기 견적은 고정적이지 않습니다. 가변 평균입니다. 우리는 추세를 거래할 수 있지만 조정과 반전을 구별하는 방법을 모릅니다. 지연 + 추세와의 편차는 예금을 쉽게 배출할 수 있습니다.
이것은 분명합니다. 그러나 나열한 모든 것을 Wiener 프로세스(무작위 걷기)에 적용하기 시작하면 마찬가지로 추세와 반전 및 플랫, 대머리 기능이 모두 표시됩니다. 이는 이미 우리보다 먼저 시도된 바 있습니다.) 모든 종류의 회귀를 계산합니다. 의미가 없을 것입니다.) 그리고 Wiener 또는 Feynman이 쓴 것처럼 문제를 해결하기 전에 솔루션이 있는지 알아 보는 것이 좋습니다.
이렇게 하려면 먼저 안정적인 상관 관계(존재)를 찾은 다음 모델을 빌드해야 합니다. 왠지 그럴 것 같습니다.
그러나 지금까지는 침묵.
ZY 최근에 그런 실험을 했다. 각 시점에서 시리즈는 이전 기간에 대한 다항식 회귀를 작성하고 마지막 점만 표시했습니다. 계산이 길어서 약 8시간 정도 - 아무것도 저장하지 않았고 보여줄 수도 없습니다. 말로만. 그러면 아마 한 조각으로 보여줄 것입니다.
따라서 회귀선이 주기적으로 끊어진 후 다시 부드러운 선이 나타납니다. 나는 왜 이런 일이 일어나는지 이해하지 못했다고 말해야 하지만, 이 지점 근처에서 시계열 통계가 갑자기 변경된다고 가정할 수 있습니다.
추신은 그래프의 일부를 찾았습니다.
이상값에 주의를 기울이지 마십시오(어디에서 왔는지 모르겠습니다. 아마도 다항식 계수가 규모에서 벗어날 수 있습니다). 불행히도 이 특정 차트를 가격대와 결합할 수 없습니다.
ZY 최근에 그런 실험을 했다. 각 시점에서 시리즈는 이전 기간에 대한 다항식 회귀를 작성하고 마지막 점만 표시했습니다. 계산이 길어서 약 8시간 정도 - 아무것도 저장하지 않았고 보여줄 수도 없습니다. 말로만. 그러면 아마 한 조각으로 보여줄 것입니다.
따라서 회귀선이 주기적으로 끊어진 후 다시 부드러운 선이 나타납니다. 왜 이런 일이 일어나는지 이해했다고 해야 하나, 이 지점 부근에서 시계열의 통계가 갑자기 변경된다고 가정할 수 있습니다.
유전자 최적화 과정에서 결과가 난기류에 빠지기 시작한다는 것은 무엇을 의미합니까? :) 일정은 시간이 지남에 따라 개선되어야 합니다.