eine Handelsstrategie auf der Grundlage der Elliott-Wellen-Theorie - Seite 256
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Ja, ich weiß, ich bin ein lausiger Geschichtenerzähler. Ich habe so viel erklärt, wie ich konnte, aber ich dachte, ich sollte mich nicht zu oft wiederholen. :о)))
Soweit ich das jetzt verstanden habe, ändert sich der Wert von PE zu einem bestimmten Zeitpunkt, wenn sich die aktuelle Zählung mehr und mehr nach rechts bewegt? Denn der Kanal, der diesen Punkt mit dem aktuellen Bezugspunkt verbindet, ändert sich.
Das ist richtig. Fügen Sie nun noch die Dynamik des Wandels hinzu, und Sie können Ihr Wissen über diesen Prozess erweitern. Um auf den Motorradfahrer zurückzukommen, müssen Sie nur ein wenig von einem klassischen physikalischen Problem abstrahieren. Nehmen wir an, dass wir zu einem bestimmten Zeitpunkt den Gleichgewichtspunkt und nur diesen kennen. Es ist ziemlich schwierig, sofort zu sagen (ich erinnere Sie daran, dass wir von dem speziellen Problem abstrahiert sind und sehr wenig über das spezielle System wissen), was er tut, ob er geradeaus fährt oder abbiegt und ob es eine scharfe Kurve ist oder nicht. Diese Frage kann natürlich indirekt durch die Kenntnis des Gleichgewichts auf vergangenen Bewegungszeitlinien beantwortet werden.
Ich verfolge lediglich die Dynamik der Veränderungen der lokalen Extrema (in diesem Fall der Tiefststände) in Bezug auf das Fenster N für jeden Zeitrahmen, in dem wir den Prozess der Länge N beobachtet haben (er ist verschnörkelt). Auf dem Bild können Sie sehen, wie Fenster im Laufe der Zeit "geformt" werden. Dann kombiniere ich sie einfach:
Bei diesem Ansatz muss das Fenster der Länge N immer ein konstanter Wert bleiben. Die Matrix oder Oberfläche hat die folgende Größe [N: (N-Zone)]. Die Wahl von N selbst ist eine andere Geschichte.
Gestern stieß ich auf einen Beitrag, den ich sehr interessant fand und der sich in gewisser Weise mit den hier diskutierten Themen überschneidet (imho).
http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=22097&page=3
es handelt sich um einen vorangehenden Beitrag in einem (langen) Thread von UP
Hier ist die Situation
Wenn wir eine Stichprobe (Close)irgendwo EURUSD h1 216 Bars und berechnen auf dieser Probe die Koeffizienten für eine parabolische Regression. F(x)=A0+A1*x+A2*x^2
Nach der Berechnung des Potenzialgradienten
int shift=215;
for (int j=shift-3;j>=0;j--)
{
ArrayResize(a_Price,shift+3-j);
ArrayInitialize(a_Price,0);
int s=1;
for (int i=shift;i>=j;i--)
{
a_Price[s]=Close[i];
s++;
}
Raschet_koefficientov_paraboli(a_Price,shift-j);
double summGradienta=0;
for (int x=1;x<=shift-j;x++)
{
summGradienta+=Close[shift-x+1]-(A0+A1*x+A2*MathPow(x,2));
}
GP[j]=summGradienta*100000000000;
}
es stellt sich heraus, eine lustige Zahl (es ist immer negativ) und etwa im Bereich - 0,0278
und wenn Sie den Indikator durch die Geschichte auf die Visualisierung der Umrisse dieses Indikators konstant bleiben vor allem die mehr Probe desto stabiler.
am wichtigsten Umrisse nicht auf Zeitrahmen und Währungspaar
Essenz der Funktion
Raschet_koefficientov_paraboli
IOC und Systemlösung durch inverse Matrix
wie es verwendet werden kann ?
PS. Dies ist mein "erfolgloser" Versuch eines Beitrags von solandr 08.07.06 20:12
Ich habe keine solchen Bilder wie dort
Hochachtungsvoll
PPS Wenn jemand braucht, werde ich hier meinen Code vollständig posten.
Um einen Code einzufügen, verwenden Sie das Code-Tag. Dann wird Ihr Text viel leichter zu lesen sein.
Auch bei der Berechnung der parabolischen Regressionskoeffizienten durch ANC erhält man ein System mit 3 Uranen. Sie ist durchaus in der Lage, in allgemeiner Form gelöst zu werden. Daraus ergeben sich 3 Formeln für 3 Regressionskoeffizienten, die nicht allzu kompliziert sind. Ihre Berechnung ist viel einfacher und vor allem zuverlässiger als die Konstruktion der inversen Matrix.
Eigentlich habe ich nichts zu sagen, da es keinen Code gibt. Aber wenn Sie die Frage stellen, wird Solandr Ihnen sicher helfen, sie zu lösen.
//+------------------------------------------------------------------+ //| Gradient_Potenciala_ind.mq4 | //| olyakish | //| | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "olyakish" #property link "" #property indicator_separate_window #property indicator_buffers 2 #property indicator_color1 Red #property indicator_color2 Blue #property indicator_level1 0 /* #property indicator_level2 0.0254 #property indicator_level3 -0.0229 */ #property indicator_minimum -0.03 #property indicator_maximum 0.03 double Matrica[4,5]; double det,det1; double Matrica`[4,4]; double A0,A1,A2; double a_Price[]; double GP[],MA[],GP_Rev[]; int shift; double NullGradient; //---- функция расчета коэффициентов параболы типа F(x)=A0+A1*x+A2*x^2 //---- передаем массив цен по которым происходит расчет коэффициентов и количество баров для расчета int init() { SetIndexStyle(0, DRAW_LINE); SetIndexBuffer(0, GP); SetIndexLabel(0, "Gradient_Potenciala"); SetIndexStyle(1, DRAW_LINE); SetIndexBuffer(1, MA); SetIndexLabel(1, "MA"); shift=iBarShift(NULL, 0, ObjectGet("Start", OBJPROP_TIME1),false); SetIndexDrawBegin(0, 10); return(0); } void Raschet_koefficientov_paraboli(double Mass_Price[], int bars_in) { //---- метод наименьших квадратов и решение системы уравнений обратной матрицей // --- имеем заполненную матрицу 3*4 ArrayInitialize(Matrica,0); ArrayInitialize(Matrica`,0); Matrica[1,1]=bars_in; for (int i=1;i<=bars_in;i++) { Matrica[1,2]+=i; Matrica[1,3]+=MathPow(i,2); Matrica[2,3]+=MathPow(i,3); Matrica[3,3]+=MathPow(i,4); Matrica[1,4]+=Mass_Price[i]; Matrica[2,4]+=Mass_Price[i]*i; Matrica[3,4]+=MathPow(i,2)*Mass_Price[i]; } Matrica[2,1]=Matrica[1,2]; Matrica[2,2]=Matrica[1,3]; Matrica[3,1]=Matrica[2,2]; Matrica[3,2]=Matrica[2,3]; // ее det det= (Matrica[1,1]*Matrica[2,2]*Matrica[3,3]+Matrica[2,1]*Matrica[3,2]*Matrica[1,3]+Matrica[1,2]*Matrica[2,3]*Matrica[3,1])- (Matrica[1,3]*Matrica[2,2]*Matrica[3,1]+Matrica[1,2]*Matrica[2,1]*Matrica[3,3]+Matrica[1,1]*Matrica[2,3]*Matrica[3,2]); //Comment ("det=",det); //обратную матрицу Matrica`[1,1]=((Matrica[2,2]*Matrica[3,3])-(Matrica[2,3]*Matrica[3,2])); Matrica`[1,2]=-((Matrica[2,1]*Matrica[3,3])-(Matrica[2,3]*Matrica[3,1])); Matrica`[1,3]=((Matrica[2,1]*Matrica[3,2])-(Matrica[2,2]*Matrica[3,1])); Matrica`[2,1]=-((Matrica[1,2]*Matrica[3,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[3,2])); Matrica`[2,2]=((Matrica[1,1]*Matrica[3,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[3,1])); Matrica`[2,3]=-((Matrica[1,1]*Matrica[3,2])-(Matrica[1,2]*Matrica[3,1])); Matrica`[3,1]=((Matrica[1,2]*Matrica[2,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[2,2])); Matrica`[3,2]=-((Matrica[1,1]*Matrica[2,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[2,1])); Matrica`[3,3]=((Matrica[1,1]*Matrica[2,2])-(Matrica[1,2]*Matrica[2,1])); //расчет коэффициентов параболы A0-с, A1-b, A2=a A0=(Matrica`[1,1]*Matrica[1,4]+Matrica`[1,2]*Matrica[2,4]+Matrica`[1,3]*Matrica[3,4])/det; A1=(Matrica`[2,1]*Matrica[1,4]+Matrica`[2,2]*Matrica[2,4]+Matrica`[2,3]*Matrica[3,4])/det; A2=(Matrica`[3,1]*Matrica[1,4]+Matrica`[3,2]*Matrica[2,4]+Matrica`[3,3]*Matrica[3,4])/det; return(0); } int start() { if(ObjectFind("Start")!=0) {Comment ("Вертикальная линия Start не найдена");}////return(0);} else {Comment ("Вертикальная линия Start на баре ",iBarShift(NULL, 0, ObjectGet("Start", OBJPROP_TIME1),false) );} shift=iBarShift(NULL, 0, ObjectGet("Start", OBJPROP_TIME1),false); shift=215; GP[shift+1]=0; GP[shift]=0; GP[shift-1]=0; GP[shift-2]=0; for (int j=shift-3;j>=0;j--) { ArrayResize(a_Price,shift+3-j); ArrayInitialize(a_Price,0); int s=1; for (int i=shift;i>=j;i--) { a_Price[s]=Close[i]; s++; } Raschet_koefficientov_paraboli(a_Price,shift-j); double summGradienta=0; for (int x=1;x<=shift-j;x++) { summGradienta+=Close[shift-x+1]-(A0+A1*x+A2*MathPow(x,2)); } GP[j]=summGradienta*100000000000; } SetIndexLabel(0, "Gradient_Potenciala"+GP[1] ); Comment (GP[1]); ////////////////////////------------------------------------------------------------ //-0.0216 /* ArrayResize(a_Price,shift+2); ArrayInitialize(a_Price,0); int s=1; for (i=shift;i>=1;i--) { a_Price[s]=Close[i]; s++; } */ /* for(i=1;i<=200;i++) { a_Price[s]=Close[2]-100*Point+i*Point; Raschet_koefficientov_paraboli(a_Price,shift-1); summGradienta=0; for (x=1;x<=shift-j;x++) { summGradienta+=Close[shift-x+1]-(A0+A1*x+A2*MathPow(x,2)); } summGradienta =summGradienta*1000000000; // Alert(Close[2]-100*Point+i*Point,"=",summGradienta); } */ /* ArrayResize(GP_Rev,ArrayRange(GP,0)); ArrayCopy(GP_Rev,GP,0,0,WHOLE_ARRAY); // ArrayIsSeries(GP_Rev); ArraySetAsSeries(GP_Rev,1); int ma_period=25; for(i=shift-ma_period-15;i>=1;i--) { MA[i]= iMAOnArray(GP_Rev,0,ma_period,0,MODE_SMA,i); } */ // MA[2]= iMAOnArray(GP_Rev,0,10,0,MODE_SMA,2); // MA[3]= iMAOnArray(GP_Rev,0,10,0,MODE_SMA,15); // Comment ("MA[1]",MA[1]); return(0); } //+------------------------------------------------------------------+Schauen Sie sich an, was er auf der Visualisierung zeichnet.
1. Wir nehmen eine Stichprobe von z.B. den letzten 100 Takten [99,0]. Bei diesem Beispiel wollen wir sehen, wie sich der Kraftgradient, der auf die entlang der gekrümmten, schrägen Rille rollende Preiskugel wirkt, verändert. Wir gehen davon aus, dass diese gleiche Talsohle bei Takt 99 beginnt und bei 0 endet.
2. Wir gehen davon aus, dass uns bei der Berechnung des Kraftgradienten, der auf die Kugel an einem bestimmten Punkt der Flugbahn, z. B. an der 45er-Stange, wirkt, die Form der Rille, die sie nach dieser Stange durchlaufen wird, überhaupt nicht interessiert. Das heißt, wir sind nicht an dem Intervall [44,0] interessiert. Zur Berechnung des Kraftgefälles, das auf die Kugel am Stab 45 einwirkt, betrachten wir also das Segment [99,45].
3. Für dieses Intervall [99,45] finden wir die Parabel mit Hilfe von MNA. Die Steigung der Kraft, die auf den Kugelpreis wirkt, ist gleich der Differenz zwischen dem Preis im Punkt 45 und dem Wert der Näherungsparabel.
4. Dann wollen wir die Werte der Gradienten, die auf den Preisball wirken, für die gesamte Länge seiner Bewegung entlang des Segments [99,0] ermitteln. Zu diesem Zweck müssen wir die Schritte 1-3 wiederholen. Das heißt, wir nehmen die Segmente [99,95],[99,94],[99,93]........[99,2],[99,1],[99,0] und finden die Gradientenwerte für jedes Segment.
5. Nun addieren wir die in Punkt 4 erhaltenen Gradienten und erhalten den Wert der Summe der Gradienten der auf den Kugelpreis wirkenden Kräfte für den gegebenen Punkt 99. Dies ist also der Wert, den wir in das Diagramm einzeichnen können. Dies ist der Punkt auf der Zeitachse, der sich bei Takt 99 befindet.
6. Als Nächstes wollen wir den Wert der Summe der Gradienten für die anderen Punkte dieses Troges [99,0] ermitteln. Zu diesem Zweck müssen wir nacheinander die entsprechenden Tiefpunkte [98,0],[97,0],[96,0]......[6,0],[5,0],[4,0] nehmen. Wiederholen Sie die Schritte 1-5 für jede der Rillen. Das Ergebnis auf dem Chart ist eine Wellenstruktur wie diese, die bei Takt 99 beginnt und bei Takt 0 abfällt.
PS: In dem Bild von solandr 08.07.06 20:12 war die Summierung der Gradienten modulo. Aber dann habe ich angefangen, eine einfache algebraische Summierung zu verwenden, und die Punkte des Übergangs durch 0 dieser Struktur sind Punkte, an denen reale Kanäle auftreten, die im aktuellen Moment wirken. "Handelsstrategie auf Basis der Elliot-Wellen-Theorie" solandr 27.08.06 21:05
Ich führe genau das gleiche Verfahren für ligne regression channels durch. Ich erhalte auch die Wellenstruktur und daraus die Zeitrahmen der Kanäle, die zum aktuellen Zeitpunkt wirken.
Hallo Yuri, entschuldige die Verspätung, ich war ein bisschen mit wichtigen Dingen beschäftigt. Okay, ich werde versuchen, alles der Reihe nach zu erklären. Vor allem, weil ich über den Hearst'schen Exponenten gesprochen habe und noch nicht über die potenzielle Energie gesprochen habe.
Im Allgemeinen bin ich ein wenig verwirrt, denn das, worüber ich im Folgenden schreiben werde, haben wir schon oft besprochen, einschließlich der Kanäle, PE und der toten Zone (abgesehen von einigen kleineren Aspekten). Na ja, egal, zumindest wiederholen wir, was wir gelernt haben, und Vladislav als Ideologe wird uns korrigieren. :о)
Natürlich ist das nicht mein ganzes Modell, oder besser gesagt, überhaupt kein Modell. Es gibt kein Fragment der Elliott-Wellen-Theorie, Grundlagen des Modells - der Hurst-Index, MSP in seiner Gesamtheit, "Wellen der fraktalen Struktur" und viele andere Dinge, sowie die Verbindung zwischen diesen Komponenten. Ich betrachte PE und seine Verwendung isoliert, anstatt mein Modell zu beschreiben.
Potentielle Energie (PE) des Kanals
Ich beginne mit dem PE-Diagramm selbst. Ausgehend vom aktuellen Datum (d.h. von Null zu einem bestimmten Zeitpunkt) wird eine Preisprobe genommen, z.B. (H+L)/2 Anzahl von N Balken (oder Proben). Diese Preisstichprobe dient als Input für die Berechnung des EP. Wenn wir in der Geschichte in Schritten von +1 vorgehen, wird jede dieser Iterationen die Stichprobe auf eine Länge von n bis N begrenzen. In diesem Fall spielt es keine Rolle, ob man von 0 nach N oder von N nach 0 geht. Für jeden solchen Kanal wird PE berechnet. Folglich wird einem Kanal ein Wert der potenziellen Energie zugewiesen. Dies wird durch die Zahlen anschaulich demonstriert (man beachte das hohe Kunstwerk :o)
n=5
Wie ich bereits schrieb, werden Kanäle, deren Länge unter der Grenze der toten Zone liegt, nicht berücksichtigt, aber es sollte beachtet werden, dass bei der Berechnung des PI die verbleibenden Kanäle diesen Abschnitt einschließen. Ein ähnliches Segment gibt es für den Hurst-Index, wenn die Berechnung für eine sehr kleine Stichprobe von vornherein große Fehler enthalten kann und die Berechnungen nicht auf ihr durchgeführt werden. In meinem Modell ist die Länge dieses Intervalls nicht festgelegt, sondern wird auf der Grundlage einer Analyse der Preisreihen in der Nähe des aktuellen Datums ausgewählt.
Und dies ist die Variante für n=8. Die nächste Iteration liefert uns eine Preisstichprobe von 8 Stichproben, für die ein PE-Wert berechnet wird:
Die erhaltene PE-Funktion hat ihre Extrema und jedes Extremum entspricht einem Kanal einer bestimmten Länge. In Anbetracht der Besonderheiten der Methode zur Berechnung von PE sind die Kanäle, die lokalen Minima (d. h. nicht nur dem kleinsten Extremum) entsprechen, von besonderem Interesse. Ihre Werte, ihre Position in Bezug auf das Fenster der Länge N, kombiniert mit zusätzlichen Kanalmerkmalen, ergeben eine Verschachtelungshierarchie. Unter den Kandidaten wird ein hochrangiger (übergeordneter) Sender mit hohem Potenzial ermittelt. Dies ist nicht unbedingt der längste Kanal. Der Begriff des größeren "Potenzials" wird hier im Sinne des MRO interpretiert. In Verbindung mit einem minimalen Wert der potenziellen Energie könnte man sagen, dass dies der stabilste Kanal ist.
Ein wenig über Nachhaltigkeit. Dieser Begriff ist im Allgemeinen recht dehnbar und hat in unserem Fall auch einen probabilistischen Charakter. Auf den Seiten eines Physiklehrbuchs fährt zum Beispiel ein Radfahrer. Wenn er sich im Gleichgewicht befindet und die idealen Bedingungen seiner Existenz berücksichtigt, kann er ewig reiten. Auf der Straße ist es nicht so perfekt. Ich kannte zum Beispiel einen Radfahrer, bei dem ich keinen Cent darauf wetten würde, dass er noch mindestens 10 Minuten im Gleichgewicht sein würde. Zugegeben, das war ich. :о))) Ähnlich verhält es sich mit der Schätzung der Persistenz des Hearst-Indikators, die ebenfalls einen probabilistischen Charakter hat.
Die berechnete Grafik sowie zusätzliche Merkmale sollten als Anfangsbedingungen für die Existenz des Systems betrachtet werden, die sich natürlich ändern werden.
Der Klarheit halber werde ich "Potenzial" durch "Energie" des Kanals ersetzen. Wird der Kanal für immer existieren? Natürlich nicht, eines Tages wird sie ihre Energie verlieren und aufhören zu existieren. Wo wird sie es ausgeben? Meiner bescheidenen Meinung nach wird er es anderen Kanälen überlassen. Oder, philosophisch ausgedrückt, andere Kanäle werden es wegnehmen. Und wie kann man das Austreten von Energie aus einem Kanal verfolgen? ...Was wollte ich sagen, ach ja, Entschuldigung, ich war abgelenkt. Mehr will ich nicht sagen.
Ich möchte Ihnen ein Beispiel für eine Berechnung anhand eines "zufälligen" Nullbalkens geben. Die "Zufälligkeit" ist auf die nicht zufällige Auswahl eines der typischen, meiner Meinung nach schwierigen Bereiche des Diagramms zurückzuführen. Dies wird später noch deutlich werden. Ich lege also den aktuellen Messwert fest und berechne den PE für N=130, wobei die tote Zone mit 30 angenommen wird. Daraus ergeben sich 130-30=100 Kanäle, und für jeden Kanal berechne ich den Wert von PE. Ich habe ein solches Diagramm erhalten, in dem die (H+L)/2 Preisreihen überlagert sind.
Dieses Diagramm enthält vier Kanäle, die minimale PI-Werte haben. Außerdem werden die Kanäle durch ihre Anzahl identifiziert (die Kanallänge wird berechnet als 130 - (Anzahl eines lokalen Extremums))
25 Zählungen
51 Zählungen
88 Zählungen
117 Zählungen
So kommen wir von einem System mit 100 Kanälen zu einem System mit 4 Kanälen. Schauen wir uns jeden Kanal einzeln an:
25 count PE Kanal der obersten Ebene (Parent).
Kanäle der unteren Ebene
51 PE count
Ein recht merkwürdiger Kanal. Es scheint genauso leistungsfähig zu sein, aber man kann sehen, dass die Kanäle verstreut sind.
Das bedeutet, dass die beiden Kanäle um die Energie konkurrieren: der eine wird sie in die eine Richtung transportieren, der andere in die andere Richtung. Die Richtungen der Übertragung sind im Allgemeinen nicht sehr ähnlich. Ich frage mich, wer wem die Energie entziehen wird.
88 PE-Anzahl
117 PE-Anzahl Der Kanal hat im Vergleich zu den anderen den kleinsten Wert der potenziellen Energie.
Was soll man also mit diesen Kanälen machen? Achten Sie natürlich auf Umkehrzonen. Dies erfordert ein gutes Modell. Eine der einfachsten Möglichkeiten, die in diesem Forum diskutiert wird, ist die Suche nach Schnittpunkten von Kanälen niedrigerer Ordnung untereinander und mit dem übergeordneten Kanal. Man muss nur wissen, nach welchen Kreuzungen man suchen muss; außerdem ist die Wahl der Kanalgrenzen wichtig. Schließlich wird jeder Kanal durch drei Linien dargestellt: die Mittellinie, in der Regel eine lineare Regression, sowie die untere und obere Grenze. Der Schnittpunkt der beiden Kanäle bildet neun Punkte.
Wenn Sie die Schnittpunkte aller Kanäle mit allen Kanälen finden, erhalten Sie eine annehmbare Zahl.
Ich werde die langwierige Geschichte über die Konstruktion von Umkehrzonen überspringen und direkt zum Ergebnis kommen. Zunächst einmal gilt dies nur für einen bestimmten, nach meiner Methode berechneten PE. Ich werde nur darauf hinweisen, dass die berechnete PE-Funktion nur die Anfangsbedingungen des Systems ist (in diesem Fall ist das System vier Kanäle, nicht 100),
Wir haben die folgenden Pivot-Zonen für die Kanäle, Teilnehmer
Lassen Sie uns die Tatsache betrachten. Dies ist vielleicht nicht der am schwierigsten vorherzusagende Abschnitt, aber er unterscheidet sich insofern, als die stabilen Kanäle beginnen, Energie zu verlieren, während der neue Kanal, der ihn beerben wird, noch nicht eindeutig geformt ist. Sie befindet sich noch in den Kinderschuhen, irgendwo dazwischen.
Dynamisches Modell
Um ein dynamisches Modell zu erstellen, muss der Graph eine einfache Bedingung erfüllen, nämlich dass die berechneten Werte nicht von der Länge der Stichprobe abhängen dürfen. Dies ist wie folgt zu verstehen: Eine große Stichprobe aus einem festen aktuellen Bezugspunkt muss die Werte kleinerer geschätzter Stichproben enthalten. Zum Beispiel:
N=5
Zählungen: 0 1 2 3 4
Werte: 3 4 2 2 7
N=10
Zählungen: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Werte: 3 4 2 2 7 5 1 2 2 1
In der Praxis sieht es so aus:
Im Allgemeinen ist es nichts Besonderes, aber die Eigenschaft ist gerade für das dynamische Modell sehr wichtig und deshalb habe ich sie hervorgehoben.
Nun zum dynamischen Modell selbst. Nehmen wir als Beispiel ein Stundenchart. Nehmen wir an, es ist 16:00 Uhr an einem Handelstag. Was möchte ich tun? Führen Sie, grob gesagt, die oben kurz beschriebenen Aktionen durch. Ab dem Null-Balken, der 16:00 Uhr entspricht, stelle ich ein EP-Diagramm mit der Länge von N historischen Balken (Zählungen) dar. Die Abbildung zeigt diese Tatsache:
Erinnern wir uns nun daran, was ich vor einer Stunde, also um 15:00 Uhr, getan habe. Wenn Sie kein Bier getrunken haben, müssen Sie das PE-Diagramm auf dieselbe Weise gezeichnet haben:
Die Eingangsstichproben der Preisreihen um 16:00 Uhr und 15:00 Uhr unterscheiden sich nur durch die beiden extremsten Werte voneinander. Und dies dürfte sich sicherlich geringfügig auf die PE-Charts auswirken. Aber wie? Nehmen wir das obige aktuelle Beispiel (nehmen wir an, dass das EP-Diagramm für 16:00 Uhr berechnet wurde) und zeichnen wir es vor einer Stunde, d. h. um 15:00 Uhr, auf:
. Wir sehen, dass die Anzahl der lokalen Extrema gleich geblieben ist, aber es gibt leichte Veränderungen, nämlich eine interne Bewegung relativ zum Fenster. Was hatte ich eigentlich erwartet? Die lokalen Extrema ändern auch ihre Position in Bezug auf das Fenster der Länge N (es sei daran erinnert, dass das Fenster ein fester Wert ist) und die Energieniveaus ändern sich, während die Form der Kurve praktisch gleich bleibt. Um 16:00 Uhr wurden im Stammkanal auf der PE-Fläche 24 Tiere gezählt (Kanallänge 106). Um 15:00 Uhr (dies ist auch der Hauptkanal) betrug der Wert 22, was der Kanallänge 108 entspricht. Es ist auch anzumerken, dass es keine Neuordnung der Kanalebenen gab. Der Hauptkanal verliert an Länge und Stabilität.
Irgendwann dachte ich, warum nicht weiter in die Geschichte hineinschauen, sozusagen das Fenster "einfrieren" und den Prozess durch das Fenster beobachten.
Alles, was bleibt, ist die Kombination (obwohl dies nicht die einzige Konstruktion ist) aller Graphen für N Stunden (die Zeit ist hier natürlich nicht wichtig, es können Minuten, Stunden, Tage, etc. sein). Wir erhalten Folgendes:
Dies ist ein einfacher Weg, um die Rohdaten (Matrix) für die dynamische Analyse zu erhalten. Dies ist nur der allererste Schritt, und die Anwendung wird als Analyse der Dynamik lokaler Minima betrachtet, und im Allgemeinen können mehr zusätzliche Informationen daraus gewonnen werden. Und selbst diese einfache Anwendung liefert eine Menge nützlicher Informationen. Sie können sehen, wie die Kanäle neu angeordnet werden und ihre Struktur und Hierarchie ändern. So können z. B. zwei Kanäle zu einem verschmelzen oder umgekehrt in mehrere Kanäle aufgeteilt werden. Über ein solches Kriterium habe ich in meinem letzten Beitrag gesprochen.
Hier ist eine Matrix für dieses Beispiel (es ist nicht nur schön, sondern auch kognitiv, die Hauptsache ist, das Bewusstsein zu erweitern :)
PS: Yuri, stecken Sie die ganze Kraft des künstlerischen und visuellen Wortes in diesen Beitrag. Ich hoffe, es wird verständlicher. Hier habe ich nur eine Bitte, wenn es wieder nicht klar sein wird, schreiben Sie, dass alles klar ist, sonst werden Sie in mir einen Minderwertigkeitskomplex entwickeln, und ich werde auf eine teure Brainiac verbringen müssen. Nur ein Scherz!!! :о))))
Entschuldigung, die Bilder sind etwas größer, als ich sie haben wollte.
Jetzt ist klar, dass Ihr PE keine Funktion ist, sondern eine Funktion, es ist klar, wie das dynamische Bild aufgebaut ist, wie die Kanäle definiert sind und was sie mit dem PE zu tun haben.
Lediglich die Methode zur Berechnung des PE wird nicht erwähnt, was aber korrekt ist. Andernfalls wäre die Erörterung einiger Aspekte des Modells zu einer elementaren Veröffentlichung geworden. Und ein solches Ziel, so hoffe ich, ist nicht erstrebenswert.
Ich frage mich also, zu welchen Ergebnissen ein solches mehrkomponentiges und mathematisch reichhaltiges System führen wird.
Das Netz muss den "Energiefluss" von Kanal zu Kanal berücksichtigen und die Umkehrzonen für jeden Kanal getrennt festlegen. Danach führe ich eine parabolische Annäherung durch und synthetisiere ein Funktionsdiagramm (Preisdiagramm) unter Verwendung der Wellenfunktion. Das Problem der starken Verzerrungen durch Randeffekte bleibt ungelöst. Ich arbeite gerade daran - ich habe einige Ideen, aber die Ergebnisse sind noch nicht beeindruckend. Die Berechnungen dauern 5 Minuten. Ich brauche 24 Stunden, um das Netz zu trainieren.
P.S. Alle Zufälle mit Ihrem System betrachten Sie bitte als zufällig. Da kann ich nicht kopieren, da Ihr System nicht gesehen hat:).
Ich kann Ihr System nicht kopieren, weil ich Ihr System nicht gesehen habe. Ich verschwende meine Zeit nicht mit Cagi paternas. Imho!