ZigZags Schäferhunde - Seite 15
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Schaukeln... Eh-ma... :)))
Ja. Ich werde mich nicht näher mit der Terminologie befassen. Keine Zeit.
Wir haben den reinsten Exponenten in allen Bereichen.
Die Summe dieser Komponenten wäre eine negative Binomialverteilung (Erlang-Verteilung für kontinuierliche NE), wiederum, wie ich betone, mit bekannt Dispersion. Der Grenzwert ist die gesuchte Normalverteilung.
es ist schwer zu erraten, was Sie jetzt recherchieren, man sieht keine Formeln oder... kann nichts sehen, aber ich würde die Vermutung wagen, dass das gefundene Muster KEIN Muster ist, weil es keine statistische Analyse gibt, sondern mit "Double Relation" zu tun hat:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B2%D0%BE%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
Die Eigenschaften sind recht interessant und ähneln sehr der grafischen Analyse von Preisdiagrammen
Ich weiß es nicht...
Die Funktion ist interessant, aber wie kann man sie nutzen? Es ist schwer, irgendetwas vorzuschlagen, da ich weder in Kagi noch in Renko vom Wort "überhaupt" her gut bin.
Aber ich werde es probieren.
1. Man muss den Wunsch nach einer Normalverteilung aufgeben und jahrhundertelang suchen, um sie zu finden. Die Arbeit mit den bereits gefundenen Mustern ist bereits eine sehr, sehr große Sache.
2.https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_normal_distribution
3. Einfach ausgedrückt ist xy-quadratisch mit k=1 die Summe der Quadrate normalverteilter NAs, xy-quadratisch mit k=2 ist die Summe der NAs mit Laplace-Verteilung
4. Ich interessierte mich für den Fall mit k=2, weil Studien zeigen, dass der Markt von der Laplace-Verteilung dominiert wird (doppelt geometrisch, um genau zu sein)
5. Es ist hier nicht klar - was zählt bei diesen Renko's? Die Summe der Differenzen (Hoch-Tief)?
6. Wenn ja - dann ist die Differenz (High-Low) in Renko SV, die zur Laplace-Verteilung gehört - dies sollte experimentell bestätigt werden.
7. Dann bildet die Summe der Differenzen (High-Low) im gleitenden Fenster (für ein bestimmtes Probenvolumen) ein xy-Quadrat mit k=2 mit bekannter Quantilsfunktion
https://keisan.casio.com/exec/system/1180573197
8. Wir warten auf den Ausgang (High-Low) im gleitenden Fenster jenseits der Grenzen eines Konfidenzintervalls für ein bestimmtes Quantil und steigen in den Handel ein.
Nun, dies ist nur ein grober Entwurf des Algorithmus, nur um das Thema zu entwickeln und nichts weiter :)))
ha, Entwurf....
keine schlecht ausgearbeitete Frage!
Ich wollte sogar das Ergebnis sehenUnd welches ZZ und mit welchen Einstellungen ist an der Studie beteiligt?
1. Wir müssen den Wunsch aufgeben, eine Normalverteilung zu erreichen und Jahrhunderte mit der Suche danach verbringen. Die Arbeit mit den bereits gefundenen Mustern ist eine sehr, sehr große Sache.
8. Wir warten auf den Ausgang (High-Low) im gleitenden Fenster jenseits der Grenzen des Konfidenzintervalls für ein bestimmtes Quantil und gehen in den Handel ein.
Blindes Wetten auf die Rückkehr zur Durchschnittsverteilung ohne zusätzliche Filter für den Trend berücksichtigt nicht, dass diese Rückkehr mit einem großen Drawdown einhergehen kann, d.h. sie wird SL auslösen, was die gesamten Gewinne auffrisst, insbesondere wenn die Einstiege gegen den Trend erfolgen.
Im Allgemeinen ist bisher alles vom gesunden Menschenverstand her sehr schlecht geplant, ganz zu schweigen von dem Fehlen eines wissenschaftlichen Ansatzes.
Blindes Wetten auf eine Rückkehr zur Durchschnittsverteilung ohne zusätzliche Trendfilter berücksichtigt nicht, dass diese Rückkehr mit einem großen Drawdown einhergehen kann, d.h. SL wird ausgelöst, was alle Gewinne auffrisst, insbesondere wenn der Einstieg gegen den Trend erfolgt.
In diesem Punkt stimme ich vollkommen zu. Endlich mal ein vernünftiger Satz und kein kindisches Geschwätz.
Hier stimme ich vollkommen zu. Endlich redest du mal vernünftig und nicht mit kindischem Geschwätz.
Nicht wir sind es, die vernünftig reden, sondern Sie sind es, die nüchtern werden, weil es Ihnen schon hundertmal erklärt wurde. ))
Ich weiß es nicht...
Die Funktion ist interessant, aber wie kann man sie nutzen? Es ist schwer, irgendetwas vorzuschlagen, da ich weder in Kagi noch in Renko vom Wort "überhaupt" her gut bin.
Aber ich werde es probieren.
1. Man muss den Wunsch nach einer Normalverteilung aufgeben und jahrhundertelang suchen, um sie zu finden. Die Arbeit mit den bereits gefundenen Mustern ist bereits eine sehr, sehr große Sache.
2.https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_normal_distribution
3. Einfach ausgedrückt ist xy-quadratisch mit k=1 die Summe der Quadrate normalverteilter NAs, xy-quadratisch mit k=2 ist die Summe der NAs mit Laplace-Verteilung
4. Ich habe mich für den Fall k=2 interessiert, weil Studien zeigen, dass der Markt von der Laplace-Verteilung (genauer gesagt der doppelten geometrischen Verteilung) dominiert wird
5. Es ist hier nicht klar - was zählt bei diesen Renko's? Die Summe der Differenzen (Hoch-Tief)?
6. Wenn ja - dann ist die Differenz (High-Low) in Renko SV, die zur Laplace-Verteilung gehört - dies sollte experimentell bestätigt werden.
7. Dann bildet die Summe der Differenzen (High-Low) im gleitenden Fenster (für ein bestimmtes Probenvolumen) ein xy-Quadrat mit k=2 mit bekannter Quantilsfunktion
https://keisan.casio.com/exec/system/1180573197
8. Wir warten auf den Ausgang (High-Low) im gleitenden Fenster jenseits der Grenzen eines Konfidenzintervalls für ein bestimmtes Quantil und steigen in den Handel ein.
Nun, dies ist nur ein grober Entwurf des Algorithmus, um das Thema höchstens zu entwickeln :)))
Ich habe beschlossen, einen interessanten Artikel hinzuzufügen, der eine Umwandlung der Laplace-Verteilung in eine Normalverteilung vorschlägt
http://www.mathprofi.ru/normalnoe_raspredelenie_veroyatnostei.html
Der Analphabetismus besteht auch darin, dass die Kenntnis der Verteilungen nichts über die Richtung der Preisbewegung aussagt, sondern nur für den Volatilitätshandel nützlich ist. Aber in einem Jahr werden sie bei diesem Thema wieder nüchtern sein)
Was hat die Preisrichtung überhaupt damit zu tun, bei dem Verhältnis von ZZ-Sigmenten (die in Irreversibilität) zu einem (Konstante, z.B. 3p.) ist das Vorzeichen immer positiv, die Verteilung solcher Verhältnisse (Häufigkeit des Auftretens von 2 Sigmenten, 3,4, etc.) ist es ungefähr.
Was hat die Kursrichtung mit dem Verhältnis von ZZ-Signalen (diejenigen, die sich in einem Ausbruch befinden) zu eins (konstant, z.B. 3 Pips) zu tun? Das Vorzeichen ist immer positiv, die Verteilung solcher Verhältnisse (Häufigkeit des Auftretens von 2 Signalen, 3, 4, etc.), das ist es, worüber wir sprechen.
Lenken wir ein wenig vom wissenschaftlichen Nebel ab und betrachten wir dieses Problem aus der Perspektive eines gewöhnlichen Händlers - seine Bedürfnisse und Wünsche ...
Was braucht ein Händler? Er braucht Profit! Um Profit zu machen, braucht ein Händler Informationen... und vor allem der PREIS (aktueller Preis und Richtung)... Diese Informationen reichen dem Händler aus, um SEIN Problem zu lösen...
Wenn Ihre abstruse Wissenschaft dem Händler zu einem Gewinn verhilft, sind Ihre Bemühungen nicht umsonst gewesen...