Mashki y yo. Capturado por la ilusión... - página 4
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---- это не шутка. отчёт прикладываю.
вот теперь стоит потестить стратегию на тесторе. ;)
Interesante.
Creo que los resultados serán peores, sin mirar al "futuro".
2) Si existe un algoritmo (aunque sea rudimentario) para marcar los puntos antes de girar, (tal vez incluso mirando hacia el futuro), ahora nos gustaría ver las diferencias en el comportamiento de las desviaciones. - Por favor, hazlo, nos permitirá seguir adelante.
4) si conseguimos dividir el conjunto, los cuatro cortes serán aún más informativos.
---
5) La "representatividad" estadística del material sólo tiene sentido discutirla si hay sugerencias sobre el nivel necesario de estas representaciones. He dado todos los parámetros en las ilustraciones, incluyendo N - tamaño de la muestra.
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6) Pero su afirmación sobre la imposibilidad de dividir el conjunto me pone en una posición incómoda.
Y eso... que incluso intentarlo contradice el propio significado de la idea.
No sé qué pensar.
¿Cómo resolver los "deberes"?
6) Debes haberme entendido mal. Sólo hay 4 imágenes, cada una de las cuales se refiere a un objeto diferente. La idea es separar los estados con contextos diferentes. En su caso particular - utilizando la distribución de las desviaciones de precios de la MA.
Se da una imagen que se genera para toda la historia. En él se mezclan y promedian todos los contextos. Y así desde 4 lados diferentes. ¿Y ahora qué?
Aquí (y en los siguientes 2 posts) se dijo sobre este tema https://www.mql5.com/ru/forum/123154, pero no hubo respuesta de tu parte.
Intenta construir una distribución para la ventana. Si quieres jugar en H1, entonces, con un tiempo medio de espera de 5 horas, en minutos sería una ventana de 300 y en M5 sería una ventana de 120. 300 es mejor, pero 120 también es un poco exagerado.
Además, como la desviación de la distribución normal no se expresa con un solo número, no puede tratarse como un parámetro normal. Sólo hay que dibujar manualmente esas distribuciones para las regiones pivote y para las regiones de tendencia y tratar de clasificarlas por sus propios ojos. Y luego tratar de establecer criterios formales de su reconocimiento y separación. Y luego escribir el código y recoger las estadísticas de estos reconocimientos.
En mi opinión, son unos "deberes" demasiado complicados.
2) Si no tienes tu propio algoritmo de E/S, entonces usa vértices en zigzag. Elige el parámetro ZZ a razón de 2*TR.
5) El tamaño de la muestra en este caso es el tamaño de la ventana. Esto es lo que da el conjunto de datos para construir la distribución. Y, por supuesto, tiene sentido elegirlo de manera que la distribución tenga una forma más o menos clara, pero tampoco demasiado grande para reducir el desfase. Sólo tiene sentido totalizar la secuencia completa para resolver el problema de la partición cuando esta partición ya está hecha, de forma fina o no. Entonces también aparecerán las estadísticas de éxito/fracaso del reconocimiento.
4) El conjunto sólo puede dividirse (si es posible) cuando se comparan imágenes con la misma herramienta, y no con otras diferentes. Y para ello se necesitan bastantes de estas imágenes, y deben representar todos los contextos. Entonces quedará claro si puede clasificarlos a partir de estas imágenes.
4) Множество удастся разделить (если удастся) только при сравнении картинок с одним инструментом, а не с разными. И для этого нужно достаточно много этих картинок, и они должны представлять все контексты. Тогда и станет ясно сможете ли вы их классифицировать на основании этих картинок.
Gracias...
Pero deberías mirar las fotos en el archivo adjunto...
Ahí se pueden ver dos estados, según el algoritmo de división "cruce de las máscaras". Como dijo Alexey ;)
Me da miedo indagar más.
6) Наверное вы меня не поняли.
Вы приводите картинку, которая сформирована для всей истории. В ней все контексты смешаны в кучу и усреднены. И так с 4-х разных сторон. Что дальше ?
¿Has visto el informe?
Hay mucho que comparar después de la división.
se necesita un "montón" para definir "no un montón". (c) Jardinero
para los que no les gustan las "fotos" y las "excusas".
¡txt sustituir por htm !
:)
Pero deberías mirar las fotos en el archivo adjunto...
Ahí se pueden ver dos estados, según el algoritmo de división "cruce de las máscaras". Como dijo Alexey ;)
Me da miedo indagar más.
¿Está en el anexo de la página anterior?
Realmente no lo vi.
¿Qué son CZZ y FC?
¿Qué hay en el diagrama superior izquierdo y los dos en que se divide? ¿Principio de división?
¿En qué unidades están los ejes?
Entonces, ¿cuál es el resultado final?
¿Prueba de que en una serie de 100.000 observaciones los vagones que se "cruzan" y los zigzags producen el 14% de las señales que son rentables en la salida perfecta?
¿Dónde están los investigadores inquisitivos, los fieros opositores a la jardinería y los justos comerciantes?
;)
¿No es un simple algoritmo
1) Ищем по модулю расстояния между машками MaV_MaS. (200 и 15)
2) если оно меньше 10 пунктов, и последняя вершина 33 выше текущей цены не менее 25 пунктов - смело продавайте.
если последняя вершина 33 ниже текущей цены не менее 25 пунктов - смело покупайте.
Стоплоссы = 125 пунктов, ТР =600 пунктов ;) Оптимальнее в случае противоположного сигнала закрывать.
¿alguien está inspirado?
Zigzag con parámetros (del script) 20,1,3.
Marco temporal M5 eurodólar.
;)
Что такое CZZ и FC ?
Что на верхней левой диаграмме и на тех двух на которые она разделяется ? Принцип разделения ?
В каких единицах оси ?
Si eres demasiado perezoso para leer todos los mensajes, ver el código -
FileWrite(hFile,"date","Time",
"<O>","<C>","<L>","<H>","<V>",
"DirectH","Forecast","ZZ","Direct",
" F-ZZ"," |F-<C>|"," |<C>-ZZ|","maV100","maS33", "МаV_O",
"MaS_O","MaV_MaS","dVaR","Std","Dstd"
);
for (i=Records;i>=0;i--)
{
ZZ=iCustom(NameVal,Tf1,"ZigZag",20,1,3,0,i);
if (ZZ!=0)
{
bS=!bS;
if (!HTF && MathAbs(ZZ-aForecast[i])>Point)
ZZ0=ZZ;
else if (MathAbs(ZZ-aForecast[i])<Point)
ZZ0=aForecast[i];
}
else if (i==Records) {Records--;continue;}
if (aForecast[i]>=10000) {break;}
aZZ=ZZ0;
aVol=iMA(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i);
aSpeed=iMA(NameVal,Tf1,200,0,0,1,i);
FileWrite(hFile,dataConv(iTime(NameVal,Tf1,i)),
iOpen(NameVal,Tf1,i),iClose(NameVal,Tf1,i),
iLow(NameVal,Tf1,i),iHigh(NameVal,Tf1,i),
iVolume(NameVal,Tf1,i),aS[i],
aForecast[i],aZZ,bS
, (aForecast[i]-aZZ),
(aForecast[i]-iClose(NameVal,Tf1,i)),
(aZZ-iClose(NameVal,Tf1,i)),
aVol,aSpeed,
aVol-iOpen(NameVal,Tf1,i),
aSpeed-iOpen(NameVal,Tf1,i),
aVol-aSpeed,
iCustom(NameVal,Tf1,"D_Var",N1+120,15,7,2,false,0,i),
iStdDev(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i),
iStdDev(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i+1)-iStdDev(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i)
COMPUTE filter_$=(Abs(MaV_MaS)<=0,001 & CZZ>0,0025). Contexto B
COMPUTE filter_$=(Abs(MaV_MaS)<=0,001 & CZZ<-0,0025). Contexto S
puntos y frecuencia. Gráfico de frecuencia normal. :)
Personalmente estoy sorprendido. ¡Maldita estadística, ciencia!
¿O es un autoengaño?
Я лично в шоке. Статистика блин, наука!
Или самообман?
La estadística es precisamente autodestructiva. La ciencia en este caso es la contextualización (es decir, la aclaración de las condiciones).
Los fieros oponentes se están guisando en las esquinas.