No el Grial, sólo uno normal - ¡¡¡Bablokos!!! - página 265

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pide dinero, no necesitas intermediarios :))
 
Joker:

¡Saludos colegas!

¡Feliz Año Nuevo y Feliz Navidad a todos! :)

¡Felices fiestas para ti también, Sensei, y buen trending para todo el 2016!

S.E. .... ¡Pero mi mente se niega a creerlo! )))

Z.I.Y.La regla principal de la realidad es no enredarse en sus propias ilusiones.;)

 
como si la ilusión fuera fundamentalmente diferente de la realidad...
 
Vaya, me he acordado de una antigua cuenta... ¡genial!
 
Joker:

Las operaciones por diferencias no tienen que ver con los precios, los niveles u otras cosas. Se trata de negociar la tasa de cambio de la masa en el mercado en relación con los demás.

Imagina dos caballos en los que tienes la oportunidad de apostar por igual a uno y a otro. Teniendo en cuenta la naturaleza del mercado de divisas, uno de estos caballos seguramente resultará turboalimentado en su dirección y estará por delante. La diferencia de los donuts es su beneficio.


Elegimos los caballos que creemos que correrán en la misma dirección ( monedas cointegradas en la dirección del movimiento ). Los caballos que corren más rápido en las orejas, los giramos en las orejas en consecuencia))

Los caballos torcidos, sin dientes y con arcos en la cola (es decir, los que no encajan en nuestro canal) los descartamos. No necesitamos chistes de caballos borrachos).

Seleccionamos los caballos más vigorosos desde nuestro punto de vista (marginales, es decir, pares que están en la zona de sobrecompra o sobreventa).


Lo principal es no apostar por ganar el caballo corriendo hacia atrás ( es decir, en contra del mercado))

En general:

- Cogemos los caballos que nos parecen más celosos (los más exteriores, los más peinados, los cascos para brillar y los dientes para cepillar.

- Tomamos el diámetro de los lomos de los caballos ( es decir, su valor ), los alineamos artificialmente ( lotes ).

- Segundo: vimos la convergencia ( es decir, la salida de los caballos en la dirección correcta, es decir, y los talones brillaron ) . Después de la salida vimos qué caballo era más celoso.

- Tras ver los saltos de los caballos en la salida, volvimos a ajustar nuestras apuestas, alineándolas por lotes


La diferencia es que en las carreras de caballos no podemos hacer una apuesta después de la salida y antes de la llegada y en Foreo sí.

Así que hemos hecho una apuesta nivelada. El caballo más rápido nos dará un beneficio de todos modos.

Después de que los caballos terminen se detendrán ( esto es divergencia ).


se ha hecho una pregunta en forexsystems: ¿alguien entiende de qué va este post?

No pretendo tener razón, de hecho creo que la antigua descripción del proceso no se corresponde con la actual del autor, pero me arriesgaré a describirlo tal y como lo entiendo ahora.

No puedo decir que haya entendido del todo y correctamente de qué hablaba el autor, especialmente el término "doughboys" sigue siendo un misterio para mí.

el caballo no es un par y no se extiende (al menos ahora... quizás Joker entendía un caballo como una extensión, pero ahora creo que un caballo debe entenderse como algo totalmente distinto) ¿no es así?

el comienzo de los caballos - solía pensar que era algún tipo de punto de referencia, como una especie de toque de la frontera del canal o algo más significativo, ahora no creo que lo sea

Entiendo que algunos caballos pueden correr hacia atrás.

¿qué hacemos si después de la salida uno de los caballos decide repentinamente dar la vuelta o simplemente ir a fumar (también ocurre)? ¿qué hace el autor en este caso? ¿deja salir a un caballo de reserva desde la salida para respaldar al perdido?

y la pregunta sigue sin respuesta - ¿es posible montar los mismos caballos que ya han terminado en la siguiente carrera, que puede tener lugar de inmediato? o "corderos a la cuadra, nevera a la casa", es decir, el premio en el bolsillo, pero los caballos para la carne? creo que los mismos caballos podrían participar en dos o tres carreras más, no? entonces deberían ser enviados para la carne de inmediato

Pero se puede ver que algunos caballos pueden ser utilizados indefinidamente, así que ¿por qué deberían ser utilizados para la carne?


Es totalmente comprensible que el autor participe en una carrera de caballos, porque el caballo llega a la meta de golpe

pero no está claro por qué no se puede participar en carreras de cucarachas cuando se puede apostar por familias de cucarachas, por ejemplo.

¿Cucarachas de jengibre contra cucarachas negras, del bosque, del sótano y del vientre, por ejemplo?

No son caballos, por supuesto, y no pueden terminar como caballos, lo que disminuye parcialmente el premio total, pero terminarán, ¿no?

Además, las carreras de cucarachas son nuestro entretenimiento casero, se pueden practicar en cualquier patio de recreo con los niños de los vecinos.

 

Dos semanas de lectura + insultos de la esposa + matemáticas + imaginación = algo parecido. Me gustaría dar las gracias al topicstarter, es un gran tipo que disimuló y al mismo tiempo expuso todas las reglas en texto claro. Me gustaría dar las gracias a Joker, que encontró una solución de software, aunque no el problema inicial, pero lo hizo, y sospecho que muchas personas han encontrado un sistema real para trabajar.

Quiero decir una cosa a los "sabios matemáticos": por EURUSD + vender GBPUSD no es igual a por EURGBP !!!!!!!!!.

Y como el sistema se suponía originalmente en una "cobertura" o en un "arbitraje", como se quiera llamar. Es posible encontrar verdaderos canales estacionarios (para spreads o sintéticos, o el término que prefieras) y puedes trabajar realmente en estos canales.

Muchas gracias una vez más al tópico Aleksander.

Sinceramente ....

 
Que alguien me ayude a entender esta función de LRBuild.
Tengo dos gráficos - AUDUSD y NZDUSD, ¿cómo hacer la regresión entre ellos?
¿Qué parámetros debo utilizar en la función?
//+------------------------------------------------------------------+
//| Linear regression                                                |
//| Subroutine builds model:                                         |
//|     Y = A(0)*X[0] + ... + A(N-1)*X[N-1] + A(N)                   |
//| and model found in ALGLIB format, covariation matrix, training   | 
//| set errors (rms, average, average relative) and leave-one-out    |
//| cross-validation estimate of the generalization error. CV        |
//| estimate calculated using fast algorithm with O(NPoints*NVars)   |
//| complexity.                                                      |
//| When  covariation  matrix  is  calculated  standard deviations of| 
//| function values are assumed to be equal to RMS error on the      |
//| training set.                                                    |
//| INPUT PARAMETERS:                                                |
//|     XY          -   training set, array [0..NPoints-1,0..NVars]: |
//|                     * NVars columns - independent variables      |
//|                     * last column - dependent variable           |
//|     NPoints     -   training set size, NPoints>NVars+1           |
//|     NVars       -   number of independent variables              |
//| OUTPUT PARAMETERS:                                               |
//|     Info        -   return code:                                 |
//|                     * -255, in case of unknown internal error    |
//|                     * -4, if internal SVD subroutine haven't     |
//|                           converged                              |
//|                     * -1, if incorrect parameters was passed     |
//|                           (NPoints<NVars+2, NVars<1).            |
//|                     *  1, if subroutine successfully finished    |
//|     LM          -   linear model in the ALGLIB format. Use       |
//|                     subroutines of this unit to work with the    |
//|                     model.                                       |
//|     AR          -   additional results                           |
//+------------------------------------------------------------------+
static void CAlglib::LRBuild(CMatrixDouble &xy,const int npoints,const int nvars,
                             int &info,CLinearModelShell &lm,CLRReportShell &ar)
  {
//--- initialization
   info=0;
//--- function call
   CLinReg::LRBuild(xy,npoints,nvars,info,lm.GetInnerObj(),ar.GetInnerObj());
//--- exit the function
   return;
  }
 
GerbertX:
Puede alguien ayudarme a entender esta función de LRBuild.
Tengo dos matrices - AUDUSD y NZDUSD. ¿Cómo puedo utilizar la regresión entre ellos?
¿Qué parámetros debo utilizar en la función?

No estoy seguro de cómo conectar estas funciones desde algib, pero aquí hay un enlace para ver cómo hacerlo en el código del indicador listo para usar

https://www.mql5.com/ru/code/11859

 
ara66676:

Dos semanas de lectura + insultos de la esposa + matemáticas + imaginación = algo parecido. Me gustaría dar las gracias al topicstarter, es un gran tipo que disimuló y al mismo tiempo expuso todas las reglas en texto claro. Me gustaría dar las gracias a Joker, que encontró una solución de software, aunque no el problema inicial, pero lo hizo, y sospecho que muchas personas han encontrado un sistema real para trabajar.

Quiero decir una cosa a los "sabios matemáticos": por EURUSD + vender GBPUSD no es igual a por EURGBP !!!!!!!!!.

Y como el sistema se suponía originalmente en una "cobertura" o en un "arbitraje", como se quiera llamar. Es posible encontrar verdaderos canales estacionarios (para spreads o sintéticos, o el término que prefieras) y puedes trabajar realmente en estos canales.

Muchas gracias una vez más al tópico Aleksander.

Sinceramente ....

Sobre "por EURUSD + vender GBPUSD no es igual por EURGBP !!!!!!!!!" esto se sabe desde hace mucho tiempo.

¿Puede dar algunas indicaciones sobre la dirección correcta? ¿Qué quiere decir con "estar inicialmente en una "cobertura" o en un "arbitraje"?

Y un par de ejemplos de canales estacionarios (durante un año o dos, tres) ¿puedes ver?

 
GerbertX:
Que alguien me ayude a entender esta función de LRBuild.
Tengo dos matrices - AUDUSD y NZDUSD, ¿cómo puedo hacer la regresión entre ellos?
¿Qué parámetros debo utilizar para esta función?

Cada columna de la matriz rectangular [,] función xu public static void alglib.lrbuilds() - son variables independientes x, la última columna respectivamente dependiente y. parámetro out linearmodel lm se pasa por referencia, es decir, el valor está disponible después de la función

lrbuilds(). A continuación, llame a public static void alglib.lrunpack(linearmodel lm, out double[] v, out int nvars) y saque los coeficientes double[] v del modelo de regresión obtenido.

P.D. Si necesitas allglib sólo para la regresión, entonces olvídate de él - es inútil entender las peculiaridades del autor, si no es todo lo que necesitas, entonces aprende R, allglib está limitado por la funcionalidad.

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