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Si je comprends bien, vous proposez en substance ce qui suit :
Je pourrais peut-être créer quelques dizaines d'échantillons, mais.. :
1. Je ne sais pas comment générer un échantillon vraiment similaire à l'original - pas d'outil.
2. Comment proposez-vous d'interpréter le résultat s'il y a beaucoup de "hits" et, s'il y en a peu, dans des fourchettes de seuils quantiques ?
Mélangez aléatoirement le symbole n fois, regardez la moyenne des seuils quantifiés (qui sont les meilleurs). Si, en moyenne, aucun n'est le meilleur, il n'y a rien à perdre.
Mélanger aléatoirement le symbole n fois, voir la moyenne des quatrains (qui sont les meilleurs).
Si je comprends bien, vous devez prendre les incréments (OHLC) et mélanger les valeurs de manière aléatoire ? Ou prendre, disons, et diviser les incréments en 100 fenêtres et mélanger les fenêtres ? J'ai entendu dire quelque part que les séries temporelles ne peuvent être mélangées qu'avec des fenêtres.....
Je n'ai pas eu affaire à des caractères personnalisés - avez-vous un script à cet effet ?
Si la moyenne n'est pas la meilleure, il n'y a rien à perdre.
Très décousu - je ne comprends pas ce que signifie "moyenne" et pas mieux que quoi ? Elle ne peut pas être meilleure que l'original - cela limite la zone de recherche, donc si la valeur moyenne est proche de l'original, alors "il n'y a rien à perdre", en d'autres termes, cela signifierait que les segments quantiques pourraient être sélectionnés au hasard, c'est-à-dire que le critère pour leur sélection n'est pas assez bon ?
Si je comprends bien, devons-nous prendre les incréments (OHLC) et randomiser les valeurs ? Ou prendre, par exemple, et diviser les incréments en 100 fenêtres et mélanger les fenêtres ? J'ai entendu dire quelque part que les séries temporelles ne peuvent être entrelacées qu'avec des fenêtres....
Je n'ai pas eu affaire à des caractères personnalisés - avez-vous un script à cet effet ?
Très décousu - je ne comprends pas ce que signifie "moyenne" et pas mieux que quoi ? Il ne peut pas être meilleur que l'original - cela limite la zone de recherche, donc si la moyenne est proche de l'original alors "rien à perdre là", en d'autres termes, cela signifierait que les segments quantiques auraient pu être sélectionnés au hasard, c'est-à-dire que le critère de leur sélection n'est pas assez bon ?
Vous n'avez plus l'original. Et un symbole mélangé. Les incréments, oui.
Sur chacun de ces symboles, vous déterminez le meilleur quadrangle, puis vous regardez la moyenne du meilleur quadrangle sur l'ensemble des simulations.
Si je comprends bien ce qu'est un quatrain. S'il s'agit d'une plage de valeurs de puces, alors tout correspond.
Je ne fais rien dans le terminal, je n'y compile que des bots.Vous n'avez plus l'original. C'est un symbole mélangé. Les incréments, oui.
Sur chacun de ces symboles, vous déterminez la meilleure quadratique, vous regardez la moyenne de toutes les simulations.
Je ne fais rien dans le terminal, je compile simplement des bots dans celui-ci.Ce n'est pas clair - l'un sera évidemment meilleur que les autres, par pur hasard, tombera plus souvent (même si ce n'est que deux fois) - quel est l'intérêt ?
Pour simplifier, nous pouvons prendre une table quantique.
En conséquence, nous obtiendrons que le prédicteur 1 tombe plus souvent de 5 pièces quantiques, le prédicteur 2 de 3, et ainsi de suite.
Il faut savoir que les seuils pour chaque prédicteur sont différents.
Et comment voulez-vous résumer tout cela en une seule moyenne pour une conclusion quelconque ?
Ce n'est pas clair - l'un sera évidemment meilleur que les autres, par pur hasard, tombera plus souvent (même si ce n'est que deux fois) - quel est l'intérêt ?
Pour simplifier, nous pouvons prendre une table quantique.
En conséquence, nous obtiendrons que sur le prédicteur 1, le quantum tombe plus souvent de 5 pièces quantiques, pour le prédicteur 2 de 3, et ainsi de suite.
Il faut savoir que les seuils pour chaque prédicteur sont différents.
Et comment voulez-vous résumer tout cela en une seule moyenne pour une conclusion quelconque ?
Chaque caractéristique a sa propre moyenne. Combien de ces segments y a-t-il ? Il devrait y avoir plus de multiples de simulations.
Tout cela peut être résolu et il s'agit d'une question technique, pas d'une question de principe.
Par pur hasard, 10 000 fois cela tombera, si le graphique est vraiment aléatoire. Si ce n'est pas le cas, le segment qui contient des régularités sera trouvé.
chaque puce a sa propre moyenne. Combien de ces segments y a-t-il au total ? Il devrait y avoir plus de simulations dans les multiples.
Tout cela peut être résolu et il s'agit déjà d'une question technique, pas d'une question de principe.Le nombre de segments pour chaque prédicteur sera différent - je prendrai un résumé basé sur les résultats de la sélection sur l'échantillon original - en fait, ce n'est pas important pour la randomisation. En général, j'ai 900 tableaux, mais il serait excessif de faire la comptabilité des tableaux ici.
Le nombre de segments pour chaque prédicteur sera différent - je prendrai un résumé basé sur les résultats de la sélection sur l'échantillon original - en fait, cela n'a pas d'importance pour la randomisation. En général, j'ai 900 tableaux, mais il sera superflu de faire la comptabilité des tableaux ici.
Je viens d'écrire comment vous pouvez estimer vos segments avec monte-carla.
Je ne connais pas d'autre méthode.Je viens d'écrire comment vous pouvez estimer vos sections avec Monte Carla.
Si vous êtes déjà parti, perdre du temps et obtenir une réponse sur les résultats dans le style d'Alexey n'est pas assez motivant.
Si vous êtes déjà parti, perdre du temps à nouveau et obtenir une réponse sur les résultats dans le style d'Alexey n'est pas assez motivant.
parce que si on ne comprend pas ce qu'on fait, il vaut mieux ne pas le faire du tout et ne pas torturer les autres )
et il n'y a rien à faire là, tout est simple
Quels sont les avantages de cette formule par rapport à d'autres options ?
Je n'ai pas rencontré d'autres options pour ouvrir une session R et lui envoyer des requêtes depuis MT5.