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Dès la page 29, j'ai été surpris d 'un tel soutien pour la flaque de coûts que j'ai lancée, on en est déjà à la page 44...
Bien sûr, c'est pour une raison. Le passage (voir pièce jointe) décrit un phénomène très proche de celui observé.
// Extrait de "Don't growl at the dog" par Karen Pryor
La justice, dites-vous... Heh...
Disons que toi et moi sommes amis, et je dis : "Écoute, mon ami, nous avons reçu un paquet de 10 oranges chacun, soit 8 oranges.
Et vous êtes comme, "Comment c'est ?"
.
J'ai dit : ça ne me dérange pas, j'ai mangé mes 8. :о) Est-ce que c'est juste ?
L'équité, c'est lorsque le nombre maximum d'offres peut obtenir le maximum de chances de vendre, personne ne nie le fait qu'avec le temps, les offres se déplacent (elles sont retirées et remplacées par les mêmes volumes à un prix différent), le prix se déplace pour répondre aux offres et les offres se déplacent pour avoir une chance d'être remplies.
Si vous avez un ordre en attente à je ne sais quel endroit du marché, quelles sont les chances qu'il soit exécuté, et quelles sont les chances de l'ordre suivant ?
Vous avez un sens très subtil de la justice. :о)
Vous avez un sens très délicat de la justice. :о)
Oui.
Je n'en ai pas. Dans cette affaire, je ne fais confiance qu'aux robots...
;)
Oui.
Je n'en ai pas. Je ne fais confiance qu'aux robots dans ce domaine...
;)
Il ne faut pas faire confiance aux robots, mais à ceux qui programment un "sens de la justice" en eux. Sinon, vous n'aurez plus d'oranges du tout.
Au moins, j'ai eu deux ....
:о)
Nous ne devrions pas faire confiance aux robots, mais à ceux qui leur programment un "sens de la justice". Sinon, vous n'aurez plus d'oranges du tout.
Au moins, j'ai eu deux ....
:о)
C'est juste.
;)
Je travaille sur la distribution. La distribution de la taille des barres et leurs décalages les uns par rapport aux autres.
Je corrige la distribution avec la sigmoïde ((2.0/(1.0+MathPow(2.0,-In*(10/L))))-1.0)*H
où :
In - valeur d'entrée
L - "longueur" de la sigmoïde
H - "hauteur" du sigmoïde
Ça se passe comme ça :
histogramme rouge - distribution des tailles de barres
histogramme noir - distribution des décalages de barres
ligne verte - distribution des tailles de barres modifiées
ligne bleue - distribution des tailles de barres modifiées
Que peut-on faire d'autre pour "redresser" la distribution ? L'idéal serait d'obtenir une ligne horizontale droite.
PS : désolé, code pour 5. Je suis trop fatigué pour l'écrire pour MQL4. :)
Je travaille sur la distribution. En répartissant la taille des barres et leurs décalages les unes par rapport aux autres.
Je corrige la distribution en utilisant une sigmoïde ((2.0/(1.0+MathPow(2.0,-In*(10/L))))-1.0)*H
Que peut-on faire d'autre pour "redresser" encore plus la distribution ? L'idéal est d'obtenir une ligne horizontale droite.
En fait, vous ne "redressez pas la distribution" mais vous la mettez à l'échelle. Si vous retirez les histogrammes noir et rouge des séparations, les lignes bleues et vertes seront également en cloche.
Non. Je ne fais pas de balance. L'axe Y est le nombre. Pour les quatre distributions, le nombre total de valeurs est le même.
L'axe des X représente les clusters (classes).
Regardez le code, s'il vous plaît.
Non. Je ne fais pas de balance. L'axe Y est le nombre. Pour les quatre distributions, le nombre total de valeurs est le même.
L'axe des X représente les clusters (classes).
Regardez le code, s'il vous plaît.
Oui, j'ai regardé le code maintenant, tout est correct (je n'aime pas encore vraiment les cinq :o)
La forme de la distribution dépend du rapport entre RMS et RMS. Plus le rapport est grand, plus la cloche de distribution est sombre.
À un moment donné, j'ai fait ce redressement par la racine de la barre, et parce que les courbes du graphique constamment divergé, j'ai écrit un indicateur, où zéro a été pris chaque nouveau jour ou semaine, il s'est avéré quelque chose comme un indicateur de déviation de la moyenne de survol (une sorte d'indicateur de retour), mais il arrive souvent que ne revient pas en général j'ai décidé qu'il n'a pas d'avenir.