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Non ci sono frequenze sostenibili, ovviamente. Ma ha davvero importanza?
Certo che è importante, altrimenti la gente non attirerebbe varie tecniche di ottimizzazione per il suo TS su cui conta per ottenere un profitto al momento. Quindi non c'è garanzia di alcun tipo di profitto pianificato, è anche un'utopia. Cioè, in effetti, tutti questi pam con cifre di profitto pazzesche sono anche solo un colpo di fortuna, la fortuna, se volete. Ma tuttavia non esclude la redditività di TC, se si guadagna poco e costantemente. Infatti si esprime nel sostenere enormi drawdown, in caso di innesco di uno stop, grazie al quale il deposito nel suo complesso conserverà la possibilità di crescita futura, quando le mutate condizioni di mercato non costringeranno il deposito a chiamare in aiuto il suo più fedele amico kolyan.
faa1947
Grazie. Darò un'occhiata.
Continuate a leggere qui.
Se non ci sono altre idee per rilevare un evento (cioè il punto di partenza dell'evento), è possibile prendere uno zigzag per esempio.
Lo spettro sarà cercato fino a raggiungere un nuovo estremo dello zigzag, i parametri possono essere selezionati con il tester.
Una volta impostato un nuovo estremo, significa una nuova finestra e una nuova ricerca. Dopo tutto, lo spettro è fluttuante, quindi perché dovrei preoccuparmi di quello che è già stato cancellato?
Prima di trovare lo spettro consiglio di sottrarre alle quotazioni una regressione lineare con la stessa finestra dall'estremo a zero.
allora si aggira il teorema di Kotelnikov-Nyquist.
Grazie per il link. Ho letto con grande interesse il litigio di LProgrammer con Prival o Prival con LProgrammer(entrambi sono per lo più irrilevanti).
Ma solo non ho capito cosa sia "Prival-schooled" e come si possa aggirare il teorema di Kotelnikov-Nyquist.
Potresti spiegare in modo più dettagliato?
A proposito, il teorema di Kotelnikov ha a che fare con il recupero del segnale dopo il campionamento. Abbiamo già un segnale discreto.
Perché ricostruirlo? Credo che stessimo parlando di misurare lo spettro di quel segnale. Sono cose diverse.
Perché la regressione lineare? Si vuole un risultato più stazionario, cioè rimuovere la tendenza.
Ma questo potrebbe non essere essenziale per misurare lo spettro. Che cos'altro lascerai cadere (insieme alla sottrazione della regressione) dallo spettro che stai per misurare?
Sarà essenziale quando userete lo spettro che otterrete.
Posso chiedere?
Dobbiamo anticipare la stazionarietà (o viceversa...) nelle serie di dati in cui c'è una tendenza nella media?
Se sì, dove?
Se no, perché?
------ La verità deve essere conosciuta - a me.
Allego gli spettri degli intervalli di quotazione per H1. Due sequenziali nel tempo e poi uno comune per loro. Niente in comune. E questo in un breve lasso di tempo.