È impossibile fare soldi con Forox!!! - pagina 39

Nuovo commento
 
Shniperson >> :
E pino perché tutti questi argomenti matematici? La fondazione può sempre interferire, lo fa quasi sempre, e interferisce molto pesantemente.

Una fondazione, solo l'ombra di un'ombra.

 

.

Mathemat ha scritto (a) >>.

Potresti essere un po' più specifico, Oleg?

.

.

Tra le sottoclassi dei sistemi di controllo automatico adattivo ci sono i sistemi di controllo estremo (ECS).

I regolatori estremi sono stati proposti nei primi anni venti e sono stati giustificati teoricamente negli anni quaranta. Questi regolatori sono stati progettati per mantenere ad un livello estremo un certo parametro di funzionamento di un oggetto reale con una dipendenza estrema naturale del parametro indicato dalle quantità di input dell'oggetto.
Il regolatore estremo e l'oggetto della regolazione estrema costituiscono un ERS. Le caratteristiche del BER sono a priori sconosciute, di solito trasformazioni relativamente lente (deriva) delle caratteristiche dell'oggetto. Pertanto, i BER fin dall'inizio si sono sviluppati come sistemi di ricerca in cui la mancanza di informazioni a priori è stata compensata da informazioni attuali ottenute sotto forma di reazioni dell'oggetto alle influenze di ricerca (prova, test) introdotte artificialmente. Per esempio, la risposta di un circuito oscillante con risposta di risonanza può essere misurata a due o più frequenze simultaneamente.
Nella suddetta comprensione del SER, si presume che l'uscita estrema di un oggetto sia disponibile per la misurazione diretta. BMS include anche sistemi in cui il valore estremo non è misurato direttamente, ma è calcolato dalla misurazione di un certo insieme di quantità di uscita dell'oggetto.
SER comprende un dispositivo per la formazione di un indicatore di estremità (funzione target Q), un dispositivo di organizzazione della ricerca e organi di controllo. Il dispositivo di organizzazione della ricerca include elementi di azione logica. A seconda del cambiamento di Q(t), genera segnali di comando, ricevuti dagli elementi di controllo, necessari per l'avvicinamento del sistema all'estremo dell'indicatore Q.
Il sistema funziona come segue. Le influenze di ricerca (di prova) sono applicate agli ingressi dell'oggetto e la risposta dell'oggetto ad esse, manifestata come un cambiamento in Q(t), è valutata. Inoltre, vengono determinate quelle influenze u(t) che si approssimano all'estremo Q. Poi, i segnali all'ingresso dell'oggetto vengono cambiati nella direzione desiderata, cioè vengono applicati impatti operativi. Inoltre, attacchiamo ulteriori stimoli di ricerca agli input dell'oggetto e determiniamo quelli di essi che portano Q più vicino a un estremo. Poi le azioni di lavoro vengono applicate all'oggetto, e così via. Dopo aver superato il valore U ek corrispondente all'estremo dell'esponente Q, si inverte sull'ingresso dell'oggetto e inizia movimenti oscillatori del sistema intorno al punto di estremo. A volte le influenze di ricerca e di lavoro sono prodotte allo stesso tempo (cioè sono combinate). In alcuni casi, gli effetti casuali (fluttuazioni) di origine artificiale o naturale possono essere utilizzati come segnali di ricerca.

Un'ulteriore generalizzazione del concetto di SER è possibile, quando invece della funzione target Q consideriamo un funzionale calcolato, in particolare, sul movimento previsto di un oggetto. Con questa generalizzazione, BER diventa indistinguibile dai sistemi di controllo ottimale di ricerca in generale.

.

.

Questo è un argomento molto ampio, con molte insidie...

Per quanto riguarda i sintetici joo proposti , vedo la seguente possibilità.

1. Viene impostato un modello di oggetto (cioè la sua funzione di trasferimento). Un numero ragionevole di tali modelli può essere impostato.

(2) Si utilizza un segnale campione con caratteristiche ben definite.

3. Si forma una miscela di sovrapposizione G1=<P+S> e G2=<P-S> (non necessariamente additiva) del flusso di ingresso P e del segnale di prova S.

4. Due (o più) copie del modello sono alimentate G1 a una e G2 all'altra in parallelo.

5. Le uscite dei modelli sono alimentate ad un discriminatore di fase.

6. A seconda del mismatch all'uscita del discriminatore di fase, viene fatta una correzione al segnale di prova.

7. Tornare al punto 2.

.

Va detto che qui ci possono essere molte varianti di costruzione.

E menzionerò anche una caratteristica molto limitante degli indicatori in MT4: ci sono 8 buffer di indicatori. È molto scomodo e a volte bisogna costruire tutta la cascata di indicatori collegati per ottenere il risultato.

 
Reshetov писал(а) >>

P...ck quanto vuoi, ma dx non è affatto dispersione o RMS, è la distanza (spostamento) da un punto all'altro in funzione del tempo lungo uno qualsiasi degli assi scelti.

vedere i dati sperimentali:

Il moto browniano "attraverso gli occhi" di un microscopio digitale


Cito per i particolarmente dotati:

"Quindi, se in 1 minuto una particella browniana si muove in media di 10 µm, allora in 9 minuti dovrebbe muoversi in media di -10 = 30 µm, in 25 minuti di -10 = 50 µm, ecc.

tieni il muto, nerd :)

Anche il tuo esempio più debole per gli scolari dice che misura: la deviazione standard della particella nel tempo. Si prendono tutti i punti che la particella ha visitato nel tempo t e per tutti si trova l'RMS, non per un singolo punto: "la deviazione della distanza del punto corrente dal punto di partenza in funzione del tempo".

Le tracce di una particella browniana sono tracciate sullo schermo del monitor con il mouse e le distanze tra i nodi della polilinea sono calcolate automaticamente.

Non capite la differenza tra prevedere la posizione di una particella e il posizionamento medio di tutta la sua traiettoria?

Si può usare la regola dei 3 sigma per stimare, per esempio, l'intervallo da cui una particella non partirà in un certo tempo. Prendete una moneta, testa=+1, croce=-1 e somma cumulativa. In 100 lanci la particella ha più del 99% di probabilità di non andare oltre +-30. Cioè non un punto della sua traiettoria, non uno solo. In 400 lanci non andrà oltre +-60. Aiuta a specificare l'intervallo di confidenza in cui la particella sarà al tempo t con la probabilità richiesta, ma il valore più probabile della particella dopo qualsiasi tempo è 0, se prevediamo all'inizio prima di allontanarci. Si può anche calcolare la probabilità che la particella si muova oltre un certo confine almeno una volta nel tempo t, ma non dove (o a quale distanza) finirà dopo il tempo t.

Quindi nessuna formula predice la distanza del punto corrente dal punto di partenza in funzione del tempo. Te lo stai immaginando a causa della tua completa mancanza di conoscenza dell'argomento ;)

 
Mathemat >> :

A partire da Einstein e Wiener, gli intellettuali sanno molto bene cos'è il moto browniano. Questo non li aiuta a prevederlo. La specificità del processo di Wiener è che è un processo casuale, non una funzione deterministica.


Sanno cos'è un processo browniano. Ma quello che è un mercato, non lo fanno. Questa è la differenza. Inoltre, si può fare una fortuna con un movimento browniano, ma con la demolizione. E anche gli intellettuali lo sanno.

 
Avals >> :

tieni il muto, nerd :)

Anche il tuo esempio più debole per gli scolari dice che misura: la deviazione standard di una particella nel tempo.

Ragazzo, impara la matematica.


Dice che calcola la deviazione standard dalla coordinata iniziale - la distanza, la distanza. L'RMS (la radice quadrata della varianza, su cui insistete con una persistenza da somari) è la deviazione standard dalla media aritmetica.


Avals >> :


Si può, per esempio, usare la regola dei 3 sigma per stimare l'intervallo da cui una particella non uscirà in un dato tempo. Prendete una moneta, testa=+1, croce=-1 e costruite una somma cumulativa. In 100 lanci la particella ha più del 99% di probabilità di non andare oltre +-30. Cioè non un punto della sua traiettoria, non uno solo. In 400 lanci non andrà oltre +-60. Aiuta a specificare l'intervallo di confidenza in cui la particella sarà al tempo t con la probabilità richiesta, ma il valore più probabile della particella dopo qualsiasi tempo è 0, se prevediamo all'inizio prima di allontanarci. È anche possibile calcolare la probabilità che la particella vada oltre un certo confine almeno una volta nel tempo t, ma non dove (o a quale distanza) finirà dopo il tempo t.

Perché ho bisogno della regola botanica dei tre sigma o della somma cumulativa, quando tutto questo può essere calcolato abbastanza accettabilmente dalla formula di Moivre (vedi teorema di Moivre-Laplace) o più esattamente dalla distribuzione binomiale (caso più generale dalla distribuzione geometrica)?


Perché cazzo tagliare le tonsille attraverso l'ano, quando l'intero apparato matematico è stato da tempo stabilito e descritto nei libri di teoria della probabilità?


Inoltre, misurare i confini oltre i quali un punto non andrà non è del tutto vero per il vagare di una particella secondo lo schema di Bernoulli, perché anche al vagare simmetrico, una particella si comporterà asimmetricamente nel tempo, secondo la legge dell'arcsinus. Cioè passerà la maggior parte del tempo su un lato rispetto alla coordinata iniziale (asse delle coordinate).


Infatti, ripeto ancora una volta per le persone particolarmente dotate, che il moto browniano non ha alcuna relazione con il commercio, perché è strettamente un processo fisico in cui vengono prese in considerazione caratteristiche come, per esempio, la viscosità dinamica del mezzo, il raggio delle particelle e il coefficiente di diffusione. Niente di tutto questo è presente nel trading. Senza contare il fatto che lo spostamento del prezzo avviene rispetto a un solo asse di coordinate, cioè il tempo può essere spostato solo verso destra e in modo strettamente proporzionale al tempo, mentre nel moto browniano la particella si muove rispetto a tutte le coordinate a sua disposizione. Nel moto browniano una particella interagisce non solo con il mezzo in cui si trova, ma anche con altre particelle. In contrasto con il prezzo, una particella di moto browniano non ha spread e non ha gap.


In generale, discutere del moto browniano in relazione al trading è una chiara manifestazione di nerdismo.

 
Reshetov писал(а) >>

Ragazzo, impara la matematica.

Dice che calcola la deviazione RMS dalla coordinata iniziale - distanza, distanza. E l'RMS (la radice quadrata della varianza, su cui insistete con una persistenza da somari) è la deviazione standard dalla media aritmetica.

Nerd, ti ho spiegato più volte dove stai mentendo, e ancora non capisci. Sia in relazione al moto browniano che a qualsiasi altro modello matematico di cui SB è un modello. Dice che "calcola la deviazione standard dalla coordinata iniziale - distanza, distanza". Ma non prevede "la deviazione della distanza del punto corrente dal punto di partenza in funzione del tempo". Prevedere quanto sarà lontana una particella browniana tra un'ora o due dall'inizio dell'osservazione? :)

Non ti dirò come studiare la materia, vedo che è inutile ;)

Reshetov ha scritto (a) >>.

In generale è un'ovvia nerdaggine discutere del moto browniano applicato al trading.


Non so perché diavolo ti sei messo a parlarne qui, soprattutto senza afferrare le cose elementari

 
Avals >> :

>> Riposo!

 
Non dovresti entrare nella fisica con i tuoi approcci astratti. L'argomento è ovviamente accessibile, se si ha il giusto approccio e la giusta esperienza. Che voi non avete. Vedete, nella fisica, così come nella programmazione, tutto è senza sciocchi. Se lo fate male, non funzionerà. A differenza della matematica :)
 

Salve, vorrei contribuire con la mia prospettiva sulla teoria della probabilità e del movimento caotico. Per prima cosa voglio analizzare quanto sopra ad Avals.

"Nessuna formula predice quindi la distanza del punto attuale dal punto di partenza in funzione del tempo. Te lo stai immaginando a causa della tua completa mancanza di conoscenza dell'argomento ;)" "Non capisci la differenza tra prevedere la posizione di una particella e il posizionamento medio della sua intera traiettoria?"
 Non prendere così alla lettera il movimento fisico delle molecole e il movimento del prezzo di mercato. Possiamo solo confrontare il movimento caotico, cioè il cambio di direzione.

Manteniamo le cose semplici. Apriamo uno scambio per un cambio di direzione di una particella. Non sappiamo dove andrà dopo, come nel mercato. Ma possiamo inventare una teoria (sistema) secondo la quale faremo trading. Per esempio - la particella si muove caoticamente e cambia costantemente direzione come il prezzo. Possiamo supporre da questo che la particella non può muoversi in una direzione come il prezzo. Quindi, più a lungo la particella si muove in una direzione, più è probabile che la particella giri nella stessa direzione del prezzo. Quanta distanza è un'altra questione, ma in termini di inversione è abbastanza prevedibile nel moto caotico. La distanza del percorso è quasi impossibile da prevedere, possiamo solo limitare in anticipo dal sistema, dalle medie nella storia del movimento.

Qualsiasi movimento nel mercato è un movimento casuale per noi semplici mortali che non lavoriamo per la banca nazionale americana e non abbiamo informazioni sui prossimi movimenti di valuta. Abbiamo poche informazioni e intuizioni su come si comporterà una particolare coppia di valute.

Ecco perché è meglio per noi considerare il mercato come un processo casuale e guardare il mercato come un movimento casuale. Inoltre, ci sono indizi sul mercato, che insieme alla teoria del movimento caotico dà più risultati di qualsiasi sistema basato sulle letture degli indicatori. Gli indizi - per esempio il prezzo torna al suo picco, disegna un picco il prezzo rallenta, l'accumulazione avviene e l'inversione è fornita al 75% con uno stop sopra il picco e il profitto dopo una caduta precipitosa. Niente può essere previsto con precisione. E nel mercato a maggior ragione.

Ma come si fa a trasformare il caos a proprio vantaggio? Come comportarsi? Ci si può allenare sul movimento delle molecole o studiare la costruzione dell'universo o trovare le origini del mercato nella storia dei Templari. Chi governa il mondo e il mercato? Una cosa è certa, vediamo il mercato, vediamo il movimento e vediamo le perdite.

Vi siete mai posti una domanda, perché quando apriamo un affare, analizziamo, pensiamo, disegniamo indicatori, aspettiamo il tempo, sprechiamo i nostri nervi e la vista e premiamo il pulsante BUY, ma allo stesso tempo il nostro robot di trading apre stupidamente l'affare opposto, perdendo secondi e vincendo alla fine?
Conoscola risposta, e tu?

 

Andiamo...

Non fermarti, amico.

Ti stiamo aspettando in quel thread e tu sei qui.

Ci hai promesso tre indicatori, ricordi?

1...323334353637383940414243444546
Nuovo commento