Кластерные индикаторы – это набор индикаторов, разделяющих валютные пары на отдельные валюты. Индикаторы позволяют следить за колебаниями валют относительно друг друга, определять потенциал зарождения новых валютных трендов, получать торговые сигналы и сопровождать среднесрочные и долгосрочные позиции.
M1のEURUSDの出版物を見たことがあるのですが、なぜですか？
ルガークを見なければならない
このGARCNはたくさんあります。モデル自体、平均の種類、残差分布の種類という3つのグループのパラメータを持っています。パラメータの種類ごとに、最新ののぞき見をする。デトレンドについては前述のとおりです。そこでGARCHではARFIMA、すなわち分数微分（Hurst）を用いてデトレンドを行います。
今まさにやっている最中です。
Autocorr機能 M1.窓は60mです。
彼女は素晴らしい）。1mではすでにゼロというか、非常に弱いマイナスになっています。しかし、ビデオの推奨は、微分積分をした上で...私たちの場合、微分化した後はノイズしかありません。
今、その最中なんです。
Autocorr機能 M1.窓は60mです。
最高です）。1mではすでにゼロというか、非常に弱いマイナスになっています。しかし、ビデオの推奨は、微分積分をした上で...私たちの場合、微分化した後はノイズしか残りません。
6000mだったらどうでしょうか。ノイズはノイズではなく、ミニサイクルがあるはずです。理論的には、ある日は周期的になり、ある日は周期的にならないはずです。
6000mだったらどうする？
全部同じです。デルタ機能ですが）。
過去のカウントの方向に相関があれば、それが出てくるはずです。でも、そうじゃないんです。ないのです。周期がある場合、この場合の隣接する複数のサンプルは相互に依存しているため、相関も大きく、周期そのものが検出されなくても、ピークが拡大するはずである。
SZZ ウィンドウはスライド式で、全サンプルは〜52000サンプルです。
全部同じです。デルタ機能ですが）。
過去のカウントの方向に相関があれば、それが出てくるはずです。でも、そうじゃないんです。そんなことはない。この場合、隣接するいくつかのサンプルは相互に依存しているので、サイクルがある場合は、意味のある相関もあるはずです。
SZW ウィンドウはスライド式で、サンプル全体は ~52000 サンプルです。
悲しい）
rsi autocorreを使うのはどうでしょうか？ あるいはもっと滑らかなオシレーターを使うのはどうでしょうか？rsiはトレンドの傾きにあまり依存しません。グラフの傾きを変えても、ほぼ元のグラフと同じ表示でした
と、オプションとして、こちらも試してみたくなりました https://www.mql5.com/ru/articles/1472
周期的に見えるので、そのままnsに突っ込むか、自己相関でやって みるか。そして、rsiよりも予測能力が高いと私は思っています。ちなみに、これはすでに多通貨対応です。つまり、現在の通貨ペアではなく、通貨ペアのバスケットに依存します。
必要なのはMT5で書き換えることだけ
悲しい）
自己相関軸を使うとか、より滑らかなオシレーターを使うというのはどうでしょう。ところで、Rciはトレンドの傾きにはあまり依存しません。チャートの傾きを変えても、オリジナルと同じ結果を示しました
すでに、このような内容を検討しています。autocor 機能は、RSI 自体の期間しか反映されません。MAでカウントすると、MAスムージングなどの期間が発生します。それは当然のことです。つまり、市場とは関係ないでしょう(
正直、クラスターには同じMAHと根本的に違うところが見当たりません。イモはもちろんですが、横顔の卵も同じです。
今、その最中なんです。
Autocorr機能 M1.窓は60mです。
最高です）。1mではすでにゼロというか、非常に弱いマイナスになっています。しかし、ビデオの推奨は、微分積分をした上で...私たちの場合、微分化した後はノイズしかありません。
いや、そういうわけにもいかないんです。
コタツを見て、発見した問題を解決するための道具を手に取るのです。
1.初期見積もりは定常的なものではなく、変動平均的なものである。ラグ＋トレンドからの乖離で簡単に預金が流出します。
進むべき道は2つある。
2.トレンドの除去：平均 = const
3.その結果をご覧ください。より正確には、残差を見てください。
3.1 残差が定常ならARMAモデル。そのようなシリーズもありますが、ごく稀にしかありません。
3.2 残差が定常でない場合、再度微分する。ARIMAモデル。このモデルでは、列の数は多くなっていますが、それでも非常に稀です。
4.残差を見て、GARCHをモデル化する。
現実にはもっと複雑です。
すでに、このような内容を検討しています。autocor 機能は、RSI 自体の期間しか反映されません。MAでカウントすると、MAスムージングなどの期間が発生します。それは当然のことです。つまり、市場とは関係ないでしょう(
正直、クラスターには同じMAHと根本的に違うところが見当たりません。もちろん、これはイミフですが、横顔は同じ卵です。
さて、そして最後のオプションは - 拡散器を訓練するために、感謝metaquotesはすぐにあなたが標準的なツールを使用してツールのすべての種類を構築することができ、カスタムフィードを約束する
同銘柄同指数
いいえ、そのようなことはありません。
見積もりを見て、特定された問題を解決するためのツールを選択する必要があります。
1. 最初の見積もりは固定されていない - 変動平均です。ラグ＋トレンドからの乖離で簡単に預金が流出します。
理解することができます。しかし、上記のすべてをウィーナー過程（ランダムウォーク）に適用し始めると、トレンド、反転、フラット、そして地獄が見えてきます（以前にも試したことがあります）。いろいろな回帰計算をします。(でも、何の役にも立たない）。そして、同じウィーナーやファインマンが書いているように、問題を解く前に、その問題に解があるかどうかを調べるのが良いのである。
そのためには、まず安定した相関関係（の存在）を見つけ出し、モデルを構築することが必要です。そう思えるほどです。
しかし、今のところ沈黙が続いている。
最近、こんな実験をしたんです。時系列の各ポイントで、前の期間の多項式回帰を構築し、最後のポイントだけを表示しました。計算が8時間くらいと長く、何も保存していないので、表示できない。言葉だけで後日、ピースでお見せすることになると思います。
つまり、周期的に回帰線にキンクがあり、その後、再び滑らかな線になるのです。なぜこのようなことが起こるのか、私自身は解明できていませんが、これらのポイントの近傍で、時系列の統計量が飛躍的に変化していると考えることができます。
PSはグラフの断片を見つけた。
異常値を無視する（どこから来たのかわからない、多項式係数が桁外れなのかもしれない、）。残念ながら、この特別なグラフを価格シリーズと組み合わせることはできません。
最近、こんな実験をしたんです。時系列の各ポイントで、前の期間の多項式回帰を構築し、最後のポイントだけを表示しました。計算が長くて8時間くらい。何も保存していないので、見せられない。言葉だけで後日、ピースでお見せすることになると思います。
つまり、周期的に回帰線にキンクがあり、その後、再び滑らかな線になるのです。なぜそうなるのか、その理由がわかったと言わざるを得ないが、これらの点の近傍で、時系列の統計が急激に変化していることが想定される。
遺伝的最適化の過程で結果が乱れ始めるとはどういうことでしょうか？:) 時間とともにグラフは改善されるはずです。