/*[[
Name :=
Author :=
Link :=
Separate Window := Yes
First Color := Red
First Draw Type := Line
First Symbol := 217
Use Second Data := Yes
Second Color := Blue
Second Draw Type := Line
Second Symbol := 218
]]*/
Variables : shift(0),AccountedBars(0),FirstTime(True),i(0),swap(0),MinL(0),MaxH(0);
Inputs: PeriodHerst(24),PeriodA(100),CountBars(900);
Array: ArrayOne[250](0);
Variables : Average(0),Deviation(0);
SetLoopCount(0);
If FirstTime Then Begin
AccountedBars=CountBars;
FirstTime=False;
End;
For shift = AccountedBars DownTo 0 Begin
MaxH=Highest(MODE_HIGH,shift+PeriodHerst,PeriodHerst-1);
MinL=Lowest(MODE_LOW,shift+PeriodHerst,PeriodHerst-1);
Average=iMA(PeriodA,MODE_SMA,shift);
swap=0;
for i=0 to PeriodA-1
{
swap=swap+pow(open[shift+i]-Average,2);
swap=swap+pow(high[shift+i]-Average,2);
swap=swap+pow(low[shift+i]-Average,2);
swap=swap+pow(close[shift+i]-Average,2);
};
Deviation=sqrt(swap/((PeriodA-1)*PeriodA));
//for i=100 downto 2 {ArrayOne[i]=ArrayOne[i-1];};
ArrayOne[1]=(High[MaxH]-Low[MinL])/Deviation;
SetIndexValue(shift,ArrayOne[1]);
swap=0;
If shift< CountBars-PeriodA then {for i=1 to PeriodA {swap=swap+GetIndexValue(shift+i);};swap=swap/PeriodA;}
else swap=0;
SetIndexValue2(shift,swap);
If shift>0 Then AccountedBars=AccountedBars-1;
End;
そして、コードとtxtファイルの説明です。
<br /> translate="no">ダーツ
登録日：2004.12.27 メッセージ：122件
プロフィールを見る
PostAdded: Thu Feb 03, 2005 6:23 pm Post Title: Normalized Spread Method or Hear_st Reply with quote この投稿を編集・削除する。 200年前に数学者のハーストが川の流れなどの過程を調べたところ、平均からのランダムな偏差は正規分布していた。今では、その理論が拡張されて、こう呼ばれるようになりました。 メモリを持つランダムウォーク過程。 まあ、統計的なサンプルで判断する限り、cloze(shift)-cloze(shift+1)分布が正規分布なら、価格というかそのグラフはこのまさに「記憶のあるランダムウォーク」なんですけどね。 その結果、R/S=(t/2)^H という興味深い規則性が得られ、後にコンピュータ・シミュレーションで確認された。 ここで、R はある期間 t に対して（max-min）である。 Sは値の標準的な傾き とすると、R/S は期間 t における正規化されたレンジの期待値 t - 当該区間の時間 H - ハースト係数，与えられた値は一定です。 Hはわからないが（実験的に求めることはできるが）、一定の時間間隔（t-const）について、R/Sは一定、より正確に言えば、sk = (abs((t/2)^H - (t/2)^(H-0.09)) + abs((t/2)^H - (t/2)^(H+0.09)))/2 のある平均正規法則付近に分布すると仮定することができる。 そして、上記の仮説が正しいとすると、R/Sがある平均値よりも大きくなった場合、R/Sの成長を引き起こした動きは、プルバックかその逆のように曲がるはずです。 R/Sが平均値より小さければ、その成長が期待できる、つまり動きがある。 私自身、このクソみたいな実験をしたことがありますが、結果はゼロです。しかし、私が考慮しなかったニュアンスがいくつかありました。 A). 期間の固定された平均値から数えていたので、移動平均から数えるべきだったかもしれません。 B).間隔（ハースト期間と平均化期間）は統計学的に見れば小さいが、私のインジケータ (誰かが最適化してくれるかも？)。 C) 平均値に関する統計分布R/Sを考慮していない、もしこれを行うのであれば、導入が必要である。 の重み付け関数を、上記のパラメータで設定します。
PostAdded: Thu Feb 03, 2005 10:08 am Post title: Re: 正規化スプレッド法またはDick_sta.reply with quote. 忘れてください。 引用プロセスのHパラメータは、（同じ期間の正規化されたスプレッド自体のような）浮動値であることがキャッチです。以前、VIACにフラクタル次元計（H=2次元）を掲載したことがあります。
私はダートでなければならない。
/*[[ Name := Author := Link := Separate Window := Yes First Color := Red First Draw Type := Line First Symbol := 217 Use Second Data := Yes Second Color := Blue Second Draw Type := Line Second Symbol := 218 ]]*/ Variables : shift(0),AccountedBars(0),FirstTime(True),i(0),swap(0),MinL(0),MaxH(0); Inputs: PeriodHerst(24),PeriodA(100),CountBars(900); Array: ArrayOne[250](0); Variables : Average(0),Deviation(0); SetLoopCount(0); If FirstTime Then Begin AccountedBars=CountBars; FirstTime=False; End; For shift = AccountedBars DownTo 0 Begin MaxH=Highest(MODE_HIGH,shift+PeriodHerst,PeriodHerst-1); MinL=Lowest(MODE_LOW,shift+PeriodHerst,PeriodHerst-1); Average=iMA(PeriodA,MODE_SMA,shift); swap=0; for i=0 to PeriodA-1 { swap=swap+pow(open[shift+i]-Average,2); swap=swap+pow(high[shift+i]-Average,2); swap=swap+pow(low[shift+i]-Average,2); swap=swap+pow(close[shift+i]-Average,2); }; Deviation=sqrt(swap/((PeriodA-1)*PeriodA)); //for i=100 downto 2 {ArrayOne[i]=ArrayOne[i-1];}; ArrayOne[1]=(High[MaxH]-Low[MinL])/Deviation; SetIndexValue(shift,ArrayOne[1]); swap=0; If shift< CountBars-PeriodA then {for i=1 to PeriodA {swap=swap+GetIndexValue(shift+i);};swap=swap/PeriodA;} else swap=0; SetIndexValue2(shift,swap); If shift>0 Then AccountedBars=AccountedBars-1; End;そして、コードとtxtファイルの説明です。
登録日：2004.12.27
メッセージ：122件
プロフィールを見る
PostAdded: Thu Feb 03, 2005 6:23 pm Post Title: Normalized Spread Method or Hear_st Reply with quote この投稿を編集・削除する。
200年前に数学者のハーストが川の流れなどの過程を調べたところ、平均からのランダムな偏差は正規分布していた。今では、その理論が拡張されて、こう呼ばれるようになりました。
メモリを持つランダムウォーク過程。
まあ、統計的なサンプルで判断する限り、cloze(shift)-cloze(shift+1)分布が正規分布なら、価格というかそのグラフはこのまさに「記憶のあるランダムウォーク」なんですけどね。
その結果、R/S=(t/2)^H という興味深い規則性が得られ、後にコンピュータ・シミュレーションで確認された。
ここで、R はある期間 t に対して（max-min）である。
Sは値の標準的な傾き
とすると、R/S は期間 t における正規化されたレンジの期待値
t - 当該区間の時間
H - ハースト係数，与えられた値は一定です。
Hはわからないが（実験的に求めることはできるが）、一定の時間間隔（t-const）について、R/Sは一定、より正確に言えば、sk = (abs((t/2)^H - (t/2)^(H-0.09)) + abs((t/2)^H - (t/2)^(H+0.09)))/2 のある平均正規法則付近に分布すると仮定することができる。
そして、上記の仮説が正しいとすると、R/Sがある平均値よりも大きくなった場合、R/Sの成長を引き起こした動きは、プルバックかその逆のように曲がるはずです。
R/Sが平均値より小さければ、その成長が期待できる、つまり動きがある。
私自身、このクソみたいな実験をしたことがありますが、結果はゼロです。しかし、私が考慮しなかったニュアンスがいくつかありました。
A). 期間の固定された平均値から数えていたので、移動平均から数えるべきだったかもしれません。
B).間隔（ハースト期間と平均化期間）は統計学的に見れば小さいが、私のインジケータ
(誰かが最適化してくれるかも？)。
C) 平均値に関する統計分布R/Sを考慮していない、もしこれを行うのであれば、導入が必要である。
の重み付け関数を、上記のパラメータで設定します。
続けることに意味があるのか、みたいな。アイデアはたくさんあるのですが、時間が足りません...。
RS-Herst.mql
説明
これはR/Sを計算するインジケーターで、その滑りやすさ
ダウンロードはこちらから
ファイル名：RS-Herst.mql
ファイルサイズ：1.3 KB
ダウンロード数：1回
おじさん
登録日：2004年11月17日
メッセージ41
プロフィールを見る
PostAdded: Thu Feb 03, 2005 10:08 am Post title: Re: 正規化スプレッド法またはDick_sta.reply with quote.
忘れてください。
引用プロセスのHパラメータは、（同じ期間の正規化されたスプレッド自体のような）浮動値であることがキャッチです。以前、VIACにフラクタル次元計（H=2次元）を掲載したことがあります。
Hパラメータを使おうとすると、メモリを持っている楽器を選ぶしかない。通貨では良くないが、株式では試してみる価値がある。しかし、このような目的で増分の自己相関を利用することも同様に可能であろう。
追伸：通常R/S=(t/2)^Hとは書かず、R/S=C*(t/2)^Hとし、HはOLSによる直線log(R/S)=H*log(t/2)+bの角度係数として求める。
もし、一定であれば、指標として不向きです。
絵としては、8月24日から25日にかけては、RMSラインに沿って動き続けるようで、確率は十分に急降下し始める。これは不具合によるものなのか、それともチャンネル再編が行われているのでしょうか？
おそらく、言いにくいのですが、インジケーターの故障についてのAlertがちょうど今日来ました。通常、このような故障が発生すると、インジケーターは作動しなくなります。
目に見えるSCOチャネルは、11:00MSKにインジケータが描いた最後のものです。それ以前は他のチャンネルもありました。
http://forum.traders.kiev.ua/viewtopic.php?t=1310&highlight=&sid=9070cd1888daae94e2bf0605cbd63cb4
http://forum.forex.ua/viewtopic.php?p=14906&highlight=
そして、紹介されていた本（アーカイブは2回に分かれています）。
http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=56226
http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=56228
リンク先を読むと、かなり面白いのでおすすめです。
また、一般的にホワイトカラーで興味のあるテーマについては、かなり多くの情報がありますが、それを見つけるのが問題です。
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/08/EURUSD30.zip
zipの拡張子をrarに変更する必要があります（solandrの レシピに従います）。私が覚えているように、同様に、唯一のviac.ruから私はスパイダーにまっすぐに行き、そこに2004年の真ん中に歴史を取ったので、議事録から準備、分は、HIDDEN（"コンテストのためのテスト" ）によって 掲示さに近いようである。ボリュームは信用してはいけない、足りないときは任意に追加した、ただ、テスターはボリュームがゼロだと動かない。
この履歴でテストしてみました。2001年1月1日～2004年10月15日の期間、Expert Advisorを使用した結果、60％の損失が発生しました。
solandr 15.08.06 07:21」の投稿でEAをテストした期間のテスト 結果は、以下の画像の通りです。
得られた結果をもとに、以下の結論を得ることができた。
1.現在提供されているExpert Advisorは「ノイズ依存型」であり、様々なソースから得られる結果には、最終的な利益と実行された取引の両方でかなりの差があることが分かっています。
2.システムのパラメータだけでなく、おそらくこのEAにも存在しうる取引アルゴリズムも調整（履歴に合わせる）することができます。唯一の確認用オシレーターのパラメータは、3ヶ月前の最初の段階で、視覚的なイメージと日中取引の開始のロジックに基づいて選択され、それ以来変更されたことがありません。いずれも、取引アルゴリズムを変更しただけで達成できたものです。
おそらく、そのような結果になった理由については、次のような推測が成り立つのではないだろうか。異なるソースからの引用は、M30期間のバーで3-10ピップの範囲内で異なる場合があり、さらに異なるブローカーは異なる引用の歴史の穴を持っているという事実です。さらに、ハーストレシオを計算し、その値がトレンドの反転に関する決定を行うために、一方または別の側に0.5のしきい値を通過するまで待つと、この値に近い領域では、バー上の5-10ピップのこの差が重要な役割を果たすことができる。もちろん、ハースト比がこの領域から離れている場合、例えば0.8と等しい場合、0.81でも0.79でも（相場が違えば）原理的に差はないのである。したがって、このパラメータはポジションを開くための重要なパラメータの1つであるため、他のすべての指標で起こるのと同様に、意思決定領域でのノイズ変動が結果に影響を与える可能性があります。Vladislavは、このスレッドにはありませんが、ある投稿で、自分のEAを異なるブローカーでテストしたところ、あるブローカーでは潜在的に利益をもたらすポジションがストップロスで消され、他のブローカー（-s）ではこのポジションが維持されたケースがあったと書きました。
また、私のアルゴリズムはVladislavのアルゴリズムとは確かに異なるので、チャンネル潜在エネルギーminimaxに基づく最適化に使用するという事実は、ノイズ（異なるブローカーの相場の違い）に対する戦略の堅牢性を何らかの形で高めるかもしれないという仮定を持っています。
今のところ、実際の口座でExpert Advisorがどのように動作するかを観察しているところです。12 日間の取引で、Expert Advisor は 5 つの取引を行いました。その間、彼は8.7％の利益で締めくくった。このような少数の案件は統計的に全く重要ではないので、この結果を論じる意味はない。この観察を続けよう。
一般的には、このEAをセミオートモードに変更する予定があります。つまり、上記の勾配和の収束点をゼロにする方法を用いて手動でポジションをオープン/クローズし、その後、既存の取引アルゴリズムを用いて自動ポジション制御を行う可能性を装備することで、ある面ではより利益を上げることができると考えています。ここでも、確認と観察が必要です。そして、その考察の合間に、ティア さんのご好意でリンクを貼っていただいた本を読んでみましょう。そのおかげで、新しいアイデアが生まれるかも？
この自動売買のアプローチは有望で実現可能なのでしょうか？