Мое ИМХО – нельзя предсказать (узнать) зарождающийся паттерн. А изюминка – в красивых картинках, они действительно завораживают (по крайне мере, когда я их «рисовал», смотрел на них как загипнотизированный кролик), и кажется, что ты уже все знаешь о рынке и чувствуешь его и осталось то немного, совсем немного ….. PS: и никакие нейросети и никакое распознавание образов не поможет….
Мое ИМХО – нельзя предсказать (узнать) зарождающийся паттерн. А изюминка – в красивых картинках, они действительно завораживают (по крайне мере, когда я их «рисовал», смотрел на них как загипнотизированный кролик), и кажется, что ты уже все знаешь о рынке и чувствуешь его и осталось то немного, совсем немного ….. PS: и никакие нейросети и никакое распознавание образов не поможет….
Минуточку, Сергей ! А как же Ваши картинки и расчеты будущего движения цены ?
価格帯別チャートを楽しんでいるうちに、偶然にも、非常にシンプルで完全に自動化された支持・抵抗レベルを見つけるアルゴリズムを発見しました。
これが写真です。
価格カーブに対して簡単な変換を行い（パラメータは変更可能）、平坦な部分を探します。
あまりに遅いと、開いている扉を突破してしまい、ずっと既知で面白みがないんです。
もし間違っていたら、詳細を教えてほしい。
皆さん、頑張ってください！そして、流行に乗り遅れないようにしてください。
皆さん、こんばんは
このアルゴリズムの詳細を教えてください。
ありがとうございました。
横軸のスケールが正規化されていないんです。正規化は特定のウェーブレットに依存し、また特定の計算方式やスケールスケールの選択にも依存するので（後者2つは今のところ私の場合一定です）、まだ具体的にはやっていません。正規化係数は1とあまり変わらないが、それでも......。具体的には、あるピークに対応するウェーブレット高調波波長は、チャートの右端から ピークの頂点の距離をとり、これに1.25をかけることで算出できる。つまり、上で述べたことを考慮すると、ピークは最大値/最小値間の平均（時間軸に沿って平均化）距離に対応する。そうですね...より正確に数えると、スペクトルのプロットの右端は2048です。
このアルゴリズムの子供たちを教えてください。
ありがとうございました。
以下はその話である。価格カーブに多重中央値フィルターを適用している。何ですか？奇数サイズ(>=3)のウィンドウを取り、初期曲線のすべての値を通して実行する。現在のポイントごとに、ウィンドウに含まれるポイントを値順でソートします。現在の点には、ソートされた配列の中から平均値（配列の中央に位置するという意味）が割り当てられる。得られた結果に対して、もう一度、同じフィルターをかけてみる。それを何度も（通常は20～30回で十分）繰り返す。
抵抗線を 求めるには、価格カーブを上下反転させて同じことをします。そして、得られた結果を逆に反転させる。以上です。パラメータは、ウィンドウサイズと繰り返し回数の2つです。これらのパラメータを変化させることで、結果を最適化することができるのです。総じて、面白い！ということがわかりました。頑張って、良い流れを作ってください
これらは細かいことですが、一般的な質問として、この方法でインシピエントパターンを予測することは可能なのでしょうか？メソッドの厄介なところは。その分野の専門家であるあなたが、可能性のある探索の方向性を提案するのです。
私のIMHOHOは、インシピエントパターンを予測（認識）することはできない、ということです。そして、魅力は美しい写真であり、彼らは本当に（少なくとも私はそれらを "描いた "とき、私は催眠術をかけられたウサギとしてそれらを見て）魅了し、それはあなたが既に市場についてのすべてを知っていると感じると少し、ほんの少しが残っているようだ....。
追記：そして、ニューラルネットワークもパターン認識も役に立ちません...。
ちょっと待てよ、セルゲイ！ 今後の値動きのイメージや計算はどうするんだ？
PS: и никакие нейросети и никакое распознавание образов не поможет….
ちょっと待てよ、セルゲイ！ 君の写真や将来の値動きの計算はどうなっているんだ？
私はパターン（これがキーワード）を予測（認識）しないので、ただのユートピアだと思っています。このスケルトンを使ってシステムの動特性を計算し、その特性を係数として数式に代入するだけで、将来の値動きを求めることができるのです。
PS: и никакие нейросети и никакое распознавание образов не поможет….
Минуточку, Сергей ! А как же Ваши картинки и расчеты будущего движения цены ?
私はパターン（これがキーワード）を 予測 （認識）しないので、ただのユートピアだと思っています。スケルトンによってシステムの動特性を計算し、その動特性を係数として数式に代入するだけで、 将来の 値動きを得ることができるのです。
未来も キーワードと考えれば、セルゲイさんは矛盾しているというか、何かに誘導しようとしているというか（ずるい言い方ですが）...。
その通りでしょう。なんとなくあっさり、まったくの偶然で手に入れました。シンプルで曖昧さのない仕上がりに惹かれました。一人でも多くの人に使ってもらえれば--嬉しいし、そうでなければ--それが私の運命なのだろう。ここでは、まったく気負いはありませんよ
P.S. ランダム系列と価格系列の統計的特性に関する素晴らしい資料をありがとうございました!とても楽しく読ませていただきました。本当に好きで、役に立つと思った。