エリオット波動理論に基づくトレーディング戦略 - ページ 87

新しいコメント
 
うーん、その計算式は知りませんでした。しかし、ペンと紙と紙の助けなし :)

この式はどのように導き出されるのでしょうか？昔ながらのやり方です。私も以前は知りませんでした。
紙とペンの使い分けはどうなんでしょうね。
 
Хм, а я и не знал этой формулы. Но ручка с бумагой и без неё помогают :)

この式はどのように導き出されるのでしょうか？まさに、この「おじいちゃん方式」で。私も以前は知りませんでした。
紙とペンの使い分けはどうなんでしょうね。

もし、RMSを計算するために渡されたものを指しているのであれば、このスレッドでの確立された慣習により、ここに結果を掲載することはできません。手紙に返信します :)このフォーラムで私が書いたいくつかのコードには、原則的にそのアドレスが存在していました。
 
2ロッシュ
セクト（あなたの定義が好きです）は、非常に賢いチームを集めているように思います。発想のレベルで理解し合う。そして、誰もがMQLで書けるようになりました。このような状況から、ここにコードを掲載することに意義があるのでしょうか？
ウラジスラフは、フリーターの役に立つような行動は避けるようにと言った。そして、全員が納得したのです。
レッツ、あなたの作品を共有したいという強い願望があるなら、電子メールによってターゲットを絞った方法でそれを行うことです。

もうひとつ。私が理解できないのは、このことです。 СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
私が思うに、あなたの表記では、RMS2/3[N]=(D[2N/3])^0.5となります。
あるいは、差分として表現しようとすると。
СКО2/3[N]=({S[N]-S[последняя треть]}/{2N/3})^0.5

パラメータの束を一挙に計算する。

間違いありません。誤差分散D(E)と誤差拡散R(E)を除く。
 
2キャンディ
それが私なんです。紙とペンを使う人が増えてうれしいです。
そして、このスレッドで既成事実化も支持していただいていることに二重の喜びを感じます。
 
Yurixx 紙とペンを使う人がまだいるのは嬉しいですね。
そして、このスレッドで既成事実化も支持していただいていることに二重の喜びを感じます。


同じく :)

ここでは、確率和の変形例の一つを写真で紹介する。マレーレベルも表示され、後者はバッファがないため1で描画されます。

 
どこかのページで、Rosh さんから「比較のためにRMSデータを掲載してはどうか」という提案がありました。150kbのファイルです。これは、ユーロ時計の180日分のデータです。SPR2/3とSPRのデータが含まれており、比較のために私の最初のアルゴリズムのSPRも示されています（すぐに何らかのバグがあるとわかりましたが、なぜSPR値が高すぎるのか、チャンネルは正常に描かれているようですが、SPR2/3はまるで故障のように計算されているのか、まだ理解できていません）。計算時間(Duron800)も出してみましたが、やはり差がありすぎて、一連のチャンネルを全て70msで計算させても、最後の1/3がサンプルの2/3信頼区間に一致するかどうかをチェックするのにほとんどの時間が費やされています。


http://kursovye-diplomy.narod.ru/ERO_CKO.rar

MQL4.comに画像をアップロードできない原因がわかった気がします、ブラウザのバグ（Opera9）のようです。エクスプローラーでテキストと空ファイルに問題がないか確認するのですが、ファイルを読み込むと60秒かかって「BOLT you young man」というメッセージが表示され、1回の操作にかかる時間は60秒以内というメッセージが表示されました。
 
急いで投稿したこともありますが、このファイルを見れば見るほどバグが多く、最適化アルゴリズムのRMS2/3だけで、3小節ごとに何かクリアでないスリップが発生しています :(
 
1.私が理解した限りでは、チャンネル選択の基準の1つは、回帰誤差の最小分散ですが、これは私にはかなり正しくないと思われます。つまり、例えば決定係数や識別可能な応答階調の数でチャンネルを比較し、より大きな係数を持つチャンネルを選ぶべきだと私は考えています。
2.回帰誤差の分散を基準とした場合でも、最小のものはどのように算出するのですか？私が理解する限り、誤差分散がランダムな値であるため、カイ二乗信頼区間にしたがって、統計的に区別できないような最小のもののグループであるクラスを分離することができます。そして、この中から必要なものをどのように選択すればよいのでしょうか。
3.繰り返しになりますが、2吋3の数値の精度についての質問です。5Θ8とか、他の数字にすればいいのに。この数字との乖離はどのくらいになるのでしょうか。Vladislavは、2桁のサンプルの近似について話していたのを覚えています。もしかしたら、精度を選ぶ基準があるのかも？
4.回帰サンプルのsko2,skoを比較するが、これも確率変数であるため、sko2,skoがskoと同等かそれ以上であると断言できないボーダーラインのケースを扱わなければならなくなる。このチャンネル群をどうするか？
5.もう一度、私が尋ねた質問です。ANCが作成した回帰モデルの妥当性については、以下の点がクリアになれば（ブラシェフによれば）語ることができる。
回帰誤差の分布が正規分布に近い
回帰誤差の数学的期待値が0に近い
誤差分散-一定
誤差-独立、自己相関が0に近い
間違ってるかもしれませんが、この条件でチャンネルチェックする人がいないことに気づいたので、理由を知りたい、どんな前提で、あるいは計算の回数を減らすために？
回答よろしくお願いします
敬具
 
パラボリックチャネルの扱いはまだよくわかりませんが、ANG3110さんのご厚意で投稿されたスクリプトat_PR+SQ-eを操作すると、次のようなことがよく観察されました。3乗のチャネルが最大に圧縮され、価格の近くに押されたとき（明らかに、我々は決定係数が 最大に近いと言うことができる）価格は、通常の直線チャネルの境界から跳ね返るのではなく、その方向と反対側にチャネルを突破（放物線の枝）、チャネルは非常に狭いので、同様にチャネルに跳ね返ることは何もありません。ブランチチャンネルの絞り込みは、売りすぎ・買いすぎのシグナルという気がしています。キューブにも同じことが言えます。ところで、Vladislavの写真には放物線状のチャネルはありませんが、線形チャネルがローカルミニマム/マキシマムに結び付いていることがはっきりと示されており、これは既にsolandrが述べているとおりです。
 
私の理解では、回帰誤差の分散が最小であることをチャンネル選択の基準の1つとしているようですが、これはあまり正しいとは思えません。つまり、私の考えでは、例えば決定係数や応答の識別可能な階調の数でチャンネルを比較し、より高い係数のチャンネルを取るべきだと考えているのです。

チャンネル選択基準の選択は、あなたの創造力です。一般に、どんな戦略もモデルとロジックに基づいている。Vladislavはモデルを共有しました。ロジックは各自で考えてもらうことにしています。そしてクライテリア、つまり論理で判断するための基本的な要素です。作成します。

2.回帰誤差の分散を基準とした場合でも、最小のものはどのように算出するのですか？私が見る限り、誤差分散は確率変数なので、カイ二乗信頼区間は、統計的に区別できない最小のものの集まりであるクラスを特定するのに使うことができるのです。そして、この中から必要なものをどのように選択すればいいのか。

ウラジスラフはこのクラスの最悪のバージョンを取っている。

3.繰り返しになりますが、2吋3の数値の精度についての質問です。5Θ8とか、他の数字にすればいいのに。この数字との乖離はどのくらいになるのでしょうか。Vladislavは、2桁のサンプルの近似について話していたのを覚えています。もしかしたら、精度を選ぶ基準があるのかも？

ブラケットの精度の選択は、その定義の統計的精度によって決定される。あなた自身、ランダムな変数だとおっしゃいましたね。

4.回帰サンプルのsko2,skoを比較するが、これも確率変数であるため、sko2,skoがskoと同等かそれ以上であると断言できないボーダーラインのケースを扱わなければならなくなる。このチャンネル群をどうするか？

それは本当に重要なことなのでしょうか？いくらチャンネル数が多くても、1つしか使えない（近いもの同士のクラスからという意味です）。そして、その1つはボーダーライン、つまり許容範囲の中で最も悪いものです。どうせ判断は確率的なものなので、列挙のエラーは何の影響もない。善と悪の境界線のようなもので、両者が異なる極であることは誰もが認めるところですが、その境界線は誰もが自分で引くのです。:-)

5.もう一度、私が尋ねた質問です。ANC（bulashev氏）が構築した回帰モデルの妥当性については、以下の項目の回答が得られた時点で語ることができます。
私の勘違いかもしれませんが、このような条件でチャンネルをチェックする人はいないと思いますので、その理由を知りたいのですが、どのような前提で、あるいは単に計算回数を減らすためでしょうか？

科学者として興味があるのなら、この条件を満たしているかどうか、研究してみてください。しかし、この試みは、誤差分布の性質を決定する段階ですでに失敗すると思います。大数の法則を享受することは、市場では許されないのです。チャンネルは、多くの人がトレンドの出現を認識すると同時に出現し、崩壊する。
もし、あなたが実用的なモデルに興味があるなら、これらすべてを公理とし、このモデルをプログラム的に実装すれば、あなたの公理のセットが公正であるかどうかを市場自身が示してくれることでしょう。
1...808182838485868788899091929394...309
新しいコメント