市場環境 - 横ばいかトレンドか？どちらが優勢なのでしょうか？ - ページ 8 123456789101112131415...19 新しいコメント Andrey Khatimlianskii 2008.04.03 03:35 #71 しかし、私にはもう一つの考えがあります。それは、この「傾向」がリアルタイム分析で何パーセント失われるかを見ることです。 少なくとも半分のトレンドが最初から正しく検出されれば、それはメガグリコールです =) Alexei Kharchenko 2008.04.03 07:07 #72 チャンネルでジグザグに...チャンネルって何？どういう意味ですか？私見では、ジグザグビームの方向転換が可能な価格水準だと思うのですが...。これらのチャンネルは、現在のバーの上に構築されています...。 Candid 2008.04.03 07:14 #73 比較したチャンネル幅のZZセグメントの数がほぼ同じでないと、正しい比較はできないと思います。これは実現されたのでしょうか？また、「狭い」チャンネルでは、ストーリーは一連の「ポイント」（つまり、異なるセグメントで求められる比率の値）を与え、その分布を見ることができます。ポイントは、「ワイド」チャンネルの結果が、本当にこの分布に当てはまらないのか、ということを理解しようとすることです。 P.S. やっとこの話題がフラットから抜けました :) Andrey Khatimlianskii 2008.04.03 07:58 #74 lna01: 比較したチャンネル幅に対して、ZZセグメントの数をほぼ同じにしないと、正しい比較ができないと思います。実行されましたか？ なぜ、チャンネルが違う歴史（結果も違うだろう）を比較しなければならないのか理解できないのですが？ lna01 さんが書きました（a）です。 P.S. ついにこの話題も外に出てきましたね :) レジスタンスブレイクアウトでした。あとは同レベルまでのプルバックを待って、バウンスで勝負だ =) Candid 2008.04.03 09:05 #75 komposter: lna01 です。 比較したチャンネル幅のZZセグメントの数がほぼ同じでないと、正しい比較はできないと思います。実行されましたか？ なぜ、チャンネルが違う歴史（違うでしょう）を比較しなければならないのか理解できないのですが？ しかし、仮想的な取引数では同等となる。つまり、統計的な安全性という点では同等となる。ただ、現実（＝未来）の行動という観点から見ると、求められる特性のダイナミズムは興味深いものがあります。また、チャンネル幅が異なる場合、これらのダイナミクスがどの程度近くなるのか。 Andrey Khatimlianskii 2008.04.03 09:24 #76 lna01: しかし、仮想的な取引数では同等となる。つまり、統計的な安全性という点では同等となる。ただ、実生活での行動（つまり未来）の観点から、求められる特性のダイナミクスに興味があるのです。また、チャンネル幅が異なる場合、これらのダイナミクスがどの程度近くなるのか。 年間100トレードと月間100トレードは同じではありません。曲がる数で戦略を比較するのは正しくないと思います。 さらに、広いチャンネルは、異なる市場条件に支配されている可能性のある歴史のかなりの部分を捉えることができます。 Candid 2008.04.03 09:37 #77 komposter: さらに言えば、広いチャンネルは、異なる市場条件に支配されるかもしれない歴史のかなりの部分を捉えることができます。 そうですね。そして、ゲームを開始したのです。そして、ここでも歴史となったのです。この作品では、インジケーターが違うものになるのでは？ フラクタル性の仮定は、短い時間で発見された規則性をスケーリングすることによって、より長い時間での市場行動を 判断しようとする機会を与えてくれる。問題は、それがどこまで市場に通用するかということです :) 削除済み 2008.04.03 09:37 #78 kharko: チャンネルでジグザグに...チャンネルって何？どういう意味ですか？私見では、ジグザグビームの方向転換が可能な価格水準だと思うのですが...。これらのチャンネルは、現在のバーの上に構築されています...。 現在（最終）のジグザグニーを固定し、再描画しないレベル（方向）です。一般的には、あくまで視覚化のオプションとして 削除済み 2008.04.03 09:44 #79 komposter: もう一つ、リアルタイム分析でこれらの「傾向」が何パーセント失われるかを見てみたいという考えがあります。 ZigZagチャンネルの良いところは、レベルが固定されており、必要に応じて保留中の注文を変更しながら管理できることです。スリッページや損失がないとは言えないが、より信頼性が高いように思う。さらに、普及は何かを持ち帰ることになります。私が挙げた2つの選択肢を試し、少なくとも歴史を走らせるべきでしょう。 少なくとも半分のトレンドが最初から正しく検出されれば、それはメガグリコールです =) 結論を急ぐ必要はない。何をカウントしているのか確認することが必要です。 Сергей 2008.04.03 11:34 #80 からSK SK. писал (а): グラサン を Neutron に変更しました。重要! https://www.mql5.com/ru/forum/50458「grasn 11.01.07 16:16」投稿。 Seryogaさん、少し遅れてお伝えしています（指定された場所からさらに読み直したところ、約束を果たせなかったことに気づきました）。 あなたの質問「どう動くのか」に答えています-すべては簡単です。 では、あるチャネルパラメータに基づいて線形回帰の寿命を計算する公式があるとします、この公式には統計的優位（とても重要です）があるのです。現在のデータ（固定値）から、過去（履歴）のデータを繰り返し調べ、それぞれのサンプルについて線形回帰を構築します。 Vladislavが書いたように、未来に「出て行く」ファンを得ることができるのです。ここで、そのようなチャネルごとに、その確率的な長さを計算する。今、私たちは、価格が開発されるファン、またはストレートチャネル（反転ゾーンが表示されます）のどちらも得ることができます。また、計算式に価格の位置を考慮すれば、より正確に値動きのゾーンを計算することができます。ちょうど統計を収集するとき、我々は価格がその境界を離れるときにチャネルが壊れることを忘れてはならない、それぞれ上または下に行くと、これは非常に正確に価格の位置を定義し、すなわち、計算されたチャネルの長さを得るとき、価格は上または下、これは働くことができるそれを残します。セレガ、そうですね、仕掛け（波、拡散・・・）についてはお約束していません :o))。 お邪魔して申し訳ありませんでした。何か見るべきものはありますか？それと、一般論として、この話題には興味があるのですが、途中から全てを理解できていません。 もしよろしければ、この話題で新しいスレッドを立てていただけませんか？ ずいぶん前のことです。ウラジスラフは、価格が「中心」となる安定したレベル（追加：フラットの ようなもの）の私の検索に非常によく「フィット」する彼のアプローチを共有しました。先日、このスレッドに書きました。 この話題に反対しているわけではなく、別の話です。もしかしたら、今は多くの人にとって面白くないかもしれません。そして、最も重要なのは、「なぜ」なのか。ユーモアのジョーク」ではなく、記述したことが功を奏し、本当に統計的に大きなアドバンテージがあるのです。しかし、いつものように微妙な依存関係があり、あるクラスのチャンネルにしか使えないことがわかりました。そして、モデル全体として、使用されている統計的手法から、きちんとしたドローダウンとストップの計算の複雑さを「継承」しています。このスレッドにも書いたと思います。 本当に面白いテーマであれば、同僚が市場を 測定している間に、統計情報を収集します。収集方法のエッセンスはすでに述べたとおりです。 「そのためには、このようなトレンドの探索を繰り返し始めればよいのです。例えば、ある歴史的範囲の各基準点における線形回帰を列挙し（現在の基準点は固定）、各基準点について、将来において最大継続時間を持つLRのみを残す必要がある。同様に、トレンドが優勢であると主張する人たちに反論することもできる。50/50の割合が必要ですが、アレンジは簡単です :o)しかし、もう一つ微妙な点があり、ポイントは、直線回帰やチャネルは、文字通り、どんなデータにも構築できるが、形式的に（数学的観点から）構築されたチャネルは、トレンドにはならないということである。私は擬似トレンドの基準として次のように考えました：チャネルが「生きている」場合、すなわち価格がそのボーダーからもう一回最初の長さを出なかった場合、そのトレンドはむしろトレンドであると言えます。これは、「ランダム」な時系列において、ある長さのトレンドが発生する確率を推測で計算したためである。時計でチャンネルを見つけるための履歴範囲を300カウント以上から設定すれば、トレンドはどこにでもあることになります。" そのため、全チャネルを対象にしたデータでなければ、「安定した」チャネルを抽出することはできません。基準そのものに微妙なところがある。ポイントは、価格がチャネルの外に出てもチャネルは破壊されないということです - 次のカウントでは、価格がチャネル内に戻り、しばらくの間そこに「座る」ことができます。チャンネルの枠を増やすのも効果的です。ですから、この単純な基準では、大きなノイズが発生し、実像が歪んでしまうので、相関が見いだせません。ここでは別の基準が必要だが、トレンドの公式は線形回帰である。 データを収集したら、データ マイニングカテゴリからシステムを選択して依存関係を検索し、パラメータ「チャネル寿命」を分類し、例えば列 重要性（列の重要性は、関連付け、 クラスタリングなどの方法は、すべてのシステムで何らかの形で存在する）、チャネルの調査パラメータが最も寿命を影響するかを見て、私は彼らが指で数えることができると断言します。どのパラメータを使えばいいのか、次に何をすればいいのか、簡単にわかると思います。そして、ハースト爺さんを忘れてはいけない。 123456789101112131415...19 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
しかし、私にはもう一つの考えがあります。それは、この「傾向」がリアルタイム分析で何パーセント失われるかを見ることです。
少なくとも半分のトレンドが最初から正しく検出されれば、それはメガグリコールです =)
私見では、ジグザグビームの方向転換が可能な価格水準だと思うのですが...。これらのチャンネルは、現在のバーの上に構築されています...。
比較したチャンネル幅のZZセグメントの数がほぼ同じでないと、正しい比較はできないと思います。これは実現されたのでしょうか？また、「狭い」チャンネルでは、ストーリーは一連の「ポイント」（つまり、異なるセグメントで求められる比率の値）を与え、その分布を見ることができます。ポイントは、「ワイド」チャンネルの結果が、本当にこの分布に当てはまらないのか、ということを理解しようとすることです。
P.S. やっとこの話題がフラットから抜けました :)
比較したチャンネル幅に対して、ZZセグメントの数をほぼ同じにしないと、正しい比較ができないと思います。実行されましたか？
なぜ、チャンネルが違う歴史（結果も違うだろう）を比較しなければならないのか理解できないのですが？
lna01 さんが書きました（a）です。
P.S. ついにこの話題も外に出てきましたね :)
レジスタンスブレイクアウトでした。あとは同レベルまでのプルバックを待って、バウンスで勝負だ =)
比較したチャンネル幅のZZセグメントの数がほぼ同じでないと、正しい比較はできないと思います。実行されましたか？
なぜ、チャンネルが違う歴史（違うでしょう）を比較しなければならないのか理解できないのですが？
しかし、仮想的な取引数では同等となる。つまり、統計的な安全性という点では同等となる。ただ、実生活での行動（つまり未来）の観点から、求められる特性のダイナミクスに興味があるのです。また、チャンネル幅が異なる場合、これらのダイナミクスがどの程度近くなるのか。
年間100トレードと月間100トレードは同じではありません。曲がる数で戦略を比較するのは正しくないと思います。
さらに、広いチャンネルは、異なる市場条件に支配されている可能性のある歴史のかなりの部分を捉えることができます。
さらに言えば、広いチャンネルは、異なる市場条件に支配されるかもしれない歴史のかなりの部分を捉えることができます。
そうですね。そして、ゲームを開始したのです。そして、ここでも歴史となったのです。この作品では、インジケーターが違うものになるのでは？
フラクタル性の仮定は、短い時間で発見された規則性をスケーリングすることによって、より長い時間での市場行動を 判断しようとする機会を与えてくれる。問題は、それがどこまで市場に通用するかということです :)
チャンネルでジグザグに...チャンネルって何？どういう意味ですか？
私見では、ジグザグビームの方向転換が可能な価格水準だと思うのですが...。これらのチャンネルは、現在のバーの上に構築されています...。
もう一つ、リアルタイム分析でこれらの「傾向」が何パーセント失われるかを見てみたいという考えがあります。
ZigZagチャンネルの良いところは、レベルが固定されており、必要に応じて保留中の注文を変更しながら管理できることです。スリッページや損失がないとは言えないが、より信頼性が高いように思う。さらに、普及は何かを持ち帰ることになります。私が挙げた2つの選択肢を試し、少なくとも歴史を走らせるべきでしょう。
少なくとも半分のトレンドが最初から正しく検出されれば、それはメガグリコールです =)
からSK
を Neutron に変更しました。重要!
https://www.mql5.com/ru/forum/50458「grasn 11.01.07 16:16」投稿。
Seryogaさん、少し遅れてお伝えしています（指定された場所からさらに読み直したところ、約束を果たせなかったことに気づきました）。 あなたの質問「どう動くのか」に答えています-すべては簡単です。 では、あるチャネルパラメータに基づいて線形回帰の寿命を計算する公式があるとします、この公式には統計的優位（とても重要です）があるのです。現在のデータ（固定値）から、過去（履歴）のデータを繰り返し調べ、それぞれのサンプルについて線形回帰を構築します。 Vladislavが書いたように、未来に「出て行く」ファンを得ることができるのです。ここで、そのようなチャネルごとに、その確率的な長さを計算する。今、私たちは、価格が開発されるファン、またはストレートチャネル（反転ゾーンが表示されます）のどちらも得ることができます。また、計算式に価格の位置を考慮すれば、より正確に値動きのゾーンを計算することができます。ちょうど統計を収集するとき、我々は価格がその境界を離れるときにチャネルが壊れることを忘れてはならない、それぞれ上または下に行くと、これは非常に正確に価格の位置を定義し、すなわち、計算されたチャネルの長さを得るとき、価格は上または下、これは働くことができるそれを残します。セレガ、そうですね、仕掛け（波、拡散・・・）についてはお約束していません :o))。
お邪魔して申し訳ありませんでした。何か見るべきものはありますか？それと、一般論として、この話題には興味があるのですが、途中から全てを理解できていません。 もしよろしければ、この話題で新しいスレッドを立てていただけませんか？
ずいぶん前のことです。ウラジスラフは、価格が「中心」となる安定したレベル（追加：フラットの ようなもの）の私の検索に非常によく「フィット」する彼のアプローチを共有しました。先日、このスレッドに書きました。
この話題に反対しているわけではなく、別の話です。もしかしたら、今は多くの人にとって面白くないかもしれません。そして、最も重要なのは、「なぜ」なのか。ユーモアのジョーク」ではなく、記述したことが功を奏し、本当に統計的に大きなアドバンテージがあるのです。しかし、いつものように微妙な依存関係があり、あるクラスのチャンネルにしか使えないことがわかりました。そして、モデル全体として、使用されている統計的手法から、きちんとしたドローダウンとストップの計算の複雑さを「継承」しています。このスレッドにも書いたと思います。
本当に面白いテーマであれば、同僚が市場を 測定している間に、統計情報を収集します。収集方法のエッセンスはすでに述べたとおりです。
「そのためには、このようなトレンドの探索を繰り返し始めればよいのです。例えば、ある歴史的範囲の各基準点における線形回帰を列挙し（現在の基準点は固定）、各基準点について、将来において最大継続時間を持つLRのみを残す必要がある。同様に、トレンドが優勢であると主張する人たちに反論することもできる。50/50の割合が必要ですが、アレンジは簡単です :o)しかし、もう一つ微妙な点があり、ポイントは、直線回帰やチャネルは、文字通り、どんなデータにも構築できるが、形式的に（数学的観点から）構築されたチャネルは、トレンドにはならないということである。私は擬似トレンドの基準として次のように考えました：チャネルが「生きている」場合、すなわち価格がそのボーダーからもう一回最初の長さを出なかった場合、そのトレンドはむしろトレンドであると言えます。これは、「ランダム」な時系列において、ある長さのトレンドが発生する確率を推測で計算したためである。時計でチャンネルを見つけるための履歴範囲を300カウント以上から設定すれば、トレンドはどこにでもあることになります。"
そのため、全チャネルを対象にしたデータでなければ、「安定した」チャネルを抽出することはできません。基準そのものに微妙なところがある。ポイントは、価格がチャネルの外に出てもチャネルは破壊されないということです - 次のカウントでは、価格がチャネル内に戻り、しばらくの間そこに「座る」ことができます。チャンネルの枠を増やすのも効果的です。ですから、この単純な基準では、大きなノイズが発生し、実像が歪んでしまうので、相関が見いだせません。ここでは別の基準が必要だが、トレンドの公式は線形回帰である。
データを収集したら、データ マイニングカテゴリからシステムを選択して依存関係を検索し、パラメータ「チャネル寿命」を分類し、例えば列 重要性（列の重要性は、関連付け、 クラスタリングなどの方法は、すべてのシステムで何らかの形で存在する）、チャネルの調査パラメータが最も寿命を影響するかを見て、私は彼らが指で数えることができると断言します。どのパラメータを使えばいいのか、次に何をすればいいのか、簡単にわかると思います。そして、ハースト爺さんを忘れてはいけない。