"ミラクル"、"デジタル"、"グループ "ムーブメントインジケーター - ページ 16

 
trol222:


なぜって、どういうこと?

この記事から、読者は、DTが気配値をフィルター(端末のティック受信頻度を制御)に通した後、DTに必要な遅延を伴って情報が私たちに来るので、私たち人間は正しい情報を得られない、あるいは情報は得られても隠されているので、それに対抗してはいけないという印象を受けるかもしれません。私はこれに同意しない。そして、これだけのことをやっておきながら、なぜ私は正しくないのか?

言われたのに、なぜまた聞くのか...。
 
Mathemat:

いいえ、あなたは間違っています。真の名言はない。DCには、さまざまな業者から次々と見積もりが届き、いつの間にか2~3スプレッドの差がついて いることもある。

証券会社のフィルターがどうなっているかは神のみぞ知る、です。そして、なぜ神様の計画を知る必要があるのでしょうか?どのような使い方をしたいですか?


また、証券会社はどのような見積もりを示すのか-平均値か平均値以上(以下)か、その理由は?ま た、ある商品について平均化された相場を提示し、別の商品で裁定取引が可能になる場合、この別の商品について平均化された相場を提示せず、平均よりも高い(低い)相場を提示します(ただし一定の範囲内で)。また、裁定取引が継続される恐れがある場合は、どうなるのでしょうか?また、過大評価や過小評価の見積もりではなく、平均的な真を得るにはどうしたらよいのでしょうか。
 
trol222:また、証券会社はどのような見積もりを示すべきか-平均値か平均値以上(以下)か、その理由は?ま た、ある商品の平均的な気配値を設定し、別の商品で裁定問題が発生した場合、この別の商品は平均的な気配値ではなく、平均より上(下)(ただし一定の範囲内)の気配値を使用することになります。また、裁定取引の脅威が続くとしたら、どうなるのでしょうか。

どうだろう。フィルタリングアルゴリズムの情報は終了しました。

その後、ブローカーに必要な遅れをとって情報がやってくるので、我々人間は正しい情報を得られなかったり、情報が届いても隠蔽されていたり、苦労する必要がないのです。

青はあなたが憶測で言っているだけです。そんなことは言っていない。ただ、あまりにレイテンシーが大きいと、低レイテンシーのデータを持つトレーダーが逆に遊んでしまう可能性があるので、この特定の証券会社にとっては良くないと指摘することができます。

このスレッド-https://www.mql5.com/ru/forum/1020 66、特にこのスレッドの9ページ目にあるRenatの 大きな投稿をよく見てください。

 
Mathemat:

どうだろう。フィルタリングアルゴリズムの情報は終了しました。

青はあなたが憶測で言っているだけです。そんなことは言っていない。ただ、レイテンシーが高すぎると、低レイテンシーのデータを持つトレーダーに不利になってしまうので、この特定のDCには不利 だと指摘することができます。

このスレッド -https://www.mql5.com/ru/forum/102066、 特にスレッドの9ページ目にあるRenatの 大きな投稿を注意深く読んでください。


これは限界であり、DTが絶対的に情報をジャムることはできない。
 
このスレッドを読みましたか? あなたが興味を持っているDCフィルタリングの情報を得ることができないことをよくご存知ですか?
 
Mathemat:
このスレッドを読みましたか? あなたが興味を持っているDCフィルタリングの情報を得ることができないことをよくご存知ですか?

上も下も。しかし、それはできるだけ少なくすることができます。
 
trol222:

なるべく少なくしたい(濾過)。

奇妙な願い

ろ過は排出量を増やすものではなく、減らすものなのです。もっと騒ぎたいのか?

 
同じものをDCでフィルタリングするのと、自分でフィルタリングするのは違う
 
ヴァレリーはまだ自分が何をしたいのか分かっていない。彼は徘徊しているのです。
 

Xadviser:

1つの数式で十分です。近似式は、K1*K2*K3* ...*Kn = 1です。

重み付け係数は必要ありません。比例した結果を得たいのであれば、たくさんの異なるサイズを使用することができます。


相関関係で言えば、これが最低限のバランス、つまりアイデアの実際の価値なのだと、だんだんわかってきました。そして、これらの市場はすべて...ある種の縮小...デリバティブを計算するときの絶対値のようなものです。


相関性、依存性がない。



相関関係を少し違った角度から見てみようとした人はいますか?例えば、2つのペアで累積的な相関関係を探してみましょう。タイムフレームを1分、2m......60m......と取ります。

そして、すべてのTfから総相関を求める(各分、新しい分から各最後の分、最後の2分......等、60mで停止する)。