_市場説明 - ページ 25

 
Figar0 >> :

そんな答えが返ってくるのは必然です。 ただし、4と5は、多通貨の分析ができないと仕事にならない、つまり結論として、多通貨の分析ができない専門家は労働者でもない、と言っているのです。面白い...

誰かが何かを予言しようとしたら見てみよう、もしかしたら私たちが持っているもので十分かもしれない。

 
dasmen писал(а)>>
プライベート 14.03.2009年10月39日午後Maschkaは時間の経過とともに価格の変化の比率を測定する - 今、それはすべてそこにあり、ここで勝つMAの検索でコードのコンテキストでパラメータ自体は、あなただけの有効呼び出すことができますが、この場合の精度はバーの数にmuv期間自体の比率によって計算されていると、与えられた期間とmuv動きを指示され、どのmuvは測定の与えられた範囲で、よく、それをこのように置くことができます。WiningMA = NumberOfBars/(NumberOfTrends*PeriodMA) そして、メソッドの信頼性の係数は次のように考えられている:KWiningMA = NumberOfBars/PeriodMA 私はこのメソッドの使用を満たしていないと名前の選択は任意である同じ統計を勉強するとき、よくそれはこのように呼ばれるようにしてください。

画面上の曲線には勝ち負けという性質がない。

 
Prival 14.03.2009 15:07 さて、一般的に利得や損失の定義は、同じ統計の定義の領域であり、ここでメソッドは、選択を使用して、選択の操作のためにそれは確立された文脈の定義であり、何が矛盾している?ここでいうMAそのものは、メソッドに参加する計測ツールであり、メソッドそのものにこの定義があり、それが標準であり、期間やバー数がプロパティであり、一般的にこれらはすべて当たり前の真理である。我々は同じ電圧計で同じ電圧を測定するときと同じケースで - それはすべて、まったく同じに見えるので、測定時に同じ測定値の誤差 - これはまた、それ自体が目的ではありませんが、何かを識別するための方法の一部であり、一つのケースでは、一般的に可能な偏差の範囲は単に経験によって明らかにされている変化するかもしれません。 これはTSではなく、単に市場の個々の統計特性を識別するための選択方法は、そのような選択方法を使用するだけでより効率的に考える最高のMAの期間を特定するためにである例えば同じニューラルネットワークが あり、どのようなデータを使って学習させるかという問題があるので、この方式では、まずNSに与える実際の範囲を特定し、他の場合はMAの交点のシステムかもしれない--これはすべて派生的なものである。このようなレシピは、フォーラム全体でもそれほど多くないと思いますし、より多くの人が探しています。
 
dasmen писал(а)>>
Prival 14.03.2009 15:07 さて、一般的に勝つか負けるかの定義は、同じ統計の定義の領域であり、ここでメソッドは、選択を使用して、選択の操作のための確立された文脈の定義は、何が矛盾しているのでしょうか?ここでいうMAそのものは、メソッドに参加する計測ツールであり、メソッドそのものにこの定義があり、それが標準であり、期間やバー数がプロパティであり、一般的にこれらはすべて当たり前の真理である。そして、同じケースでは、我々は同じ電圧計で同じ電圧を測定するとき - それはすべて正確に同じに見える、測定中に同じ測定の誤差は、それ自体が目的ではありませんが、何かを検出する方法の一部であり、一つのケースでは、より大きな範囲に一般に可能な偏差の範囲は、単に経験によって明らかにされて変化することができますので。これはTSではなく、単に市場の統計的特性を検出するための選択方法であり、このような選択によって使用するMAの最適な期間を検出することは、すでにTSに統合されているMAパラメータを試すよりも効果的であると考え、その後、得られたパラメータのベストでTSを構築する際に使用することは容易である。例えば、同じニューラルネットワークが あり、同じ問題がある - どのようなデータをトレーニングに使用するか、このようなスキームは、私たちが最初にNSを養うために、そこから実際の範囲を検出することができ、他のケースでは、MAの交差に基づいてシステムにすることができます - これはすべて誘導体である。このようなレシピは、フォーラム全体でもそれほど多くないと思いますし、より多くの人が探しています。

おっしゃることはよくわかります。私のことをわかってほしい。

ちなみに、最適なMA期間は、それを超えることなく、別の方法で見つけることができます。

 
Prival 2009年03月16日 00:21 得ていないはありえない、同じStatisticsから時系列分析について抜粋して回答します。"時系列解析の目的は、大きく分けて2つあります。(1)系列の性質の決定、(2)予測(現在と過去の値から時系列の将来値を予測すること)。これらの目的は、シリーズのモデルが特定され、多かれ少なかれ正式に記述されることを必要とします。モデルが定義されれば、それを使って問題のデータを解釈することができます(例えば、経済学を扱っている場合、商品価格の季節変化を理解するために理論に使用します)。理論の理解と公平性の深さを気にせずに、その後、見つかったモデルに基づいてシリーズを外挿することができる、すなわち、その将来の値を予測する" - 上記に基づいて、季節性とトレンドサイクルの識別があり、再び統計によると、外国為替市場における季節 性が識別されていないとトレンドサイクルの値が固定されていないので、平均サイクル自体が上記の技術によって決定されます - それが重要であり、MAの期間はそれ自体が終わりではありません。あなたは、自分の持っている意見を確認するための答えを、自分の望む形で見つけたいだけで、それは私にとって全く義務ではありません。
 
Prival писал(а)>>

1.上方

2.上方

3. 5本目のバー・プルバックから

情報が少なすぎるので、これ以上推測することはできませんが。

欠けているのが良い)。この絵に何が欠けているのかを正確に理解すれば、何を考慮すべきかがわかるのかもしれません。一口に難しいと言っても、当てずっぽうではなく、少なくとも多少なりとも意味のあるものが足りなかったのでしょうか。足りないのは、TFとツールだと思うんです。

 
そういえば、まだ「おもしろい」ゲームをやっていない人、23ページの絵があなたの答えを待っていますよ。もう少し統計を取る必要がありますね。そうですね、そして、より意味のある予測をするために、足りない重要なポイントをすぐに書くことができますね、個人的にはどうなんでしょう。
 
Figar0 писал(а)>>

欠けているのは良いことです)。この絵に何が欠けているのかを正確に理解することで、具体的に何を考慮する必要があるのかがわかるのかもしれませんね。難しいことでなければ、一言で言えば、当てずっぽうではなく、少なくともある程度意味のあるものになるように、何が足りないのでしょうか。足りないのは、TFとツールだと思うんです。

私個人としては、まず第一にグリッドです。'Grid'です。

ところで、とても良いアイデアですね、そういう方法もあるのかもしれません。

 
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