Торговая деятельность в платформе связана с формированием и отсылкой рыночных и отложенных ордеров для исполнения брокером, а также с управлением текущими позициями путем их модификации или закрытия. Платформа позволяет удобно просматривать торговую историю на счете, настраивать оповещения о событиях на рынке и многое другое. Открытие позиций...
:-) 外す必要はありません。新年までに作って売る時間を確保することが最大のポイントです。何しろ、正月明けは市場がない。
もちろん、プログラミングやデータ処理、掲示板でのコミュニケーションも大変です。でも、何とかしますよ、原則ですから。
全部自分でやっているのは、若い人がほとんどだと本気で思っていたからで、人間、やろうと思えば何でも自分でできるんだということを示したかったんです。
よっしゃー
ここでは若者は新参者を、例えばあなたのようによく呼びます。
でも...十人十色
...たとえば、私はそれを見つけることができません - OrdersTotal()は、すべてのペアのオープンポジションの数を与えるが、私はどのように特定のペアのオープンポジションの数を知っている、何かOrdersEURUSD() :)))))のような ...
以下は、指定された通貨ペアsyのオープンポジションの 数を返す関数です。
ウィシマでの16組のプログラムはこのようなものです。
以下はブロックの内容です ..._Writeは.csvファイルへのコマンドの書き出しです。1 - 取引開始、0 - 取引終了。
MQLでは、ただ読むだけです。ハンマーと同じです。面白いでしょう？
ウィシマでの16組のプログラムはこのようなものです。
以下はブロックの内容です ..._Writeは.csvファイルへのコマンドの書き 出しです。1 - 取引開始、0 - 取引終了。
MQLでは、ただ読むだけです。ハンマーと同じです。面白いでしょう？
気にしないでください。結果は公表せず、結論だけを公表しました。その有無に興味があったので、わざわざ計算をとっておく必要もなかったのです。現在も何に使うかはわかりません。見えていないものがある、あなたの結論は？
実験そのものは、ほぼ同等です。ただ、MAの代わりにLFフィルターを使い、「頻度」分布の代わりに（あなたが適用したと理解する限り）確率分布を使いました。フィルターのカットオフ周波数をユニティに変換し、信号エネルギーによる振幅の変化に対応して、一緒に減らしていきました。
あるいは、フーリエ変換やスケーリングによるスペクトルの比較でも同じことが示せる。これはできていない。
私が出した結論は、おそらく引用に値するものでしょう。
1.平方根の法則（https://www.mql5.com/ru/forum/193378/page16#comment_5116118、 式（1））。
は非常に高い一般性を持っており、明らかに特定のモデルとは関係がない。
2.図より4https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page75#comment_6203173 曲線が重なっている部分では
の周波数依存性、d/Ti^0.4 これらの依存性は直線になります。図形のグリッドの矩形の数に応じて、目視で。
であり、その傾きの正接は約-4である。これは表の数字で確認できる。つまり、log(n)は次のように比例します。
log (d/Ti^0.4)のマイナス4乗。つまり、周波数nは(d/Ti^0.4)^(-4)に比例するのです。平均周期dtはそれぞれ
は(d/Ti^0.4)^4に比例する。移動平均Tiの各特定周期に対して、それに対するコースの振動周期dtは次のように比例します。
d^4.d^2ではなく、解析せずにEQCを適用した場合のようになります。
3*.この違いの理由を私なりに説明すると、特性という装置の素人的な関与でしかないのですが
確率分布のこれらは複素平面上の複素数値関数であり、そこにと言われるように。
ゼロ付近の多値対数の振る舞いを理解すると、数学者になれるのです。この点から
私は数学者ではないので、これ以上の説明はまだ根拠がなく、推測に過ぎません。一般に、f のテイラー級数展開は
は、統計的モーメントに相当する時間度依存係数を与える。引用符のランダムプロセスについて
の場合、最初の運動量である期待値はゼロとなる。2つ目は分散、つまり偏差の2乗である。このセグメントに限定すると
のテイラー級数の場合、偏差の二乗は時間に比例し、偏差そのものはその根となる(ZKC)。にも当てはまります。
は期待値ゼロの分布である。たとえそれが違うものであっても。これが今、私が考える平方根の法則の「根っこ」の姿です。
この場合（図4）、「ゆっくり平均」自体がその分散のオーダーの揺らぎを追跡しているので、次のようになる。
コースになります。そして、2点目もゼロになる。同じ符号の異なる周波数を足し合わせているので
3番目の運動量は、1番目と2番目の運動量と同じように、ゼロです。残るは4つ目。偏差値4
を、図4の5つのグラフが示すように、偏差の4分の1にする。高速平均と低速平均の乖離についてです。
4.Fig.4のプロットは、第4モーメントと第2モーメントの優位性に対応する漸近線をつなぎ合わせることで、共通の1つのプロットにすることが可能だと思います。
の境界線に沿ったもので、これも平方根の法則で決定される。必要であればグラフのテールは以下の方法で平滑化することができます。
この領域での偏差値のグリッドをより疎にすること。必要に応じて、もう一度。
P.S. * 言われていることが、特性関数ではなく、微分関数にもっと正確に関連づけられるかどうかを確認する必要があります。
ウィシマでの16組のプログラムはこのようなものです。
以下はブロックの内容です ..._Writeは.csvファイルへのコマンドの書き出しです。1 - 取引開始、0 - 取引終了。
MQLでは、ただ読むだけです。ハンマーと同じです。面白いでしょう？
エクイティが何であるかを読まないのは残念だ。Equityの内容も読んでないようですね。
この時の通貨ペアの数について、実話をお話ししましょう。昔、モスクワのミュージカル・コメディ劇場で『ピグマリオン』を上演していたとき、主人公の酒飲みの父親が、まず生活がいかに苦しいかを語り、次に隣人との助け合いを思い出し、そして自分も隣人で、借金を頼みに来る人がいると言って、そんなアリアを締めくくったことがあるんです。
運が良ければ、隣人が来ても、私は家にいない。運が良ければ、運が良ければ、運が良ければ、運が良ければ...」。
ラリサ・ゴルブキナさんのための特典会でした。
特典ではなく、デビューするんですね。一組でも多くのカップルと一緒に仕事をすることを目指しているのですね。36.一人一人を隣人とするならば、同時にお金を取りに来る覚悟はあるのでしょうか？あなたは、あなたが開いて、まだ閉じていないすべての取引は、あなたの口座からの預金が必要であることを認識していますか？各ペアを利用可能な資金の1/36で取引するのですか？そうすると、利益は36倍になってしまう...。
それとも、「ラッキー」と思って、各ペアで、別のペアでオープンする必要があるときに、すでに取引が終了していると確信しているのでしょうか？
お父さんより娘さんの方がデビューのことをよく知っているから、娘さんにアドバイスをもらってください。受益者ではまだ早すぎる。
私が出した結論は、おそらく引用に値するものだと思います。
1.平方根の法則（https://www.mql5.com/ru/forum/193378/page16#comment_5116118、 式（1））。
は非常に高い一般性を持っており、明らかに特定のモデルとは関係がない。
2.図より4https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page75#comment_6203173 曲線が重なっている部分では
の周波数依存性、d/Ti^0.4 これらの依存性は直線になります。図形のグリッドの矩形の数に応じて、目視で。
であり、その傾きの正接は約-4である。これは表の数字で確認できる。つまり、log(n)は次のように比例します。
log (d/Ti^0.4)のマイナス4乗。つまり、周波数nは(d/Ti^0.4)^(-4)に比例するのです。平均周期dtはそれぞれ
は(d/Ti^0.4)^4に比例する。移動平均Tiの各特定周期に対して、それに対するコースの振動周期dtは次のように比例します。
d^4.d^2ではなく、解析せずにEQCを適用した場合のようになります。
3*.この違いの理由を私なりに説明すると、特性という装置の素人的な関与でしかないのですが
確率分布のこれらは複素平面上の複素数値関数であり、そこにと言われるように。
ゼロ付近の多値対数の振る舞いを理解すると、数学者になれるのです。この点から
私は数学者ではないので、これ以上の説明はまだ根拠がなく、推測に過ぎません。一般に、f のテイラー級数展開は
は、統計的モーメントに相当する時間度依存係数を与える。引用符のランダムプロセスについて
の場合、最初の運動量である期待値はゼロとなる。2つ目は分散、つまり偏差の2乗である。このセグメントに限定すると
のテイラー級数の場合、偏差の二乗は時間に比例し、偏差そのものはその根となる(ZKC)。にも当てはまります。
は期待値ゼロの分布である。たとえそれが違うものであっても。これが今、私が考える平方根の法則の「根っこ」の姿です。
この場合（図4）、「ゆっくり平均」自体がその分散のオーダーの揺らぎを追跡しているので、次のようになる。
コースになります。そして、2点目もゼロになる。同じ符号の異なる周波数を足し合わせているので
3番目の運動量は、1番目と2番目の運動量と同じように、ゼロです。残るは4つ目。偏差値4
を、図4の5つのグラフが示すように、偏差の4分の1にする。高速平均と低速平均の乖離についてです。
4.図4のグラフは、第4モーメントと第2モーメントの優劣に対応する漸近線をつなぎ合わせることで、一つの一般的なグラフにすることが可能であると思います。
の境界線に沿ったもので、これも平方根の法則で決定される。必要であればグラフのテールは以下の方法で平滑化することができます。
この領域での偏差値のグリッドをより疎にすること。必要に応じて、もう一度。
P.S. * 言われていることが、特性関数ではなく、微分関数にもっと正確に関連づけられるかどうかを確認する必要があります。
私はいつもSBのグラフで研究を繰り返しているのですが、SBのグラフで同じ結果が出た場合、「こんな研究、実用にならない」という結論に至ります。
誰のためにここで少し掘り下げると、度数の比率が全く別の問題と同じであることが判明したからだ。実は、今、私が興味を持っているのは、このことなんです。
そういえば、「ランダムウォークグラフ」ってなんだろう。教えてもらえますか？
誰のためにここで少し掘り下げると、度数の比率が全く別の問題と同じであることが判明したからだ。それが、実は今、私が興味を持っていることなのです。
そういえば、「ランダムウォークグラフ」ってなんだろう。教えてもらえますか？
まあ、一番単純なのはコインフリップの場合ですが。