パターンを探す - ページ 104

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Martingeil:

タイムスパンはどのくらいなんでしょうね。

なーんだ、20年分の情報が配列に入ってるんだ。すべての情報がコンパクトにまとまっているんです。

 
例えば過去1週間のパターンを特定し、それが現在の1週間、つまり毎日に与える影響を特定する必要があります。全体を掻い摘む必要はなく、1週間であらゆるサイクルが完了する。価格はこのように動くと私は考えて います。
 
これはまさに、調べるべきことです。いろいろな条件を思いついて、確認することができるのです。長い時間がかかるかもしれません。一人ではできない。プラグインしてください。コードの中で条件を設定する例をあげます。
 
Martingeil:

タイムスパンはどのくらいなんでしょうね。

全容解明は無理、リソースが足りない、時間軸は？

一週間というのはわかりますが、それ以上高くする意味はありません。別の市場の状態になり、様々な状況、時期、輸出業者の一定期間の通貨需要によって二度と戻ってこないかもしれません。同じコロナウイルスは、例えば原油先物のために、現時点ではその条件を指示し、来年はこの間隔が関係ないでしょう。

相栗の 背比べ

相似形

 
Aleksei Stepanenko:

いいえ、20年分すべての情報が配列されています。すべての情報をコンパクトにまとめています。

この情報が重なると、その中間のものが出てきます。大体、似たようなサイクルではなく、数式を探します。Murad Ismayilovは2012年に同じようなことをやっているので、彼の作品をチェックしてみてください。

 
Martingeil:

この情報が重なると、その中間のものが出てきます。

トレンドは、上下に交互に配列して順次保存されます。平均化する必要はない。前のトレンドを取り、そのパラメータを見て、次のトレンドがどうなったかをチェックする、というロジックを構築したとします。全件の統計データを収集する。平均化はしていない。

 
Aleksei Stepanenko:

トレンドは上下に交互に配列され、連続して保存される。平均化する必要はない。仮に、前のトレンドを取り、そのパラメータを見て、次のトレンドがどうなったかをチェックする、というロジックを組むとします。全件の統計データを収集する。 平均化はしていない。

そして、それらを中央値で分解し、傾向の統計を取ることが求められる。

 
そう、とにかく面白い作品の層が厚いんです。一緒に頑張りましょう。
 

インジケーターの内部について説明します。

インジケータは、LocalExtremesとGlobalExtremesの2つの配列を持っています。それらの各要素は、1つのトレンドに関する情報を格納している。それぞれローカルな高速トレンドとグローバルな長期トレンドの場合。グローバルなトレンドより、ローカルなトレンドが多い。 グローバルなトレンドは、いくつかのローカルなトレンドから構成されている場合があります。アレイでは、トレンドが互いに交互に方向を変えている。一つのトレンドの終わりの時期と価格は、もう一つのトレンドの始まりである。

0要素のExtrmes[0]には、1905年からの最古のトレンドがあります :)最後のExtremes[Finish]には、最新のトレンド、もしかしたら現在のトレンドがあるかもしれません。

ある距離を通過したときにトレンドを記録します。たしかにトレンドの開始時期よりは遅いが、他に方法はない、未来は未知数なのだ。登録時には、新しい配列要素を 作成し、現在のデータを入力します。また、previous配列には、直前のトレンドの実際の終了日が格納されます。つまり、配列に含まれるすべての情報が正確であることです。極限が更新されると、最後の要素のデータも更新される。
 
Aleksei Stepanenko:
準備不足のリスナーのために、インジケーターの内部をお伝えします。配列 LocalExtremes と GlobalExtremes を持つ。その各要素には、トレンドに関する情報が格納されている。LocalExtremesとGlobalExtremesのそれぞれについて。 グローバルなトレンドより、ローカルなトレンドが多い。グローバルなトレンドは、いくつかのローカルなトレンドから構成されている場合があります。アレイでは、トレンドが互いに交互に方向を変えている。あるトレンドの終わりの時期と価格は、別のトレンドの始まりである。
0要素のExtrmes[0]には、1905年からの最古のトレンドがあります :)最後の要素Extremes[Finish]には、最新のトレンド、もしかしたら現在のトレンドも入っているかもしれません。
今度は、価格が一定の距離を移動したときに、トレンドを登録します。たしかにトレンドの開始時期よりは遅いが、他に方法はない、未来は未知数なのだ。登録時には、配列の 新しい要素を 作成し、現在のデータを記録します。そして、前の配列には、実際の終了日が含まれています。つまり、配列に含まれるすべての情報が正確であることです。極限が更新されると、最後の要素のデータも更新される。

もっとシンプルなアプローチで、この情報を理解しやすいと思います。

区間D1、チャートH1のW1でジグザグを組んでみよう、そのデータは考える材料になるだろう。

D1-サイクルとして、W1-グローバルサイクルとして考えていきます。

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