パターンを探す - ページ 26 1...192021222324252627282930313233...306 新しいコメント vladavd 2020.02.17 17:10 #251 vladavd: 通常の等量線図より複雑で、より悪い解決策です。レンジバーの説明に切り替わりますが、ボリュームのあるチャートとどのように同等なのでしょうか？ 考えてみたら、ダニで正確に操作すれば、すべてが正しいのだと考えを改めました。薄商いの夜間は日中よりダニが安い、すべて事実です。しかし、分布が日によって大きく異なる中、平均的なボリュームプロファイルの問題をキャンセルすることはできません。 Vitaliy Maznev 2020.02.17 18:06 #252 正しい入力の確率を向上させ、倍増させるための工夫がある。アレクセイ、あなたの意見は、私が理想とするものの多くを支持しません。しかし、私たちの一般的な視点で見れば、仮に次のようなことができるのではないでしょうか。 いくつかの有効で効果的なTSを取り上げ、それを分析し、おそらくいくつかの詳細を加え、それらを組み合わせてみてください。データが増えれば増えるほど、衝突してしまうという考えを示しましたね。私は確かにあなたとは違う意見を持っていますし、データの違う使い方を提案しています。しかし、複数のTCの場合、例えば次のようにすることができます。 1）各TSには、ポジションを開設 するための一定の条件があります。ですから、ひとつにまとめるのではなく、これらの条件を並行して観察していくことが大切です。つまり、システムの各アルゴリズムが単独で動作しているのです。 2) アルゴリズムを追加し、各システムから状況の推定を受ける。この推定は、進入に有利な条件、不利な条件、不確実な条件の3つの結論のうちの1つで表される。 3) 例えば、ユーザーがポジションを開くのに適した状態を目で見ている。そして、そのアルゴリズムを参照し、システムの並列作業グループから結論を出す。その結論に基づき、正しくポジションに入る確率が桁違いに高くなるのです。 このように、多くの人が働いています。しかし、それぞれのいくつかのTSや条件を継続的に頭に入れておくことは問題である。TSの最終的な結論をいくつか並行して知らせるような指標があれば、分析と意思決定のプロセスが簡素化されるでしょう。 削除済み 2020.02.17 18:21 #253 味の追求から、すでに焼かれた平凡なカツへ...。 Vitaliy Maznev 2020.02.17 18:24 #254 Сергей Таболин: 味覚の探求から、すでに誰かが焼いた平凡なカツに移行する......。 私の考えということなら、主張しない。あなたのを提案してください。 この時点では、トピックスターターが観察を共有することを推奨していますが、基本的には全員が自分自身で観察しています。そのため、具体的な導入の選択肢を提案したのです。 RomFil 2020.02.17 18:37 #255 皆さん、ごきげんよう。 実は、以前、価格変動に関する記事というか、投稿をしたことがあるんです（付録参照）。もし興味があれば、もっと深く掘り下げることができます ...:) このアイデアは、振動が平均値に近い振幅を持つ場合（例えばEURUSDの場合、それは〜200ピップスです）、次の「膝」の予測は非常に現実的であるということです。もうひとつは、ジグザグブレイクが発生しているかどうかの判断です。しかし、そのためのツールも、一般的なニューラルネットワークをベースにしたものなど、一定のものは揃っています。 ここでは、ある規則性を紹介します ...:) ロムフィルさん、ありがとうございます。 ファイル: tq7_19ipgy_5td08xlr5.zip 137 kb RomFil 2020.02.17 18:43 #256 pAtterns: one-bar, two-bar, three-bar, etc.の検索にも 言及することができます。3つ以上見つけるのは時間がかかる。例えば、1本のバーの場合 - OHLC価格を取り、価格から例えば+-1ピップスのような変化のデルタを入力し、次の原則で歴史上のすべてのバー（例えば、1000000バー）を分割します：最初のバーはpAtternです、次のバーは前のものとデルタ値によって異なる場合、それは新しいpAtternになります、などです。例えば、ヒストリーに10本のバーがあり、そのうち9本が一方向に進んでいることを示すパターンがあれば、これは重要なパターンで、フォワードテストでは70～80％のケースで機能する。 ちょっと複雑ですが、理解できるような気がします...。:)ここでも深堀りするかもしれません。 ロムフィルさん、ありがとうございます。 Vitaliy Maznev 2020.02.17 18:54 #257 RomFil: また、pAtternsの検索について、one-bar, two-bar, three-bar, etc.と言及することもできます。3つ以上見つけるのは時間がかかる。例えば、1本のバーでは、OHLCの価格を取り、価格から例えば+-1ピップのような変化のデルタを入力し、次の原則で履歴上のすべてのバー（例えば、1000000バー）を分割します：最初のバーはpAtternであり、次のバーが前のものと異なる場合、それは新しいpAtternなどです。例えば、ヒストリーに10本のバーがあり、そのうち9本が一方向に進んでいることを示すパターンがあれば、これは重要なパターンで、フォワードテストでは70～80％のケースで機能する。 ちょっと複雑ですが、理解できるような気がします...。:)ここでも深堀りするかもしれません。 ロムフィルさん、ありがとうございます。 私はテクニカルな表記にはほど遠いのですが、もし私の理解が正しければ、特定のパターンを考慮して、継続を予測して部分的に定義することを提案されていますね？ 私もニューラルネットワークとはかけ離れていますが、ほぼ同じように、最も面白いパターンを持った大量のデータを、個々の現れ方で識別していく情報処理をイメージしています。あなたのアイデアはとても面白いです。資料を読んだけど、計算が頭に入ってこない。数学的な表現ではなく、ユーザー言語で表現したアルゴリズムの例をいくつか挙げてください。 役に立つアイデアをありがとうございました RomFil 2020.02.17 19:04 #258 Vitaliy Maznev: 私は技術的な表記からは程遠いのですが、私の理解が正しければ、あるパターンを考慮に入れて、継続を予測しながら断片的に識別することを提案されていますね？ 私もニューラルネットワークとはかけ離れていますが、情報処理は、大量のデータの中から最も面白いパターンを見つけ出し、個々の現れ方で識別していく、というようなイメージで捉えています。あなたのアイデアはとても面白いです。資料を読んだけど、計算が頭に入ってこない。数学的ではなく、ユーザー言語で表現されたアルゴリズムの例をいくつか挙げてください。 役に立つアイデアをありがとうございました OK！でも、数式なしで説明するのは難しいな・・・。:( ポイントは、次のバーが十分に正確な方向、例えば下方向を持つような履歴上のOHLCの組み合わせを見つけることです - これはpATternsのためのものです。 ドキュメントについて - それは別のトピックです。 Vitaliy Maznev 2020.02.17 19:08 #259 RomFil: そうですね！でも、数式を使わずに説明するのは難しいですね・・・。:( このアイデアは、次のバーがかなり正確な方向、例えば下方向を持つような、履歴上のOHLCの組み合わせを見つけることである。 まあ、だいたいの考え方は理解できました。今後のコメントも楽しみにしています。今のところ、このようなアプローチのバリエーションを提案する人はおらず、私に最も近い存在です。 Vitali Kadel 2020.02.17 19:11 #260 RomFil:そうですね！でも、数式を使わずに説明するのは難しいですね・・・。:(ポイントは、次のバーがかなり正確な方向、例えば下方向を持つような、履歴上のOHLCの組み合わせを見つけることです。RomFil: OK！でも、数式を使わずに説明するのは難しい...。:(ポイントは、履歴上のOHLCと次のバーがかなり正確な方向（例えば下方向）を持っている組み合わせを見つけることです。 また、次のバーもHからLまでと大きなサイズになっています。次のバーの方向が分かっていて、このバーの中で価格が 10ピップスしか変わらなかったら、大した収入にはなりません。 1...192021222324252627282930313233...306 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
通常の等量線図より複雑で、より悪い解決策です。レンジバーの説明に切り替わりますが、ボリュームのあるチャートとどのように同等なのでしょうか？
考えてみたら、ダニで正確に操作すれば、すべてが正しいのだと考えを改めました。薄商いの夜間は日中よりダニが安い、すべて事実です。しかし、分布が日によって大きく異なる中、平均的なボリュームプロファイルの問題をキャンセルすることはできません。
正しい入力の確率を向上させ、倍増させるための工夫がある。アレクセイ、あなたの意見は、私が理想とするものの多くを支持しません。しかし、私たちの一般的な視点で見れば、仮に次のようなことができるのではないでしょうか。
いくつかの有効で効果的なTSを取り上げ、それを分析し、おそらくいくつかの詳細を加え、それらを組み合わせてみてください。データが増えれば増えるほど、衝突してしまうという考えを示しましたね。私は確かにあなたとは違う意見を持っていますし、データの違う使い方を提案しています。しかし、複数のTCの場合、例えば次のようにすることができます。
1）各TSには、ポジションを開設 するための一定の条件があります。ですから、ひとつにまとめるのではなく、これらの条件を並行して観察していくことが大切です。つまり、システムの各アルゴリズムが単独で動作しているのです。
2) アルゴリズムを追加し、各システムから状況の推定を受ける。この推定は、進入に有利な条件、不利な条件、不確実な条件の3つの結論のうちの1つで表される。
3) 例えば、ユーザーがポジションを開くのに適した状態を目で見ている。そして、そのアルゴリズムを参照し、システムの並列作業グループから結論を出す。その結論に基づき、正しくポジションに入る確率が桁違いに高くなるのです。
このように、多くの人が働いています。しかし、それぞれのいくつかのTSや条件を継続的に頭に入れておくことは問題である。TSの最終的な結論をいくつか並行して知らせるような指標があれば、分析と意思決定のプロセスが簡素化されるでしょう。
味覚の探求から、すでに誰かが焼いた平凡なカツに移行する......。
私の考えということなら、主張しない。あなたのを提案してください。
この時点では、トピックスターターが観察を共有することを推奨していますが、基本的には全員が自分自身で観察しています。そのため、具体的な導入の選択肢を提案したのです。
皆さん、ごきげんよう。
実は、以前、価格変動に関する記事というか、投稿をしたことがあるんです（付録参照）。もし興味があれば、もっと深く掘り下げることができます ...:)
このアイデアは、振動が平均値に近い振幅を持つ場合（例えばEURUSDの場合、それは〜200ピップスです）、次の「膝」の予測は非常に現実的であるということです。もうひとつは、ジグザグブレイクが発生しているかどうかの判断です。しかし、そのためのツールも、一般的なニューラルネットワークをベースにしたものなど、一定のものは揃っています。
ここでは、ある規則性を紹介します ...:)
ロムフィルさん、ありがとうございます。
pAtterns: one-bar, two-bar, three-bar, etc.の検索にも 言及することができます。3つ以上見つけるのは時間がかかる。例えば、1本のバーの場合 - OHLC価格を取り、価格から例えば+-1ピップスのような変化のデルタを入力し、次の原則で歴史上のすべてのバー（例えば、1000000バー）を分割します：最初のバーはpAtternです、次のバーは前のものとデルタ値によって異なる場合、それは新しいpAtternになります、などです。例えば、ヒストリーに10本のバーがあり、そのうち9本が一方向に進んでいることを示すパターンがあれば、これは重要なパターンで、フォワードテストでは70～80％のケースで機能する。
ちょっと複雑ですが、理解できるような気がします...。:)ここでも深堀りするかもしれません。
ロムフィルさん、ありがとうございます。
また、pAtternsの検索について、one-bar, two-bar, three-bar, etc.と言及することもできます。3つ以上見つけるのは時間がかかる。例えば、1本のバーでは、OHLCの価格を取り、価格から例えば+-1ピップのような変化のデルタを入力し、次の原則で履歴上のすべてのバー（例えば、1000000バー）を分割します：最初のバーはpAtternであり、次のバーが前のものと異なる場合、それは新しいpAtternなどです。例えば、ヒストリーに10本のバーがあり、そのうち9本が一方向に進んでいることを示すパターンがあれば、これは重要なパターンで、フォワードテストでは70～80％のケースで機能する。
ちょっと複雑ですが、理解できるような気がします...。:)ここでも深堀りするかもしれません。
ロムフィルさん、ありがとうございます。
私はテクニカルな表記にはほど遠いのですが、もし私の理解が正しければ、特定のパターンを考慮して、継続を予測して部分的に定義することを提案されていますね？
私もニューラルネットワークとはかけ離れていますが、ほぼ同じように、最も面白いパターンを持った大量のデータを、個々の現れ方で識別していく情報処理をイメージしています。あなたのアイデアはとても面白いです。資料を読んだけど、計算が頭に入ってこない。数学的な表現ではなく、ユーザー言語で表現したアルゴリズムの例をいくつか挙げてください。
役に立つアイデアをありがとうございました
私は技術的な表記からは程遠いのですが、私の理解が正しければ、あるパターンを考慮に入れて、継続を予測しながら断片的に識別することを提案されていますね？
私もニューラルネットワークとはかけ離れていますが、情報処理は、大量のデータの中から最も面白いパターンを見つけ出し、個々の現れ方で識別していく、というようなイメージで捉えています。あなたのアイデアはとても面白いです。資料を読んだけど、計算が頭に入ってこない。数学的ではなく、ユーザー言語で表現されたアルゴリズムの例をいくつか挙げてください。
役に立つアイデアをありがとうございました
OK！でも、数式なしで説明するのは難しいな・・・。:(
ポイントは、次のバーが十分に正確な方向、例えば下方向を持つような履歴上のOHLCの組み合わせを見つけることです - これはpATternsのためのものです。
ドキュメントについて - それは別のトピックです。
そうですね！でも、数式を使わずに説明するのは難しいですね・・・。:(
このアイデアは、次のバーがかなり正確な方向、例えば下方向を持つような、履歴上のOHLCの組み合わせを見つけることである。
まあ、だいたいの考え方は理解できました。今後のコメントも楽しみにしています。今のところ、このようなアプローチのバリエーションを提案する人はおらず、私に最も近い存在です。
そうですね！でも、数式を使わずに説明するのは難しいですね・・・。:(
ポイントは、次のバーがかなり正確な方向、例えば下方向を持つような、履歴上のOHLCの組み合わせを見つけることです。
OK！でも、数式を使わずに説明するのは難しい...。:(
ポイントは、履歴上のOHLCと次のバーがかなり正確な方向（例えば下方向）を持っている組み合わせを見つけることです。
また、次のバーもHからLまでと大きなサイズになっています。次のバーの方向が分かっていて、このバーの中で価格が 10ピップスしか変わらなかったら、大した収入にはなりません。