트렌드 변화의 한 가지 개념만으로는 충분하지 않습니다. 적어도 나는하지 않았다. 5-7 상태. 줄이기를 희망하지만 최소한 상태 매개변수의 수를 늘려야 하므로 많이 복잡합니다.
추세의 급격한 변화는 완만한 변화 등은 전혀 아닙니다. 원칙적으로 SB에서 가격 행동의 가능한 편차 유형의 수는 무한합니다. 한 유형을 다른 유형으로 변경하기 위해 가능한 모든 옵션을 취하면 무한 제곱이 됩니다.)
제 생각에는 작업 모델에 많은 수의 매개변수가 있을 수 없습니다. 따라서 전체 가격을 전체적으로 설명할 수 없으며 일부 또는 개별적인 부분만 설명할 수 있습니다. 의 측면. 또 다른 점은 이러한 단순한 부분 모델은 보다 복잡하고 포괄적인 모델을 단순화하여 얻을 수 있다는 것입니다.
추세의 급격한 변화는 완만한 변화 등은 전혀 아닙니다. 원칙적으로 SB에서 가격 행동의 가능한 편차 유형의 수는 무한합니다. 한 유형을 다른 유형으로 변경하기 위해 가능한 모든 옵션을 취하면 무한 제곱이 됩니다.)
제 생각에는 작업 모델에 많은 수의 매개변수가 있을 수 없습니다. 따라서 전체 가격을 전체적으로 설명할 수 없으며 일부 또는 개별적인 부분만 설명할 수 있습니다. 의 측면. 또 다른 점은 이러한 단순한 부분 모델은 보다 복잡하고 포괄적인 모델을 단순화하여 얻을 수 있다는 것입니다.
트랜드 3가지(플랫은 속도가 0인 트랜드), 채널의 협소화와 확대, 그리고 바의 너비가 하이로우와 채널의 가장자리의 평균 너비보다 높을 때 펜스를 정했습니다. 서로 연관되지 않고 일정하지 않습니다. 이전 상태와 현재에 따라 신호 점의 모양을 결정하는 알고리즘입니다. 이미 있을 수도 있고 아닐 수도 있습니다.
트랜드 3가지(플랫은 속도가 0인 트랜드), 채널의 협소화와 확대, 그리고 바의 너비가 하이로우와 채널의 가장자리의 평균 너비보다 높을 때 펜스를 정했습니다. 서로 연관되지 않고 일정하지 않습니다. 이전 상태와 현재에 따라 신호 점의 모양을 결정하는 알고리즘입니다. 그들은 이미 있을 수도 있고 아닐 수도 있습니다.
zy 신호 포인트, 상태 변화 포인트.
시각적 분석의 경우 - 좋은 접근 방식입니다. 표준 matstat의 방법을 사용하여 수행하려고 하면 알 수 없는 분산이 있는 SB에 대한 범위 유형(높은-낮은) 값의 분포를 계산하기 어려울 것입니다( 샘플).
시각적 분석의 경우 - 좋은 접근 방식입니다. 표준 matstat의 방법을 사용하여 수행하려고 하면 알 수 없는 분산이 있는 SB에 대한 범위 유형(높은-낮은) 값의 분포를 계산하기 어려울 것입니다( 샘플).
나는 반환 논리에 정착했습니다. 값이 회랑 밖에 있으면 평균을 수집하고 평균이 변경된 경우 변경 사항이 중요하고 이전 값으로 돌아가면 이상값이 제거됩니다. 속도에서 추세가 크게 바뀌는 경우(다소 가시적이고 정확함). 더 복잡한 그림에서... 작업 중입니다. 나는 분산을 세그먼트의 평균 고저 또는 시가에 대한 최솟값의 최솟값 평균 차이의 비율로 평가합니다.
(데모에서) 100틱 간격으로 조금씩 틱을 모았는데, 물론 데이터는 거의 없지만 올려주신 사진들처럼은 아닌 것 같습니다.
대부분의 경우 이 간격은 특정 계정에 대해 선택해야 합니다.
누군가 더 많은 데이터를 축적하고 싶다면 mql4용 틱 컬렉터를 게시하겠습니다.
글쎄 잘 모르겠다...
여기, 구체적으로:
데이터 형식: 시간; 열려 있는; 높은; 낮은; 닫다; 실제 볼륨 데이터는 2016년 초부터 2017년 말까지 2년 동안 실제 Dukascopy 진드기에서 변환되었습니다. 막대당 100틱으로 막대를 슬라이싱합니다. 막대 타이밍은 MT의 시간 저장 형식이 차트에 마이크로초 표시를 허용하지 않기 때문에 불행히도 마이크로초가 없는 첫 번째 틱의 타이밍에서 가져왔습니다.
트렌드 변화의 한 가지 개념만으로는 충분하지 않습니다. 적어도 나는하지 않았다. 5-7 상태. 줄이기를 희망하지만 최소한 상태 매개변수의 수를 늘려야 하므로 많이 복잡합니다.
추세의 급격한 변화는 완만한 변화 등은 전혀 아닙니다. 원칙적으로 SB에서 가격 행동의 가능한 편차 유형의 수는 무한합니다. 한 유형을 다른 유형으로 변경하기 위해 가능한 모든 옵션을 취하면 무한 제곱이 됩니다.)
제 생각에는 작업 모델에 많은 수의 매개변수가 있을 수 없습니다. 따라서 전체 가격을 전체적으로 설명할 수 없으며 일부 또는 개별적인 부분만 설명할 수 있습니다. 의 측면. 또 다른 점은 이러한 단순한 부분 모델은 보다 복잡하고 포괄적인 모델을 단순화하여 얻을 수 있다는 것입니다.
추세의 급격한 변화는 완만한 변화 등은 전혀 아닙니다. 원칙적으로 SB에서 가격 행동의 가능한 편차 유형의 수는 무한합니다. 한 유형을 다른 유형으로 변경하기 위해 가능한 모든 옵션을 취하면 무한 제곱이 됩니다.)
제 생각에는 작업 모델에 많은 수의 매개변수가 있을 수 없습니다. 따라서 전체 가격을 전체적으로 설명할 수 없으며 일부 또는 개별적인 부분만 설명할 수 있습니다. 의 측면. 또 다른 점은 이러한 단순한 부분 모델은 보다 복잡하고 포괄적인 모델을 단순화하여 얻을 수 있다는 것입니다.
트랜드 3가지(플랫은 속도가 0인 트랜드), 채널의 협소화와 확대, 그리고 바의 너비가 하이로우와 채널의 가장자리의 평균 너비보다 높을 때 펜스를 정했습니다. 서로 연관되지 않고 일정하지 않습니다. 이전 상태와 현재에 따라 신호 점의 모양을 결정하는 알고리즘입니다. 이미 있을 수도 있고 아닐 수도 있습니다.
zy 신호 포인트, 상태 변화 포인트.그는 그림을 잘 못 그립니다. 조각별 선형이 더 좋습니다.
그는 그림을 잘 못 그립니다. 조각별 선형이 더 좋습니다.
왠지 이치모쿠가 생각나는군요.
나는 이미 대답했습니다. 특정 Demko는 동일한 틱 바(Alpari에 따르면 바당 100틱)를 형성하고 그러한 바의 OPEN 가격으로 작업했습니다.
(데모에서) 100틱 간격으로 조금씩 틱을 모았는데, 물론 데이터는 거의 없지만 올려주신 사진들처럼은 아닌 것 같습니다.
대부분의 경우 이 간격은 특정 계정에 대해 선택해야 합니다.
누군가 더 많은 데이터를 축적하고 싶다면 mql4용 틱 컬렉터를 게시하겠습니다.
트랜드 3가지(플랫은 속도가 0인 트랜드), 채널의 협소화와 확대, 그리고 바의 너비가 하이로우와 채널의 가장자리의 평균 너비보다 높을 때 펜스를 정했습니다. 서로 연관되지 않고 일정하지 않습니다. 이전 상태와 현재에 따라 신호 점의 모양을 결정하는 알고리즘입니다. 그들은 이미 있을 수도 있고 아닐 수도 있습니다.
zy 신호 포인트, 상태 변화 포인트.시각적 분석의 경우 - 좋은 접근 방식입니다. 표준 matstat의 방법을 사용하여 수행하려고 하면 알 수 없는 분산이 있는 SB에 대한 범위 유형(높은-낮은) 값의 분포를 계산하기 어려울 것입니다( 샘플).
(데모에서) 100틱 간격으로 조금씩 틱을 모았는데, 물론 데이터는 거의 없지만 올려주신 사진들처럼은 아닌 것 같습니다.
대부분의 경우 이 간격은 특정 계정에 대해 선택해야 합니다.
누군가 더 많은 데이터를 축적하고 싶다면 mql4용 틱 컬렉터를 게시하겠습니다.
100의 300틱으로 1분 막대 대신 3개의 100틱 막대가 있는 것으로 나타났습니다.
그러나 일반적으로 그것은 보편적인 생각이 아닌 것 같습니다. 하나의 DC에서 하나씩, 다른 DC에서 다르게 ... 15 일 ...
시각적 분석의 경우 - 좋은 접근 방식입니다. 표준 matstat의 방법을 사용하여 수행하려고 하면 알 수 없는 분산이 있는 SB에 대한 범위 유형(높은-낮은) 값의 분포를 계산하기 어려울 것입니다( 샘플).
나는 반환 논리에 정착했습니다. 값이 회랑 밖에 있으면 평균을 수집하고 평균이 변경된 경우 변경 사항이 중요하고 이전 값으로 돌아가면 이상값이 제거됩니다. 속도에서 추세가 크게 바뀌는 경우(다소 가시적이고 정확함). 더 복잡한 그림에서... 작업 중입니다. 나는 분산을 세그먼트의 평균 고저 또는 시가에 대한 최솟값의 최솟값 평균 차이의 비율로 평가합니다.
반환이 없으면 변경 지점을 결정하는 방법을 여전히 알 수 없습니다.
(데모에서) 100틱 간격으로 조금씩 틱을 모았는데, 물론 데이터는 거의 없지만 올려주신 사진들처럼은 아닌 것 같습니다.
대부분의 경우 이 간격은 특정 계정에 대해 선택해야 합니다.
누군가 더 많은 데이터를 축적하고 싶다면 mql4용 틱 컬렉터를 게시하겠습니다.
글쎄 잘 모르겠다...
여기, 구체적으로:
데이터 형식: 시간; 열려 있는; 높은; 낮은; 닫다; 실제 볼륨데이터는 2016년 초부터 2017년 말까지 2년 동안 실제 Dukascopy 진드기에서 변환되었습니다.
막대당 100틱으로 막대를 슬라이싱합니다. 막대 타이밍은 MT의 시간 저장 형식이 차트에 마이크로초 표시를 허용하지 않기 때문에 불행히도 마이크로초가 없는 첫 번째 틱의 타이밍에서 가져왔습니다.
확인하면 모든 것이 정확하고 고정성과 이중 양식으로 판명되었습니다.
아마도 무언가가 합의되지 않았을 것입니다. 글쎄, 알았어.
Alpari Real은 분당 약 300틱을 제공합니다. 이는 3개의 견적/유동성 공급자와 결합됩니다. 그들의 데모는 훨씬 작습니다. 다른 DC도 다른 금액을 제공합니다.
100의 300틱으로 1분 막대 대신 3개의 100틱 막대가 있는 것으로 나타났습니다.
그러나 일반적으로 그것은 보편적인 생각이 아닌 것 같습니다. 하나의 DC에서 하나씩, 다른 DC에서 다르게 ... 15 일 ...
DB/DC 유동성 필터링(변환)을 지원합니다. 언제든지 변경할 수 있습니다! 이전에 M1 데이터를 비교해봐도 DB/DC간에는 엄청난 차이가 있었고, MT4와 MT5단말에서 한 DC의 M1의 차이까지도!