In my previous article on high-frequency trading in iMetrica on the FOREX/GLOBEX, I introduced some robust signal extraction strategies in iMetrica using the multidimensional direct filter approach (MDFA) to generate high-performance signals for trading on the foreign exchange and Futures market. In this article I take a brief leave-of-absence...
가장 일반적인 "유클리드" 메트릭은 다음과 같습니다. 거의 99%의 경우에 사용되며 MO의 표준과 같은 것입니다.
거의 모든 클러스터러가 작동합니다.
그래서 24개의 메트릭스를 새로운 시장 데이터의 인식 정도에 대해 비교하였다.
측정항목 및 오류 결과 목록
보시다시피 Euclid는 가격대비 최고의 솔루션과는 거리가 멀습니다))
입장료만 있는 경우입니다. 그리고 0 bar에서 가격을 보는 시간까지의 시간이 있는지, 그리고 볼륨(틱/실제) 또는 다른 것도 있는 경우. 유클리드, 그리고 실제로 기능 사이의 거리는 부적절할 것입니다. 5개의 가격대, 5분 막대, 5시간 막대, 5개 볼륨을 어떻게 균등화할 수 있습니까? 안 돼요. 그리고 클러스터러는 그것들을 동등하게 간주합니다.
도서관 : 입장료만 있는 경우입니다. 그리고 0 bar에서 가격을 보는 시간까지의 시간이 있는지, 그리고 볼륨(틱/실제) 또는 다른 것도 있는 경우. 유클리드, 그리고 실제로 기능 사이의 거리는 부적절할 것입니다. 5개의 가격대, 5분 막대, 5시간 막대, 5개 볼륨을 어떻게 균등화할 수 있습니까? 안 돼요. 그리고 클러스터러는 그것들을 동등하게 간주합니다.
생각은 대체로 맞으나 이를 위해 실생활에서의 온라인 교육은 필요하지 않으며, 기초교육/추가교육 단계에서만 실시할 수 있으며, 그대로 사용
네, 거래할 때 무거운 계산이 없어야 한다는 것은 매우 논리적입니다.
(DSP) 스펙트럼 분석 및 거래
https://imetricablog.com/2013/02/19/high-frequency-financial-trading-on-forex-with-mdfa-and-r-an-example-with-the-japanese-yen/
시장 데이터를 인식하는 데 가장 적합한 근접성 메트릭을 서로 비교하기로 결정했습니다.
가장 일반적인 "유클리드" 메트릭은 다음과 같습니다. 거의 99%의 경우에 사용되며 MO의 표준과 같은 것입니다.
거의 모든 클러스터러가 작동합니다.
그래서 24개의 메트릭스를 새로운 시장 데이터의 인식 정도에 대해 비교하였다.
측정항목 및 오류 결과 목록
보시다시피 Euclid는 가격대비 최고의 솔루션과는 거리가 멀습니다))
시장 데이터를 인식하는 데 가장 적합한 근접성 메트릭을 서로 비교하기로 결정했습니다.
가장 일반적인 "유클리드" 메트릭은 다음과 같습니다. 거의 99%의 경우에 사용되며 MO의 표준과 같은 것입니다.
거의 모든 클러스터러가 작동합니다.
그래서 24개의 메트릭스를 새로운 시장 데이터의 인식 정도에 대해 비교하였다.
측정항목 및 오류 결과 목록
보시다시피 Euclid는 가격대비 최고의 솔루션과는 거리가 멀습니다))
그리고 클러스터러는 그것들을 동등하게 간주합니다.
입장료만 있는 경우입니다. 그리고 0 bar에서 가격을 보는 시간까지의 시간이 있는지, 그리고 볼륨(틱/실제) 또는 다른 것도 있는 경우. 유클리드, 그리고 실제로 기능 사이의 거리는 부적절할 것입니다. 5개의 가격대, 5분 막대, 5시간 막대, 5개 볼륨을 어떻게 균등화할 수 있습니까? 안 돼요.
그리고 클러스터러는 그것들을 동등하게 간주합니다.
Mahalanobis 메트릭 또는 일종의 데이터 정규화를 사용할 수 있습니다.
Mahalanobis 메트릭 또는 일종의 데이터 정규화를 사용할 수 있습니다.
정규화는 단순히 척도를 변경합니다. 최대 값이 일치하지 않는 경우 공에서 타원체를 만듭니다. 2시간 7랏으로 5포인트를 호출합니다.
어쨌든 이것은 따뜻함과 부드러움의 이퀄라이제이션입니다. 정규화 후에는 따뜻하고 푹신한 것으로 판명됩니다))
정규화는 단순히 척도를 변경합니다. 최대 값이 일치하지 않는 경우 공에서 타원체를 만듭니다. 2시간 7랏으로 5포인트를 호출합니다.
어쨌든 이것은 따뜻함과 부드러움의 이퀄라이제이션입니다. 정규화 후에는 따뜻하고 푹신한 것으로 판명됩니다))
때때로 당신은 정상화할 수 있습니다 표지판 은 토에 대한 분포 함수를 사용합니다. 예를 들어, SB의 지그재그 무릎 길이 는 지수 법칙 등에 따라 분포됩니다. 분포가 정확히 알려지지 않은 경우 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 근사화할 수 있습니다.
정규화는 단순히 척도를 변경합니다. 최대 값이 일치하지 않는 경우 공에서 타원체를 만듭니다. 2시간 7랏으로 5포인트를 호출합니다.
어쨌든 이것은 따뜻함과 부드러움의 이퀄라이제이션입니다. 정규화 후에는 따뜻하고 푹신한 것으로 판명됩니다))
푹신푹신하고는 비교하고 싶은 따뜻함 -
시간당 막대 5개 및 볼륨 로트 5개
Mahalanobis 메트릭 또는 일종의 데이터 정규화를 사용할 수 있습니다.
왜 모든 유명한 수학자들은 그렇게 까다로운 성을 가지고 있습니까?
왜 모든 유명한 수학자들은 그렇게 까다로운 성을 가지고 있습니까?
인디언) 그들은 거기에 더 많은 pozakovyriste를 가지고 있습니다)