나는 단지 terver, matan 및 기타 불필요한 과정을 목적 없이 읽고, 많은 흥미로운 것들을 기억했으며(이전에는 흥미로웠다는 의미에서), 그 과정에서 채널이 동등하고 우리 스스로 선택할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 우리의 목표 기준에 근접한 여러 채널 중에서 가장 편리한 채널입니다. 가격의 가능성에 대한 Vladislav의 문구입니다 :)
이제 항목의 품질을 결정할 때 3.5 표준 편차에 대한 출구를 중지로 사용하고 1.5 표준 편차(채널의 중간선 반대편)에 대한 출구를 이익으로 사용합니다.
이 정보가 충분하지 않습니다. 여기에 입력할 레벨도 추가해야 합니다.
그것은 단지 다른 진입 조건을 비교하는 것에 관한 것입니다. 원칙적으로 나는 처음부터 어떻게 든 2.5 RMS에 매료되었으며 지금까지 채널의 진정한 (날카로운) 경계는 원칙적으로이 수준의 영역에서 정확하게 통과한다는 인상이 남아 있습니다. 나는 프로젝트 참가자의 결과를 비교하는 것이 아니라 (결국 모든 사람이 자신의 계획을 가지고 있으며 구현 단계가 크게 다름) 입력 최적화 절차의 정확성을 의미했음을 분명히 하고 싶습니다. 이러한 의미에서 언급된 옵션은 기본 모델을 따르는 것으로 보입니다. 채널 경계에서 성공적으로 진입하면 가격이 안쪽으로 이동해야 하며 이상적으로는 다른 경계로 이동해야 합니다(따라서 실패할 경우 그 반대도 마찬가지임), RMS 수준은 무차원 좌표. 그러나 입력을 비교하는 것은 매우 미묘한 일이므로 댓글과 이의 제기를 위해 특별히 해당 게시물을 작성했습니다. 2 곡물 : 채널 특성의 범위가 확장되어야 한다는 데 동의합니다. 다른 사람이 matlab에 대한 테스터를 작성한 경우 :). 그런데 지금까지 좋은 입력과 나쁜 입력의 샘플을 분리하는 데 특히 효과적인 기준을 찾지 못했습니다. 즉, 통계의 급격한 하락(어쨌든 너무 인상적이지는 않음)으로 인해서만 지금까지 나눌 수 있으며, 이는 자동으로 나눗셈을 신뢰할 수 없게 만듭니다. 흥미로운 점입니다. 피팅의 죄를 피하기 위해 나는 처음에 2001년 데이터에서 주요 변형을 만들기로 결정했습니다. 그러나 2001년에는 가장 소박한 전술이 가장 놀라운 결과(예: 10에서 17로 승패를 예상하는 것)를 주었다는 것이 곧 분명해졌습니다. 그러나 2005년까지 공짜는 끝났습니다. 이것은 실제 거래에서 이러한 유형의 모델 사용이 시작된 것이 이 간격의 어딘가에 있다는 신호가 아닙니까? :) 중간 연도에 대한 데이터는 아직 다루지 않았습니다. 최종 확인에 유용할 것입니다. 그건 그렇고, 나는 매우 자주 (적어도 중요한 날의) 마감이 현재 가장 일반적인 모델이 불확실하거나 잘못된 예측을 제공하는 수준으로 의도적으로 조정된다는 인상을 받습니다. 더 작은 기간에 대해서는 말할 수 없습니다. 잠시만 더. 계산 시간이 길기 때문에 탐색 깊이(즉, 계산된 채널의 최대 길이)를 제한해야 합니다. 이것이 결과에 어떤 영향을 줍니까? 아래는 2004년 9월 - 2006년 7월 간격에 대한 두 개의 테스트 차트 입니다. 하나는 300개의 막대에 대한, 다른 하나는 500개의 막대에 대한 것입니다. 알고리즘은 동일합니다. 아아, 차이점은 상당히 중요합니다. 이것은 300개 바, 213개 거래에 대한 것입니다. 이것은 500, 235 거래에 대한 것입니다.
그것은 단지 다른 진입 조건을 비교하는 것에 관한 것입니다. 원칙적으로 나는 처음부터 어떻게 든 2.5 RMS에 매료되었으며 지금까지 채널의 진정한 (날카로운) 경계는 원칙적으로이 수준의 영역을 정확히 통과한다는 인상이 남아 있습니다. 나는 프로젝트 참가자의 결과를 비교하는 것이 아니라 (결국 모든 사람이 자신의 계획을 가지고 있으며 구현 단계가 크게 다름) 입력 최적화 절차의 정확성을 의미했음을 분명히 하고 싶습니다. 이러한 의미에서 언급된 옵션은 기본 모델을 따르는 것으로 보입니다. 채널 경계에서 성공적으로 진입하면 가격이 안쪽으로 이동해야 하며 이상적으로는 다른 경계로 이동해야 합니다(따라서 실패할 경우 그 반대도 마찬가지임), RMS 수준은 무차원 좌표. 그러나 입력을 비교하는 것은 매우 미묘한 일이므로 댓글과 이의 제기를 위해 특별히 해당 게시물을 작성했습니다.
나는 다르게 우선순위를 정할 것 입니다. 항목의 정확성이 약 50%라도 되도록 하되 동시에 정지와 이익이 유리해야 합니다. 즉, 우리는 작은 중지를 취할 수 있거나 큰 이익 을 얻을 수 있는 곳으로 진입합니다.
나는 단지 terver, matan 및 기타 불필요한 과정을 목적 없이 읽고, 많은 흥미로운 것들을 기억했으며(이전에는 흥미로웠다는 의미에서), 그 과정에서 채널이 동등하고 우리 스스로 선택할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 우리의 목표 기준에 근접한 여러 채널 중에서 가장 편리한 채널입니다. 가격의 가능성에 대한 Vladislav의 문구입니다 :)
처음에는 님의 이 글을 보고도 입을 열었습니다. 크리스마스 트리 스틱, 얼마나 쉬운가요! 나는 거기에서 무언가를 정의할 수 있도록 하는 일종의 디자인 제약을 얻기 위해 가능성을 사용하는 방법을 찾고 있었습니다. 그리고 그것은 우리의 선택 기준을 동등하게 충족시키는 채널 선택에서 우리의 자의적 인 정당성을 확인하는 데 사용되는 것으로 나타났습니다. 그리고 이것은 가격 필드의 잠재력의 의미에 대한 제 생각과 매우 일치합니다.
그리고 Vladislav도 신뢰 구간 에 대한 대화에서 한 구간 내에서 해당 구간에 속하는 모든 채널이 동일하다고 두 번 이상 언급했습니다. 나는 이것을 이해했지만 그것을 가능성으로 확장하는 것을 깨닫지 못했습니다.
기뻐하고 기뻐하다가 의심했습니다. 나는 Vladislav의 게시물 중 일부를 다시 읽고 모든 것이 그렇게 간단하지 않다고 생각했습니다. 예를 들어:
블라디슬라프 27.04.06 11:01 따라서 동일한 구간에 있는 한 모든 "다른" 함수(차이가 신뢰 구간의 크기를 초과하지 않음)는 동일한 것으로 간주될 수 있습니다. 가격 필드의 잠재력은 그것을 가능하게 하고 파생 상품에서 기능을 복원하는 방법입니다.
도함수에서 함수를 복원하는 것은 완전히 건설적인 절차이며 채널 선택의 임의성 이상의 것입니다. :-(
내 EA에 필요하다고 말할 수는 없습니다. 아니, 내 흥분은 다른 출처가 있습니다. 내가 알고 이해해야 할 모든 것. 그러나 나는 그것을 사용하는 방법을 보지 못한다. 그리고 누군가는 그것이 가능하고 쉽다고 말합니다! 그런 올림피아드 도전! :-))
2로쉬 나는 이 작업이 우리의 작업과 어느 정도 유사하다는 데 동의합니다. 나는 그것을 결코 해결하지 못했지만 지금 시도 할 것입니다. 뇌의 경화증 및 골화 치료제. :-) 그런 순간이 있을 뿐입니다. 내가 이해하는 한, 요점은 숫자로 푸는 것이 아닙니다. 통합 접근 방식을 구현할 기회를 찾는 것이 필요합니다.
일반적으로 분석 형태의 솔루션이 불가능할 때 수치적 방법이 사용됩니다. 미분 방정식과 적분 방정식을 수치적으로 푸는 데 사용할 수 있습니다. 당연히 이 두 경우의 수치적 방법은 서로 크게 다를 것입니다. 그러나 더 중요한 것은 이 두 경우의 목표가 훨씬 더 다르다는 것입니다. 우리가 찾고있는 것. 차동 접근법에서 우리는 시스템 동작의 국부적 특성, 예를 들어 운동 궤적을 찾고 있습니다. 통합에서 - 글로벌. 예를 들어 - 위치 에너지의 표현.
이것은 실제로 나를위한 문지름입니다. 나는 공부할 때 순수하게 학문적으로 통합적인 방법을 접했습니다. 지난 세기에 있었던 일입니다. 아니면 더 일찍? 기억나지 않아, 잊어버렸어 :-) 어쨌든 나는 내 인생에서 그것을 사용한 적이 없으며 마음이 이것에 대해 예리하지 않습니다. 그리고 경험이 없으면 작업을 올바르게 설정하는 것이 그렇게 쉽지 않습니다.
따라서 먼저 IMHO, 질문에 답하는 것이 좋을 것입니다. (통합 방법으로) 무엇을 찾으려고합니까?
이것은 실제로 나를위한 문지름입니다. 나는 공부할 때 순전히 학문적으로 통합적인 방법을 접했습니다. 지난 세기에 있었던 일입니다. 아니면 더 일찍? 기억나지 않아, 잊어버렸어 :-) 어쨌든 나는 내 인생에서 그것을 사용한 적이 없으며 마음이 이것에 대해 예리하지 않습니다. 그리고 경험이 없으면 작업을 올바르게 설정하는 것이 그렇게 쉽지 않습니다.
따라서 먼저 IMHO, 질문에 답하는 것이 좋을 것입니다. (통합 방법으로) 무엇을 찾으려고합니까?
수치적 방법으로 그들은 다음과 같은 문제를 해결합니다. 먼저 길이가 L인 임의의 선과 끝이 기둥의 꼭대기에 있습니다. 회로의 위치 에너지를 계산합니다(적분). 그런 다음 그들은 선을 약간 "이동"하고 다시 에너지를 계산합니다. 그들은 이 "교란"과의 차이점을 봅니다. 일종의 분화(변이)가 발생했습니다. "흔들기"가 위치 에너지의 감소를 가져온 경우 - 이 방향으로 "흔들기", 반대의 경우 - 다른 방향으로 "흔들기". 많은 섭동 지점이 있으며, 궁극적으로 최소 위치 에너지(방법의 수렴을 위한 요구 사항)로 이어질 알고리즘이 필요합니다.
이 정보가 충분하지 않습니다. 여기에 입력할 레벨도 추가해야 합니다.
그것은 단지 다른 진입 조건을 비교하는 것에 관한 것입니다. 원칙적으로 나는 처음부터 어떻게 든 2.5 RMS에 매료되었으며 지금까지 채널의 진정한 (날카로운) 경계는 원칙적으로이 수준의 영역에서 정확하게 통과한다는 인상이 남아 있습니다. 나는 프로젝트 참가자의 결과를 비교하는 것이 아니라 (결국 모든 사람이 자신의 계획을 가지고 있으며 구현 단계가 크게 다름) 입력 최적화 절차의 정확성을 의미했음을 분명히 하고 싶습니다. 이러한 의미에서 언급된 옵션은 기본 모델을 따르는 것으로 보입니다. 채널 경계에서 성공적으로 진입하면 가격이 안쪽으로 이동해야 하며 이상적으로는 다른 경계로 이동해야 합니다(따라서 실패할 경우 그 반대도 마찬가지임), RMS 수준은 무차원 좌표. 그러나 입력을 비교하는 것은 매우 미묘한 일이므로 댓글과 이의 제기를 위해 특별히 해당 게시물을 작성했습니다.
2 곡물 :
채널 특성의 범위가 확장되어야 한다는 데 동의합니다. 다른 사람이 matlab에 대한 테스터를 작성한 경우 :). 그런데 지금까지 좋은 입력과 나쁜 입력의 샘플을 분리하는 데 특히 효과적인 기준을 찾지 못했습니다. 즉, 통계의 급격한 하락(어쨌든 너무 인상적이지는 않음)으로 인해서만 지금까지 나눌 수 있으며, 이는 자동으로 나눗셈을 신뢰할 수 없게 만듭니다.
흥미로운 점입니다. 피팅의 죄를 피하기 위해 나는 처음에 2001년 데이터에서 주요 변형을 만들기로 결정했습니다. 그러나 2001년에는 가장 소박한 전술이 가장 놀라운 결과(예: 10에서 17로 승패를 예상하는 것)를 주었다는 것이 곧 분명해졌습니다. 그러나 2005년까지 공짜는 끝났습니다. 이것은 실제 거래에서 이러한 유형의 모델 사용이 시작된 것이 이 간격의 어딘가에 있다는 신호가 아닙니까? :) 중간 연도에 대한 데이터는 아직 다루지 않았습니다. 최종 확인에 유용할 것입니다. 그건 그렇고, 나는 매우 자주 (적어도 중요한 날의) 마감이 현재 가장 일반적인 모델이 불확실하거나 잘못된 예측을 제공하는 수준으로 의도적으로 조정된다는 인상을 받습니다. 더 작은 기간에 대해서는 말할 수 없습니다.
잠시만 더. 계산 시간이 길기 때문에 탐색 깊이(즉, 계산된 채널의 최대 길이)를 제한해야 합니다. 이것이 결과에 어떤 영향을 줍니까? 아래는 2004년 9월 - 2006년 7월 간격에 대한 두 개의 테스트 차트 입니다. 하나는 300개의 막대에 대한, 다른 하나는 500개의 막대에 대한 것입니다. 알고리즘은 동일합니다. 아아, 차이점은 상당히 중요합니다.
이것은 300개 바, 213개 거래에 대한 것입니다.
이것은 500, 235 거래에 대한 것입니다.
그것은 단지 다른 진입 조건을 비교하는 것에 관한 것입니다. 원칙적으로 나는 처음부터 어떻게 든 2.5 RMS에 매료되었으며 지금까지 채널의 진정한 (날카로운) 경계는 원칙적으로이 수준의 영역을 정확히 통과한다는 인상이 남아 있습니다. 나는 프로젝트 참가자의 결과를 비교하는 것이 아니라 (결국 모든 사람이 자신의 계획을 가지고 있으며 구현 단계가 크게 다름) 입력 최적화 절차의 정확성을 의미했음을 분명히 하고 싶습니다. 이러한 의미에서 언급된 옵션은 기본 모델을 따르는 것으로 보입니다. 채널 경계에서 성공적으로 진입하면 가격이 안쪽으로 이동해야 하며 이상적으로는 다른 경계로 이동해야 합니다(따라서 실패할 경우 그 반대도 마찬가지임), RMS 수준은 무차원 좌표. 그러나 입력을 비교하는 것은 매우 미묘한 일이므로 댓글과 이의 제기를 위해 특별히 해당 게시물을 작성했습니다.
나는 다르게 우선순위를 정할 것 입니다. 항목의 정확성이 약 50%라도 되도록 하되 동시에 정지와 이익이 유리해야 합니다. 즉, 우리는 작은 중지를 취할 수 있거나 큰 이익 을 얻을 수 있는 곳으로 진입합니다.
처음에는 님의 이 글을 보고도 입을 열었습니다. 크리스마스 트리 스틱, 얼마나 쉬운가요! 나는 거기에서 무언가를 정의할 수 있도록 하는 일종의 디자인 제약을 얻기 위해 가능성을 사용하는 방법을 찾고 있었습니다. 그리고 그것은 우리의 선택 기준을 동등하게 충족시키는 채널 선택에서 우리의 자의적 인 정당성을 확인하는 데 사용되는 것으로 나타났습니다. 그리고 이것은 가격 필드의 잠재력의 의미에 대한 제 생각과 매우 일치합니다.
그리고 Vladislav도 신뢰 구간 에 대한 대화에서 한 구간 내에서 해당 구간에 속하는 모든 채널이 동일하다고 두 번 이상 언급했습니다. 나는 이것을 이해했지만 그것을 가능성으로 확장하는 것을 깨닫지 못했습니다.
기뻐하고 기뻐하다가 의심했습니다. 나는 Vladislav의 게시물 중 일부를 다시 읽고 모든 것이 그렇게 간단하지 않다고 생각했습니다. 예를 들어:
따라서 동일한 구간에 있는 한 모든 "다른" 함수(차이가 신뢰 구간의 크기를 초과하지 않음)는 동일한 것으로 간주될 수 있습니다. 가격 필드의 잠재력은 그것을 가능하게 하고 파생 상품에서 기능을 복원하는 방법입니다.
도함수에서 함수를 복원하는 것은 완전히 건설적인 절차이며 채널 선택의 임의성 이상의 것입니다. :-(
내 EA에 필요하다고 말할 수는 없습니다. 아니, 내 흥분은 다른 출처가 있습니다. 내가 알고 이해해야 할 모든 것. 그러나 나는 그것을 사용하는 방법을 보지 못한다. 그리고 누군가는 그것이 가능하고 쉽다고 말합니다! 그런 올림피아드 도전! :-))
이는 미분방정식을 해석적 형태로 적분하는 방법으로 해결된다. 그리고 수치적 방법으로 풀 수 있다.
뭔가 생각나지 않나요? :)
나는 이 작업이 우리의 작업과 어느 정도 유사하다는 데 동의합니다. 나는 그것을 결코 해결하지 못했지만 지금 시도 할 것입니다. 뇌의 경화증 및 골화 치료제. :-)
그런 순간이 있을 뿐입니다. 내가 이해하는 한, 요점은 숫자로 푸는 것이 아닙니다. 통합 접근 방식을 구현할 기회를 찾는 것이 필요합니다.
일반적으로 분석 형태의 솔루션이 불가능할 때 수치적 방법이 사용됩니다. 미분 방정식과 적분 방정식을 수치적으로 푸는 데 사용할 수 있습니다. 당연히 이 두 경우의 수치적 방법은 서로 크게 다를 것입니다. 그러나 더 중요한 것은 이 두 경우의 목표가 훨씬 더 다르다는 것입니다. 우리가 찾고있는 것. 차동 접근법에서 우리는 시스템 동작의 국부적 특성, 예를 들어 운동 궤적을 찾고 있습니다. 통합에서 - 글로벌. 예를 들어 - 위치 에너지의 표현.
이것은 실제로 나를위한 문지름입니다. 나는 공부할 때 순수하게 학문적으로 통합적인 방법을 접했습니다.
지난 세기에 있었던 일입니다. 아니면 더 일찍? 기억나지 않아, 잊어버렸어 :-)
어쨌든 나는 내 인생에서 그것을 사용한 적이 없으며 마음이 이것에 대해 예리하지 않습니다.
그리고 경험이 없으면 작업을 올바르게 설정하는 것이 그렇게 쉽지 않습니다.
따라서 먼저 IMHO, 질문에 답하는 것이 좋을 것입니다. (통합 방법으로) 무엇을 찾으려고합니까?
http://rrc.dgu.ru/res/exponenta/educat/class/test/hyperb/10.asp.htm
그리고 사진을 찾았다
http://twt.mpei.ac.ru/ochkov/Bridge/Bridge.htm
이것은 실제로 나를위한 문지름입니다. 나는 공부할 때 순전히 학문적으로 통합적인 방법을 접했습니다.
지난 세기에 있었던 일입니다. 아니면 더 일찍? 기억나지 않아, 잊어버렸어 :-)
어쨌든 나는 내 인생에서 그것을 사용한 적이 없으며 마음이 이것에 대해 예리하지 않습니다.
그리고 경험이 없으면 작업을 올바르게 설정하는 것이 그렇게 쉽지 않습니다.
따라서 먼저 IMHO, 질문에 답하는 것이 좋을 것입니다. (통합 방법으로) 무엇을 찾으려고합니까?
수치적 방법으로 그들은 다음과 같은 문제를 해결합니다. 먼저 길이가 L인 임의의 선과 끝이 기둥의 꼭대기에 있습니다. 회로의 위치 에너지를 계산합니다(적분). 그런 다음 그들은 선을 약간 "이동"하고 다시 에너지를 계산합니다. 그들은 이 "교란"과의 차이점을 봅니다. 일종의 분화(변이)가 발생했습니다. "흔들기"가 위치 에너지의 감소를 가져온 경우 - 이 방향으로 "흔들기", 반대의 경우 - 다른 방향으로 "흔들기". 많은 섭동 지점이 있으며, 궁극적으로 최소 위치 에너지(방법의 수렴을 위한 요구 사항)로 이어질 알고리즘이 필요합니다.
당연히 모든 섭동에 대해 사슬의 길이와 시작 및 끝 좌표에 부과된 제한이 관찰됩니다.