요전날 나는 거의 2년 전 아카이브를 찾았습니다. 여기에는 MT3용 코드와 txt 파일의 주석이 포함되어 있습니다. 확산, 확실히 Dart.
/*[[
Name :=
Author :=
Link :=
Separate Window := Yes
First Color := Red
First Draw Type := Line
First Symbol := 217
Use Second Data := Yes
Second Color := Blue
Second Draw Type := Line
Second Symbol := 218
]]*/
Variables : shift(0),AccountedBars(0),FirstTime(True),i(0),swap(0),MinL(0),MaxH(0);
Inputs: PeriodHerst(24),PeriodA(100),CountBars(900);
Array: ArrayOne[250](0);
Variables : Average(0),Deviation(0);
SetLoopCount(0);
If FirstTime Then Begin
AccountedBars=CountBars;
FirstTime=False;
End;
For shift = AccountedBars DownTo 0 Begin
MaxH=Highest(MODE_HIGH,shift+PeriodHerst,PeriodHerst-1);
MinL=Lowest(MODE_LOW,shift+PeriodHerst,PeriodHerst-1);
Average=iMA(PeriodA,MODE_SMA,shift);
swap=0;
for i=0 to PeriodA-1
{
swap=swap+pow(open[shift+i]-Average,2);
swap=swap+pow(high[shift+i]-Average,2);
swap=swap+pow(low[shift+i]-Average,2);
swap=swap+pow(close[shift+i]-Average,2);
};
Deviation=sqrt(swap/((PeriodA-1)*PeriodA));
//for i=100 downto 2 {ArrayOne[i]=ArrayOne[i-1];};
ArrayOne[1]=(High[MaxH]-Low[MinL])/Deviation;
SetIndexValue(shift,ArrayOne[1]);
swap=0;
If shift< CountBars-PeriodA then {for i=1 to PeriodA {swap=swap+GetIndexValue(shift+i);};swap=swap/PeriodA;}
else swap=0;
SetIndexValue2(shift,swap);
If shift>0 Then AccountedBars=AccountedBars-1;
End;
그리고 다음은 코드와 txt 파일에 대한 설명입니다.
다트
등록일: 2004년 12월 27일 게시물: 122
프로필보기
PostAdded: Thu Feb 03, 2005 6:23 Post 주제: 정규화된 범위 방법 또는 Her_sta. 인용문으로 답장 이 메시지 수정/삭제 200년 전, 수학자 Hurst는 강의 흐름 등의 과정을 조사했으며 평균에서 무작위 편차가 정규 분포를 보였습니다. 이제 이론은 보완되고 확장되었으며 그들은 다음과 같이 부르기 시작했습니다. 메모리가 있는 랜덤 워크 프로세스. 따라서 통계 샘플에서 판단할 수 있는 한 닫기(shift) -close(shift + 1) 값의 분포는 정상이며 가격 또는 차트는 메모리가 있는 가장 임의의 도보입니다. 그의 작업에서 Hurst는 흥미로운 규칙성을 얻었고 나중에 mat에 의해 확인되었습니다. 컴퓨터 시뮬레이션, - R/S=(t/2)^H 여기서 R은 일부 기간 t에 대한 값(최대-최소)의 범위입니다. S - 표준 값 R/S는 기간 t에 대한 정규화된 범위의 기대값입니다. t - 고려된 간격의 시간 H - 계수. 허스트, 주어진 값은 일정하다 왜냐하면 우리는 H를 알지 못하지만(실험적으로 찾을 수 있음) 일정한 시간 간격(t-const)에 대해 R/S가 일정하다고 가정할 수 있습니다. 속도의 정규 법칙 = (abs (( t/2)^H - (t/2)^(H-0.09)) + abs((t/2)^H - (t/2)^(H+0.09) ))/2. 그런 다음 위의 가설이 맞다고 가정하면 R/S가 어느 정도 평균 이상이 되면 R/S의 성장을 일으킨 움직임은 롤백과 같이 구부러지거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 플랫, R/S가 평균보다 작으면 성장이 예상됩니다. 운동. 나 자신도 enta 헛소리로 몇 가지 실험을 했지만 결과는 0입니다. 내가 고려하지 않은 몇 가지 뉘앙스가 있었지만 : 하지만). 해당 기간의 고정 평균에서 SCO를 계산했거나 이동 평균에서 비용을 계산했습니다. 비). 간격(허스트 주기와 평균 주기)은 통계적 관점에서 작지만 더 많은 지표가 있습니다. 30분이 고려됩니다(누가 최적화할 수 있습니까?). 에). 평균에 대한 R/S 정적 분포를 고려하지 않았습니다. 이 작업이 완료되면 다음을 입력해야 합니다. 위에 지정된 매개변수를 가진 가중치 함수;
글쎄, 계속하는 것이 의미가 있습니까? 생각은 많은데 시간이 너무 부족해서...
RS-Herst.mql 설명: 이 지표는 R/S와 그 슬립을 계산합니다.
다운로드 파일 이름: RS-Herst.mql 파일 크기: 1.3KB 다운로드: 1회
삼촌
등록일: 2004년 11월 17일 게시물: 41
프로필보기
PostAdded: Thu Feb 03, 2005 10:08 Post subject: Re: 정규화된 범위 방법 또는 Her_sta. 견적으로 회신 신경쓰지 마세요. 문제는 견적 프로세스에 대한 H-파라미터가 부동 값이라는 것입니다(동일한 기간에 정규화된 스윙 자체뿐만 아니라). VIAK에 프랙탈 차원 측정기(H = 2차원)를 배치한 적이 있습니다.
H-파라미터를 사용하려고 시도할 수 있는 유일한 방법은 메모리가 있는 도구를 선택하는 것입니다. 통화로 시도해 볼 가치도 없지만 주식에서는 시도해 볼 가치가 있습니다. 그러나 동일한 성공으로 이러한 목적을 위해 증분의 자기상관을 사용할 수 있습니다.
PS 보통 그들은 R / S \u003d (t / 2) ^ H가 아니라 R / S \u003d C * (t / 2) ^ H를 쓰고 H는 로그 형식의 직선의 기울기로 발견됩니다 (R / S) \u003d H * log (t/2)+b 최소 제곱법
2001년부터 30분 EURUSD를 게시했습니다. 현재 테스터에서 사용하고 있습니다. https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/08/EURUSD30.zip zip 확장자를 rar로 변경해야 합니다( solandr 의 레시피에 따라). 회의록에서 준비한 회의록은 HIDDEN ( "테스트를 위한 테스트" )이 게시한 것과 분명히 비슷합니다. 내가 기억하기로는 유사하게 viac.ru를 통해서만 나는 즉시 스파이더에게 가서 이야기를 중반까지 가져갔기 때문입니다. -2004년. 볼륨을 신뢰해서는 안 됩니다. 볼륨이 없으면 임의로 추가한 것입니다. 테스터가 볼륨이 없는 경우에는 작동하지 않을 뿐입니다.
나는 이 이야기를 테스트했다. 2001년 1월 1일-2004년 10월 15일 기간 동안 전문가의 작업 결과는 -60%의 손실입니다. "solandr 15.08.06 07:21" 포스트에서 EA를 테스트한 기간 동안 EA를 테스트한 결과는 아래 그림과 같습니다.
얻은 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 내릴 수 있습니다. 1. 현재 이용 가능한 전문가는 "소음 의존적"입니다. 즉, 다른 출처에서 얻은 견적에 대해 전문가는 최종 이익과 거래 자체의 측면에서 결과에 상당한 차이를 보여줍니다. 2. 시스템의 매개변수뿐만 아니라 이 Expert Advisor에서도 발생하는 거래 알고리즘 자체도 선택(이력에 맞게)하는 것이 가능합니다. 유일하게 확인된 오실레이터의 매개변수는 3개월 전 초기에 시각적 그림과 장중 거래를 여는 논리에 기초하여 선택되었으며 그 이후로 변경되지 않았습니다. 모든 성과는 거래 알고리즘을 수정하여 수행되었습니다.
아마도 그러한 결과를 초래한 이유에 대해 다음과 같은 가정을 할 수 있을 것입니다. 다른 출처의 경우 견적은 M30 기간의 막대에서 3-10핍 내에서 다를 수 있으며 다른 브로커마다 다른 견적 기록에 구멍이 있다는 사실도 있습니다. 또한 Hurst 계수를 계산하고 그 값이 한 방향 또는 다른 방향으로 임계값 0.5를 넘을 때까지 기다렸다가 추세 반전을 결정하면 이 값에 가까운 영역에서 막대당 5-10핍의 차이가 발생할 수 있습니다. 중요한 역할을 합니다. 물론 Hurst 계수가 이 영역에서 멀리 떨어져 있는 경우(예: 0.8), 0.81 또는 0.79(다른 인용부호에서)와 같은 근본적인 차이는 없습니다. 따라서 이 매개변수는 포지션을 열 때 핵심 매개변수 중 하나이기 때문에 다른 모든 지표에서와 마찬가지로 의사결정 영역의 노이즈 변동이 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 스레드에서 이미 찾을 수 없는 Vladislav는 자신의 게시물 중 하나에서 자신의 고문을 여러 브로커에서 테스트 중이며 한 브로커가 손절매를 통해 잠재적으로 수익성 있는 포지션을 취한 경우가 있다고 썼습니다. 다른 (- 그들의) 중개인(들)이 이 위치를 게임에 유지했습니다.
나는 또한 알고리즘의 구현이 Vladislav의 알고리즘과 분명히 다르기 때문에 채널의 최소 위치 에너지에 기반한 최적화를 사용한다는 사실이 노이즈에 대한 전략의 안정성을 어떻게든 높일 수 있다고 가정합니다(차이 다른 브로커에 대한 따옴표).
지금까지는 실생활에서 Expert Advisor의 작업을 지켜보고 있습니다. 12거래일 동안 Expert Advisor는 5번의 거래를 했습니다. 모든 거래는 플러스로 마감되어 8.7%의 이익을 가져왔습니다. 이처럼 적은 수의 거래는 절대적으로 통계적으로 유의하지 않으므로 이 결과를 논할 가치가 없습니다. 계속 지켜봅시다.
일반적으로 이 Expert Advisor를 반자동 모드로 전환할 계획이 있습니다. 즉, 위에서 제안한 그라디언트의 합을 0으로 수렴하는 포인트 방식을 기반으로 수동으로 포지션을 오픈/클로즈하는 기능을 갖추고, 이후 기존 트레이딩 알고리즘에 따라 포지션을 자동으로 제어하기 때문에, 내 관찰에 따르면 이것은 다소 수익성이 있을 수 있습니다. 다시 말하지만 여전히 확인하고 관찰해야 합니다. 글쎄, 관찰 사이에 우리는 책을 읽었는데, Tier 에서 친절하게 링크를 제공했습니다. 그녀 덕분에 새로운 아이디어가 나올까요?
확산, 확실히 Dart.
/*[[ Name := Author := Link := Separate Window := Yes First Color := Red First Draw Type := Line First Symbol := 217 Use Second Data := Yes Second Color := Blue Second Draw Type := Line Second Symbol := 218 ]]*/ Variables : shift(0),AccountedBars(0),FirstTime(True),i(0),swap(0),MinL(0),MaxH(0); Inputs: PeriodHerst(24),PeriodA(100),CountBars(900); Array: ArrayOne[250](0); Variables : Average(0),Deviation(0); SetLoopCount(0); If FirstTime Then Begin AccountedBars=CountBars; FirstTime=False; End; For shift = AccountedBars DownTo 0 Begin MaxH=Highest(MODE_HIGH,shift+PeriodHerst,PeriodHerst-1); MinL=Lowest(MODE_LOW,shift+PeriodHerst,PeriodHerst-1); Average=iMA(PeriodA,MODE_SMA,shift); swap=0; for i=0 to PeriodA-1 { swap=swap+pow(open[shift+i]-Average,2); swap=swap+pow(high[shift+i]-Average,2); swap=swap+pow(low[shift+i]-Average,2); swap=swap+pow(close[shift+i]-Average,2); }; Deviation=sqrt(swap/((PeriodA-1)*PeriodA)); //for i=100 downto 2 {ArrayOne[i]=ArrayOne[i-1];}; ArrayOne[1]=(High[MaxH]-Low[MinL])/Deviation; SetIndexValue(shift,ArrayOne[1]); swap=0; If shift< CountBars-PeriodA then {for i=1 to PeriodA {swap=swap+GetIndexValue(shift+i);};swap=swap/PeriodA;} else swap=0; SetIndexValue2(shift,swap); If shift>0 Then AccountedBars=AccountedBars-1; End;그리고 다음은 코드와 txt 파일에 대한 설명입니다.
다트
등록일: 2004년 12월 27일
게시물: 122
프로필보기
PostAdded: Thu Feb 03, 2005 6:23 Post 주제: 정규화된 범위 방법 또는 Her_sta. 인용문으로 답장 이 메시지 수정/삭제
200년 전, 수학자 Hurst는 강의 흐름 등의 과정을 조사했으며 평균에서 무작위 편차가 정규 분포를 보였습니다. 이제 이론은 보완되고 확장되었으며 그들은 다음과 같이 부르기 시작했습니다.
메모리가 있는 랜덤 워크 프로세스.
따라서 통계 샘플에서 판단할 수 있는 한 닫기(shift) -close(shift + 1) 값의 분포는 정상이며 가격 또는 차트는 메모리가 있는 가장 임의의 도보입니다.
그의 작업에서 Hurst는 흥미로운 규칙성을 얻었고 나중에 mat에 의해 확인되었습니다. 컴퓨터 시뮬레이션, - R/S=(t/2)^H
여기서 R은 일부 기간 t에 대한 값(최대-최소)의 범위입니다.
S - 표준 값
R/S는 기간 t에 대한 정규화된 범위의 기대값입니다.
t - 고려된 간격의 시간
H - 계수. 허스트, 주어진 값은 일정하다
왜냐하면 우리는 H를 알지 못하지만(실험적으로 찾을 수 있음) 일정한 시간 간격(t-const)에 대해 R/S가 일정하다고 가정할 수 있습니다. 속도의 정규 법칙 = (abs (( t/2)^H - (t/2)^(H-0.09)) + abs((t/2)^H - (t/2)^(H+0.09) ))/2.
그런 다음 위의 가설이 맞다고 가정하면 R/S가 어느 정도 평균 이상이 되면 R/S의 성장을 일으킨 움직임은 롤백과 같이 구부러지거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
플랫, R/S가 평균보다 작으면 성장이 예상됩니다. 운동.
나 자신도 enta 헛소리로 몇 가지 실험을 했지만 결과는 0입니다. 내가 고려하지 않은 몇 가지 뉘앙스가 있었지만 :
하지만). 해당 기간의 고정 평균에서 SCO를 계산했거나 이동 평균에서 비용을 계산했습니다.
비). 간격(허스트 주기와 평균 주기)은 통계적 관점에서 작지만 더 많은 지표가 있습니다.
30분이 고려됩니다(누가 최적화할 수 있습니까?).
에). 평균에 대한 R/S 정적 분포를 고려하지 않았습니다. 이 작업이 완료되면 다음을 입력해야 합니다.
위에 지정된 매개변수를 가진 가중치 함수;
글쎄, 계속하는 것이 의미가 있습니까? 생각은 많은데 시간이 너무 부족해서...
RS-Herst.mql
설명:
이 지표는 R/S와 그 슬립을 계산합니다.
다운로드
파일 이름: RS-Herst.mql
파일 크기: 1.3KB
다운로드: 1회
삼촌
등록일: 2004년 11월 17일
게시물: 41
프로필보기
PostAdded: Thu Feb 03, 2005 10:08 Post subject: Re: 정규화된 범위 방법 또는 Her_sta. 견적으로 회신
신경쓰지 마세요.
문제는 견적 프로세스에 대한 H-파라미터가 부동 값이라는 것입니다(동일한 기간에 정규화된 스윙 자체뿐만 아니라). VIAK에 프랙탈 차원 측정기(H = 2차원)를 배치한 적이 있습니다.
H-파라미터를 사용하려고 시도할 수 있는 유일한 방법은 메모리가 있는 도구를 선택하는 것입니다. 통화로 시도해 볼 가치도 없지만 주식에서는 시도해 볼 가치가 있습니다. 그러나 동일한 성공으로 이러한 목적을 위해 증분의 자기상관을 사용할 수 있습니다.
PS 보통 그들은 R / S \u003d (t / 2) ^ H가 아니라 R / S \u003d C * (t / 2) ^ H를 쓰고 H는 로그 형식의 직선의 기울기로 발견됩니다 (R / S) \u003d H * log (t/2)+b 최소 제곱법
흠. 일정하다면 지표에 적합하지 않을 것입니다.
사진으로 보면 8월 24일과 25일 사이에 가격이 계속 SKO선을 따라 움직이는 것으로 보이며, 확률이 상당히 급격히 떨어지기 시작합니다. 이것은 결함 때문입니까, 아니면 채널이 재구축되고 있습니까?
사진으로 보면 8월 24일과 25일 사이에 가격이 계속 SKO선을 따라 움직이는 것으로 보이며, 확률이 상당히 급격히 떨어지기 시작합니다. 이것은 결함 때문입니까, 아니면 채널이 재구축되고 있습니까?
장담하긴 어렵지만 표시기 고장에 대한 경고가 바로 오늘 왔습니다. 일반적으로 이러한 오류가 발생하면 표시기가 작동을 멈춥니다(꺼짐).
가시적 RMS 채널은 모스크바 시간 11-00시에 표시기에 의해 그려진 마지막 채널입니다. 이전에는 채널이 달랐습니다.
http://forum.traders.kiev.ua/viewtopic.php?t=1310&highlight=&sid=9070cd1888daae94e2bf0605cbd63cb4
http://forum.forex.ua/viewtopic.php?p=14906&highlight=
그리고 언급된 책(아카이브는 두 부분으로 나뉩니다):
http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=56226
http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=56228
나는 매우 흥미로운 링크를 읽는 것이 좋습니다.
그리고 일반적으로 관심있는 주제에 대한 화이트 칼라에 대한 정보가 상당히 많지만 찾는 것이 문제입니다.
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/08/EURUSD30.zip
zip 확장자를 rar로 변경해야 합니다( solandr 의 레시피에 따라). 회의록에서 준비한 회의록은 HIDDEN ( "테스트를 위한 테스트" )이 게시한 것과 분명히 비슷합니다. 내가 기억하기로는 유사하게 viac.ru를 통해서만 나는 즉시 스파이더에게 가서 이야기를 중반까지 가져갔기 때문입니다. -2004년. 볼륨을 신뢰해서는 안 됩니다. 볼륨이 없으면 임의로 추가한 것입니다. 테스터가 볼륨이 없는 경우에는 작동하지 않을 뿐입니다.
나는 이 이야기를 테스트했다. 2001년 1월 1일-2004년 10월 15일 기간 동안 전문가의 작업 결과는 -60%의 손실입니다.
"solandr 15.08.06 07:21" 포스트에서 EA를 테스트한 기간 동안 EA를 테스트한 결과는 아래 그림과 같습니다.
얻은 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 내릴 수 있습니다.
1. 현재 이용 가능한 전문가는 "소음 의존적"입니다. 즉, 다른 출처에서 얻은 견적에 대해 전문가는 최종 이익과 거래 자체의 측면에서 결과에 상당한 차이를 보여줍니다.
2. 시스템의 매개변수뿐만 아니라 이 Expert Advisor에서도 발생하는 거래 알고리즘 자체도 선택(이력에 맞게)하는 것이 가능합니다. 유일하게 확인된 오실레이터의 매개변수는 3개월 전 초기에 시각적 그림과 장중 거래를 여는 논리에 기초하여 선택되었으며 그 이후로 변경되지 않았습니다. 모든 성과는 거래 알고리즘을 수정하여 수행되었습니다.
아마도 그러한 결과를 초래한 이유에 대해 다음과 같은 가정을 할 수 있을 것입니다. 다른 출처의 경우 견적은 M30 기간의 막대에서 3-10핍 내에서 다를 수 있으며 다른 브로커마다 다른 견적 기록에 구멍이 있다는 사실도 있습니다. 또한 Hurst 계수를 계산하고 그 값이 한 방향 또는 다른 방향으로 임계값 0.5를 넘을 때까지 기다렸다가 추세 반전을 결정하면 이 값에 가까운 영역에서 막대당 5-10핍의 차이가 발생할 수 있습니다. 중요한 역할을 합니다. 물론 Hurst 계수가 이 영역에서 멀리 떨어져 있는 경우(예: 0.8), 0.81 또는 0.79(다른 인용부호에서)와 같은 근본적인 차이는 없습니다. 따라서 이 매개변수는 포지션을 열 때 핵심 매개변수 중 하나이기 때문에 다른 모든 지표에서와 마찬가지로 의사결정 영역의 노이즈 변동이 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 스레드에서 이미 찾을 수 없는 Vladislav는 자신의 게시물 중 하나에서 자신의 고문을 여러 브로커에서 테스트 중이며 한 브로커가 손절매를 통해 잠재적으로 수익성 있는 포지션을 취한 경우가 있다고 썼습니다. 다른 (- 그들의) 중개인(들)이 이 위치를 게임에 유지했습니다.
나는 또한 알고리즘의 구현이 Vladislav의 알고리즘과 분명히 다르기 때문에 채널의 최소 위치 에너지에 기반한 최적화를 사용한다는 사실이 노이즈에 대한 전략의 안정성을 어떻게든 높일 수 있다고 가정합니다(차이 다른 브로커에 대한 따옴표).
지금까지는 실생활에서 Expert Advisor의 작업을 지켜보고 있습니다. 12거래일 동안 Expert Advisor는 5번의 거래를 했습니다. 모든 거래는 플러스로 마감되어 8.7%의 이익을 가져왔습니다. 이처럼 적은 수의 거래는 절대적으로 통계적으로 유의하지 않으므로 이 결과를 논할 가치가 없습니다. 계속 지켜봅시다.
일반적으로 이 Expert Advisor를 반자동 모드로 전환할 계획이 있습니다. 즉, 위에서 제안한 그라디언트의 합을 0으로 수렴하는 포인트 방식을 기반으로 수동으로 포지션을 오픈/클로즈하는 기능을 갖추고, 이후 기존 트레이딩 알고리즘에 따라 포지션을 자동으로 제어하기 때문에, 내 관찰에 따르면 이것은 다소 수익성이 있을 수 있습니다. 다시 말하지만 여전히 확인하고 관찰해야 합니다. 글쎄, 관찰 사이에 우리는 책을 읽었는데, Tier 에서 친절하게 링크를 제공했습니다. 그녀 덕분에 새로운 아이디어가 나올까요?
자동화된 거래에 대한 이러한 접근 방식이 유망하고 실현 가능합니까?