본질적으로 적시에 감지할 수 있는 방법은 없습니다. 하지만 아마도 내가 틀렸을 수도 있습니다 :-) 일하자?
서정적 탈선. 우리의 유명한 배구 선수 중 한 명은 상대의 타격과 차단 방향을 거의 정확하게 추측할 수 있는 것으로 유명했습니다. 공이 날아갈 때 당신은 반응하지 않을 것이 분명합니다. 그가 스포츠를 떠날 때 그는 인터뷰 중 하나에서 미래 타격의 방향을 아주 간단하게 추측했다고 말했습니다. 타격 전에 상대방은 타격 반대 방향으로 머리를 돌립니다. 타격하는 것이 더 편리합니다. 나중에 모든 사람에게 알려지자 이 사업은 중단되었습니다. 배구 선수는 공격 중에 이 기술적 결함을 제거했습니다.
유리는 "트렌드를 강조하기 위해"라는 문제의 공식화 자체에도 자의적 요소가 포함되어 있습니다. M5에 상승 추세가 있을 수 있기 때문에 H1에 사각지대가 있고 D1에 뚜렷한 하락이 있을 수 있습니다. 따라서 합리적인 범위 내에서 임의성을 두려워해서는 안됩니다. 그리고 고전적인 TA의 방법도 다릅니다. 당신은 확실히 muva를 신뢰할 수 있습니다. 그리고 그들은 추세를 강조하지만 그것이 얼마나 오래 지속될지, 가격이 상당한 수의 포인트를 통과할지 여부에 대해서는 아무 말도 할 수 없기 때문에 구축된 시스템을 병합합니다. 일반적으로, 나는 시장에 대한 설명이 현재 받아들여지고 있기 때문에 시간 프레임에 대한 설명을 정말 좋아하지 않습니다. 훨씬 더 중요한 것은 '시간이 얼마나 지났는가'가 아니라 '가격이 상당한 포인트를 넘어섰는지'라는 질문에 대한 답이다. "MQL4: Self-Learning EXPERT" 와 같은 많은 포럼에서 매우 흥미로운 전투기에 대해 논의하고 있습니다. 예, 그는 이상과 거리가 멀고 병합됩니다. 그러나 시장 정보를 제공한다는 그의 개념은 매우 흥미롭습니다. "템플릿"을 구축합니다. 패턴은 10비트와 같은 정수입니다. 그리고 각 템플릿은 가격 단계(델타)와 연결됩니다. 다음과 같이 작동합니다. 1) 초기 순간에 템플릿의 모든 비트를 예를 들어 0으로 재설정합니다. 2) 가격의 현재 가치를 고정합니다. 3) 우리는 가격이 최소한 델타만큼 오르거나 내리기를 기다리고 있습니다. 4) 템플릿을 오른쪽으로 1비트 이동합니다. 5) 가격이 +delta로 변경되면 최상위 비트에 1을 쓰고 -delta이면 0을 씁니다. 6) (2)로 돌아간다. 다른 델타에 대한 기록을 설명하는 템플릿 번호 세트가 나타납니다. 여기에 이진법이 아닌 삼항 균형 논리를 적용하는 것이 더 나은 것 같습니다. 저것들. 초기 순간에 템플릿은 0으로 재설정됩니다. 가격은 +delta로 변경되었습니다 - 우리는 높은 순서로 1을 씁니다.On -delta -1. 주어진 시간 간격 - 0 동안 변경되지 않았습니다. 시장 정보 압축에 대해 이야기하면 방법이 매우 좋은 것 같습니다. 델타 값이 크면 아주 오래된 기록도 보존됩니다. 작은 - 최신. 그리고 가격이 상당한 수의 포인트를 통과한 방향으로 필수적인 정보만 저장됩니다. 다음은 분석에 대한 정말 틀에 얽매이지 않는 접근 방식의 예입니다... 어쩌면 우리도 이 방향으로 생각할까요?
이 페이지의 내 게시물("grasn 06.01.07 23:20")에서 나는 그러한 기준의 예를 제시했습니다(당시 당신이 답을 썼던 것 같습니다 :o). 이 경우 기준은 제로 크로싱의 수입니다. 선의 경우 제로 크로싱이 전혀 없습니다. 즉, 영교차의 수는 데이터 링크의 간접적인 추정치입니다.
솔직히 말해서, 이 기준을 사용하여 추세를 식별하는 방법을 아직 이해하지 못합니다.
엄격하게 적용된 수학적 정의가 있다면 검색이 크게 단순화되고 이 문제에 대해 논의할 필요가 없을 것입니다.
이 문제에 대해서는 먼저 Neutron 과 상의해야 한다고 생각합니다. 우리는 그의 게시물에서 다음과 같이 읽습니다.
장기적으로 관계 모델을 구축할 때는 분석된 시계열에 확률적 추세가 있는지 여부를 고려해야 합니다. 즉, 고려 중인 각 계열이 결정적 추세에 대해 정상 등급에 속하는지 또는 확률적 추세를 갖는 계열에 속하는지 결정해야 합니다.
나는 이 문장의 의미를 더 명확하게 하기 위해 이 문장을 조금 단순화했습니다. 특히 수학에는 "확률적 추세"와 "결정적 추세"의 개념이 있음을 알 수 있습니다. 우리가 주부의 역할을 포기했기 때문에 우리는 우선 과학으로 눈을 돌려 Sergey가 이미 쓴 것 외에 이 두 개념의 수학적 정의를 제시하도록 요청해야 합니다. 그래서 스튜디오의 "확률적 추세"와 "결정적 추세"! :-)))
이러한 정의가 우리에게 적합하지 않을 수도 있지만 이것은 검색에서 좋은 올바른 시작입니다.
하나 더. 트렌드의 정의(개념 정의의 의미에서)와 그 식별을 혼동할 위험이 있습니다. 저는 이 두 가지를 처음부터 분리해야 한다고 생각합니다. 정의는 연구 중인 현상을 수정할 수 있도록 작업할 무언가를 갖기 위해 제공됩니다. 그것 없이는 다양한 현상의 혼합물이 현미경으로 분류되고 우리가 연구하는 것과 정확히 일치하는 중요한 특징을 밝힐 수 없습니다. 식별은 이미 실용적인 식별입니다. 그리고 사후 또는 초기 단계에서 수행할 수 있습니다. 우리 모두 는 추세를 조기에 감지하는 데 관심이 있습니다. 그러나 그것은 현상을 그대로 연구하는 과정, 즉 경향의 정의를 이용하여 역사에서 확인할 수 있는 모든 경향의 역사를 연구하는 과정에서 일부 패턴이 발견되어야만 가능하다. 이것은 과학적 접근의 방법론에 대한 서정적 탈선입니다.
Neutron , 상관 관계에 대한 당신의 헌신에 경의를 표합니다. :o) 그러나 나는 당신과 동의하지 않습니다. 누적 합계 기준(이하 KKS)은 상관 관계의 "그루터기"가 아니라 Woodyer가 연구한 추세(나는 전체 방향이라고 말할 수도 있음)를 결정하는 완전히 독립적인 기준입니다. Woodward, Gielchrist 및 그곳의 다른 사람(상관관계도 연구한 사람). 수식과 논리만 비교해도 KKS(창문은 사용하지 않음)와 FAK의 접근 방식에서는 그 차이가 더 분명합니다. 나는 아직도 왜 이 방법들이 비슷한지 이해하지 못한다.
이전에 썼듯이 자기 상관 을 사용하여 규칙에 따라 예측에 대한 신뢰할 수 있는 표본을 결정했습니다. 자기 상관 계열이 수렴하는 속도가 느릴수록 표본이 예측에 더 신뢰할 수 있습니다(강한 상관 관계가 있음). 여기서 수렴 자체의 정의와 정량적 표현에 어려움이 있습니다.
일하자?
물론, 우리는 일할 것입니다:
(1) 아마도 결정론적 경향의 정의부터 시작하겠습니다. 그러한 경향을 위해서는 어떤 조건이 충족되어야 합니까? 그리고 결정론적 경향이란 무엇입니까?
(2) KKS의 경우 모든 것이 명확합니다. 있습니다:
통계: R(n) – 영교차의 수 기준: R1(알파, n)<R(n)<R2(알파, n), 궁극적으로 추세의 유무를 결정합니다(유리의 경우 영교차 수가 이 범위에 속하면 계열이 고려됩니다. R1 및 R2는 각 샘플 n)에 대해 계산됩니다.
자기 상관 방법의 통계 및 기준은 무엇입니까?
추신: 과학에 관해서는 비결정적 경향이나 확률론적 경향에 대한 명확한 정의를 아직 찾지 못했습니다. 저는 이러한 개념이 특정 응용 분야와 밀접하게 관련되어 있다고 주장하고 싶습니다.
... 많은 포럼에서 "MQL4: Самообучающийся ЭКСПЕРТ" 와 같은 매우 흥미로운 전투기가 논의됩니다. 예, 그는 이상과 거리가 멀고 병합됩니다. 그러나 시장 정보를 제공한다는 그의 개념은 매우 흥미롭습니다. "템플릿"을 구축합니다. 패턴은 정수입니다(예: 10비트...
신호 처리 기술은 거래자 사이에서 - kagi \ renko, 신호 처리 이론의 팬 사이에서 - 델타 변조라고 불립니다. EA 자체의 기술 - 패턴 검색은 일반적으로 통계적 이점의 약 2-3%를 제공할 수 있습니다.
유리크스 : 솔직히 말해서, 이 기준을 사용하여 추세를 식별하는 방법을 아직 이해하지 못합니다.
Yurixx , 모든 것이 매우 간단합니다. 현재 카운트에서 예를 들어 +1 이상의 단계로 샘플을 채취하고 통계 및 기준을 분석합니다. 몇 가지 옵션이 있을 수 있습니다. 첫 번째 반복 후에 추세를 찾을 수 있으며 추세가 사라지거나 추세가 발견되지 않는 지점을 찾아야 합니다. 두 번째 경우에는 화를 내지 말고 발견 및 식별의 순간까지 역사에 계속 기록됩니다.
북풍 일반적으로 이해(나는 개념이 아니라 이해를 강조함)는 많은 숫자에서 일부 패턴의 존재, "지속 가능한" 프로세스의 존재를 의미합니다. 내가 아는 한 트렌드의 개념은 어디에도 공식화되지 않았습니다.
그래서 나는 이것이 작업 세트에 대한 응용 이해로 넘어갈 때까지 이것이 모두 철학이라고 말합니다.
본질적으로 적시에 감지할 수 있는 방법은 없습니다. 하지만 아마도 내가 틀렸을 수도 있습니다 :-)
일하자?
서정적 탈선.
우리의 유명한 배구 선수 중 한 명은 상대의 타격과 차단 방향을 거의 정확하게 추측할 수 있는 것으로 유명했습니다. 공이 날아갈 때 당신은 반응하지 않을 것이 분명합니다. 그가 스포츠를 떠날 때 그는 인터뷰 중 하나에서 미래 타격의 방향을 아주 간단하게 추측했다고 말했습니다. 타격 전에 상대방은 타격 반대 방향으로 머리를 돌립니다. 타격하는 것이 더 편리합니다. 나중에 모든 사람에게 알려지자 이 사업은 중단되었습니다. 배구 선수는 공격 중에 이 기술적 결함을 제거했습니다.
일반적으로, 나는 시장에 대한 설명이 현재 받아들여지고 있기 때문에 시간 프레임에 대한 설명을 정말 좋아하지 않습니다. 훨씬 더 중요한 것은 '시간이 얼마나 지났는가'가 아니라 '가격이 상당한 포인트를 넘어섰는지'라는 질문에 대한 답이다. "MQL4: Self-Learning EXPERT" 와 같은 많은 포럼에서 매우 흥미로운 전투기에 대해 논의하고 있습니다. 예, 그는 이상과 거리가 멀고 병합됩니다. 그러나 시장 정보를 제공한다는 그의 개념은 매우 흥미롭습니다. "템플릿"을 구축합니다. 패턴은 10비트와 같은 정수입니다. 그리고 각 템플릿은 가격 단계(델타)와 연결됩니다. 다음과 같이 작동합니다.
1) 초기 순간에 템플릿의 모든 비트를 예를 들어 0으로 재설정합니다.
2) 가격의 현재 가치를 고정합니다.
3) 우리는 가격이 최소한 델타만큼 오르거나 내리기를 기다리고 있습니다.
4) 템플릿을 오른쪽으로 1비트 이동합니다.
5) 가격이 +delta로 변경되면 최상위 비트에 1을 쓰고 -delta이면 0을 씁니다.
6) (2)로 돌아간다.
다른 델타에 대한 기록을 설명하는 템플릿 번호 세트가 나타납니다. 여기에 이진법이 아닌 삼항 균형 논리를 적용하는 것이 더 나은 것 같습니다. 저것들. 초기 순간에 템플릿은 0으로 재설정됩니다. 가격은 +delta로 변경되었습니다 - 우리는 높은 순서로 1을 씁니다.On -delta -1. 주어진 시간 간격 - 0 동안 변경되지 않았습니다. 시장 정보 압축에 대해 이야기하면 방법이 매우 좋은 것 같습니다. 델타 값이 크면 아주 오래된 기록도 보존됩니다. 작은 - 최신. 그리고 가격이 상당한 수의 포인트를 통과한 방향으로 필수적인 정보만 저장됩니다. 다음은 분석에 대한 정말 틀에 얽매이지 않는 접근 방식의 예입니다... 어쩌면 우리도 이 방향으로 생각할까요?
TA가 기술적 분석이라면 FA는 기본입니다.
솔직히 말해서, 이 기준을 사용하여 추세를 식별하는 방법을 아직 이해하지 못합니다.
이 문제에 대해서는 먼저 Neutron 과 상의해야 한다고 생각합니다. 우리는 그의 게시물에서 다음과 같이 읽습니다.
나는 이 문장의 의미를 더 명확하게 하기 위해 이 문장을 조금 단순화했습니다. 특히 수학에는 "확률적 추세"와 "결정적 추세"의 개념이 있음을 알 수 있습니다. 우리가 주부의 역할을 포기했기 때문에 우리는 우선 과학으로 눈을 돌려 Sergey가 이미 쓴 것 외에 이 두 개념의 수학적 정의를 제시하도록 요청해야 합니다. 그래서 스튜디오의 "확률적 추세"와 "결정적 추세"! :-)))
이러한 정의가 우리에게 적합하지 않을 수도 있지만 이것은 검색에서 좋은 올바른 시작입니다.
하나 더. 트렌드의 정의(개념 정의의 의미에서)와 그 식별을 혼동할 위험이 있습니다. 저는 이 두 가지를 처음부터 분리해야 한다고 생각합니다. 정의는 연구 중인 현상을 수정할 수 있도록 작업할 무언가를 갖기 위해 제공됩니다. 그것 없이는 다양한 현상의 혼합물이 현미경으로 분류되고 우리가 연구하는 것과 정확히 일치하는 중요한 특징을 밝힐 수 없습니다.
식별은 이미 실용적인 식별입니다. 그리고 사후 또는 초기 단계에서 수행할 수 있습니다. 우리 모두 는 추세를 조기에 감지하는 데 관심이 있습니다. 그러나 그것은 현상을 그대로 연구하는 과정, 즉 경향의 정의를 이용하여 역사에서 확인할 수 있는 모든 경향의 역사를 연구하는 과정에서 일부 패턴이 발견되어야만 가능하다. 이것은 과학적 접근의 방법론에 대한 서정적 탈선입니다.
이전에 썼듯이 자기 상관 을 사용하여 규칙에 따라 예측에 대한 신뢰할 수 있는 표본을 결정했습니다. 자기 상관 계열이 수렴하는 속도가 느릴수록 표본이 예측에 더 신뢰할 수 있습니다(강한 상관 관계가 있음). 여기서 수렴 자체의 정의와 정량적 표현에 어려움이 있습니다.
일하자?
물론, 우리는 일할 것입니다:
(1) 아마도 결정론적 경향의 정의부터 시작하겠습니다. 그러한 경향을 위해서는 어떤 조건이 충족되어야 합니까? 그리고 결정론적 경향이란 무엇입니까?
(2) KKS의 경우 모든 것이 명확합니다. 있습니다:
통계: R(n) – 영교차의 수
기준: R1(알파, n)<R(n)<R2(알파, n), 궁극적으로 추세의 유무를 결정합니다(유리의 경우 영교차 수가 이 범위에 속하면 계열이 고려됩니다. R1 및 R2는 각 샘플 n)에 대해 계산됩니다.
자기 상관 방법의 통계 및 기준은 무엇입니까?
추신: 과학에 관해서는 비결정적 경향이나 확률론적 경향에 대한 명확한 정의를 아직 찾지 못했습니다. 저는 이러한 개념이 특정 응용 분야와 밀접하게 관련되어 있다고 주장하고 싶습니다.
신호 처리 기술은 거래자 사이에서 - kagi \ renko, 신호 처리 이론의 팬 사이에서 - 델타 변조라고 불립니다. EA 자체의 기술 - 패턴 검색은 일반적으로 통계적 이점의 약 2-3%를 제공할 수 있습니다.
추신: 과학에 관해서는 비결정적 경향이나 확률론적 경향에 대한 명확한 정의를 아직 찾지 못했습니다. 저는 이러한 개념이 특정 응용 분야와 밀접하게 관련되어 있다고 주장하고 싶습니다.
일반적으로 이해(나는 개념이 아니라 이해를 강조함)는 많은 숫자에서 일부 패턴의 존재, "지속 가능한" 프로세스의 존재를 의미합니다. 내가 아는 한 트렌드의 개념은 어디에도 공식화되지 않았습니다.
유리크스 :
솔직히 말해서, 이 기준을 사용하여 추세를 식별하는 방법을 아직 이해하지 못합니다.
Yurixx , 모든 것이 매우 간단합니다. 현재 카운트에서 예를 들어 +1 이상의 단계로 샘플을 채취하고 통계 및 기준을 분석합니다. 몇 가지 옵션이 있을 수 있습니다. 첫 번째 반복 후에 추세를 찾을 수 있으며 추세가 사라지거나 추세가 발견되지 않는 지점을 찾아야 합니다. 두 번째 경우에는 화를 내지 말고 발견 및 식별의 순간까지 역사에 계속 기록됩니다.
북풍
일반적으로 이해(나는 개념이 아니라 이해를 강조함)는 많은 숫자에서 일부 패턴의 존재, "지속 가능한" 프로세스의 존재를 의미합니다. 내가 아는 한 트렌드의 개념은 어디에도 공식화되지 않았습니다.
그래서 나는 이것이 작업 세트에 대한 응용 이해로 넘어갈 때까지 이것이 모두 철학이라고 말합니다.
예, 지금까지.
그 주제에 대해서는 앞서 쓴 글에서 적어도 2개의 "주부들에게 적합하지 않은" 주제의 특징이 명확하게 나타납니다. 프로세스의 품질 관리 및 불일치 문제. 행운을 빕니다.
예, 지금까지.
그 주제에 대해서는 앞서 쓴 글에서 적어도 2개의 "주부들에게 적합하지 않은" 주제의 특징이 명확하게 나타납니다. 프로세스의 품질 관리 및 불일치 문제. 행운을 빕니다.
아무것도 이해하지 못했습니다. 그리고 품질 관리(Iso 9000은 완전한 행복을 위해 여전히 여기에서 조여야 함)와 불일치 작업은 어떻습니까? 설명해주세요.
확인. 조금 후에 공식화하겠습니다.