sayfuji>> : thecore, эффективность легко проверить-поставить на минутки. В любом случае новости отклонят цену от статистики. Хотя смотрится приятно. Как называется?
통계는 예를 들어 5000개의 막대에 대해 매우 긴 기간 동안 취해지기 때문에 예측은 가능한 뉴스에 대한 움직임도 고려합니다.
경사각 MA는 통계적으로 추정됩니다. 즉, 가격 움직임을 예측하는 것을 거부했습니다. 나는 MA 움직임을 예측하고 그 이후
이를 위해 예측된 MA를 기준으로 가격 이동 구간을 검색합니다.
더욱이 분석되는 것은 정확한 경사각 MA가 아니라 밀접하게 서 있는 경사각의 일부 "구름"입니다.
예, 많은 바에 대한 교육과 관련하여 귀하의 의견에 동의합니다. 그러나 장기 MA 예측은 정확한 가격 예측을 제공하지 않습니다. MA의 기간이 길수록 MA에서 가격의 편차가 더 많이 허용됩니다. 주요 통화 쌍에 대한 어제 금요일을 예로 들어 보겠습니다. 이동 평균에서 가격의 편차는 약 100 포인트였습니다. 1-2 로트는 여전히 견딜 수 있습니다. 10은 이미 너무 많습니다.
신경망 을 방어하기 위해 실시간 데이터 처리 결과를 제공하는 특별한 소프트웨어 제품이 있다고 말하고 싶습니다. API를 통해 Mt4와 연결할 수 있습니다.
순전히 이론적으로 여러 신경망을 하나의 TS로 결합하는 것이 가능합니다. 어렵고 길기만 합니다. 이런 의미에서 퍼지를 사용하면 더 쉽습니다.
내가 약간 다른 목적, 즉 자산 관리, 즉 스스로 예측하기 보다는 최적의 거래 솔루션을 찾고 선택합니다. 그가 제안한 것은 말하자면 선택적인 발전의 일환으로 이론을 연구하는 것이었습니다. 그리고 위에서 쓰고 시연한 것처럼 완전히 다른 방식으로 피벗 포인트를 정의합니다.
그리고 "다른 모든 것이 따를 것"에 관해서는 - 당신은 매우 잘못 알고 있습니다. 고대 중국인의 지혜와 나의 관찰을 참조하는 것으로 충분합니다. o): 어두운 방에서, 특히 검은 고양이가 없는 순간에는 절대 검은 고양이를 찾지 못할 것입니다. 이 동료 평가를 위해 저를 전적으로 믿으십시오. 저는 검은 집 고양이가 있고 저를 믿으십시오. 제가 무슨 말을 하는지 압니다. :에 대한)))
글쎄, 나는 "오래된"상대방에 대답 할 것입니다.
아름다운 말들이 많습니다. 그러나 그 이면에는 본질이 없으며 이러한 매트 장치에 내장된 프로세스에 대한 깊이 있는 이해도 없습니다.
Markov chains BE%D0%B2%D0%B0) - 주요 가정은 어제 일어난 일이 중요하지 않고 지금이 중요합니다. 예를 들어, 이제 일부 통화의 환율은 1.2345이고 다른 통화는 2.3451 등입니다. 이것을 전환 행렬로 곱하십시오. 단지 숫자를 위해. 우리의 예에서 1.2345*0.99991119999= 그곳에서 무슨 일이 일어났는지 가정해 봅시다.
이 숫자 0.99991119999를 계산할 수 있는 것이 중요합니다. 게다가, 그것은 시간에 달려 있습니다. 이 예측은 코스가 1분 후에 어떻게 될 것인지와 하루에 코스가 어떻게 될 것인지에 대한 것입니다. 어떤 종류의 움직임 패턴이 있어야만 예측이 가능합니다...
중요한 것은 어디를 관리하고 어디로 이동할지 목표입니다. 그리고 1 루블 또는 1 레몬을 관리하는 방법은 이미 부차적입니다.
예를 들어 그림과 같이 코스가 100% 철근콘크리트 등이라고 가정해 보겠습니다. 그리고 우리는 1번 지점에 있습니다. 1번 지점에서 매수하고 2번 또는 3번 지점에서 매도할 수 있습니다. 최적? 아니요. 포인트 1에서 매도하고 포인트 2에서 매수하고 포인트 3에서 거래를 종료하는 것이 최적입니다(이것은 최고를 의미합니다. 더 이상 나아지지 않습니다!!!). 그리고 우리는 더 이상 알지 못합니다. 우리가 아무것도 할 수 없다는 것을 의미합니다.
Z.Y.
따라서 춤을 출 필요가있는 스토브는이 예측의 예측과 정확성입니다. 정확할 것이며맞습니다, 나는 모든 자산을 가지고 들어갈 것이고, 바로 토마토에 들어갈 것입니다)). 그리고 수학은 항상 적용되므로 어디에 적용해야 하는지만 알면 됩니다.) 그리고 아름다운 말과 이론이 많이 있습니다 ....
Это статистическое предсказание на N баров вперед движения MA (плавные штрих-пунктирные линии справа от последнего бара) и статистическая величина границ, в которых наиболее вероятно будет двигаться цена (вертикальные штрих-пунктирные линии возле каждого предсказанного бара для быстрой MA)
시야를 넓혀주셔서 감사합니다. 나는 아마 모든 사람 또는 거의 모든 사람이 MA를 예측한다고 말하면 크게 오해하지 않을 것이라고 생각합니다. 지금까지 연구에 임해주셔서 기쁩니다. 사실, "... 통계적 예측 ..."이라는 문구가 이 맥락에서 정확히 무엇을 의미하는지 명확하지 않습니다. 글쎄, 알겠어, 원한다면 말해줘, 하지만 그렇지 않다면 나는 화를 내지 않을 것이다. 영업 비밀은 나에게 신성한 것이고 나는 당신을 완벽하게 이해할 것이다.
그리고 여기에서 나는 주기적으로 돌아오는 같은 분야에 대한 나의 연구를 조금 공유할 것입니다. 모델 중 한 명은 비밀 지그재그를 개발하기도 했습니다. 이제 이 프로젝트의 "비밀"은 기본적으로 제거됩니다. o). ZigZag를 직접 개발했지만 단순함을 감안할 때 저작권을 주장하지 않습니다. 누군가가 한 번 동일한 작업을 수행했을 가능성이 큽니다. 그 구성은 다음과 같습니다.
(1) 원래 프로세스 B(n)의 고정 슬라이딩 윈도우에 대해 MA(n) 및 표준 편차 SKO(n)이 계산됩니다. 그 의미에서 MA(m)에서 k* SKO(n) 및 아래로 -k* SKO(n)를 구축한 제곱 평균 편차는 "주 프로세스", 즉 "주 프로세스"의 경계를 정의합니다. 더 많은 판독값이 있는 일부 영역. 슬라이딩 윈도우의 길이가 작은 경우 차이 B(n)-MA(n) 값의 분포 빈도는 대략 정규 분포를 가지며 이 사실은 일부 법칙의 "레거시"를 제공합니다.
(2) 상한 및 하한 k* SKO(n)은 이 영역 위와 아래에 있는 연속적인 샘플 시리즈를 고유하게 결정합니다.
(3) 각 구역에서 시리즈 유형(SKO 위 또는 아래에 있음)에 따라 해당하는 최소값 또는 최대값이 있었고 다음과 같은 지그재그를 얻었습니다.
이 지그재그는 원래 시리즈의 통계 매개변수에 의해 실제로 완전히 결정되고 예측 자체를 포함하여 이러한 매개변수를 사용할 수 있기 때문에 흥미로운 특성을 가지고 있습니다. 모델은 매우 간단했습니다.
1단계 : 설명된 지그재그로 빌드
2단계 : MA 예측이 수행됩니다. AR, ARIMA 등 다양한 방법으로 예측했고, 좀 더 이색적인 방법을 시도했다. 물론 최소 제곱으로 계산된 함수 집합에 대해 잊지 않았습니다. C(1)*F1(x)+ C(2)*F2(x)+ …+C(n)*Fn(x) 형식의 합에 대해 (매우 흥미로운 방향)
3단계: MA의 속성(예를 들어 위상 지연), 지그재그의 통계적 특징, 예측된 지그재그의 극단점, 그리고 마지막으로 MA 계산 공식 자체를 알면 정확하게 계산할 수 있었습니다. 예측된 MA의 "통계적 유효성"을 보장할 미래의 지그재그. 예측 영역 내 막대의 크기를 추정하는 것은 매우 간단합니다.
그런데 시계열(프로세스)의 분산 값이 식별 자체에 큰 영향을 미치기 때문에 sayfuji , 분, 시간, 일 등이 이러한 방법에 필수적입니다. 그리고 바로 이 동일시가 세계적인 문제이며, 그 해결책은 실제로 영업비밀이며 그 비밀의 본질은 그것이 항상 거의 불가능하다는 것입니다. 통계적으로 안정적이며 모델의 매개변수를 "추측"합니다. :에 대한)
신경망(이 맥락에서)은 많은 미지의 문제에 대한 매우 느리고 매우 거친 솔루션입니다…
일반적으로 동의합니다. 그리고 이 솔루션은 종종 솔루션의 바로 그 가능성에 대한 환상을 만듭니다.
비공개 로
아름다운 말들이 너무 많아
세계 문학에 대한 작은 기여에 대해 감사드립니다. :o) 차례로, 나는 당신의 게시물의 "학문적" 스타일에 약간 놀랐습니다. 나는 나 자신에 대한 설명을 찾기 시작했고 그것을 찾았습니다. 매우 간단하고 가장 눈에 띄는 위치에 있습니다. 이것은 아바타 바로 아래에 있는 숫자입니다. 현재 교사의 포럼에서 이러한 높은 활동(모든 것이 동일하게 유지되기를 바랍니다)은 물론 Forex의 정복을 제외하고는 다른 똑같이 중요한 관심사와 함께 그들이 요구하는 것을 사려 깊게 읽을 시간이 거의 없습니다. 에 대해 씁니다.
더 자세히 설명하는 것이 중요하다고 생각합니다. 대부분의 경우 읽기만으로는 충분하지 않습니다. 특히 대화의 주제에 대해 진지한 생각이 없을 때는 신중하게 읽을 필요가 있습니다.
그러나 그 이면에는 본질이 없으며 이러한 매트 장치에 포함된 프로세스에 대한 깊이 있는 이해도 없습니다.
아니요, 아니요, 아니요 Prival - 그렇게 하면 안 됩니다. 당신은 그런 강력한 지력으로 당신의 학생들을 압도할 것이지만, 나와 함께 더 쉽게 합시다 - 나는 그들 중 하나가 아니며, 내 의식은 확장되고 내 영혼은 넓습니다 - 나는 내 평판을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 그건 그렇고 - 나는 이미 가능성의 시연의 예로서 무엇을 쓸 것을 관리했습니다. 어떤 근거로 그런 결론을 내립니까? 아니요, 자기야, 순서대로 가자. 생각의 과정을 자세히 설명하십시오. 이를 위해 프로이트의 저작물이 필요한 경우 일부는 알고 있습니다.
"이 마타파랏"은 무슨 뜻인가요? 나는 아직 LP에 대해 아무 것도 쓰지 않았고 그냥 하려고 했고 더 이상 아무것도 이해하지 못합니다.
Markov chains BE%D0%B2%D0%B0) - 주요 가정은 어제 일어난 일이 중요하지 않고 지금이 중요합니다.
일반적으로 Markov 체인에 대해 최소한 배운 것이 있어 기쁩니다.
예를 들어, 이제 일부 통화의 환율은 1.2345이고 다른 통화는 2.3451 등입니다. 이것을 전환 행렬로 곱하십시오. 단지 숫자를 위해. 우리의 예에서 1.2345*0.99991119999= 그곳에서 무슨 일이 일어났는지 가정해 봅시다. 이 숫자 0.99991119999를 계산할 수 있는 것이 중요하며 시간에 따라 다릅니다. 한 가지는 1분에 어떻게 될지, 또 다른 하나는 하루에 어떻게 될지입니다. 예측은 어떤 움직임 패턴이 있어야만 가능합니다...
예측 비율(숫자 1개)에 발생 확률을 곱하고 무엇을 얻었습니까? 더 자세히 설명할 수 있지만 시간을 내어 적어 보겠습니다.
예를 들어 그림과 같이 코스가 100% 철근콘크리트 등이라고 가정해 보겠습니다. 그리고 우리는 1번 지점에 있습니다. 1번 지점에서 매수하고 2번 또는 3번 지점에서 매도할 수 있습니다. 최적? 아니요. 포인트 1에서 매도하고 포인트 2에서 매수하고 포인트 3에서 거래를 마감하는 것이 최적입니다(이것은 최고를 의미합니다. 더 좋아지지 않습니다!!!). 그리고 우리는 더 이상 알지 못합니다. 예측이 없습니다 , 그것은 우리가 아무것도 할 수 없다는 것을 의미합니다 ...
친애하는 "옵티마이저"님, 여전히 앉아서 스스로 해결해야 합니까? 아니면 이것은 프로세스에 대한 이해의 본질과 깊이를 보여주는 것 입니까?
시야를 넓혀주셔서 감사합니다. 나는 아마 모든 사람 또는 거의 모든 사람이 MA를 예측한다고 말하면 크게 오해하지 않을 것이라고 생각합니다. 지금까지 연구에 임해주셔서 기쁩니다. 사실, "... 통계적 예측 ..."이라는 문구가 이 문맥에서 정확히 무엇을 의미하는지 명확하지 않습니다. 글쎄, 알겠어, 원한다면 말해줘, 하지만 그렇지 않다면 나는 화를 내지 않을 것이다. 영업 비밀은 나에게 신성한 것이고 나는 당신을 완벽하게 이해할 것이다.
고전적인 MA 예측(내 이해에서)은 다음과 같습니다.
- MA[2]와 MA[1]을 취하여 MA[2]-MA[1]의 차이 또는 수신된 데이터의 각도를 계산합니다.
- 왼쪽으로 더 이동하여 역사에서 동일한 각도를 찾습니다.
- 이 발견 지점에서 원하는 만큼 앞으로 막대를 가져옵니다.
- 발견된 모든 값의 평균을 배열에 씁니다.
- 이력을 원하는 만큼 BACK 바를 거치지만 이 시간 동안 추세가 여러 번 바뀌는 것이 바람직합니다.
- 결과적으로 평균 예측 포인트의 배열을 얻습니다.
다음 관찰을 기반으로 이 방법을 몇 가지 개선했습니다.
1. 특정 경사각만 추적하면 매우 작은 샘플을 얻을 수 있으며,
예를 들어, 일부 경사각의 경우 철근 수의 <0.1%일 수 있습니다.
2. MA 예측 자체는 그다지 유익하지 않습니다. 가능한 값의 구름을 갖는 것이 바람직합니다.
가격 자체.
개선 사항은 다음과 같습니다.
- 추적되는 것은 경사각 MA가 아니라 경사 구름이 사용됩니다. 구름 폭 기준
막대 수의 %로 사용됩니다. 즉, 원본에 가까운 MA 값의 범위가 확대되고 있습니다.
수집된 데이터의 양이 분석된 막대의 지정된 %보다 클 때까지.
- MA 예측점을 수신하고 MA에서 High 및 Low까지의 거리를 읽은 다음 이러한 값은 다음과 같습니다.
MA의 경우 평균입니다. 결과적으로 기울기 각도가 움직일 때 가격이 움직이는 특정 경계가 있습니다.
MA는 지금과 거의 같았습니다.
작업이 끝나지 않은 이유는 무엇입니까?
- D1보다 큰 시간 프레임을 사용하면 모든 것이 나쁘게 나타납니다. 약간의 역사적 데이터와
시장이 많이 달라졌다
- H4 미만의 시간 프레임을 사용하면 모든 것이 좋지 않습니다. 왜냐하면 이미 통화의 활동을 고려해야합니다.
밤(비교환시간)에 MA의 기울기는 낮과 같은 방식으로 예측할 수 없다.
분명히 다른 변동성.
- 하나의 MA에 대한 변곡점 예측은 의미가 없습니다. 추세의 방향에 따라, 그들은
정반대.
- 그리고 가장 중요한 것. 내 이전 통계 연구에 따르면
수집된 데이터가 정규분포를 가지지 않음을 확인하여 평균값을 구한다.
잘못된. 데이터는 가우스 곡선에서와 같이 그러한 평균이 하나가 아니라 3개 이상임을 보여줍니다.
thecore, эффективность легко проверить-поставить на минутки. В любом случае новости отклонят цену от статистики. Хотя смотрится приятно. Как называется?
통계는 예를 들어 5000개의 막대에 대해 매우 긴 기간 동안 취해지기 때문에 예측은 가능한 뉴스에 대한 움직임도 고려합니다.
경사각 MA는 통계적으로 추정됩니다. 즉, 가격 움직임을 예측하는 것을 거부했습니다. 나는 MA 움직임을 예측하고 그 이후
이를 위해 예측된 MA를 기준으로 가격 이동 구간을 검색합니다.
더욱이 분석되는 것은 정확한 경사각 MA가 아니라 밀접하게 서 있는 경사각의 일부 "구름"입니다.
"구름"의 너비는 동적으로 계산되며 통계 샘플의 크기(찾은 요소 수)를 기반으로 합니다.
아직 이름이 지정되지 않았습니다. 이것은 내가 아직 작업 중임을 나타내는 지표입니다.
흥미로운 사업입니다. 어렵지만 결과는 그만한 가치가 있습니다. 내 계획에는 지금까지 유형이 비슷한 작업이 있습니다. 그런 것들(지표 예측)에서 뉴로브레인(어떤 의미에서 네트워크)은 아주 잘 도움이 됩니다.
신경망(이 맥락에서)은 많은 미지의 문제에 대한 매우 느리고 매우 거친 솔루션입니다.
어떻게든 5,000개 이상의 막대 또는 20,000개 이상의 막대 기록에 대해 네트워크를 가르치십시오.
이 지표에서는 적응형 퍼지 논리를 고려하더라도 모든 것이 실시간으로 발생합니다.
또한 MA[1]~MA[2]의 극한점에서는 한 지표에 대한 모든 예측이 의미를 잃습니다.
더 느린 추세 추종 MA(사실상 더 오래된 기간)를 끌어들이는 것이 필요합니다.
그러나 유용한 것은 가장 가까운 추측의 구름입니다.
거래를 성사시키려 할 때 기다려야 할지 말아야 할지 확신이 서지 않을 때 유용합니다.
지금 닫습니다.
또한 특정 지표에 대한 의무적인 구속력은 없습니다.
오히려 가까운 미래를 예측하기 위한 통계적 연구의 기법이다.
또는 향후 트렌드를 원하는 경우.
예, 많은 바에 대한 교육과 관련하여 귀하의 의견에 동의합니다. 그러나 장기 MA 예측은 정확한 가격 예측을 제공하지 않습니다. MA의 기간이 길수록 MA에서 가격의 편차가 더 많이 허용됩니다. 주요 통화 쌍에 대한 어제 금요일을 예로 들어 보겠습니다. 이동 평균에서 가격의 편차는 약 100 포인트였습니다. 1-2 로트는 여전히 견딜 수 있습니다. 10은 이미 너무 많습니다.
신경망 을 방어하기 위해 실시간 데이터 처리 결과를 제공하는 특별한 소프트웨어 제품이 있다고 말하고 싶습니다. API를 통해 Mt4와 연결할 수 있습니다.
순전히 이론적으로 여러 신경망을 하나의 TS로 결합하는 것이 가능합니다. 어렵고 길기만 합니다. 이런 의미에서 퍼지를 사용하면 더 쉽습니다.
신경망(이 맥락에서)은 많은 미지의 문제에 대한 매우 느리고 매우 거친 솔루션입니다.
어떻게든 5,000개 이상의 막대 또는 20,000개 이상의 막대 기록에 대해 네트워크를 가르치십시오.
이 표시기에서는 적응형 퍼지 논리가 있더라도 모든 것이 실시간으로 발생합니다.
또한 MA[1]~MA[2]의 극한점에서는 한 지표에 대한 모든 예측이 의미를 잃습니다.
더 느린 추세 추종 MA(사실상 더 오래된 기간)를 끌어들이는 것이 필요합니다.
그러나 유용한 것은 가장 가까운 추측의 구름입니다.
거래를 성사시키려 할 때 기다려야 할지 말아야 할지 확신이 서지 않을 때 유용합니다.
지금 닫습니다.
또한 특정 지표에 대한 의무적인 구속력은 없습니다.
오히려 가까운 미래를 예측하기 위한 통계적 연구의 기법이다.
또는 향후 트렌드를 원하는 경우.
5000개 또는 20000개 막대에 대한 네트워크를 학습하는 것은 병원의 평균 온도를 측정하는 것과 같습니다. 신경망에는 다른 단점이 있습니다. 여기서는 언급하지 않았습니다.
Учить сеть на 5000 или 20000 баров все равно что измерять среднюю температуру по больнице
Choomazik, 영국 인용문 사용 시 링크 필요)))
비공개 로
개인 안녕! 나는 나의 오랜 상대를 잊었다 :o) 오, 나는 외교를 다룰 수 있다:
내가 약간 다른 목적, 즉 자산 관리, 즉 스스로 예측하기 보다는 최적의 거래 솔루션을 찾고 선택합니다. 그가 제안한 것은 말하자면 선택적인 발전의 일환으로 이론을 연구하는 것이었습니다. 그리고 위에서 쓰고 시연한 것처럼 완전히 다른 방식으로 피벗 포인트를 정의합니다.
그리고 "다른 모든 것이 따를 것"에 관해서는 - 당신은 매우 잘못 알고 있습니다. 고대 중국인의 지혜와 나의 관찰을 참조하는 것으로 충분합니다. o): 어두운 방에서, 특히 검은 고양이가 없는 순간에는 절대 검은 고양이를 찾지 못할 것입니다. 이 동료 평가를 위해 저를 전적으로 믿으십시오. 저는 검은 집 고양이가 있고 저를 믿으십시오. 제가 무슨 말을 하는지 압니다. :에 대한)))
글쎄, 나는 "오래된"상대방에 대답 할 것입니다.
아름다운 말들이 많습니다. 그러나 그 이면에는 본질이 없으며 이러한 매트 장치에 내장된 프로세스에 대한 깊이 있는 이해도 없습니다.
Markov chains BE%D0%B2%D0%B0) - 주요 가정은 어제 일어난 일이 중요하지 않고 지금이 중요합니다. 예를 들어, 이제 일부 통화의 환율은 1.2345이고 다른 통화는 2.3451 등입니다. 이것을 전환 행렬로 곱하십시오. 단지 숫자를 위해. 우리의 예에서 1.2345*0.99991119999= 그곳에서 무슨 일이 일어났는지 가정해 봅시다.
이 숫자 0.99991119999를 계산할 수 있는 것이 중요합니다. 게다가, 그것은 시간에 달려 있습니다. 이 예측은 코스가 1분 후에 어떻게 될 것인지와 하루에 코스가 어떻게 될 것인지에 대한 것입니다. 어떤 종류의 움직임 패턴이 있어야만 예측이 가능합니다...
이제 관리 %80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F ) –
중요한 것은 어디를 관리하고 어디로 이동할지 목표입니다. 그리고 1 루블 또는 1 레몬을 관리하는 방법은 이미 부차적입니다.
예를 들어 그림과 같이 코스가 100% 철근콘크리트 등이라고 가정해 보겠습니다. 그리고 우리는 1번 지점에 있습니다. 1번 지점에서 매수하고 2번 또는 3번 지점에서 매도할 수 있습니다. 최적? 아니요. 포인트 1에서 매도하고 포인트 2에서 매수하고 포인트 3에서 거래를 종료하는 것이 최적입니다(이것은 최고를 의미합니다. 더 이상 나아지지 않습니다!!!). 그리고 우리는 더 이상 알지 못합니다. 우리가 아무것도 할 수 없다는 것을 의미합니다.
Z.Y.
따라서 춤을 출 필요가있는 스토브는이 예측의 예측과 정확성입니다. 정확할 것이며 맞습니다, 나는 모든 자산을 가지고 들어갈 것이고, 바로 토마토에 들어갈 것입니다)). 그리고 수학은 항상 적용되므로 어디에 적용해야 하는지만 알면 됩니다.) 그리고 아름다운 말과 이론이 많이 있습니다 ....
특히 어두운 방에서 검은 고양이가 없을 때는 검은 고양이를 찾기가 어렵습니다.
알레쿠에게
나는 당신이 말한 것에 대해 조금 생각할 것입니다 - 나는 글을 쓸 것입니다.
핵심 으로
Это статистическое предсказание на N баров вперед движения MA (плавные штрих-пунктирные линии справа от последнего бара) и статистическая величина границ, в которых наиболее вероятно будет двигаться цена (вертикальные штрих-пунктирные линии возле каждого предсказанного бара для быстрой MA)
시야를 넓혀주셔서 감사합니다. 나는 아마 모든 사람 또는 거의 모든 사람이 MA를 예측한다고 말하면 크게 오해하지 않을 것이라고 생각합니다. 지금까지 연구에 임해주셔서 기쁩니다. 사실, "... 통계적 예측 ..."이라는 문구가 이 맥락에서 정확히 무엇을 의미하는지 명확하지 않습니다. 글쎄, 알겠어, 원한다면 말해줘, 하지만 그렇지 않다면 나는 화를 내지 않을 것이다. 영업 비밀은 나에게 신성한 것이고 나는 당신을 완벽하게 이해할 것이다.
그리고 여기에서 나는 주기적으로 돌아오는 같은 분야에 대한 나의 연구를 조금 공유할 것입니다. 모델 중 한 명은 비밀 지그재그를 개발하기도 했습니다. 이제 이 프로젝트의 "비밀"은 기본적으로 제거됩니다. o). ZigZag를 직접 개발했지만 단순함을 감안할 때 저작권을 주장하지 않습니다. 누군가가 한 번 동일한 작업을 수행했을 가능성이 큽니다. 그 구성은 다음과 같습니다.
(1) 원래 프로세스 B(n)의 고정 슬라이딩 윈도우에 대해 MA(n) 및 표준 편차 SKO(n)이 계산됩니다. 그 의미에서 MA(m)에서 k* SKO(n) 및 아래로 -k* SKO(n)를 구축한 제곱 평균 편차는 "주 프로세스", 즉 "주 프로세스"의 경계를 정의합니다. 더 많은 판독값이 있는 일부 영역. 슬라이딩 윈도우의 길이가 작은 경우 차이 B(n)-MA(n) 값의 분포 빈도는 대략 정규 분포를 가지며 이 사실은 일부 법칙의 "레거시"를 제공합니다.
(2) 상한 및 하한 k* SKO(n)은 이 영역 위와 아래에 있는 연속적인 샘플 시리즈를 고유하게 결정합니다.
(3) 각 구역에서 시리즈 유형(SKO 위 또는 아래에 있음)에 따라 해당하는 최소값 또는 최대값이 있었고 다음과 같은 지그재그를 얻었습니다.
이 지그재그는 원래 시리즈의 통계 매개변수에 의해 실제로 완전히 결정되고 예측 자체를 포함하여 이러한 매개변수를 사용할 수 있기 때문에 흥미로운 특성을 가지고 있습니다. 모델은 매우 간단했습니다.
1단계 : 설명된 지그재그로 빌드
2단계 : MA 예측이 수행됩니다. AR, ARIMA 등 다양한 방법으로 예측했고, 좀 더 이색적인 방법을 시도했다. 물론 최소 제곱으로 계산된 함수 집합에 대해 잊지 않았습니다. C(1)*F1(x)+ C(2)*F2(x)+ …+C(n)*Fn(x) 형식의 합에 대해 (매우 흥미로운 방향)
3단계: MA의 속성(예를 들어 위상 지연), 지그재그의 통계적 특징, 예측된 지그재그의 극단점, 그리고 마지막으로 MA 계산 공식 자체를 알면 정확하게 계산할 수 있었습니다. 예측된 MA의 "통계적 유효성"을 보장할 미래의 지그재그. 예측 영역 내 막대의 크기를 추정하는 것은 매우 간단합니다.
그런데 시계열(프로세스)의 분산 값이 식별 자체에 큰 영향을 미치기 때문에 sayfuji , 분, 시간, 일 등이 이러한 방법에 필수적입니다. 그리고 바로 이 동일시가 세계적인 문제이며, 그 해결책은 실제로 영업비밀이며 그 비밀의 본질은 그것이 항상 거의 불가능하다는 것입니다. 통계적으로 안정적이며 모델의 매개변수를 "추측"합니다. :에 대한)
신경망(이 맥락에서)은 많은 미지의 문제에 대한 매우 느리고 매우 거친 솔루션입니다…
일반적으로 동의합니다. 그리고 이 솔루션은 종종 솔루션의 바로 그 가능성에 대한 환상을 만듭니다.
비공개 로
아름다운 말들이 너무 많아
세계 문학에 대한 작은 기여에 대해 감사드립니다. :o) 차례로, 나는 당신의 게시물의 "학문적" 스타일에 약간 놀랐습니다. 나는 나 자신에 대한 설명을 찾기 시작했고 그것을 찾았습니다. 매우 간단하고 가장 눈에 띄는 위치에 있습니다. 이것은 아바타 바로 아래에 있는 숫자입니다. 현재 교사의 포럼에서 이러한 높은 활동(모든 것이 동일하게 유지되기를 바랍니다)은 물론 Forex의 정복을 제외하고는 다른 똑같이 중요한 관심사와 함께 그들이 요구하는 것을 사려 깊게 읽을 시간이 거의 없습니다. 에 대해 씁니다.
더 자세히 설명하는 것이 중요하다고 생각합니다. 대부분의 경우 읽기만으로는 충분하지 않습니다. 특히 대화의 주제에 대해 진지한 생각이 없을 때는 신중하게 읽을 필요가 있습니다.
그러나 그 이면에는 본질이 없으며 이러한 매트 장치에 포함된 프로세스에 대한 깊이 있는 이해도 없습니다.
아니요, 아니요, 아니요 Prival - 그렇게 하면 안 됩니다. 당신은 그런 강력한 지력으로 당신의 학생들을 압도할 것이지만, 나와 함께 더 쉽게 합시다 - 나는 그들 중 하나가 아니며, 내 의식은 확장되고 내 영혼은 넓습니다 - 나는 내 평판을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 그건 그렇고 - 나는 이미 가능성의 시연의 예로서 무엇을 쓸 것을 관리했습니다. 어떤 근거로 그런 결론을 내립니까? 아니요, 자기야, 순서대로 가자. 생각의 과정을 자세히 설명하십시오. 이를 위해 프로이트의 저작물이 필요한 경우 일부는 알고 있습니다.
"이 마타파랏"은 무슨 뜻인가요? 나는 아직 LP에 대해 아무 것도 쓰지 않았고 그냥 하려고 했고 더 이상 아무것도 이해하지 못합니다.
Markov chains BE%D0%B2%D0%B0) - 주요 가정은 어제 일어난 일이 중요하지 않고 지금이 중요합니다.
일반적으로 Markov 체인에 대해 최소한 배운 것이 있어 기쁩니다.
예를 들어, 이제 일부 통화의 환율은 1.2345이고 다른 통화는 2.3451 등입니다. 이것을 전환 행렬로 곱하십시오. 단지 숫자를 위해. 우리의 예에서 1.2345*0.99991119999= 그곳에서 무슨 일이 일어났는지 가정해 봅시다. 이 숫자 0.99991119999를 계산할 수 있는 것이 중요하며 시간에 따라 다릅니다. 한 가지는 1분에 어떻게 될지, 또 다른 하나는 하루에 어떻게 될지입니다. 예측은 어떤 움직임 패턴이 있어야만 가능합니다...
예측 비율(숫자 1개)에 발생 확률을 곱하고 무엇을 얻었습니까? 더 자세히 설명할 수 있지만 시간을 내어 적어 보겠습니다.
예를 들어 그림과 같이 코스가 100% 철근콘크리트 등이라고 가정해 보겠습니다. 그리고 우리는 1번 지점에 있습니다. 1번 지점에서 매수하고 2번 또는 3번 지점에서 매도할 수 있습니다. 최적? 아니요. 포인트 1에서 매도하고 포인트 2에서 매수하고 포인트 3에서 거래를 마감하는 것이 최적입니다(이것은 최고를 의미합니다. 더 좋아지지 않습니다!!!). 그리고 우리는 더 이상 알지 못합니다. 예측이 없습니다 , 그것은 우리가 아무것도 할 수 없다는 것을 의미합니다 ...
친애하는 "옵티마이저"님, 여전히 앉아서 스스로 해결해야 합니까? 아니면 이것은 프로세스에 대한 이해의 본질과 깊이를 보여주는 것 입니까?
핵심으로
시야를 넓혀주셔서 감사합니다. 나는 아마 모든 사람 또는 거의 모든 사람이 MA를 예측한다고 말하면 크게 오해하지 않을 것이라고 생각합니다. 지금까지 연구에 임해주셔서 기쁩니다. 사실, "... 통계적 예측 ..."이라는 문구가 이 문맥에서 정확히 무엇을 의미하는지 명확하지 않습니다. 글쎄, 알겠어, 원한다면 말해줘, 하지만 그렇지 않다면 나는 화를 내지 않을 것이다. 영업 비밀은 나에게 신성한 것이고 나는 당신을 완벽하게 이해할 것이다.
고전적인 MA 예측(내 이해에서)은 다음과 같습니다.
- MA[2]와 MA[1]을 취하여 MA[2]-MA[1]의 차이 또는 수신된 데이터의 각도를 계산합니다.
- 왼쪽으로 더 이동하여 역사에서 동일한 각도를 찾습니다.
- 이 발견 지점에서 원하는 만큼 앞으로 막대를 가져옵니다.
- 발견된 모든 값의 평균을 배열에 씁니다.
- 이력을 원하는 만큼 BACK 바를 거치지만 이 시간 동안 추세가 여러 번 바뀌는 것이 바람직합니다.
- 결과적으로 평균 예측 포인트의 배열을 얻습니다.
다음 관찰을 기반으로 이 방법을 몇 가지 개선했습니다.
1. 특정 경사각만 추적하면 매우 작은 샘플을 얻을 수 있으며,
예를 들어, 일부 경사각의 경우 철근 수의 <0.1%일 수 있습니다.
2. MA 예측 자체는 그다지 유익하지 않습니다. 가능한 값의 구름을 갖는 것이 바람직합니다.
가격 자체.
개선 사항은 다음과 같습니다.
- 추적되는 것은 경사각 MA가 아니라 경사 구름이 사용됩니다. 구름 폭 기준
막대 수의 %로 사용됩니다. 즉, 원본에 가까운 MA 값의 범위가 확대되고 있습니다.
수집된 데이터의 양이 분석된 막대의 지정된 %보다 클 때까지.
- MA 예측점을 수신하고 MA에서 High 및 Low까지의 거리를 읽은 다음 이러한 값은 다음과 같습니다.
MA의 경우 평균입니다. 결과적으로 기울기 각도가 움직일 때 가격이 움직이는 특정 경계가 있습니다.
MA는 지금과 거의 같았습니다.
작업이 끝나지 않은 이유는 무엇입니까?
- D1보다 큰 시간 프레임을 사용하면 모든 것이 나쁘게 나타납니다. 약간의 역사적 데이터와
시장이 많이 달라졌다
- H4 미만의 시간 프레임을 사용하면 모든 것이 좋지 않습니다. 왜냐하면 이미 통화의 활동을 고려해야합니다.
밤(비교환시간)에 MA의 기울기는 낮과 같은 방식으로 예측할 수 없다.
분명히 다른 변동성.
- 하나의 MA에 대한 변곡점 예측은 의미가 없습니다. 추세의 방향에 따라, 그들은
정반대.
- 그리고 가장 중요한 것. 내 이전 통계 연구에 따르면
수집된 데이터가 정규분포를 가지지 않음을 확인하여 평균값을 구한다.
잘못된. 데이터는 가우스 곡선에서와 같이 그러한 평균이 하나가 아니라 3개 이상임을 보여줍니다.
따라서 신뢰 구간을 설정하기 위해 3시그마를 얻는 것만으로는 충분하지 않습니다.
확률. 아아, 그렇지 않습니다.
다음은 동료의 경우입니다.