즉, RT에 대한 "평활화" 효과는 시장이 차익거래가 없는 H 에서만 관찰되며(세그먼트의 평균 Kagi 값은 2H 경향이 있음), 이는 다른 거래로 전환하라는 신호로 작용할 수 있습니다. H 매개변수 에 따른 지평 또는 이 패턴을 활용하는 방법을 찾으십시오.
우리는 정의, 거의 엔터티를 알아 냈습니다.
IMHO는 연방법이 없기 때문에 (귀하의 의견으로는) 즉시 예약해야 합니다.
이 접근 방식을 사용하면 RT의 극단 사이에 예측이 부족한 대가를 치러야 합니다.
나는 예측의 주제를 더 정확하게 정의할 것을 제안합니다.
kagi 패턴에는 단 하나의 옵션이 있습니다 - 가격 자체
최소 RT 패턴으로 두 번째: 가격과 RT 자체(IMHO, 약간 다름)
무엇을 예측할 것을 제안합니까?
H 변동성에 대해.
Sergey, 이제 MetaDriver는 하루 내 H 변동성의 변동성에 초점을 맞추고 있습니다.
첨부한 H에 대한 변동성의 의존성은 세 번째 축(예: 하루 중 시간)으로 보완되어야 합니다.
위에 첨부된 내 차트와 표를 참조하십시오.
또는 RT 및 kagi로 첨부한 파일에서 각 세그먼트에 대해 시작 시간과 가능한 경우 기간을 추가합니다(흥미로울 수 있음).
예측에 대해.
이 주제의 틀 내에서 예측을 위한 두 가지 옵션이 있습니다.
H 전략의 선택을 기반으로 합니다. 사실, 현재에 대한 지식과 RT 세그먼트의 시작점에서 후속 H 변동성에 대한 예측을 기반으로 합니다. (그리고 또 다른 명확한 질문: 무엇의 H 변동성: kagi 또는 RT? 이론상, 두 번째 것을 사용하려고 시도하는 것이 가능합니다)
RT 패턴(또는 그 파생물, 예를 들어 첫 번째 차이점을 제안한 대로) 기반
당신이 제안한 첫 번째 RT 차이를 사용하여 우리가 예측한 것과 HOW를 정확히 정의합시다.
M1kha1l писал(а)>> 당신이 제안한 첫 번째 RT 차이를 사용하여 우리가 예측한 것과 HOW를 정확히 정의합시다.
원래 VR의 Kagi 분석을 다시 살펴보겠습니다.
Pastekhov의 작업에 설명된 TS에 따르면 각 RT 카운트(그림에서 검은색)에서 위치가 열리고 닫힙니다. 또한 열린 위치의 방향은 n+ 전략의 경우 Kagi-segment의 방향과 일치하고 H- 전략의 경우 반대입니다. 이러한 TS에 대한 수익성(거래당 평균 포인트 수)은 Hvol-2 로 추정할 수 있습니다. "실제" 거래의 결과와 예상 수익성을 비교해 보겠습니다.
무화과에. 빨간색 실선은 H+ 전략에 대한 추정치를 나타내고 빨간색 점은 실제 거래를 나타냅니다. 수익률이 베이스보드 아래에 있음을 알 수 있습니다. 거래당 0.1포인트 미만입니다. 이것이 하찮은 전략보다 더 발전된 전략을 추구하게 된 동기였습니다. 예를 들어 그림 1의 RT를 고려하면 위의 경우 사소한 TS에서 요구하는 대로 엄밀히 부호 교대가 아닌 것이 분명합니다. 그래서 이 시리즈의 히스토리를 분석하여 NN을 사용하여 RT의 예상되는 움직임의 방향을 예측하는 아이디어를 얻었습니다. 이 공식에서는 분석을 위해 원래 시리즈의 Kagi 파티션(RK)이 필요하지 않으며 RT로 충분합니다. 또한, 포지션을 열면 더 이상 RT의 각 카운트다운에서 포지션을 닫을 필요가 없으므로 스프레드를 절약할 수 있습니다. 실제로 다음 RT 판독값이 이미 열린 위치로 이동할 것으로 예상되면 다시 열 필요가 없습니다.
예를 들어, 그림에서 I. 검은색 선은 항상 이전 RT 움직임과 반대 방향으로 포지션을 여는 전략의 수익성을 나타냅니다. 이 알고리즘은 최적의 원링크 바이너리 패턴에 해당합니다. 위에서 RT의 첫 번째 차이를 기반으로 구축된 이진 패턴의 수익성을 추정했습니다. 안정적인 시장 상황을 이용하는 ES의 경우 이러한 분석이 수익성 극대화 측면에서 최적이라는 믿음이 있습니다.
1. 실제로는 다음과 같습니다.
...........................
2. 아래에 일련의 트랜잭션이 포함된 텍스트 형식의 파일을 첨부했습니다.
파일 형식은 다음과 같습니다.
1. 감사합니다! 이것은 EURUSD, M1, PRICE_OPEN을 위한 것입니다. // 틀 렸으면 고쳐줘.
그리고 비교를 위해 같은 방식으로 다른 두 쌍을 그릴 수 있습니까? 이상적으로는 닫힌 중재 루프
꺼졌다. 즉, 예를 들어 EURUSD(이미 존재)-EURGBP-GBPUSD
// 어렵다면 하지 마세요.
Vapcheta 일정이 궁금해서 조금 다른 기대를 했습니다. 글쎄, 그것은 스스로를 방해하는 것입니다.
H와 2의 차이는 모든 곳에서 매우 작습니다.
2. ... 그리고 두 번째 줄부터 트랜잭션 자체를 시작합니다. 이것은 분명합니다. 인코딩을 입력할 수 없습니다.
작업 가설:
1) 모든 거래는 연속적이며, 하나의 끝 = 다음의 시작
2) 거래(매수-매도)의 부호는 일반적으로 고정되어 있고, 최종 결과(포인트)는 그냥 보인다
3) 이전 결과에 추가
또는 어떻게?
Sergey, Skype에서 채팅할 수 있습니까? 모든 고려 사항을 갖는 것은 매우 길고 지루합니다.
말하고, 설명하고, 그들 중 많은 것들이 주제에 맞지 않습니다. 나는 행복할 것이다. 그리고 합리적인 것이 있다면
우리는 (kagi에 따라) 올 것이고, 우리는 그것을 가지에 쓸 것입니다.
젠장, 잘못된 파일을 첨부했습니다. 카기브레이크 시리즈를 원했는데 RT에 꽂혔어요!
수정했습니다(아래 파일 참조).
1. 감사합니다! 이것은 EURUSD, M1, PRICE_OPEN을 위한 것입니다. // 틀 렸으면 고쳐줘.
아니요, EURUSD 틱입니다.
인코딩을 입력할 수 없습니다.
*.prn은 모든 메모장에서 보기 좋은 텍스트 형식입니다. 문제가 있으면 *.prn을 *.txt로 전송하고 원하는 것을 확인하십시오.
1) 모든 거래는 연속적이며, 하나의 끝 = 다음의 시작
2) 거래(매수-매도)의 부호는 일반적으로 고정되어 있고, 최종 결과(포인트)는 그냥 보인다
3) 이전 결과에 추가
또는 어떻게?
1. 네. 현재 위치를 닫는 것은 반대 방향으로 열리는 것입니다. PT는 오픈 포지션의 방향을 고려하지 않고 진입/출구만 보여줍니다.
2.3 이해하지 못했습니다 ...
Sergey, Skype에서 채팅할 수 있습니까? 여기
나는 사적인 커뮤니케이션을 할 시간도 에너지도 없습니다. 주제가 비밀이라면 그대로 두십시오. 그렇지 않다면 나는 무언가를 이해하지 못하지만 이것은 이미 진단입니다.
즉, RT에 대한 "평활화" 효과는 시장이 차익거래가 없는 H 에서만 관찰되며(세그먼트의 평균 Kagi 값은 2H 경향이 있음), 이는 다른 거래로 전환하라는 신호로 작용할 수 있습니다. H 매개변수 에 따른 지평 또는 이 패턴을 활용하는 방법을 찾으십시오.
우리는 정의, 거의 엔터티를 알아 냈습니다.
IMHO는 연방법이 없기 때문에 (귀하의 의견으로는) 즉시 예약해야 합니다.
이 접근 방식을 사용하면 RT의 극단 사이에 예측이 부족한 대가를 치러야 합니다.
나는 예측의 주제를 더 정확하게 정의할 것을 제안합니다.
무엇을 예측할 것을 제안합니까?
H 변동성에 대해.
Sergey, 이제 MetaDriver는 하루 내 H 변동성의 변동성에 초점을 맞추고 있습니다.
첨부한 H에 대한 변동성의 의존성은 세 번째 축(예: 하루 중 시간)으로 보완되어야 합니다.
위에 첨부된 내 차트와 표를 참조하십시오.
또는 RT 및 kagi로 첨부한 파일에서 각 세그먼트에 대해 시작 시간과 가능한 경우 기간을 추가합니다(흥미로울 수 있음).
예측에 대해.
이 주제의 틀 내에서 예측을 위한 두 가지 옵션이 있습니다.
(그리고 또 다른 명확한 질문: 무엇의 H 변동성: kagi 또는 RT? 이론상, 두 번째 것을 사용하려고 시도하는 것이 가능합니다)
당신이 제안한 첫 번째 RT 차이를 사용하여 우리가 예측한 것과 HOW를 정확히 정의합시다.
당신이 제안한 첫 번째 RT 차이를 사용하여 우리가 예측한 것과 HOW를 정확히 정의합시다.
원래 VR의 Kagi 분석을 다시 살펴보겠습니다.
Pastekhov의 작업에 설명된 TS에 따르면 각 RT 카운트(그림에서 검은색)에서 위치가 열리고 닫힙니다. 또한 열린 위치의 방향은 n+ 전략의 경우 Kagi-segment의 방향과 일치하고 H- 전략의 경우 반대입니다. 이러한 TS에 대한 수익성(거래당 평균 포인트 수)은 Hvol-2 로 추정할 수 있습니다. "실제" 거래의 결과와 예상 수익성을 비교해 보겠습니다.
무화과에. 빨간색 실선은 H+ 전략에 대한 추정치를 나타내고 빨간색 점은 실제 거래를 나타냅니다. 수익률이 베이스보드 아래에 있음을 알 수 있습니다. 거래당 0.1포인트 미만입니다. 이것이 하찮은 전략보다 더 발전된 전략을 추구하게 된 동기였습니다. 예를 들어 그림 1의 RT를 고려하면 위의 경우 사소한 TS에서 요구하는 대로 엄밀히 부호 교대가 아닌 것이 분명합니다. 그래서 이 시리즈의 히스토리를 분석하여 NN을 사용하여 RT의 예상되는 움직임의 방향을 예측하는 아이디어를 얻었습니다. 이 공식에서는 분석을 위해 원래 시리즈의 Kagi 파티션(RK)이 필요하지 않으며 RT로 충분합니다. 또한, 포지션을 열면 더 이상 RT의 각 카운트다운에서 포지션을 닫을 필요가 없으므로 스프레드를 절약할 수 있습니다. 실제로 다음 RT 판독값이 이미 열린 위치로 이동할 것으로 예상되면 다시 열 필요가 없습니다.
예를 들어, 그림에서 I. 검은색 선은 항상 이전 RT 움직임과 반대 방향으로 포지션을 여는 전략의 수익성을 나타냅니다. 이 알고리즘은 최적의 원링크 바이너리 패턴에 해당합니다. 위에서 RT의 첫 번째 차이를 기반으로 구축된 이진 패턴의 수익성을 추정했습니다. 안정적인 시장 상황을 이용하는 ES의 경우 이러한 분석이 수익성 극대화 측면에서 최적이라는 믿음이 있습니다.
Pastekhov의 작업에 설명된 TS에 따르면 각 RT 카운트(그림에서 검은색)에서 위치가 열리고 닫힙니다. 또한 열린 위치의 방향은 n+ 전략의 경우 Kagi-segment의 방향과 일치하고 H- 전략의 경우 반대입니다.
네
이러한 TS에 대한 수익성(거래당 평균 포인트 수)은 Hvol-2 로 추정할 수 있습니다. "실제" 거래의 결과와 예상 수익성을 비교해 보겠습니다.
아니, 왜냐하면 P에 따르면 Astukhov는 항상 거래에 있어야 합니다. 즉, 한 거래의 수입은 = H *(N-2) – 스프레드 가 됩니다. N=2.1의 경우 이익은 0.1*Н에 불과합니다. - 스프레드
무화과에. 빨간색 실선은 H+ 전략에 대한 추정치를 나타내고 빨간색 점은 실제 거래를 나타냅니다. 수익률이 베이스보드 아래에 있음을 알 수 있습니다. 거래당 0.1포인트 미만입니다. 이것이 하찮은 전략보다 더 발전된 전략을 추구하게 된 동기였습니다.
IMHO, 공식 H * (N-2) - 스프레드 를 사용하여 이익을 다시 계산해야 합니다.
예를 들어 그림 1의 RT를 고려하면 위의 경우 사소한 TS에서 요구하는 대로 엄밀히 부호 교대가 아닌 것이 분명합니다. 그래서 이 시리즈의 히스토리를 분석하여 NN을 사용하여 RT의 예상되는 움직임의 방향을 예측하는 아이디어를 얻었습니다.
저것들. RT 패턴을 기반으로 FORECAST RT에 제안
이 공식에서는 분석을 위해 원래 시리즈의 Kagi 파티션(RK)이 필요하지 않으며 RT로 충분합니다.
예를 들어, 그림에서 I. 검은색 선은 항상 이전 RT 움직임과 반대 방향으로 포지션을 여는 전략의 수익성을 나타냅니다.
당신은 ".. 우리가 그림의 RT를 고려한다면. 위에서 엄격하게 교대하지 않는다는 것이 분명합니다 ... "
그렇다면 "...항상 RT의 이전 움직임과 반대 방향으로 포지션을 연다..."라는 근거로? 이것이 동전 던지는 것보다 얼마나 낫습니까?
이 알고리즘은 최적의 원링크 바이너리 패턴에 해당합니다. 위에서 RT의 첫 번째 차이를 기반으로 구축된 이진 패턴의 수익성을 추정했습니다. 안정적인 시장 상황을 이용하는 ES의 경우 이러한 분석이 수익성 극대화 측면에서 최적이라는 믿음이 있습니다.
NS, 패턴 등 그들은 도구일 뿐입니다. 쓰레기가 가장 완벽한 악기의 입력에 공급되면 출력에서 동일하게 판명된다는 것이 알려져 있습니다.
이제 건설적인 :)
내 생각에는 Pastekhov가하고있는 일과 내 생각에 복근을보십시오. 유능하게.
하나. 그는 몇 가지 새로운 가치 H 변동성을 제안합니다.
2. 가장 통계적인 H 변동성이 2에 가깝다는 것을 보여줍니다.
삼. 2에 가까운 이 변동성을 예측하는 데 사용할 수 있다고 결론지었습니다.
(즉, 만든 안정성을 위해 예측 변수를 합리적으로 선택)
4. 제안
ㅏ. 변동성이 안정적임을 알고 +/- H 전략에 기반한 간단한 모델
비. 패턴화된 패턴, 다시 한번 변동성이 안정적이라는 것을 알고
이 예측 변수 선택 및 예측 순서가 공정하고 H 변동성이 실제로 가장 큰 통계라면. 가 2에 가까운 N에 대해 안정적이고 IMHO이면 다음이 참입니다. 절차:
하나. 2에 가장 가까운 변동성을 제공하는 H를 찾으십시오.
2. 빌드 카기
삼. 빌드 RT
그리고 나서 "... RT의 이전 움직임과 항상 반대 방향으로 포지션을 여는 ..."이 실제로 가능합니다. 왜냐하면 RT는 동일하게 통계됩니다. kagi와 같이 안정적이고 SIGNED입니다.
추정 지표 측면에서 그들 사이에 차이가 있습니까?
그러나 부드럽게, 아시다시피, 종이에만,
실제로, H 변동성은 하루 안에 "변동"합니다.
따라서
다음을 수행하려면 H 휘발성을 예측하는 방법을 배워야 합니다.
하나. 단순한 모델의 경우
ㅏ. 또는 변경 n
비. 또는 RT 시작 시 거래 개시 규칙 변경
2. 패턴이 있는 모델의 경우 예측 변수의 신뢰도를 확인하십시오.
쓰여진 내용이 맞다면 위의 몇 페이지에서 질문을 반복하면서 주의를 기울이십시오.
어떤 비통계적 방법과 변동성을 예측할 수 있습니까?
이러한 TS에 대한 수익성(거래당 평균 포인트 수)은 Hvol-2 로 추정할 수 있습니다. "실제" 거래의 결과와 예상 수익성을 비교해 보겠습니다.
아니, 왜냐하면 P에 따르면 Astukhov는 항상 거래에 있어야 합니다. 즉, 한 거래의 수입은 = H *(N-2) – 스프레드 가 됩니다. N=2.1의 경우 이익은 0.1*N에 불과합니다. - 스프레드
내 Hvol-2 는 당신의 N-2 와 동일하므로 당신 말이 맞습니다 - 보고했습니다! 맞습니다. H 를 곱해야 하며 DC 수수료를 고려하지 않으면 수익성은 다음과 같습니다.
저것들. RT 패턴을 기반으로 FORECAST RT에 제안
네. 이것은 합리적으로 보입니다.
당신은 ".. 우리가 그림의 RT를 고려한다면. 위의 것은 엄격하게 교대하지 않는 것이 분명합니다 ... "
그렇다면 "...항상 RT의 이전 움직임과 반대 방향으로 포지션을 연다..."라는 근거로? 이것이 동전 던지는 것보다 얼마나 낫습니까?
예, 위에서 인용한 내용인 이진 패턴의 분석이 교대 조합에 찬성하여 말하는(소리치는) 단순한 이유 때문입니다.
NS, 패턴 등 그들은 도구일 뿐입니다. 쓰레기가 가장 완벽한 악기의 입력에 공급되면 출력에서 동일하게 판명된다는 것이 알려져 있습니다.
100% 동의합니다.
갑자기 무슨 통계 분석 결과에서 "쓰레기"로 순위를 매길 수 있습니까?
1. 그는 새로운 가치 H 변동성을 제안합니다 .
2. 가장 통계적인 H 변동성이 2에 가깝다는 것을 보여줍니다.
삼. 2에 가까운 이 변동성을 예측하는 데 사용할 수 있다고 결론지었습니다.
(즉, 만든 안정성을 위해 예측 변수를 합리적으로 선택)
1. 예
2. 예
3. 안돼! 2에 가까운 변동성은 Wiener에 가까운 프로세스의 본질입니다. 통계적으로 안정적으로 수익을 올릴 수 없는 경우입니다. 어떻게 이해되기를 원하십니까?
반면에 Pastekhov는 2와 다른 과정의 정상성을 보였다. 시장 차익 거래는 약간이지만 여전히 효율적인 시장과는 다릅니다.
내 해석에 동의합니까?
당신은 ".. 우리가 그림의 RT를 고려한다면. 위에서 엄격하게 교대하지 않는다는 것이 분명합니다 ... "
그렇다면 "...항상 RT의 이전 움직임과 반대 방향으로 포지션을 연다..."라는 근거로? 동전 던지는 것보다 이게 더 낫나요?
예, 위에서 인용한 내용인 이진 패턴의 분석이 교대 조합에 찬성하여 말하는(소리치는) 단순한 이유 때문에
IMHO, 이것은 분석의 결과가 아니라 RT가 교대 kagi에 구축되었다는 사실의 결과입니다.
이것이 사고라고 말하고 싶지는 않지만 이것이 안정성 테스트를 거친 예측 변수라는 것을 어디에서도 보여주지 않았습니다.
예, 위에서 인용한 내용인 이진 패턴의 분석이 교대 조합에 찬성하여 말하는(소리치는) 단순한 이유 때문입니다.
NS, 패턴 등 그들은 도구일 뿐입니다. 쓰레기가 가장 완벽한 악기의 입력에 공급되면 출력에서 동일하게 판명된다는 것이 알려져 있습니다.
100% 동의합니다.
그런데 왜 갑자기 통계분석 결과를 '쓰레기'로 분류하는 걸까?
내 생각에 가장 쉬운 방법은 (소리지르지 않고 :) RT 패턴이 교차하는 빈도가 아니라 학교에서의 모습의 안정성을 보여 주어 MO와 RMS를 비교하는 것입니다.
나는 낮은 수율의 이유를 명확히하기 위해 이것을 제안합니다. 본질적으로 RT 교대 규칙에 대한 낮은 지원.
1. 그는 새로운 가치 H 변동성을 제안합니다 .
2. 가장 통계적인 H 변동성이 2에 가깝다는 것을 보여줍니다.
삼. 2에 가까운 이 변동성을 예측하는 데 사용할 수 있다고 결론
(즉, 만든 안정성을 위해 예측 변수를 합리적으로 선택)
1. 예
2. 예
3. 안돼! 2에 가까운 변동성은 Wiener 프로세스에 가까운 프로세스의 본질입니다. 통계적으로 안정적으로 수익을 올릴 수 없는 경우입니다. 어떻게 이해되기를 원하십니까?
반면에 Pastekhov는 2와 다른 과정의 정상성을 보였다. 시장 차익 거래는 약간이지만 여전히 효율적인 시장과는 다릅니다.
내 해석에 동의합니까?
나는 평등 2가 아닌 것을 의미했습니다. 즉 DEGREE OF PROXIMITY, 즉 변동성 2.1은 2.8보다 통계적으로 더 안정적입니다.
이것은 Cherkizovsky와 Kutuzovsky Prospekt의 시장 모델 간의 정확히 동일한 차이점입니다.
- 예, 2.1을 사용하면 거래당 수익이 줄어듭니다.
- 더 자주, 더 안정적으로
Kutuzovsky의 부티크에서 2.8보다
따라서 IMHO는 다시 같은 질문으로 돌아갔습니다.
2에 가장 가까운 변동성을 얻기 위해 하루 안에 H를 동적으로 선택하는 방법은 무엇입니까?
나는 평등 2가 아닌 것을 의미했습니다. 즉 DEGREE OF PROXIMITY, 즉 변동성 2.1은 2.8보다 통계적으로 더 안정적입니다.
이것은 Cherkizovsky와 Kutuzovsky Prospekt의 시장 모델 간의 정확히 동일한 차이점입니다.
- 예, 2.1을 사용하면 거래당 수익이 줄어듭니다.
- 그러나 더 자주, 더 안정적으로
Kutuzovsky의 부티크에서 2.8보다
따라서 IMHO는 다시 같은 질문으로 돌아갔습니다.
2에 가장 가까운 변동성을 얻기 위해 하루 안에 H를 동적으로 선택하는 방법은 무엇입니까?
이 문제에서 통계적 안정성은 큰 대가를 치르지 않기 때문입니다. 거의 모든 것을 "평균 실내 온도"로 줄입니다.
또한 2에 가장 가까운 H는 개별 거래에서 가장 수익성이 낮습니다. 나는 얻는 것에 더 관심이 있다
온도계 세트입니다. :) 저에게 H-변동성에 대한 통계는 보여주는 전략적 그림과 같습니다.
도구의 이론적 수익성(흥미도)과 다양한 척도의 전략 선택(추세/반대 추세).
은유적으로, 이것은 군대의 위치 선택과 비교할 수 있습니다. "탱크는 왼쪽에, 보병은 오른쪽에, 포병은 저기에
할로우...". Kagi에서 직접 거래 - 신이 금지되어 있습니다. :) 이를 위해 더 미묘한 도구가 있습니다.
그림에서 제가 흥미롭다고 생각하는 부분 에 파란색 동그라미를 쳤습니다. 노란색 영역이 너무 느립니다. "비근로자"용입니다.
그리고 "달", 나는 그들에 속하지 않습니다. :)
2에 너무 가까운 것도 일반적으로 흥미롭지 만 순전히 이론적으로 (함수의 0과 같은).
하루 안에 H-변동성의 역학은 작은 H에 대해서만 결정될 수 있습니다(어떤 경우에도 20-30 이하).
더 많은 증거가 충분하지 않습니다. 지표를 작성할 수 있습니다. 나는 생각 중입니다. 8줄 출력
(MT-한계) 8 N에 대해 각각, 주어진 각 라인에 대한 H-Vol의 통계 값을 표시합니다.
범위 매개변수에서. 이러한 선의 파손 정도에 따라 H-Vol의 불안정성을 평가할 수 있습니다.
1) 젠장, 잘못된 파일을 첨부했습니다. 카기브레이크 시리즈를 원했는데 RT에 꽂혔어요!
수정했습니다(아래 파일 참조).
2) 아니오, EURUSD 틱입니다.
삼)
인코딩을 입력할 수 없습니다.
*.prn은 모든 메모장에서 보기 좋은 텍스트 형식입니다. 문제가 있으면 *.prn을 *.txt로 전송하고 원하는 것을 확인하십시오.
3a)
1) 모든 거래는 연속적이며, 하나의 끝 = 다음의 시작
2) 거래(매수-매도)의 부호는 일반적으로 고정되어 있고, 최종 결과(포인트)는 그냥 보인다
3) 이전 결과에 추가
또는 어떻게?
1. 네. 현재 위치를 닫는 것은 반대 방향으로 열리는 것입니다. RT는 점만 보여줍니다
열려있는 위치의 방향을 고려하지 않고 입장/퇴장.
2.3 이해하지 못했습니다 ...
4) 사적인 대화를 할 시간도 에너지도 없다. 주제가 비밀이라면 그대로 두십시오. 그렇지 않다면 나는 뭔가를 이해하지 못하지만 이것은 이미 진단입니다.
1) 나는 정말로 상관하지 않는다. 1비트의 추가 정보가 있는 경우 하나가 다른 것으로 번역됩니다. :)
2) 네, 감사합니다. 알겠습니다.
3) :) 제가 잘 못썼는데 애매모호한 부분이 있었습니다. 3초 안에 물리적 인코딩에 문제가 없습니다.
그것을 알아 냈습니다. 그러나 논리적 인 문제가 발생하여 명확한 질문을했습니다 - (3a).
3a) 1.으로 올바르게 알아냈습니다.
> 2.3 이해하지 못했습니다 ...
음 .. 나는 두 가지 가능한 해석이 있었고 두 번째 해석은 올바른 것으로 판명되었습니다. 감사합니다. 이제 모든 것이 명확해졌습니다.
4) 알겠습니다. 글쎄, 당신이 스레드를 생각한다면 - 문제 없습니다, 들어오세요. 주소는 이 스레드에서 더 높습니다(95페이지). 특별한 것은 없다
나는 비밀을 논하고 싶지 않았고, 단지 여러 문제를 서로 명확히 하고 몇 가지 아이디어를 이리저리 비틀기만 하면 됩니다.
나는 오랫동안 주제를 따라 다니며 알아 내려고 노력했지만 어쨌든 모든 것이 쉽지 않습니다.
계몽하십시오, RT를 무엇이라고 부르며 어디서 얻습니까?
파스투호프가 카기차트에 흰색 점으로 그린게 이게 맞나요?