동료 여러분, 주제에 대한 추가 토론 과정에서 확산에 대한 배급을 통해 가치의 무차원화를 포기할 것을 제안합니다. 동의합니다. 스프레드는 특정 DC의 특성이며 특정 상품을 인용하는 역학을 완전히 반영하지 않습니다. 필요한 경우 계속해서 H 로 정규화하여 무차원화하고 의미에서 차원을 유지해야 하는 모든 것을 포인트(정수)로 표현하도록 합시다. 마이클, 당신의 쌀에 대해 의견을 말해주세요. 축을 따라 무엇이 그려지고 무엇을 보여줍니까? "... 부호가 안정적인 전략으로 H를 선택하십시오..." 의 필요성에 대한 귀하의 진술에 관해서는, 내가 이해하는 바와 같이, 우리는 그러한 H 를 선택해야 할 필요성에 대해 이야기하고 있습니다. 여러 트랜잭션의 교대 안정성이 충족됩니다(그림 참조).
무화과에. 틱 데이터를 기반으로 한 Kagi 구성(파란색)(Kagi 분할 이벤트에서 구성이 수행되었기 때문에 표시되지 않음), 빨간색은 트랜잭션 수(PT - 시장 진입/출구 지점)를 나타냅니다. 논문에서 고려된 TS는 시장 차익 거래 속성이 있는 경우 RT의 사소한 속성의 활용을 기반으로 합니다. 통계적으로 랜덤 프로세스에서 RT는 부호 변수가 아닙니다. 물론 어떤 곳에서는 그럴 것이지만 충분히 큰 샘플에서는 그렇지 않습니다. 이것은 Нvol=2H - 시장을 예측할 수 없는 경우에 해당합니다. 따라서 시장에서 차익거래 기회가 발생할 때 변형이 가능합니다(Нvol!=2H). 이 경우는 RT에 있는 두 개의 "다른" 톱에 해당합니다. VR Kagi 대형(H+ 패키지)과 같은 방향으로 가는 톱과 반대 방향으로 가는 톱(H- 패키지)입니다. 이 두 가지 경우가 그림 1에 나와 있습니다.
예를 들어, 입력 수를 2의 배수로 취하여 문제를 단순화할 수 있습니다.
홀수 개의 입력이 더 유망한 것 같지만 매개변수에 선언된 숫자에 단일 입력이 추가되었습니다.
저도요.
" NN 예측력 "의 방법에 대한 몇 가지 생각
(아래는 부정확한 부분과 오류가 있을 수 있는 부분을 인용한 저자의 관심에 대한 응답으로 현재 개인 의견입니다. 지적해 주시고 주제를 논의해 주시면 감사하겠습니다.)
사진 속 S.V.의 논문 챕터 제목. 파스투호프, 내 생각에 핵심 단어 "패턴"과 "예측" 두 가지를 강조하기 위해 인용합니다.
첫 번째 IMHO에 " 임시 "라는 단어를 추가해야 합니다. N 패턴의 각 멤버는 이전 패턴 이후 시간에 "위치"합니다.
n번째 항은 항상 +/-1이며 다음과 같이 무시할 수 있습니다. 그 앞에는 부호가 반대이며 결정할 것입니다.
(연장 확률을 예측하는 문제는 제외 그러나 스레드의 작성자는 처음에 움직임의 징후를 예측하기 전에 작업을 잘랐습니다)
두 번째, " 예측 " - 문제의 종류, 즉 ch.l의 비인식을 정의합니다. 예를 들어, 미래를 "찾아보는" 것입니다.
저것. 우리 는 TIME SEQUENCE를 기반으로 하는 문제 예측을 얻습니다.
스프레드의 다양한 H 배수에 대한 패턴 세트를 분석한 결과(나중에 게시하려고 함) 다음을 확인할 수 있습니다.
- 재발률이 매우 낮습니다.
- H = 수십 번 스프레드에서 나타나기 시작합니다.
- H의 성장과 함께 미미하게 성장하고, 물론,
- N이 증가함에 따라 감소합니다.
이러한 결론은 그림 3.1에서 간접적으로 확인된다. N+와 N-의 작은 값으로 논문의 99 페이지에.
필요성에 대한 결론을 도출하는 것이 가능한 것에서 :
하나. 통일 패턴
2. DM을 사용합니다.
첫 번째는 다음과 같은 방법으로 구현할 수 있는 것 같습니다.
DM 모델의 선택은 "시간 순서에 기반한 예측" 위에서 공식화된 작업을 기반으로 수행하는 것이 편리합니다.
가장 적합하거나 오히려 그것을 해결하기 위해 설계된 것은 다음과 같습니다.
- 엉덩이 규칙,
- 상호 연결 규칙 및
- 의사 결정 트리(낮은 정도이지만 경험에서 알 수 있듯이 때때로 흥미로운 결과를 제공함)
엉덩이에 대해. 나는 규칙에 대해 별도로 이야기하고 싶습니다. 왜냐하면 이것은 가장 "타겟팅된" DM 모델입니다.
뉘앙스는 패턴이 정의상 번갈아 가며 모델이 항상 마지막 것과 반대되는 움직임을 찾는 법을 배운다는 사실에 있습니다.
다음에서 패턴을 수정할 가치가 있습니다.
+1,-3,+2,-1
~에
+1,-1,-1,-1,+1,+1,-1
그러나 다음과 같은 몇 가지 질문이 즉시 발생합니다. 패턴의 치수에 대해.
아마도 결과가 향상될 것입니다.
- 이기종 모델 기반 위원회 구성
- 다른 H-패턴에 대해 학습된 모델 사용
- 모델(볼륨 등)에 추가(NON-price) 입력 도입
후자에 관해서는 지점을 읽으시는 분들의 의견을 듣고 싶습니다.
IMHO, 흥미로운 시장 상황 EURUSD
부호가 안정한 전략으로 H를 선택해야 할 필요성
To: Neutron к последнему посту в личке
동료 여러분, 주제에 대한 추가 토론 과정에서 확산에 대한 배급을 통해 가치의 무차원화를 포기할 것을 제안합니다. 동의합니다. 스프레드는 특정 DC의 특성이며 특정 상품을 인용하는 역학을 완전히 반영하지 않습니다. 필요한 경우 계속해서 H 로 정규화하여 무차원화하고 의미에서 차원을 유지해야 하는 모든 것을 포인트(정수)로 표현하도록 합시다. 마이클, 당신의 쌀에 대해 의견을 말해주세요. 축을 따라 무엇이 그려지고 무엇을 보여줍니까? "... 부호가 안정적인 전략으로 H를 선택하십시오..." 의 필요성에 대한 귀하의 진술에 관해서는, 내가 이해하는 바와 같이, 우리는 그러한 H 를 선택해야 할 필요성에 대해 이야기하고 있습니다. 여러 트랜잭션의 교대 안정성이 충족됩니다(그림 참조).
바르게?
X - 하루 내 시간(시간)
와 - 참조. N에서 Kagi 부분의 단조성
오른쪽에서 수직으로 H의 크기(포인트)는 스프레드에 대해 불연속적입니다.
이것은 논문의 그림 3.8 및 3.9의 일중 유사체입니다.
바르게?
사진으로 자세히 설명해주세요
논문은 전략 부호 반전의 경계가 H-변동성 = 2임을 보여줍니다.
그림의 눈으로 H-변동성에 대한 지식을 결정하는 것은 어렵습니다.
어떻게 / 무엇을 기반으로 전략의 표시 또는 그 표시의 표시된 영역을 가정합니까?
그림이 Renko 기능을 빨간색으로 표시하고 눈금이 파란색으로 표시된다는 것을 올바르게 이해했습니까?
일반 정보로 참고: "Tir-method"는 몇 년 동안 성공적으로 시장에 홍보되었으며 5 포인트를 기반으로 zigaga 패턴도 구축됩니다.
PT 브레이크는 kagi +/- 스프레드의 가장자리에 있어야 합니다.
사진에서 그들은 카기 브레이크 아래/위에 있습니다.
사진의 퀄리티인가...?
첫 번째라면 pzhl. 이미지를 더 읽기 쉽게 만들기