두 MA 교차 정리 - 페이지 2

 
Neutron писал(а) >>

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따라서 제안한 알고리즘에 따라 과거 데이터에서 이러한 TS를 최적화하면 최대 진폭의 고조파만 드러납니다. 그리고 하나가 아니라면 모든 것이 아무것도 아닐 것입니다. 그러나 그러한 고조파의 위치는 원칙적으로 고정되어 있지 않습니다. 따라서 두 움직임의 교차점을 사용하여 수익성 있는 TS를 구축하는 것은 불가능합니다. 최적화 매개변수는 고정되어 있지 않습니다.

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예, 고조파의 위치가 고정되어 있지 않습니다. 그러나 우리는 (항목 2에서) 항상 최적화할 수 있는 섹션을 선택할 수 있다는 것, 즉 고조파의 위치가 (거의) 고정되어 있다는 것에 대해 이야기하고 있습니다.

아니면 항상 그렇지 않습니까? 질문입니다.

 
Itso писал(а) >>
IMHO 문제는 각 기간에 대한 이러한 최적 매개변수의 수가 무작위라는 것입니다.

최적의 매개변수가 부드러운 곡선에 있지 않고 기간에 따라 불연속성이 있다는 의미에서? 꽤 가능합니다. 그러나 다시 문제는 최적의 매개변수 집합이 무엇이냐는 것입니다. 연속적인 곡선 위에 있습니까, 아니면 조각별 연속적인 곡선 위에 있습니까, 아니면 일반적으로 별개의 점입니까?

다른 지표의 경우 부드러운 곡선에 놓일 수 있습니다.

 
diakin писал(а) >>

최적의 매개변수가 부드러운 곡선에 있지 않고 기간에 따라 불연속성이 있다는 의미에서? 꽤 가능합니다. 그러나 다시 문제는 최적의 매개변수 집합이 무엇이냐는 것입니다. 연속적인 곡선 위에 있습니까, 아니면 조각별 연속적인 곡선 위에 있습니까, 아니면 일반적으로 별개의 점입니까?

다른 지표의 경우 부드러운 곡선에 놓일 수 있습니다.

확산이 없으면 항상 할 수 있습니다.

스프레드가 있는 경우 표본이 크면 불가능합니다.

두 가지 동작에 대한 간단한 EA와 백테스팅의 예가 될까요?

 
diakin писал(а) >>

예, 고조파의 위치가 고정되어 있지 않습니다. 그러나 우리는 (항목 2에서) 항상 최적화할 수 있는 섹션을 선택할 수 있다는 것, 즉 고조파의 위치가 (거의) 고정되어 있다는 것에 대해 이야기하고 있습니다.

아니면 항상 그렇지 않습니까? 질문입니다.

비정상성은 미래를 포함하여 결과의 반복 불가능성을 의미합니다.

일반적으로 이러한 공식에서 teiding 문제는 원래 VR 또는 그 파생물을 특성화하는 고정 매개변수를 찾는 것으로 축소됩니다. 이것은 확실히 VR의 고조파 스펙트럼이 아닙니다.

 
다른 쪽에서 가자:
2개의 MA로 구성된 시스템이 유한한 스프레드로 이익을 얻지 못하는 그러한 VR을 생각해낼 수 있습니까?
- 이러한 섹션의 예는 최대 3x 확산까지 중첩된 이중 진폭 진동이 있는 장기간 완만한 경사입니다.
MA 캐치의 조합이 없습니다.
 

일반적으로 질문의 의미(또는 의미 중 하나 ;)는 최적화를 수행하지 않고 가격 시리즈에서 직접 주어진 간격으로 마우스 또는 다른 지표의 최적 매개 변수를 계산할 수 있는지 여부였습니다.

 
저것들. 이론적인 이유로?
 
양털 주제의 소생
 
무슨 얘기를 하는 건가요?