불행히도 이전 주제의 이전 활동 중 Sergey는 n-long kagi 패턴을 탐구했습니다. 몇 가지 흥미로운 "측면" 결론이 있었습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. - 상당한 지원과 관심이 있는 2H 패턴 "수렴" 및 "발산"이 있습니다.
- 그리고 가장 흥미로운 IMHO는 시간과 같은 "외부" 표시에 큰 "결합"이 있습니다(예: 비교적 짧은 패턴의 경우 이해할 수 있음).
여기에서 SL과 TP의 비율로 연결을 시도할 수 있습니다.
당신은 이것을 의미합니까? 나는 H + 및 H- 컨텍스트와 하루 중 시간, 즉 거래 세션의 상관 관계에 대한 아이디어를 가지고 있었습니다. 그러나 손은 아직 이 지경에 이르지 못했습니다. 나는 당신의 그림이 상당히 가까운 주제를 가지고 있다는 것을 올바르게 이해했습니까?
SL과 TP는 선후배 33링크를 사용하면 H-전략에 인공 SL 없이도 할 수 있을 것 같다. 여기에 사진과 그에 대한 간단한 설명이 있습니다 (아아, 모든 것이 꽤 시끄럽습니다). 그래서 현재로서는 외장하드 SL에 대한 관심이 제한적이다.
내 데이터는 또한 하루 중 H- 컨텍스트의 글로벌 지배를 확인합니다(때로는 H+ 및 H- 컨텍스트를 각각 브레이크아웃 및 브레이크아웃 컨텍스트로 지칭함). 게다가, 위에서 언급한 2ZZ 방식은 이러한 맥락을 눈에 띄게 증폭시키는 쉬운 방법 을 제공하는 것 같습니다. 아아, 지속 가능한 무역에는 충분하지 않습니다.
당신은 이것을 의미합니까? 나는 H + 및 H- 컨텍스트와 하루 중 시간, 즉 거래 세션의 상관 관계에 대한 아이디어를 가지고 있었습니다. 그러나 손은 아직 이 지경에 이르지 못했습니다. 나는 당신의 그림이 상당히 가까운 주제를 가지고 있다는 것을 올바르게 이해했습니까?
오히려 흔적에 흰색 녹색 테이블. p. 불행히도 특정 게시물에 링크하는 방법을 모르겠습니다. 우편 주소를 어떻게/어디에 복사합니까?
내 데이터는 또한 하루 중 H- 컨텍스트의 글로벌 지배를 확인합니다(때로는 H+ 및 H- 컨텍스트를 각각 브레이크아웃 및 브레이크아웃 컨텍스트로 지칭함). 게다가, 위에서 언급한 2ZZ 방식은 이러한 맥락을 눈에 띄게 증폭시키는 쉬운 방법 을 제공하는 것 같습니다. 아아, 지속 가능한 무역에는 충분하지 않습니다.
일반적으로 말해서 2Н과의 차이는 박사 학위가 있음을 나타냅니다. CR의 경우 일반적인 추세입니다.
그러나 차이의 크기는 패턴의 길이와 H 값에 크게 의존합니다.
관심이 있는 경우 Skype 또는 ICQ에서 더 빠르게 음성으로 논의해 보겠습니다. 거기에 같은 별명이 있습니다.
오히려 흔적에 흰색 녹색 테이블. p. 불행히도 특정 게시물에 링크하는 방법을 모르겠습니다. 우편 주소를 어떻게/어디에 복사합니까?
예, 나는 테이블을 보았고 평균 간격에 대한 질문이 확실히 발생합니다. 다음과 같은 특정 게시물의 앵커를 얻습니다. 이 게시물을 찾고 "답장"을 클릭한 다음 편집기에서 맨 왼쪽 버튼 "HTML"을 클릭합니다. 나타나는 텍스트의 첫 번째 줄에서 href="/ru/17609/page86#180631"과 같은 조각을 찾았습니다. 이것은 이 게시물의 로컬 주소이고 #180631은 앵커입니다. 신뢰성을 높이기 위해 로컬이 아닌 전체 주소를 사용합니다. 브라우저의 주소 표시줄에서 페이지 주소를 가져와서 이 앵커를 추가하여 만들 수 있습니다. 결과는 https://www.mql5.com/ru/forum/112967/page86#180631 입니다. 그건 그렇고, 조금 번거롭습니다. 누가 더 쉽게 할 수 있습니까?
아직 이에 대해 언급할 수 없습니다. 주제를 입력하지 않았습니다.
아마도 내가 일찍이 이것에 대해 이야기했을 것입니다. 사실 지금은 필요한 확신이 없습니다. 그러나 내가 말했기 때문에 H-전략에 대한 중지 문제는 H-전략 에 따른 TS 거래의 뇌물 FR에 대해 Sergey ( Neutron )의 게시물에 의해 설명되어 있음을 명확히 하기 위해 추가하겠습니다.
일반적으로 말해서 2Н과의 차이는 박사 학위가 있음을 나타냅니다. CR의 경우 일반적인 추세입니다.
그러나 차이의 크기는 패턴의 길이와 H 값에 크게 의존합니다.
관심이 있는 경우 Skype 또는 ICQ에서 더 빠르게 음성으로 논의해 보겠습니다. 거기에 같은 별명이 있습니다.
이론적으로 2Н 상향과의 차이는 추세(H+ 컨텍스트), 하향 - 플랫(H- 컨텍스트)입니다. 비록 지금 우리의 조건이 일치하는지 확신할 수 없지만.
음성 토론에 관해서는 - 나는 여전히 오프라인을 선호합니다. 자주 생각하고 그림을 그려야 하는 주제인데 아카이브가 있어서 좋다. 개인 / 우편 / 기타가 더 나을까요?
여기서 한 가지 포인트가 누락되었다고 생각합니다. TP를 배치할 때 h[i] > TP에 대한 거래는 h[i] = TP인 배포 열에 포함됩니다. 즉, 이익이 TP보다 큰 거래는 0이 됩니다. 물론 정확히 동일한 추론이 SL에 기인할 수 있습니다. 손실이 SL보다 작은 거래는 0이 됩니다. 따라서 분포가 크게 변경됩니다. . 공식은 여전히 사실로 남아 있지만.
그리고 있습니다. TP가 설정되면 h[i] > TP에 대한 거래는 h[i] = TP인 열에 포함됩니다. 즉, 이익이 TP보다 큰 거래는 0입니다(그림의 파란색 히스토그램 참조. SL에서 정확히 동일한 효과가 관찰되므로 분포가 변경되지 않습니다.
아니면 내가 뭔가를 놓치고 있는 걸까...
그건 그렇고, 한 가지 더: 이 공식의 적분은 잘못 적용되었습니다. 왜냐하면 g[i]와 h[i]는 배타적으로 이산 값일 수 있고 따라서 이 함수는 적분할 수 없고 합산만 가능하기 때문입니다. 주제는 나에게 흥미롭고 가깝습니다. 토론이 계속되기를 기대합니다.
당신, ystr 은 확실히 옳습니다. 이산 값에서 적분 미적분학으로의 극한 통과 문제는 나에게 문제입니다. 나는 실험적으로 인수 1(정수)에서 불연속성을 가진 이러한 전환과 관련된 오류가 작다는 것을 발견했고 이에 대해 강제로 진정했습니다(문제를 묻었습니다). 나는 수학과 친구가 된 사람들의 의견을 경청하는 데 도움이 되고자 여기에 오게 되었습니다 ... 이 점에 대해 그들에게 감사의 말을 전하고 싶습니다! Yurixx 와 Mathemat , 도와줄 수 있습니까? 당신은 견갑골에 비슷한 작은 것들을 장난스럽게 배치합니다. 문제의 본질을 한 눈에 알아보기 위해 간단한 예를 들겠습니다. 1에서 n 까지의 정수로 구성된 고조파 급수의 합을 구하려고 합니다. 이러한 급수는 발산하며 항의 수가 증가함에 따라 무한대가 되는 경향이 있는 것으로 알려져 있습니다. 질문: 처음 n개의 항에 대한 합을 찾는 방법은 무엇입니까? 내가 제안한 논리에 따라, 합을 동일한 숫자로 곱하고 나눔으로써 합에서 적분으로 쉽게 갈 수 있습니다. 인수 -1의 이산화 단계와 원래 급수의 합을 찾기 위해 취합니다. 이것으로 무슨 일이 일어나는지 봅시다. 이를 위해 우리는 항의 수 - n (빨간색 그림 참조)의 함수로 고조파 급수의 합 값을 구성한 다음 원래 합(파란색)과 동일한 한계 내에서 결과 적분을 취합니다.
그래프가 작은 상수까지 일치함을 알 수 있으며, 오일러 상수인 것 같습니다. 사실, 전환이 맞습니다. 하지만 항상 그래요? 나는 어려운 대답을 모른다. 어쨌든 첫 번째 근사치에서 TS의 뇌물 FC의 기능에 대한 이러한 전환은 매개 변수 값에 대한 TS의 수익성 로그 의존성의 직접적인 수치 모델링과 일치합니다. 그러나 질문은 열려 있으며 이 지식 분야에서 유능한 사람들의 도움을 정말로 요청합니다.
그리고 있습니다. TP가 설정되면 h[i] > TP에 대한 거래는 h[i] = TP인 열에 포함됩니다. 즉, 이익이 TP보다 큰 거래는 0입니다(그림의 파란색 히스토그램 참조. SL에서 정확히 동일한 효과가 관찰되므로 분포가 변경되지 않습니다.
아니면 내가 뭔가를 놓치고 있는 걸까...
당신, ystr 은 확실히 옳습니다. 이산 값에서 적분 미적분학으로의 극한 통과 문제는 나에게 문제입니다. 나는 실험적으로 인수 1(정수)에서 불연속성을 가진 이러한 전환과 관련된 오류가 작다는 것을 발견했고 이에 대해 강제로 진정했습니다(문제를 묻었습니다). 나는 수학과 친구가 된 사람들의 의견을 경청하는 데 도움이 되고자 여기에 오게 되었습니다 ... 이 점에 대해 그들에게 감사의 말을 전하고 싶습니다! Yurixx 와 Mathemat , 도와줄 수 있습니까? 당신은 견갑골에 비슷한 작은 것들을 장난스럽게 배치합니다. 문제의 본질을 한 눈에 알아보기 위해 간단한 예를 들겠습니다. 1에서 n 까지의 정수로 구성된 고조파 급수의 합을 구하려고 합니다. 이러한 급수는 발산하며 항의 수가 증가함에 따라 무한대가 되는 경향이 있는 것으로 알려져 있습니다. 질문: 처음 n개의 항에 대한 합을 찾는 방법은 무엇입니까? 내가 제안한 논리에 따라, 합을 동일한 숫자로 곱하고 나눔으로써 합에서 적분으로 쉽게 갈 수 있습니다. 인수 -1의 이산화 단계와 원래 급수의 합을 찾기 위해 취합니다. 이것이 어떻게 되는지 봅시다. 이를 위해 우리는 항의 수 - n (빨간색 그림 참조)의 함수로 고조파 급수의 합 값을 구성한 다음 원래 합(파란색)과 동일한 한계 내에서 결과 적분을 취합니다.
그래프가 작은 상수까지 일치함을 알 수 있으며, 오일러 상수인 것 같습니다. 사실, 전환은 정확합니다. 하지만 항상 그렇습니까? 나는 어려운 대답을 모른다. 어쨌든 첫 번째 근사치에서 TS의 뇌물 FC의 기능에 대한 이러한 전환은 매개 변수 값에 대한 TS의 수익성 로그 의존성의 직접적인 수치 모델링과 일치합니다. 그러나 질문은 열려 있으며 이 지식 분야에서 유능한 사람들의 도움을 정말로 요청합니다.
시간을 내십시오, Avals , 이 세부사항은 아직 그렇게 중요하지 않습니다. 알다시피, 나는 최적의 ES의 DF의 가장 일반적인 형태를 알고 싶습니다. 아마도 세부 사항이 없을 것입니다. 아마도 미래에는 세심한 고려가 필요하지 않을 것입니다.
그래프에서 y축(g[i])의 로그 스케일은 약간 혼란스럽습니다. 그리고 분포의 변화에 대한 내 의견은 주로 가우스 곡선과 매우 다른 새로운 곡선 형태를 나타냅니다.
형식적으로 이 경우 적분이 발생할 수 있지만 적분으로 얻은 결과 "합"(적분은 함수 값의 합이기 때문에)은 얻은 실제 합과 매우 다를 수 있음을 이해해야 합니다. 간단한 요약으로. 그리고 적분할 수 있는 함수의 값이 커질수록 당연히 그 불일치도 커지게 됩니다. 적분 구간에 큰 값(수만, 수만)이 있는 함수에 대해서는 일반적인 합과 적분의 차이를 고려하는 것이 좋습니다. 그건 그렇고, 차트에서 고려되는 트랜잭션 수에 대한 비율 K[n] / K[0](약 2 또는 3 천)은 매우 클 수 있습니다(단위에서 수백만까지).
시리즈의 첫 번째 용어의 합에 대한 검색에 관해서는 내 생각에 유한 차분을 연구하는 수학 분야가 이것을 가장 많이 수행했습니다.
Сергей , всё, что ты сейчас пытаешься для себя определить, сводится к требованию конкретизировать условия работы како-то определённой ТС. Пока, в рамках принятого формата изложения материала, нам это не нужно
나는 아직 그것에 동의할 수 없지만 우리는 볼 것입니다.
이산 값에서 적분 미적분학으로의 극한 통과 문제는 나에게 문제입니다
수학자는 아니지만, 특히 당신이 만든 그러한 가정에는 문제가 없습니다. 아주 오래전(아주 오래 전)이었지만 내 기억이 거짓말을 하지 않는다면 DSP에는 이산 신호(양자화 후)를 기반으로 연속 신호를 복원할 가능성을 증명하는 일종의 정리가 있는데, 그리고 그 해결책은 보편적인 것처럼 보이지만 물론 몇 가지 가정이 있습니다. 그 방향으로 찔러보세요.
유리크스에게
Mdaa, 이제 당신은 당신과 논쟁 할 수 없습니다-교수.
그리고 있습니다.
그래서 나는 내 말을 되돌린다.
받기 위해서는 무언가를 주어야 합니다. 그리고 단어는 나중에 제거될 수 있는 것으로 항상 구체화되지 않는 까다로운 것입니다.
모든 것 !
일반적으로 모든? 내가 문맥을 요정의 조각(C)이라고 불렀다는 사실에 기분이 상했습니까? 아니길 바랍니다. 그러나 이것은 위상 공간이 아니라 컨텍스트입니다. 그런데. 견적 프로세스를 위한 단계 공간을 구축하는 것은 근본적으로 불가능합니다. Takens도 도움이 되지 않을 것입니다. o) 사실, 전 세계가 미쳐가기 시작했고 누가 어떤 의미와 어디에 투자하고 있는지 더 이상 명확하지 않습니다. 그리고 TS 매개변수의 위상 공간은 재앙입니다! 이것은 전체 파이프입니다! 하지만 나는 당신을 귀찮게하지 않고 조용히 앉아 있습니다-재미있게 :o)
그건 그렇고, 차트에서 고려되는 트랜잭션 수에 대한 비율 K[n] / K[0](약 2 또는 3 천)은 매우 클 수 있습니다(단위에서 수백만까지).
재미있는 수학. 매개변수 f 의 값과 평균 거래 규모 h (거래 손실도 고려)에서 2,000번의 거래에서 보증금을 200만 배 늘릴 수 있는지 보여줄 수 있습니까? 매개변수 f < c/K0, 여기서 c 는 포인트 비용, K0 은 한 로트 작업을 위한 최소 저장소입니다(EURUSD의 경우 f < 10/1500 = 1/150).
그리고 한 순간. 실제로 분포 g[i] 는 유한한 간격에서만 0과 다릅니다. 그리고 이론적으로 넌센스를 발명하지 않으면 매우 빠르게 감소합니다. 당신이 옳고 비율 K[n]/K[0] 이 수백만에 도달할 수 있다고 해도(즉, 6차의 ln(S) ), 이 경우 ln(1+h*f) 는 크게 다르지 않을 것입니다 제로에서. 그래서 문제가 무엇입니까? 표현의 정확성?
그래프에서 y축(g[i])의 로그 스케일은 약간 혼란스럽습니다. 그리고 분포의 변화에 대한 내 의견은 주로 가우스 곡선과 매우 다른 새로운 곡선 형태를 나타냅니다.
곡선의 새로운 모양은 이전 모양과 정확히 일치합니다. 즉, SL과 TP(러그) 사이 영역의 가우스입니다. Stoporder는 RF의 이 부분의 분배 형태에 영향을 미치지 않습니다. 그리고 멈춤 뒤에는 FR이 동일하게 0입니다(이상화된 경우입니다. 현실에 대한 대응에 대한 의견은 Candid 에 의해 조금 더 높게 표현되었습니다).
내가 지금 이해하는 바와 같이, 통합 섹션으로 나누는 데 부정확성이 있습니다. 사실 적분할 때 히스토그램의 동일한 경계 열을 두 번 고려합니다. TS 이익의 로그가 어떻게 결정되었는지 확인하십시오(첫 번째 식).
그리고 위의 통합 영역 겹침(두 번째 표현)을 고려하여 어떻게 보여야 하는지 알 수 있습니다. 오류가 작은 것은 분명하지만(TP 또는 SL에 비해 1) 최대한 정확할 것입니다.
적분 구간에 큰 값(수만, 수만)이 있는 함수에 대해서는 일반적인 합과 적분의 차이를 고려하는 것이 좋습니다. 그건 그렇고, 차트에서 고려되는 트랜잭션 수에 대한 비율 K[n]/K[0](약 2 또는 3 천)은 매우 클 수 있습니다(단위에서 수백만까지).
Yura 가 위에서 올바르게 언급했듯이, 우리는 상대 이익의 대수(위의 식 참조)로 작업하고 이 값은 모든 합리적인 한계와 함께 최대 10의 범위에 있습니다. 문제 해결의 정확성 문제에 관해서는 극한을 넘을 때 발생할 수 있는 오류에 비추어, 우리가 이윤 자체의 상대적 가치와 그 로그가 아니라 그것에 의해 결정되는 함수의 극한값을 찾는 것이 중요하다는 것을 상기시켜 드리겠습니다. 그리고 그것은 y축을 따른 변위에 의존하지 않습니다(표현의 최대값은 동시에 이동하지 않습니다). 나는 이것이 유효한 조치라고 생각한다.
최적 TS의 일반적인 특성의 복원에 대한 추론을 계속합시다.
우선 '최적의 TS'라는 개념에 담긴 의미를 다시 한 번 정의하고자 합니다. 평균적으로 단위 시간당 최대 포인트 수를 가져오는 TS로 간주합니다. 시간 퀀텀 아래에서 우리는 (달리 구체적으로 규정하지 않는 한) 시가(확정성을 위해)에서 가격 시리즈의 판독값을 가정할 것입니다. 또한 우리는 이미 언급된 것 외에도 미래를 볼 수 있는 시스템을 "이상적인 TS"라고 부를 것입니다(즉, 과거 데이터에서 작동하고 현재 시간의 오른쪽에 있는 판독값을 사용하여 진입/출구를 분석합니다. 포인트들).
이상적인 TS에 대한 트릭 DF의 일반적인 형태를 결정해 봅시다. 글쎄요, 즉석에서 그리고 많은 철학 없이, 우리는 그림 1에 묘사된 것과 유사한 것을 가정할 수 있습니다. 왼쪽:
실제로, 그러한 TS의 경우 수익성이 없는 거래가 없으며(RF의 왼쪽 경계는 DC 커미션의 가치와 정확히 일치함), 긍정적인 거래는 그 가치가 제한되지 않습니다. 하지만 생각해 봅시다. 정말 더 나은 것이 없습니까? 결국, 임의의 큰 이익이 존재할 가능성은 열린 위치에서 보낸 무한한 시간을 의미하므로 TS에 대한 주요 요구 사항이 충족되지 않습니다. 시각. 따라서 오른쪽의 DF를 강제로 차단하고 결과적으로 델타 함수(오른쪽 그림에 표시된 막대 그래프의 단일 막대)로의 필연적인 퇴화의 필요성을 인식하지 않을 수 없습니다. 질문: h 매개변수 정의 영역의 아무 곳에나(열) 위치할 수 있습니까? 아니오로 밝혀졌습니다. 그 위치는 너무 멀어서는 안 되며(제시간에 거래가 지연되지 않도록) 스프레드와 가치가 너무 가깝지 않아야 하기 때문입니다. 스프레드가 동일하면 TS 이익은 0으로 재설정됩니다. 따라서 우리는 두 가지 경쟁 프로세스(거래 빈도 및 각 거래의 뇌물 액수)와 스프레드의 결정 역할에 대해 이야기할 수 있습니다. 이 문제에 대한 기능의 최대값을 찾는 최적화 문제를 해결해야 합니다. 포지션 유지 시간이 이익의 제곱에 비례한다는 사실을 기억한다면 기능을 구축하는 것은 어렵지 않습니다. 마지막 진술은 가격 계열이 무작위(이 경우 VR을 마팅게일로 간주하므로 결과에 크게 영향을 미치지 않음) 1차원 브라운 운동과 유사한 결과입니다. 브라운 운동의 경우 진폭의 평균값이 시간의 제곱근으로 증가하는 것으로 알려져 있습니다. 다시 말해, 시간 간격을 이전 간격보다 두 배 더 길게 하면 두 배 더 큰 루트까지 가격 하락의 진폭을 얻습니다. 이를 고려하여 최적의 뇌물 H 의 크기를 결정할 수 있으며 이는 이상적인 TS의 이중 스프레드와 동일한 것으로 판명되었습니다. 동시에 Sp와 동일한 값만 이익이 된다는 것을 잊지 마십시오(DC에 커미션을 제공하는 것을 잊지 말아야 합니다).
이것이 우리가 얻은 것입니다. 비록 실제(멋진)는 아니지만 이상적인 차량입니다. 이는 최적의 TS의 일반적인 형태를 구성할 때 추가 추론에 도움이 될 것입니다.
불행히도 이전 주제의 이전 활동 중 Sergey는 n-long kagi 패턴을 탐구했습니다. 몇 가지 흥미로운 "측면" 결론이 있었습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 상당한 지원과 관심이 있는 2H 패턴 "수렴" 및 "발산"이 있습니다.
- 그리고 가장 흥미로운 IMHO는 시간과 같은 "외부" 표시에 큰 "결합"이 있습니다(예: 비교적 짧은 패턴의 경우 이해할 수 있음).
여기에서 SL과 TP의 비율로 연결을 시도할 수 있습니다.
당신은 이것을 의미합니까? 나는 H + 및 H- 컨텍스트와 하루 중 시간, 즉 거래 세션의 상관 관계에 대한 아이디어를 가지고 있었습니다. 그러나 손은 아직 이 지경에 이르지 못했습니다. 나는 당신의 그림이 상당히 가까운 주제를 가지고 있다는 것을 올바르게 이해했습니까?
SL과 TP는 선후배 33링크를 사용하면 H-전략에 인공 SL 없이도 할 수 있을 것 같다. 여기에 사진과 그에 대한 간단한 설명이 있습니다 (아아, 모든 것이 꽤 시끄럽습니다). 그래서 현재로서는 외장하드 SL에 대한 관심이 제한적이다.
내 데이터는 또한 하루 중 H- 컨텍스트의 글로벌 지배를 확인합니다(때로는 H+ 및 H- 컨텍스트를 각각 브레이크아웃 및 브레이크아웃 컨텍스트로 지칭함). 게다가, 위에서 언급한 2ZZ 방식은 이러한 맥락을 눈에 띄게 증폭시키는 쉬운 방법 을 제공하는 것 같습니다. 아아, 지속 가능한 무역에는 충분하지 않습니다.
당신은 이것을 의미합니까? 나는 H + 및 H- 컨텍스트와 하루 중 시간, 즉 거래 세션의 상관 관계에 대한 아이디어를 가지고 있었습니다. 그러나 손은 아직 이 지경에 이르지 못했습니다. 나는 당신의 그림이 상당히 가까운 주제를 가지고 있다는 것을 올바르게 이해했습니까?
오히려 흔적에 흰색 녹색 테이블. p. 불행히도 특정 게시물에 링크하는 방법을 모르겠습니다. 우편 주소를 어떻게/어디에 복사합니까?
SL과 TP는 선후배 33링크를 사용하면 H-전략에 인공 SL 없이도 할 수 있을 것 같다. 여기에 사진과 그에 대한 간단한 설명이 있습니다 (아아, 모든 것이 꽤 시끄럽습니다). 그래서 현재로서는 외장하드 SL에 대한 관심이 제한적이다.
아직 이에 대해 언급할 수 없습니다. 주제를 입력하지 않았습니다.
내 데이터는 또한 하루 중 H- 컨텍스트의 글로벌 지배를 확인합니다(때로는 H+ 및 H- 컨텍스트를 각각 브레이크아웃 및 브레이크아웃 컨텍스트로 지칭함). 게다가, 위에서 언급한 2ZZ 방식은 이러한 맥락을 눈에 띄게 증폭시키는 쉬운 방법 을 제공하는 것 같습니다. 아아, 지속 가능한 무역에는 충분하지 않습니다.
일반적으로 말해서 2Н과의 차이는 박사 학위가 있음을 나타냅니다. CR의 경우 일반적인 추세입니다.
그러나 차이의 크기는 패턴의 길이와 H 값에 크게 의존합니다.
관심이 있는 경우 Skype 또는 ICQ에서 더 빠르게 음성으로 논의해 보겠습니다. 거기에 같은 별명이 있습니다.
오히려 흔적에 흰색 녹색 테이블. p. 불행히도 특정 게시물에 링크하는 방법을 모르겠습니다. 우편 주소를 어떻게/어디에 복사합니까?
아직 이에 대해 언급할 수 없습니다. 주제를 입력하지 않았습니다.
일반적으로 말해서 2Н과의 차이는 박사 학위가 있음을 나타냅니다. CR의 경우 일반적인 추세입니다.
그러나 차이의 크기는 패턴의 길이와 H 값에 크게 의존합니다.
관심이 있는 경우 Skype 또는 ICQ에서 더 빠르게 음성으로 논의해 보겠습니다. 거기에 같은 별명이 있습니다.
이론적으로 2Н 상향과의 차이는 추세(H+ 컨텍스트), 하향 - 플랫(H- 컨텍스트)입니다. 비록 지금 우리의 조건이 일치하는지 확신할 수 없지만.
음성 토론에 관해서는 - 나는 여전히 오프라인을 선호합니다. 자주 생각하고 그림을 그려야 하는 주제인데 아카이브가 있어서 좋다. 개인 / 우편 / 기타가 더 나을까요?
여기서 한 가지 포인트가 누락되었다고 생각합니다. TP를 배치할 때 h[i] > TP에 대한 거래는 h[i] = TP인 배포 열에 포함됩니다. 즉, 이익이 TP보다 큰 거래는 0이 됩니다. 물론 정확히 동일한 추론이 SL에 기인할 수 있습니다. 손실이 SL보다 작은 거래는 0이 됩니다. 따라서 분포가 크게 변경됩니다. . 공식은 여전히 사실로 남아 있지만.
그리고 있습니다. TP가 설정되면 h[i] > TP에 대한 거래는 h[i] = TP인 열에 포함됩니다. 즉, 이익이 TP보다 큰 거래는 0입니다(그림의 파란색 히스토그램 참조. SL에서 정확히 동일한 효과가 관찰되므로 분포가 변경되지 않습니다.
아니면 내가 뭔가를 놓치고 있는 걸까...
그건 그렇고, 한 가지 더: 이 공식의 적분은 잘못 적용되었습니다. 왜냐하면 g[i]와 h[i]는 배타적으로 이산 값일 수 있고 따라서 이 함수는 적분할 수 없고 합산만 가능하기 때문입니다. 주제는 나에게 흥미롭고 가깝습니다. 토론이 계속되기를 기대합니다.
당신, ystr 은 확실히 옳습니다. 이산 값에서 적분 미적분학으로의 극한 통과 문제는 나에게 문제입니다. 나는 실험적으로 인수 1(정수)에서 불연속성을 가진 이러한 전환과 관련된 오류가 작다는 것을 발견했고 이에 대해 강제로 진정했습니다(문제를 묻었습니다). 나는 수학과 친구가 된 사람들의 의견을 경청하는 데 도움이 되고자 여기에 오게 되었습니다 ... 이 점에 대해 그들에게 감사의 말을 전하고 싶습니다! Yurixx 와 Mathemat , 도와줄 수 있습니까? 당신은 견갑골에 비슷한 작은 것들을 장난스럽게 배치합니다. 문제의 본질을 한 눈에 알아보기 위해 간단한 예를 들겠습니다. 1에서 n 까지의 정수로 구성된 고조파 급수의 합을 구하려고 합니다. 이러한 급수는 발산하며 항의 수가 증가함에 따라 무한대가 되는 경향이 있는 것으로 알려져 있습니다. 질문: 처음 n개의 항에 대한 합을 찾는 방법은 무엇입니까? 내가 제안한 논리에 따라, 합을 동일한 숫자로 곱하고 나눔으로써 합에서 적분으로 쉽게 갈 수 있습니다. 인수 -1의 이산화 단계와 원래 급수의 합을 찾기 위해 취합니다. 이것으로 무슨 일이 일어나는지 봅시다. 이를 위해 우리는 항의 수 - n (빨간색 그림 참조)의 함수로 고조파 급수의 합 값을 구성한 다음 원래 합(파란색)과 동일한 한계 내에서 결과 적분을 취합니다.
그래프가 작은 상수까지 일치함을 알 수 있으며, 오일러 상수인 것 같습니다. 사실, 전환이 맞습니다. 하지만 항상 그래요? 나는 어려운 대답을 모른다. 어쨌든 첫 번째 근사치에서 TS의 뇌물 FC의 기능에 대한 이러한 전환은 매개 변수 값에 대한 TS의 수익성 로그 의존성의 직접적인 수치 모델링과 일치합니다. 그러나 질문은 열려 있으며 이 지식 분야에서 유능한 사람들의 도움을 정말로 요청합니다.
Neutron , 뇌물 분배는 SL 및 TP의 영향과 효과를 올바르게 분석할 수 없습니다. 따라서 SL 및 TP를 사용하여 뇌물 분배를 진행하십시오.
SL과 TP는 확률을 제거하여 분포를 절단할 뿐만 아니라 둘 사이의 영역을 변형합니다. 그것들이 어떻게 변형되는지는 진입점에서 시간이 지남에 따라 이익/손실이 어떻게 변하는지에 달려 있습니다.
시간을 내십시오, Avals , 이 세부사항은 아직 그렇게 중요하지 않습니다. 알다시피, 나는 최적의 ES의 DF의 가장 일반적인 형태를 알고 싶습니다. 아마도 세부 사항이 없을 것입니다. 아마도 미래에는 세심한 고려가 필요하지 않을 것입니다.
그리고 있습니다. TP가 설정되면 h[i] > TP에 대한 거래는 h[i] = TP인 열에 포함됩니다. 즉, 이익이 TP보다 큰 거래는 0입니다(그림의 파란색 히스토그램 참조. SL에서 정확히 동일한 효과가 관찰되므로 분포가 변경되지 않습니다.
아니면 내가 뭔가를 놓치고 있는 걸까...
당신, ystr 은 확실히 옳습니다. 이산 값에서 적분 미적분학으로의 극한 통과 문제는 나에게 문제입니다. 나는 실험적으로 인수 1(정수)에서 불연속성을 가진 이러한 전환과 관련된 오류가 작다는 것을 발견했고 이에 대해 강제로 진정했습니다(문제를 묻었습니다). 나는 수학과 친구가 된 사람들의 의견을 경청하는 데 도움이 되고자 여기에 오게 되었습니다 ... 이 점에 대해 그들에게 감사의 말을 전하고 싶습니다! Yurixx 와 Mathemat , 도와줄 수 있습니까? 당신은 견갑골에 비슷한 작은 것들을 장난스럽게 배치합니다. 문제의 본질을 한 눈에 알아보기 위해 간단한 예를 들겠습니다. 1에서 n 까지의 정수로 구성된 고조파 급수의 합을 구하려고 합니다. 이러한 급수는 발산하며 항의 수가 증가함에 따라 무한대가 되는 경향이 있는 것으로 알려져 있습니다. 질문: 처음 n개의 항에 대한 합을 찾는 방법은 무엇입니까? 내가 제안한 논리에 따라, 합을 동일한 숫자로 곱하고 나눔으로써 합에서 적분으로 쉽게 갈 수 있습니다. 인수 -1의 이산화 단계와 원래 급수의 합을 찾기 위해 취합니다. 이것이 어떻게 되는지 봅시다. 이를 위해 우리는 항의 수 - n (빨간색 그림 참조)의 함수로 고조파 급수의 합 값을 구성한 다음 원래 합(파란색)과 동일한 한계 내에서 결과 적분을 취합니다.
그래프가 작은 상수까지 일치함을 알 수 있으며, 오일러 상수인 것 같습니다. 사실, 전환은 정확합니다. 하지만 항상 그렇습니까? 나는 어려운 대답을 모른다. 어쨌든 첫 번째 근사치에서 TS의 뇌물 FC의 기능에 대한 이러한 전환은 매개 변수 값에 대한 TS의 수익성 로그 의존성의 직접적인 수치 모델링과 일치합니다. 그러나 질문은 열려 있으며 이 지식 분야에서 유능한 사람들의 도움을 정말로 요청합니다.
시간을 내십시오, Avals , 이 세부사항은 아직 그렇게 중요하지 않습니다. 알다시피, 나는 최적의 ES의 DF의 가장 일반적인 형태를 알고 싶습니다. 아마도 세부 사항이 없을 것입니다. 아마도 미래에는 세심한 고려가 필요하지 않을 것입니다.
그래프에서 y축(g[i])의 로그 스케일은 약간 혼란스럽습니다. 그리고 분포의 변화에 대한 내 의견은 주로 가우스 곡선과 매우 다른 새로운 곡선 형태를 나타냅니다.
형식적으로 이 경우 적분이 발생할 수 있지만 적분으로 얻은 결과 "합"(적분은 함수 값의 합이기 때문에)은 얻은 실제 합과 매우 다를 수 있음을 이해해야 합니다. 간단한 요약으로. 그리고 적분할 수 있는 함수의 값이 커질수록 당연히 그 불일치도 커지게 됩니다. 적분 구간에 큰 값(수만, 수만)이 있는 함수에 대해서는 일반적인 합과 적분의 차이를 고려하는 것이 좋습니다. 그건 그렇고, 차트에서 고려되는 트랜잭션 수에 대한 비율 K[n] / K[0](약 2 또는 3 천)은 매우 클 수 있습니다(단위에서 수백만까지).
시리즈의 첫 번째 용어의 합에 대한 검색에 관해서는 내 생각에 유한 차분을 연구하는 수학 분야가 이것을 가장 많이 수행했습니다.
중성자 에게
Сергей , всё, что ты сейчас пытаешься для себя определить, сводится к требованию конкретизировать условия работы како-то определённой ТС. Пока, в рамках принятого формата изложения материала, нам это не нужно
나는 아직 그것에 동의할 수 없지만 우리는 볼 것입니다.
이산 값에서 적분 미적분학으로의 극한 통과 문제는 나에게 문제입니다
수학자는 아니지만, 특히 당신이 만든 그러한 가정에는 문제가 없습니다. 아주 오래전(아주 오래 전)이었지만 내 기억이 거짓말을 하지 않는다면 DSP에는 이산 신호(양자화 후)를 기반으로 연속 신호를 복원할 가능성을 증명하는 일종의 정리가 있는데, 그리고 그 해결책은 보편적인 것처럼 보이지만 물론 몇 가지 가정이 있습니다. 그 방향으로 찔러보세요.
유리크스에게
Mdaa, 이제 당신은 당신과 논쟁 할 수 없습니다-교수.
그리고 있습니다.
그래서 나는 내 말을 되돌린다.
받기 위해서는 무언가를 주어야 합니다. 그리고 단어는 나중에 제거될 수 있는 것으로 항상 구체화되지 않는 까다로운 것입니다.
모든 것 !
일반적으로 모든? 내가 문맥을 요정의 조각(C)이라고 불렀다는 사실에 기분이 상했습니까? 아니길 바랍니다. 그러나 이것은 위상 공간이 아니라 컨텍스트입니다. 그런데. 견적 프로세스를 위한 단계 공간을 구축하는 것은 근본적으로 불가능합니다. Takens도 도움이 되지 않을 것입니다. o) 사실, 전 세계가 미쳐가기 시작했고 누가 어떤 의미와 어디에 투자하고 있는지 더 이상 명확하지 않습니다. 그리고 TS 매개변수의 위상 공간은 재앙입니다! 이것은 전체 파이프입니다! 하지만 나는 당신을 귀찮게하지 않고 조용히 앉아 있습니다-재미있게 :o)
그건 그렇고, 차트에서 고려되는 트랜잭션 수에 대한 비율 K[n] / K[0](약 2 또는 3 천)은 매우 클 수 있습니다(단위에서 수백만까지).
재미있는 수학. 매개변수 f 의 값과 평균 거래 규모 h (거래 손실도 고려)에서 2,000번의 거래에서 보증금을 200만 배 늘릴 수 있는지 보여줄 수 있습니까? 매개변수 f < c/K0, 여기서 c 는 포인트 비용, K0 은 한 로트 작업을 위한 최소 저장소입니다(EURUSD의 경우 f < 10/1500 = 1/150).
그리고 한 순간. 실제로 분포 g[i] 는 유한한 간격에서만 0과 다릅니다. 그리고 이론적으로 넌센스를 발명하지 않으면 매우 빠르게 감소합니다. 당신이 옳고 비율 K[n]/K[0] 이 수백만에 도달할 수 있다고 해도(즉, 6차의 ln(S) ), 이 경우 ln(1+h*f) 는 크게 다르지 않을 것입니다 제로에서. 그래서 문제가 무엇입니까? 표현의 정확성?
유리크스에게
일반적으로 모든? 내가 문맥을 요정의 조각(C)이라고 불렀다는 사실에 기분이 상했습니까?
물론 아닙니다. 스마일리가 있었습니다. 확실히 알겠습니다. 아마도 도중에 길을 잃었을 것입니다.
다음과 같은 특정 게시물의 앵커를 얻습니다. ...
그건 그렇고, 조금 번거롭습니다. 누가 더 쉽게 할 수 있습니까?
원하는 글 끝에 비슷한 단어 찾기
링크 복사
응답에 붙여넣기(예: https://www.mql5.com/ru/forum/123072/page10#similar255957 )
그것에서 유사한 단어를 삭제하고 https://www.mql5.com/en/forum/123072/page10#255957 을 얻으십시오.
그래프에서 y축(g[i])의 로그 스케일은 약간 혼란스럽습니다. 그리고 분포의 변화에 대한 내 의견은 주로 가우스 곡선과 매우 다른 새로운 곡선 형태를 나타냅니다.
곡선의 새로운 모양은 이전 모양과 정확히 일치합니다. 즉, SL과 TP(러그) 사이 영역의 가우스입니다. Stoporder는 RF의 이 부분의 분배 형태에 영향을 미치지 않습니다. 그리고 멈춤 뒤에는 FR이 동일하게 0입니다(이상화된 경우입니다. 현실에 대한 대응에 대한 의견은 Candid 에 의해 조금 더 높게 표현되었습니다).
내가 지금 이해하는 바와 같이, 통합 섹션으로 나누는 데 부정확성이 있습니다. 사실 적분할 때 히스토그램의 동일한 경계 열을 두 번 고려합니다. TS 이익의 로그가 어떻게 결정되었는지 확인하십시오(첫 번째 식).
그리고 위의 통합 영역 겹침(두 번째 표현)을 고려하여 어떻게 보여야 하는지 알 수 있습니다. 오류가 작은 것은 분명하지만(TP 또는 SL에 비해 1) 최대한 정확할 것입니다.
적분 구간에 큰 값(수만, 수만)이 있는 함수에 대해서는 일반적인 합과 적분의 차이를 고려하는 것이 좋습니다. 그건 그렇고, 차트에서 고려되는 트랜잭션 수에 대한 비율 K[n]/K[0](약 2 또는 3 천)은 매우 클 수 있습니다(단위에서 수백만까지).
Yura 가 위에서 올바르게 언급했듯이, 우리는 상대 이익의 대수(위의 식 참조)로 작업하고 이 값은 모든 합리적인 한계와 함께 최대 10의 범위에 있습니다. 문제 해결의 정확성 문제에 관해서는 극한을 넘을 때 발생할 수 있는 오류에 비추어, 우리가 이윤 자체의 상대적 가치와 그 로그가 아니라 그것에 의해 결정되는 함수의 극한값을 찾는 것이 중요하다는 것을 상기시켜 드리겠습니다. 그리고 그것은 y축을 따른 변위에 의존하지 않습니다(표현의 최대값은 동시에 이동하지 않습니다). 나는 이것이 유효한 조치라고 생각한다.
최적 TS의 일반적인 특성의 복원에 대한 추론을 계속합시다.
우선 '최적의 TS'라는 개념에 담긴 의미를 다시 한 번 정의하고자 합니다. 평균적으로 단위 시간당 최대 포인트 수를 가져오는 TS로 간주합니다. 시간 퀀텀 아래에서 우리는 (달리 구체적으로 규정하지 않는 한) 시가(확정성을 위해)에서 가격 시리즈의 판독값을 가정할 것입니다. 또한 우리는 이미 언급된 것 외에도 미래를 볼 수 있는 시스템을 "이상적인 TS"라고 부를 것입니다(즉, 과거 데이터에서 작동하고 현재 시간의 오른쪽에 있는 판독값을 사용하여 진입/출구를 분석합니다. 포인트들).
이상적인 TS에 대한 트릭 DF의 일반적인 형태를 결정해 봅시다. 글쎄요, 즉석에서 그리고 많은 철학 없이, 우리는 그림 1에 묘사된 것과 유사한 것을 가정할 수 있습니다. 왼쪽:
실제로, 그러한 TS의 경우 수익성이 없는 거래가 없으며(RF의 왼쪽 경계는 DC 커미션의 가치와 정확히 일치함), 긍정적인 거래는 그 가치가 제한되지 않습니다. 하지만 생각해 봅시다. 정말 더 나은 것이 없습니까? 결국, 임의의 큰 이익이 존재할 가능성은 열린 위치에서 보낸 무한한 시간을 의미하므로 TS에 대한 주요 요구 사항이 충족되지 않습니다. 시각. 따라서 오른쪽의 DF를 강제로 차단하고 결과적으로 델타 함수(오른쪽 그림에 표시된 막대 그래프의 단일 막대)로의 필연적인 퇴화의 필요성을 인식하지 않을 수 없습니다. 질문: h 매개변수 정의 영역의 아무 곳에나(열) 위치할 수 있습니까? 아니오로 밝혀졌습니다. 그 위치는 너무 멀어서는 안 되며(제시간에 거래가 지연되지 않도록) 스프레드와 가치가 너무 가깝지 않아야 하기 때문입니다. 스프레드가 동일하면 TS 이익은 0으로 재설정됩니다. 따라서 우리는 두 가지 경쟁 프로세스(거래 빈도 및 각 거래의 뇌물 액수)와 스프레드의 결정 역할에 대해 이야기할 수 있습니다. 이 문제에 대한 기능의 최대값을 찾는 최적화 문제를 해결해야 합니다. 포지션 유지 시간이 이익의 제곱에 비례한다는 사실을 기억한다면 기능을 구축하는 것은 어렵지 않습니다. 마지막 진술은 가격 계열이 무작위(이 경우 VR을 마팅게일로 간주하므로 결과에 크게 영향을 미치지 않음) 1차원 브라운 운동과 유사한 결과입니다. 브라운 운동의 경우 진폭의 평균값이 시간의 제곱근으로 증가하는 것으로 알려져 있습니다. 다시 말해, 시간 간격을 이전 간격보다 두 배 더 길게 하면 두 배 더 큰 루트까지 가격 하락의 진폭을 얻습니다. 이를 고려하여 최적의 뇌물 H 의 크기를 결정할 수 있으며 이는 이상적인 TS의 이중 스프레드와 동일한 것으로 판명되었습니다. 동시에 Sp와 동일한 값만 이익이 된다는 것을 잊지 마십시오(DC에 커미션을 제공하는 것을 잊지 말아야 합니다).
이것이 우리가 얻은 것입니다. 비록 실제(멋진)는 아니지만 이상적인 차량입니다. 이는 최적의 TS의 일반적인 형태를 구성할 때 추가 추론에 도움이 될 것입니다.