당신은 mql5 수 있습니다, 차이점은 무엇입니까 ... 예를 들어, 실제 악기의 기존 이력에서 1년 또는 5년을 샘플로 취하고 출력에서 합성된 20~100년을 얻습니다. 그러나 입력 범위의 특성이 있습니다.
당신은 적어도 100500개의 그런 스크립트를 붙일 수 있습니다.
모든 특성이 실제 시리즈와 동일한 합성물은 여전히 얻을 수 없습니다. 요점은 초복잡한 특성이 있다는 것조차 아니라 다른 것입니다. 정확히 무엇을 모델링해야 하는지조차 모릅니다. 이것은 실제 시리즈를 철저하게 모델링하는 합성을 포기해야 함을 의미합니다. 장이 얇다.
한때 합성 시리즈 바이러스에 감염되었을 때 만화책을 읽고 많은 생각을 했습니다. 나는 이러한 합성 물질을 테스트할 특정 차량 없이는 할 수 없다는 결론에 도달했습니다. 즉, 합성 자체는 거래 시스템이 사용하는 패턴을 어떻게든 고려해야 합니다. 저것들. 매우 구체적인 방식으로 TS 자체의 속성을 고려하는 것을 모델링해야 합니다.
예 1: "2개의 이동 평균 , 교차점의 진입/출구" TS를 사용하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 어떤 합성 물질을 생성해야 합니까? 독립적인 증분을 사용하는 일반 랜덤 워크(RW)? 아니요. 첫째, 시장은 SB가 아닙니다. 둘째, 어쨌든 SB에서는 아무 일도 일어나지 않을 것입니다. 어떤 사람들은 순수한 SB에서 장기적인 이익을 얻을 수 있다고 믿는 사람들이 뭐라고 말하든 상관 없습니다. 그리고 무엇을 생성할 것인가? 그리고 누가 알겠습니까... 아마도 이 차량을 위해 합리적인 것을 생성하지 못할 것입니다.
예제 #2: Fibo 수준을 기반으로 하는 시스템. 성공적으로 사용하는 사람들이 있습니다. 즉, Fibo 수준은 수준이 무작위인 경우보다 훨씬 더 자주 확인됩니다. 자, 이제 이러한 섬유소가 실제 생활에서처럼 자주 발생하는 합성 물질을 어떻게 생성합니까? 아무나 할 수 없다고 생각합니다. 하지만 그것들은 존재한다, 피비! 그리고 Fib를 고려하지 않은 합성 물질에서 그러한 차량을 테스트하는 것은 의미가 없습니다. 왜냐하면 이것이 바로 이 시스템이 사용하는 것이기 때문입니다. 실제로 수익성이 있는 것으로 판명되더라도 부당하게 거부됩니다.
요약: 좋은 합성물을 생성하려면 실제 시리즈를 100% 철저하게 알아야 합니다. 글쎄, 누군가가 마침내 그것을 인식하면 더 이상 이 합성을 생성할 필요가 없을 것입니다 :)
기성품 스크립트를 찾을 가능성은 거의 없습니다. 이 작업은 MatLab과 같은 보다 전문화된 패키지로 가장 잘 해결됩니다. 자연적인 것과 동일한 시퀀스를 완전히 생성하는 것은 불가능하지만(결국 시장은 난수 생성기가 아닙니다), 분산 및 비정규 분포와 같은 기본 통계가 동일한 시리즈를 얻을 수 있습니다. 계량경제학에서는 이를 위해 ARCH, GARCH 등과 같은 특수 모델이 사용됩니다. 예를 들어 Matlab에는 특수 도구 상자 Garch 모델링 또는 이와 유사한 것이 있습니다. 입력에서 주요 통계가 제공되고 출력에서 임의의 수익이 얻어지며 이는 가격 시리즈 증분으로 변환됩니다. 현실에 대한 더 나은 근사가 필요한 경우 사용하는 원시 변동성 모델을 버리고 대신 실제 상품의 변동성을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 이 모든 것이 왜 필요한가? 그것은 돈을 가져오지 않습니다.
그렇게 해서 2010년까지의 거의 모든 역사를 사용하여 시리즈의 일부 특성을 얻을 수 있었습니다. 그리고 무엇을 테스트해야 할까요? 따라서 현대적인 기능으로 인해 특성이 유사한 합성 시리즈를 생성할 수 있는 것처럼 보였습니다. 이가에 대한 TS를 시도하고 싶습니다 .... 누군가가 기성품 합성을 가지고 있습니까? 가급적 EURUSD. 포스트잇 플리즈!
예 #2: Fibo 수준을 기반으로 하는 시스템. 성공적으로 사용하는 사람들이 있습니다. 즉, Fibo 수준은 수준이 무작위인 경우보다 훨씬 더 자주 확인됩니다. 자, 이제 이러한 섬유소가 실제 생활에서처럼 자주 발생하는 합성 물질을 어떻게 생성합니까? 아무나 할 수 없다고 생각합니다. 하지만 그것들은 존재한다, 피비! 그리고 Fib를 고려하지 않은 합성 물질에서 그러한 차량을 테스트하는 것은 의미가 없습니다. 왜냐하면 이것이 바로 이 시스템이 사용하는 것이기 때문입니다.
요약: 좋은 합성물 을 생성하려면 실제 시리즈를 100% 철저하게 알아야 합니다. 글쎄, 누군가가 마침내 그것을 인식하면 더 이상 이 합성을 생성할 필요가 없을 것입니다 :)
늘 그렇듯이 질문을 다른 각도에서 보게 만드네요... 아마도 뭔가가 있습니까? "별로 좋지 않다"하자?
상당히 실용적인 의미는 이러한 인식 없이는 그러한 개발이 불가능하다는 진술의 배경에 대해 일어나고 있는 일의 본질을 깨달은 후 합성 개발의 무의미함에 대한 귀하의 매우 "선동적인" 진술을 포함합니다(임호).
나는 번역한다: 이 패턴의 본질에 대한 외부 정보를 사용하지 않는 방법으로 이전에 밝혀지지 않은 다소 복잡한 패턴에 대한 통계적 연구를 시도하는 것은 절대적으로 의미가 없습니다. 여하튼: 여기에서 적극적으로 사용되는 LSM은 연구원이 거듭제곱 급수를 근사 다항식으로 선택한다고 생각하는 경우에만 만유인력의 법칙을 밝히는 데 적용할 수 있지만 모든 종류의 다른 코탄젠트와의 사인은 아닙니다... 동일하지만 정확히 반대 - 주기적인 과정을 연구합니다.
보간과 외삽이 약간의 "두 가지 큰 차이점"이라는 것을 모든 사람이 이해하는 것 같습니다. 그러나 오늘 동안에만 12개 이상의 게시물이 나타났고 다음 항목 의 시작 가격 예측에 대한 그 이상도 이하도 아닌 매우 견고한 작업이 나타났습니다. "지금 여기"에서 연구 중인 프로세스의 일반적인 특성에 대한 예비 평가를 완전히 무시하고 배타적 회귀 분석을 기반으로 합니다.
Alexey, 두세 사람이 귀하의 게시물을 읽은 후 확률을 알려지지 않은 패턴으로 인식하는 것이 확률 이론의 후속 적용을 무의미하게 만든다는 것을 깨닫는다면 제기된 주제의 의미가 상당히 실용적이 될 것입니다. 사람들은 점차적으로 만유인력의 법칙을 발견하기 위해 이 이론을 사용하려는 시도를 중단하고 자유 낙하의 속도와 가속도에 대한 임의 요인의 영향을 평가하기 위해 이를 적용할 것입니다.
당신은 mql5 수 있습니다, 차이점은 무엇입니까 ...
예를 들어, 실제 악기의 기존 이력에서 1년 또는 5년을 샘플로 취하고 출력에서 합성된 20~100년을 얻습니다.
그러나 입력 범위의 특성이 있습니다.
당신은 적어도 100500개의 그런 스크립트를 붙일 수 있습니다.
모든 특성이 실제 시리즈와 동일한 합성물은 여전히 얻을 수 없습니다. 요점은 초복잡한 특성이 있다는 것조차 아니라 다른 것입니다. 정확히 무엇을 모델링해야 하는지조차 모릅니다. 이것은 실제 시리즈를 철저하게 모델링하는 합성을 포기해야 함을 의미합니다. 장이 얇다.
한때 합성 시리즈 바이러스에 감염되었을 때 만화책을 읽고 많은 생각을 했습니다. 나는 이러한 합성 물질을 테스트할 특정 차량 없이는 할 수 없다는 결론에 도달했습니다. 즉, 합성 자체는 거래 시스템이 사용하는 패턴을 어떻게든 고려해야 합니다. 저것들. 매우 구체적인 방식으로 TS 자체의 속성을 고려하는 것을 모델링해야 합니다.
예 1: "2개의 이동 평균 , 교차점의 진입/출구" TS를 사용하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 어떤 합성 물질을 생성해야 합니까? 독립적인 증분을 사용하는 일반 랜덤 워크(RW)? 아니요. 첫째, 시장은 SB가 아닙니다. 둘째, 어쨌든 SB에서는 아무 일도 일어나지 않을 것입니다. 어떤 사람들은 순수한 SB에서 장기적인 이익을 얻을 수 있다고 믿는 사람들이 뭐라고 말하든 상관 없습니다. 그리고 무엇을 생성할 것인가? 그리고 누가 알겠습니까... 아마도 이 차량을 위해 합리적인 것을 생성하지 못할 것입니다.
예제 #2: Fibo 수준을 기반으로 하는 시스템. 성공적으로 사용하는 사람들이 있습니다. 즉, Fibo 수준은 수준이 무작위인 경우보다 훨씬 더 자주 확인됩니다. 자, 이제 이러한 섬유소가 실제 생활에서처럼 자주 발생하는 합성 물질을 어떻게 생성합니까? 아무나 할 수 없다고 생각합니다. 하지만 그것들은 존재한다, 피비! 그리고 Fib를 고려하지 않은 합성 물질에서 그러한 차량을 테스트하는 것은 의미가 없습니다. 왜냐하면 이것이 바로 이 시스템이 사용하는 것이기 때문입니다. 실제로 수익성이 있는 것으로 판명되더라도 부당하게 거부됩니다.
요약: 좋은 합성물을 생성하려면 실제 시리즈를 100% 철저하게 알아야 합니다. 글쎄, 누군가가 마침내 그것을 인식하면 더 이상 이 합성을 생성할 필요가 없을 것입니다 :)
주제별:
기성품 스크립트를 찾을 가능성은 거의 없습니다. 이 작업은 MatLab과 같은 보다 전문화된 패키지로 가장 잘 해결됩니다. 자연적인 것과 동일한 시퀀스를 완전히 생성하는 것은 불가능하지만(결국 시장은 난수 생성기가 아닙니다), 분산 및 비정규 분포와 같은 기본 통계가 동일한 시리즈를 얻을 수 있습니다. 계량경제학에서는 이를 위해 ARCH, GARCH 등과 같은 특수 모델이 사용됩니다. 예를 들어 Matlab에는 특수 도구 상자 Garch 모델링 또는 이와 유사한 것이 있습니다. 입력에서 주요 통계가 제공되고 출력에서 임의의 수익이 얻어지며 이는 가격 시리즈 증분으로 변환됩니다. 현실에 대한 더 나은 근사가 필요한 경우 사용하는 원시 변동성 모델을 버리고 대신 실제 상품의 변동성을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 이 모든 것이 왜 필요한가? 그것은 돈을 가져오지 않습니다.
그리고 무엇을 테스트해야 할까요?
따라서 현대적인 기능으로 인해 특성이 유사한 합성 시리즈를 생성할 수 있는 것처럼 보였습니다.
이가에 대한 TS를 시도하고 싶습니다 ....
누군가가 기성품 합성을 가지고 있습니까? 가급적 EURUSD.
포스트잇 플리즈!
예 #2: Fibo 수준을 기반으로 하는 시스템. 성공적으로 사용하는 사람들이 있습니다. 즉, Fibo 수준은 수준이 무작위인 경우보다 훨씬 더 자주 확인됩니다. 자, 이제 이러한 섬유소가 실제 생활에서처럼 자주 발생하는 합성 물질을 어떻게 생성합니까? 아무나 할 수 없다고 생각합니다. 하지만 그것들은 존재한다, 피비! 그리고 Fib를 고려하지 않은 합성 물질에서 그러한 차량을 테스트하는 것은 의미가 없습니다. 왜냐하면 이것이 바로 이 시스템이 사용하는 것이기 때문입니다.
요약: 좋은 합성물 을 생성하려면 실제 시리즈를 100% 철저하게 알아야 합니다. 글쎄, 누군가가 마침내 그것을 인식하면 더 이상 이 합성을 생성할 필요가 없을 것입니다 :)
늘 그렇듯이 질문을 다른 각도에서 보게 만드네요...
아마도 뭔가가 있습니까? "별로 좋지 않다"하자?
다음은 이 주제에 대한 나의 요청에 따라 그들이 한 일입니다.
비율.
추신 작품명에 저작권은 저에게 있습니다
... 나는 이것에 어떤 실용적인 의미도 보이지 않습니다.
여기, 친애하는 이름을 가진, 나는 당신과 동의하지 않습니다 :)
상당히 실용적인 의미는 이러한 인식 없이는 그러한 개발이 불가능하다는 진술의 배경에 대해 일어나고 있는 일의 본질을 깨달은 후 합성 개발의 무의미함에 대한 귀하의 매우 "선동적인" 진술을 포함합니다(임호).
나는 번역한다: 이 패턴의 본질에 대한 외부 정보를 사용하지 않는 방법으로 이전에 밝혀지지 않은 다소 복잡한 패턴에 대한 통계적 연구를 시도하는 것은 절대적으로 의미가 없습니다. 여하튼: 여기에서 적극적으로 사용되는 LSM은 연구원이 거듭제곱 급수를 근사 다항식으로 선택한다고 생각하는 경우에만 만유인력의 법칙을 밝히는 데 적용할 수 있지만 모든 종류의 다른 코탄젠트와의 사인은 아닙니다... 동일하지만 정확히 반대 - 주기적인 과정을 연구합니다.
보간과 외삽이 약간의 "두 가지 큰 차이점"이라는 것을 모든 사람이 이해하는 것 같습니다. 그러나 오늘 동안에만 12개 이상의 게시물이 나타났고 다음 항목 의 시작 가격 예측에 대한 그 이상도 이하도 아닌 매우 견고한 작업이 나타났습니다. "지금 여기"에서 연구 중인 프로세스의 일반적인 특성에 대한 예비 평가를 완전히 무시하고 배타적 회귀 분석을 기반으로 합니다.
Alexey, 두세 사람이 귀하의 게시물을 읽은 후 확률을 알려지지 않은 패턴으로 인식하는 것이 확률 이론의 후속 적용을 무의미하게 만든다는 것을 깨닫는다면 제기된 주제의 의미가 상당히 실용적이 될 것입니다. 사람들은 점차적으로 만유인력의 법칙을 발견하기 위해 이 이론을 사용하려는 시도를 중단하고 자유 낙하의 속도와 가속도에 대한 임의 요인의 영향을 평가하기 위해 이를 적용할 것입니다.
웃어, 고마워.
건강을 위해!
자, 이제 이러한 섬유소가 실제 생활에서처럼 자주 발생하는 합성 물질을 어떻게 생성합니까? 아무나 할 수 없다고 생각합니다.
예외는 공식에 Fibs를 명시적으로 포함하지 않지만 생성 과정에서 자연적으로 "알 수 없는" 방식으로 얻어지는 합성 물질을 생성하는 것입니다. 나는 아직 이것을 하는 방법을 모르지만 나는 낙관적으로 그것을 배울 시간이 있다고 믿습니다))
안녕하세요 여러분, 그런데 오랜만에 왔어요!
Привет всем, кстати, давненько сюда не заходил!
Ba-ah, 어떤 종류의 사람들이 ... 어디 갔어, 이름이?!