PROFI에서 SUPERPROFI에 대한 모든 질문 - 1. - 페이지 17 1...101112131415161718192021222324...45 새 코멘트 hrenfx 2011.02.18 18:27 #161 문자열을 정수 배열로 변환해야 한다는 것을 올바르게 이해하고 있습니까? Alexey Subbotin 2011.02.18 18:29 #162 hrenfx : 문자열을 정수 배열로 변환해야 한다는 것을 올바르게 이해하고 있습니까? 유니코드에서. 나중에 DLL로 대체하기 위한 정수 배열 hrenfx 2011.02.18 19:14 #163 이것은? #define SIZEOF_INT 4 #define BYTE_BITS 8 #define SIZEOF_ANSI 1 #define SIZEOF_UNICODE 2 void StringToINT( string Str, int & Buffer[], bool UniCode = FALSE ) { int Koef; if (UniCode) Koef = SIZEOF_UNICODE; else Koef = SIZEOF_ANSI; int i = 0 , j, Len = StringLen (Str); int Pos = 0 , Size = Koef * Len / SIZEOF_INT; if ((Koef * Len) % SIZEOF_INT > 0 ) Size++; ArrayResize (Buffer, Size); while (i < Len) { Buffer[Pos] = 0 ; for (j = 0 ; j < SIZEOF_INT / Koef; j++) { if (i < Len) Buffer[Pos] |= StringGetChar(Str, i) << (Koef * j * BYTE_BITS); i++; } Pos++; } return ; } string INTToString( int & Buffer[], bool UniCode = FALSE ) { string Str = "" ; int Tmp, Size = ArraySize (Buffer); int Koef; if (UniCode) Koef = SIZEOF_UNICODE; else Koef = SIZEOF_ANSI; for ( int i = 0 ; i < Size; i++) { Tmp = Buffer[i]; while (Tmp != 0 ) { Str = Str + CharToStr(Tmp & 0xFF ); Tmp >>= Koef * BYTE_BITS; } } return (Str); } void start() { int Buffer[]; string Str = "abcde" ; StringToINT(Str, Buffer, FALSE); // ANSI Str = INTToString(Buffer, FALSE); // ANSI Print ( ArraySize (Buffer)); Print (Str); StringToINT(Str, Buffer, TRUE); // UNICODE Str = INTToString(Buffer, TRUE); // UNICODE Print ( ArraySize (Buffer)); Print (Str); return ; } --- 2011.02.18 20:17 #164 여러분의 도움과 참여에 감사드립니다. 15페이지 - Zhunko 와 TheXpert는 이미 저를 길을 안내했고 저는 모든 것을 거의 제대로 해냈습니다. :) 하지만 경험이 부족하여 CP_ACP 대신 MultiByteToWideChar 함수를 CP_UTF8 로 보냈습니다. Ilnur 가 나타나 내 코드를 수정한 전능자에게 감사드립니다. 그렇지 않으면 이미 MT4에서 이 라이브러리를 끝내고 싶었습니다. 결정을 내려주신 모든 분들께 다시 한번 감사드립니다. 함께라면 우리는 갱단입니다! :) hrenfx 2011.02.19 12:20 #165 TeamViewer휴대용 파일: teamviewerportable.rar 3002 kb Vasiliy Sokolov 2011.02.19 20:28 #166 정규 분포 종을 포함하는 지표를 개발 중입니다. 따라서 여기에 해결해야 할 문제가 있습니다. 얻은 결과의 통계적 유의성을 평가하려면 N 검정 시 무작위 프로세스 의 표준 편차 값을 찾아야 합니다. 수학적 기대치는 미리 알고 있으며 0이며 긍정적인 결과의 확률 각 시행의 (+1)은 부정적인 결과 (-1)의 확률과 같으므로 0.5와 같습니다. 예 1. 두 명의 플레이어가 1000개의 동전 던지기를 할 때까지 던지기를 합니다. 99.7%의 확률로 그들 중 하나의 이득과 그에 따른 다른 손실의 범위의 경계를 결정하십시오. 저것들. 이 시그마 곡선의 공식만 있으면 됩니다. 나는 문제가 세계만큼이나 오래되었다는 것을 알고 있으며 사용 가능한 시퀀스(LSM)를 기반으로 이러한 편차를 계산할 수 있지만 BP 자체 없이 자체적으로 계산해야 합니다. 트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 프로그래밍 자습서 지뢰밭에서의 시장예절 또는 예의범절 Alexey Subbotin 2011.02.19 20:34 #167 C-4 : 정규 분포 종을 포함하는 지표를 개발 중입니다. 따라서 여기에 해결해야 할 문제가 있습니다. 얻은 결과의 통계적 유의성을 평가하려면 N 검정 시 무작위 프로세스의 표준 편차 값을 찾아야 합니다. 수학적 기대치는 미리 알고 있으며 0이며 긍정적인 결과의 확률 각 시행의 (+1)은 부정적인 결과 (-1)의 확률과 같으므로 0.5와 같습니다. 예 1. 두 명의 플레이어가 1000개의 동전 던지기를 할 때까지 던지기를 합니다. 99.7%의 확률로 그들 중 하나의 이득과 그에 따른 다른 손실의 범위의 경계를 결정하십시오. 저것들. 이 시그마 곡선의 공식만 있으면 됩니다. 나는 문제가 세계만큼이나 오래되었다는 것을 알고 있으며 사용 가능한 시퀀스(LSM)를 기반으로 이러한 편차를 계산할 수 있지만 BP 자체 없이 자체적으로 계산해야 합니다. C-4 이 경우 발생하는 이항 분포의 경우(큰 N의 경우 정규에 의해 잘 근사됨) 표준 편차(sigma)는 sqrt(N*p*q)와 같습니다. 여기서 N은 시행, p는 단일 승리 확률, q = 1 -p - 단일 패배 확률. 루트를 추가했습니다 Alexey Subbotin 2011.02.19 20:34 #168 저것들. 제곱미터(1000*0.5*0.5) = 제곱미터(250) = 15.81 따라서 99.7%는 플러스 또는 마이너스 3시그마 3 * 15.81 = 47.434에 맞습니다. Alexey Subbotin 2011.02.19 20:43 #169 일반적으로 이항 체계의 분위수를 대략적으로 결정하기 위해 Moivre-Laplace(google)의 적분 정리를 사용할 수 있습니다. 함수 Ф(х)의 값은 잘 정리되어 있으며 수치 적분을 수행하는 알고리즘도 있습니다. 문제는 표준이라 이미 백만 번 풀었다) Vasiliy Sokolov 2011.02.20 09:41 #170 alsu : 저것들. 제곱미터(1000*0.5*0.5) = 제곱미터(250) = 15.81 따라서 99.7%는 플러스 또는 마이너스 3시그마 3 * 15.81 = 47.434에 맞습니다. 조언 해주셔서 감사합니다. 그러나 어떤 이유로 기능이 좁아 보입니다. 500개의 SB를 사용했는데 그 중 99.7%가 3시그마에 맞는 것 같습니다. 1...101112131415161718192021222324...45 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
문자열을 정수 배열로 변환해야 한다는 것을 올바르게 이해하고 있습니까?
이것은?
여러분의 도움과 참여에 감사드립니다.
15페이지 - Zhunko 와 TheXpert는 이미 저를 길을 안내했고 저는 모든 것을 거의 제대로 해냈습니다. :)
하지만 경험이 부족하여 CP_ACP 대신 MultiByteToWideChar 함수를 CP_UTF8 로 보냈습니다.
Ilnur 가 나타나 내 코드를 수정한 전능자에게 감사드립니다. 그렇지 않으면 이미 MT4에서 이 라이브러리를 끝내고 싶었습니다.
결정을 내려주신 모든 분들께 다시 한번 감사드립니다. 함께라면 우리는 갱단입니다! :)
정규 분포 종을 포함하는 지표를 개발 중입니다. 따라서 여기에 해결해야 할 문제가 있습니다.
얻은 결과의 통계적 유의성을 평가하려면 N 검정 시 무작위 프로세스 의 표준 편차 값을 찾아야 합니다. 수학적 기대치는 미리 알고 있으며 0이며 긍정적인 결과의 확률 각 시행의 (+1)은 부정적인 결과 (-1)의 확률과 같으므로 0.5와 같습니다.
예 1. 두 명의 플레이어가 1000개의 동전 던지기를 할 때까지 던지기를 합니다. 99.7%의 확률로 그들 중 하나의 이득과 그에 따른 다른 손실의 범위의 경계를 결정하십시오.
저것들. 이 시그마 곡선의 공식만 있으면 됩니다. 나는 문제가 세계만큼이나 오래되었다는 것을 알고 있으며 사용 가능한 시퀀스(LSM)를 기반으로 이러한 편차를 계산할 수 있지만 BP 자체 없이 자체적으로 계산해야 합니다.
정규 분포 종을 포함하는 지표를 개발 중입니다. 따라서 여기에 해결해야 할 문제가 있습니다.
얻은 결과의 통계적 유의성을 평가하려면 N 검정 시 무작위 프로세스의 표준 편차 값을 찾아야 합니다. 수학적 기대치는 미리 알고 있으며 0이며 긍정적인 결과의 확률 각 시행의 (+1)은 부정적인 결과 (-1)의 확률과 같으므로 0.5와 같습니다.
예 1. 두 명의 플레이어가 1000개의 동전 던지기를 할 때까지 던지기를 합니다. 99.7%의 확률로 그들 중 하나의 이득과 그에 따른 다른 손실의 범위의 경계를 결정하십시오.
저것들. 이 시그마 곡선의 공식만 있으면 됩니다. 나는 문제가 세계만큼이나 오래되었다는 것을 알고 있으며 사용 가능한 시퀀스(LSM)를 기반으로 이러한 편차를 계산할 수 있지만 BP 자체 없이 자체적으로 계산해야 합니다.
C-4
이 경우 발생하는 이항 분포의 경우(큰 N의 경우 정규에 의해 잘 근사됨) 표준 편차(sigma)는 sqrt(N*p*q)와 같습니다. 여기서 N은 시행, p는 단일 승리 확률, q = 1 -p - 단일 패배 확률.
루트를 추가했습니다
저것들. 제곱미터(1000*0.5*0.5) = 제곱미터(250) = 15.81
따라서 99.7%는 플러스 또는 마이너스 3시그마 3 * 15.81 = 47.434에 맞습니다.
저것들. 제곱미터(1000*0.5*0.5) = 제곱미터(250) = 15.81
따라서 99.7%는 플러스 또는 마이너스 3시그마 3 * 15.81 = 47.434에 맞습니다.
조언 해주셔서 감사합니다. 그러나 어떤 이유로 기능이 좁아 보입니다.
500개의 SB를 사용했는데 그 중 99.7%가 3시그마에 맞는 것 같습니다.