이 모든 것은 끊임없이 예측하고 거래하는 시스템을 고려할 때만 사실입니다. 그러나 시스템이 최적의 진입점을 감지할 때 옵션에 전혀 맞지 않습니다. 여기에서 의견으로는 정성적 예측이 가능하고 그런 다음에만 예측 방향을 선택합니다. 실제로는 분 차트에 매주 2-5개의 항목이 있을 수 있습니다. 만들어진 예측의 수는 옥타브 판독 수의 0.1% 미만입니다.
수익률에 대한 PF 지연이 중요한 경우 작은 프레임에서 거래 내부의 움직임을 요약하는 것도 가능합니다.
알슈 :
헤, 이것은 확실히 유혹적이지만 우리가 구입 한 후에 필요한 오류 배출이 발생합니다. 그리고 진입하기 전에 기준을 평가하고 방향을 결정하는 것이 필요합니다. 따라서 한 방향의 서지가 다른 방향의 서지보다 더 가능성이 높다는 것을 입력하기 전에 알고 있다면 시스템에서 이를 간단히 고려하고 계속 사용할 수 있습니다.
또한 헛되이 다이어그램을 지웠습니다. 두 개의 오류가 그 위에 그려졌습니다. 1) 내부 시뮬레이션 오류에 대해 정상적이고 상관 관계가 없어야한다고 말했습니다. 이것은 모델이 시스템의 구조를 적절하게 설명하는 기준이며(경제학은 이와 관련이 없음) 2) 정상적이지 않아야 하고 정상적이지 않을 예측 오류입니다. 입력에는 예측할 수 없는 비정상적인 배출이 있습니다. 그렇지 않으면 잠재적 수입도 0이 될 가능성이 높기 때문입니다.
또한 다이어그램을 헛되이 지웠습니다. 두 개의 오류가 그 위에 그려졌습니다. 1) 내부 시뮬레이션 오류에 대해 정상적이고 상관 관계가 없어야한다고 말했습니다. 이것은 모델이 시스템의 구조를 적절하게 설명하는 기준이며(경제학은 이와 관련이 없음) 2) 정상적이지 않아야 하고 정상적이지 않을 예측 오류입니다. 입력에는 예측할 수 없는 비정상적인 배출이 있습니다. 그렇지 않으면 잠재적 수입도 0이 될 가능성이 높기 때문입니다.
예, 계획은 빨리 사라졌습니다. 또한 저장할 시간이 없었습니다.
Alexey, 귀하가 생각하기에 최적/가능할 수 있는 예측 범위는 무엇입니까?
어떤 식으로든 한계가 있어야 합니다. 너무 멀리 보려고 하면 오류가 커집니다...
아니면 가변 매개변수이고 시스템은 시작 후(작동 모드에 들어갈 때까지) 데이터 수신/축적 중에 어떻게든 결정해야 합니까?
선택한 간격에 대한 일부 최적화 방법의 도움으로 선택한 기준을 사용하여 입력 신호의 결정론적 구성 요소와 시스템의 구조 및 매개변수가 추정됩니다("블라인드 디콘볼루션" 문제). 그 후 입력 추정이 실행됩니다. 모델을 통해; 얻은 출력과 실제 프로세스 간의 차이이므로 노이즈 추정값입니다.
이 모든 것은 끊임없이 예측하고 거래하는 시스템을 고려할 때만 사실입니다. 그러나 시스템이 최적의 진입점을 감지할 때 옵션에 전혀 맞지 않습니다. 여기에서 의견으로는 정성적 예측이 가능하고 그런 다음에만 예측 방향을 선택합니다. 실제로는 분 차트에 매주 2-5개의 항목이 있을 수 있습니다. 만들어진 예측의 수는 옥타브 판독 수의 0.1% 미만입니다.
수익률에 대한 PF 지연이 중요한 경우 작은 프레임에서 거래 내부의 움직임을 요약하는 것도 가능합니다.
헤, 이것은 확실히 유혹적이지만 우리가 구입 한 후에 필요한 오류 배출이 발생합니다. 그리고 진입하기 전에 기준을 평가하고 방향을 결정하는 것이 필요합니다. 따라서 한 방향의 서지가 다른 방향의 서지보다 더 가능성이 높다는 것을 입력하기 전에 알고 있다면 시스템에서 이를 간단히 고려하고 계속 사용할 수 있습니다.
또한 헛되이 다이어그램을 지웠습니다. 두 개의 오류가 그 위에 그려졌습니다. 1) 내부 시뮬레이션 오류에 대해 정상적이고 상관 관계가 없어야한다고 말했습니다. 이것은 모델이 시스템의 구조를 적절하게 설명하는 기준이며(경제학은 이와 관련이 없음) 2) 정상적이지 않아야 하고 정상적이지 않을 예측 오류입니다. 입력에는 예측할 수 없는 비정상적인 배출이 있습니다. 그렇지 않으면 잠재적 수입도 0이 될 가능성이 높기 때문입니다.
또한 다이어그램을 헛되이 지웠습니다. 두 개의 오류가 그 위에 그려졌습니다. 1) 내부 시뮬레이션 오류에 대해 정상적이고 상관 관계가 없어야한다고 말했습니다. 이것은 모델이 시스템의 구조를 적절하게 설명하는 기준이며(경제학은 이와 관련이 없음) 2) 정상적이지 않아야 하고 정상적이지 않을 예측 오류입니다. 입력에는 예측할 수 없는 비정상적인 배출이 있습니다. 그렇지 않으면 잠재적 수입도 0이 될 가능성이 높기 때문입니다.
예, 계획은 빨리 사라졌습니다. 또한 저장할 시간이 없었습니다.
Alexey, 귀하가 생각하기에 최적/가능할 수 있는 예측 범위는 무엇입니까?
어떤 식으로든 한계가 있어야 합니다. 너무 멀리 보려고 하면 오류가 커집니다...
아니면 가변 매개변수이고 시스템은 시작 후(작동 모드에 들어갈 때까지) 데이터 수신/축적 중에 어떻게든 결정해야 합니까?
내부 시뮬레이션 오류를 희생시키면서 - 어떻게 고려됩니까?
선택한 간격에 대한 일부 최적화 방법의 도움으로 선택한 기준을 사용하여 입력 신호의 결정론적 구성 요소와 시스템의 구조 및 매개변수가 추정됩니다("블라인드 디콘볼루션" 문제). 그 후 입력 추정이 실행됩니다. 모델을 통해; 얻은 출력과 실제 프로세스 간의 차이이므로 노이즈 추정값입니다.
sergeyas :
Alexey, 귀하가 생각하기에 최적/가능할 수 있는 예측 범위는 무엇입니까?
어떤 식으로든 한계가 있어야 합니다. 너무 멀리 보려고 하면 오류가 커집니다...
아니면 가변 매개변수이고 시스템은 시작 후(작동 모드에 들어갈 때까지) 데이터 수신/축적 중에 어떻게든 결정해야 합니까?
오히려 가변적이며 얻은 모델 매개 변수를 기반으로 결정할 수 있습니다. 대략적으로 말하면 시스템에는 항상 몇 가지 특징적인 이완 시간이 있으며 수평선은 이 지표에 비례할 수 있습니다.
이것은 지금까지 매개 변수의 자동 조정 없이 밝혀진 목격입니다.
GBPUSD H4
.
GBPUSD 매일
PS 따옴표는 5자리입니다.
그건 그렇고, 예측 범위, 가능한 최적성 및 변동성에 대한 질문은 그렇게 간단하지 않습니다.
k 번째 단계에서 n 단계 앞서 예측하는 일부 예측 시스템 pp(n) 이 구축되었다고 가정해 보겠습니다. 이 경우, 다른 n 에 대해 예측 오차 ep(n) 은 다를 것입니다. 또한 예측 오차 ep(n) 은 단계마다 다릅니다. k 에 따라 다릅니다.
Nep 을 (kn) 번째 단계에서 예측이 수행될 때 k 번째 단계에서 최소 예측 오차를 제공하는 수평선으로 정의합니다.
단계별로 Nep 의 변동성을 명확하게 볼 수 있습니다.
그러나 이러한 Nep 변동성의 일부 종속성은 프로세스의 다른 부분에서 추적됩니다.
다음은 Nep 의 가변성을 시각적으로 잘 보여주는 비디오입니다.
그건 그렇고, 예측 범위, 가능한 최적성 및 변동성에 대한 질문은 그렇게 간단하지 않습니다.
k 번째 단계에서 n 단계 앞서 예측하는 일부 예측 시스템 pp(n) 이 구축되었다고 가정해 보겠습니다. 이 경우, 다른 n 에 대해 예측 오차 ep(n) 은 다를 것입니다. 또한 예측 오차 ep(n) 은 단계마다 다릅니다. k 에 따라 다릅니다.
Nep 을 (kn) 번째 단계에서 예측이 수행될 때 k 번째 단계에서 최소 예측 오차를 제공하는 수평선으로 정의합니다.
단계별로 Nep 의 변동성을 명확하게 볼 수 있습니다.
그러나 이러한 Nep 변동성의 일부 종속성은 프로세스의 다른 부분에서 추적됩니다.
언뜻보기에는 매우 유사해 보이지만 Nep 변동성의 "유죄"는 k 가 아니라 시스템 자체의 품질입니다.
예측.
어떤 이유로 (아마도 - 잘못된 가정 등) 모델이 몇 가지 중요한 요소, 속성을 고려하지 않는 것으로 나타났습니다
프로세스 또는 불충분한 관찰 이력 .
본질적으로 k 는 무엇입니까? 시간의 흐름이 아닌 것은? 그렇다면 그를 비난하는 것은 옳지 않습니다 (내 생각에는).
Nep 변동성의 "유죄"는 k 가 아니라 예측 시스템 자체의 품질이라는 것이 무엇인가 나에게 말해 줍니다.
어떤 이유로 (아마도 - 잘못된 가정 등) 모델이 몇 가지 중요한 요소 또는 속성을 고려하지 않는 것으로 나타났습니다
프로세스 또는 불충분한 관찰 이력.
본질적으로 k 는 무엇입니까? 시간의 흐름이 아닌 것은? 그렇다면 그를 비난하는 것은 옳지 않습니다 (내 생각에는).
물론 k 자체는 Nep 의 변동성에 대한 "유죄"가 아니지만 k 순간의 프로세스 상태는 프로세스 의 추가 개발(외부 요인)을 예측할 가능성을 결정합니다. 또한 예측 시스템의 내부 요인도 영향을 미칩니다. 즉, 프로세스의 일부 사실과 속성을 고려하지 않는 것입니다.