알겠어 틱차트에서도 분포가 이상 하다?! 비정상적인 이유는 시간 경과에 따른 변동성의 클러스터링, 즉 동일한 등량 그래프는 다소 정상이어야 합니다. 그렇지 않습니까?
예, 올바르게 이해하고 있습니다! 분포는 본질적으로 비정규이며 TF가 증가함에 따라 정규화되는 경향이 있습니다. 시계에서 우리는 이미 증분의 정규 분포에 대해 이야기할 수 있습니다. 또한 이 조건은 더 높은 정확도로 충족됩니다. 가장 비정상적인 것은 진드기이며 효과는 4번째 또는 5번째 징후와 관련이 없습니다. 무화과에. 위는 5자리 틱 분포입니다. 더욱이, 작은 TF에 대한 분포의 전체 비정규성은 생성하는 틱 시리즈에 그 존재를 빚지고 있습니다. 또한, 이 모든 것은 TF의 성장과 함께 천천히 정상화됩니다.
글쎄요, 진드기가 비정상적인 이유는 인용 과정의 매우 악마 같은 성격에 있다고 생각합니다... 우리는 이것을 결코 이해할 수 없을 것입니다.
첫 번째 차이의 증분 또는 반환 또는 계열은 MQL 언어에서 계열 Open[i]-Open[i+1]으로 간주됩니다. 때때로 Close[i]-Open[i] 시리즈가 사용됩니다. 여기에서는 특별한 경우를 제외하고는 큰 차이가 없습니다. 때때로 현재 막대의 닫힘과 다음 막대 열기 사이의 눈금에 미세한 구조가 있음을 알 수 있습니다. 그러나 그것은 다른 이야기입니다.
그 의미는 Figure(100pp)가 닫힐 때 최대 또는 최소가 가장 가능성이 낮고, Figure(50pp)의 바닥은 "희귀성"으로 가고 나머지 레벨은 10pp의 배수라는 것입니다. 아마도 10pp(10,20,30,...pp)의 배수인 수준에서 중지하고 5pp의 배수인 수준에서 지정가 주문을 할 가치가 있습니다.
그런 다음 또 다른 캐치 업이 있습니다 ... 글쎄, 그러한 술이 사라졌기 때문입니다.
틱 분포의 Fat Tails와 시간당 수익의 작은 증분 영역에서 "비정상적인" 딥을 확인하십시오.
그런 다음 또 다른 캐치 업이 있습니다 ... 글쎄, 그러한 술이 사라졌기 때문입니다.
관찰을 공유할 수 있습니까?
X에 따르면 pp의 수준은 1에서 100(1pp=0.0001)이고 Y에 따르면 이 수준에서 C + H + L의 양을 백분율로 나타냅니다. 예를 들어 가격은 1.27816이며 X의 82에 해당합니다.
Euro m1, 큰 프레임에서는 동일한 패턴입니다. 250,000개 막대에 대한 통계(2008년 이후)
그런 다음 여기에 또 다른 캐치 업이 있습니다 ... 글쎄, 그러한 술이 사라졌기 때문에 :
틱 분포의 Fat Tails와 시간당 수익의 작은 증분 영역에서 "비정상적인" 딥을 확인 하십시오.
알겠습니다 틱차트에서도 분포가 비정상 ?! 비정상적인 이유는 시간 경과에 따른 변동성의 클러스터링, 즉 동일한 등량 그래프 는 다소 정상이어야 합니다. 아니오?
알겠어 틱차트에서도 분포가 이상 하다?! 비정상적인 이유는 시간 경과에 따른 변동성의 클러스터링, 즉 동일한 등량 그래프는 다소 정상이어야 합니다. 그렇지 않습니까?
5호기 도입 전에는 그랬다.
알겠어 틱차트에서도 분포가 이상 하다?! 비정상적인 이유는 시간 경과에 따른 변동성의 클러스터링, 즉 동일한 등량 그래프는 다소 정상이어야 합니다. 그렇지 않습니까?
예, 올바르게 이해하고 있습니다! 분포는 본질적으로 비정규이며 TF가 증가함에 따라 정규화되는 경향이 있습니다. 시계에서 우리는 이미 증분의 정규 분포에 대해 이야기할 수 있습니다. 또한 이 조건은 더 높은 정확도로 충족됩니다. 가장 비정상적인 것은 진드기이며 효과는 4번째 또는 5번째 징후와 관련이 없습니다. 무화과에. 위는 5자리 틱 분포입니다. 더욱이, 작은 TF에 대한 분포의 전체 비정규성은 생성하는 틱 시리즈에 그 존재를 빚지고 있습니다. 또한, 이 모든 것은 TF의 성장과 함께 천천히 정상화됩니다.
글쎄요, 진드기가 비정상적인 이유는 인용 과정의 매우 악마 같은 성격에 있다고 생각합니다... 우리는 이것을 결코 이해할 수 없을 것입니다.
당신의 관찰을 공유할 수 있습니까?
1에서 100까지 pp의 X 레벨...
레벨은 무엇의 백분율로 표시 됩니까?
레벨은 무엇의 백분율로 표시됩니까?
그리고 입증된 효과에 대한 저자의 평가(설명)를 듣는 것이 좋을 것입니다. 그리고 위의 그림에서 무엇을 봐야 할까요?
시계에서 우리는 이미 증분의 정규 분포에 대해 이야기할 수 있습니다.
증분은 CO 또는 HL입니까? 방금 HL로 계산하고 다음을 얻었습니다.
증분은 CO 또는 HL입니까? 나는 방금 HL을 믿고 다음을 얻었습니다.
그래프의 최대값은 100%에 해당하고 나머지 값은 이 값에서 계산됩니다.
그 의미는 Figure(100pp)가 닫힐 때 최대 또는 최소가 가장 가능성이 낮고, Figure(50pp)의 바닥은 "희귀성"으로 가고 나머지 레벨은 10pp의 배수라는 것입니다. 아마도 10pp(10,20,30,...pp)의 배수인 수준에서 중지하고 5pp의 배수인 수준에서 지정가 주문을 할 가치가 있습니다.