1. 최근에는 지표를 전혀 사용하지 않습니다("지표"라는 개념을 보고 기간에 포함된 막대 수보다 적은 신호 수를 제공하는 형식으로 인용을 변환하는 절차로 이해한다면) .
2. 아니요, 하지만 이 스레드를 읽은 후 방법을 알게 되면 기꺼이 시도해 보겠습니다.
1. 어떻게 든 여러 막대에 대한 정보를 결합해야한다면 변환이 이미 기술 지표가됩니까?
2. 그리고 나는 그것을 시도했다. Masha와 함께 간단한 실험을 했습니다. 그들은 보통 어떻게 합니까? 마우스가 올라가면 가격이 올라갑니다. 그래서 이웃한 MA 값들 간의 차이를 가지고 가격 변화 기호에 대한 최대 정보 내용이 달성되는 특정 시차를 살펴보았습니다. 그것은 결코 마지막 변화가 아니라 수십 개의 막대가 떨어져 있다는 것이 밝혀졌습니다. 나는 또한 어떤 가격 변동이 가장 유익한 MA인지 찾았습니다. 나는 2.3 ... 10만큼 한 바 앞서 가격 변경을 시도했습니다. 최대값은 5 바 앞에 있었고 MA는 기간이 5였습니다. 아마도 단지 a 우연의 일치 ... 그러나 이것은 중요합니다.
우리는 1-5와 5-1이 일반 시리즈에서 두드러지는 빈도임을 알 수 있습니다(5-5도 변동성의 정확도로 인해 두드러지지만). 그리고 이것으로 돈을 벌지는 못하겠지만, 아마도 관심 있는 주제가 있을 것입니다. 그리고 여러 시차 변수를 취하면 예측의 신뢰도가 훨씬 더 높아진다는 것을 알 수 있습니다. (참고로, 실제 데이터에 대한 시스템의 교차 엔트로피는 예상대로 적다, 즉 예측 가능성이 높아졌다. 이는 전체 시스템을 설명하는 단일 숫자에 대한 주제에 대한 과거 논의를 나타냅니다.)
다음으로, 몇 시간이 소요된 다음 반환 값을 모듈로 가져오고 다른 값에서 하나를 빼고 나머지 값을 확인합니다(가격 변화의 표시와 관련된 상호 정보가 있어야 함). 오늘 시간이 있으면 오늘 하고, 없으면 내일 하겠습니다.
M1에서 그리드를 훈련하도록 권장하지 않습니다. 가능한 가장 작은 TF에 대한 종속성을 확인하는 것은 원칙의 문제일 뿐입니다. 어쨌든, 0이 의존하는 기록상의 막대 비율은 D1 -> H4 -> H1 -> M30의 순서로 분명히 증가했습니다. 가장 작은 것은 테스트하지 않았습니다.
따옴표 안의 모든 정보가 변동성을 통해서만 전송된다면 너무 단순할 것입니다. 나는 시장이 너무 원시적이어서 이분산성을 가진 계량경제학적 모델로 어리석게 축소되었다고 믿지 않습니다.
아니요, 사실 저는 M1에 대해 "아무것도 없습니다". 그러나 ceteris paribus(또한 변동성에 대한 정보가 없는 형식으로 데이터를 입력에 제출함으로써) H1에서 최상의 결과를 관찰했습니다. 그래서 저는 H1 TF와 다른, "더 나은" 다른 것이 근처 어딘가에 있을 수 있다고 말했습니다.
2. 그리고 나는 그것을 시도했다. Masha와 함께 간단한 실험을 했습니다. 그들은 보통 어떻게 합니까? 마우스가 올라가면 가격이 올라갑니다. 그래서 이웃한 MA 값들 간의 차이를 가지고 가격 변화 기호에 대한 최대 정보 내용이 달성되는 특정 시차를 살펴보았습니다. 그것은 결코 마지막 변화가 아니라 수십 개의 막대가 떨어져 있다는 것이 밝혀졌습니다. 나는 또한 어떤 가격 변화가 가장 유익한 MA인지 찾아 2.3 ... 10으로 한 바 앞서 가격을 변경하려고 시도했습니다. 최대값은 5바 앞서 있었고 MA는 기간이 5였습니다. 어쩌면 우연의 일치일 수도 있습니다. ... 하지만, 이것은 중요합니다.
물론 MT에서는 이 모든 것이 기계적 열거에 의해 제거될 수 있습니다.
이것이 바로 당신의 연구가 저에게 흥미로운 이유입니다. 왜냐하면 "그리드에 공급되어야 하는 바의 순서수는 무엇이며 어떤 조합으로 공급되어야 합니까?"라는 질문에 대한 답을 제공하기 때문입니다.
Mathemat : 그렇다면 Ingle은 왜 노벨상을 받았습니까( 여기, 2003년 참조)?
나는 다섯 가지 다른 테스트를 언급했습니다. 그것들은 또한 무언가를 위해 필요한 것 같습니다. 더 재미있는 사실이 있습니다. "경제학"이라는 Matlab 도구 상자는 다른 ARCH 모델만 고려합니다. 저는 옵션을 거래한 적이 없습니다. 아마도 거기. 그러나 Forex에서 나는 악기의 수준이 모델링되는 일부 주식 상품을 보았습니다. 또한 모델을 만들 때 가치 있는 것을 얻기 전에 한 번도 아닌 매우 많은 옵션을 고려합니다. 방법을 모르거나 모델의 잘못된 클래스를 모르지만. 그건 그렇고, 여기에 ARCH 모델링에 대한 기사가 한 번 있어서 우리에게 적용되지 않는다는 의견도 있었습니다.
커스텀(M10, M20 등의 비표준)은 모르겠지만, 표준은 언제나 가능합니다. M5에서는 카이제곱으로 직접 확인해볼 수 있습니다. 계산하는 데 오랜 시간이 걸리지만 예술에는 희생이 필요합니다.
period_converter 스크립트를 사용하여 사용자 지정 기록을 언로드할 수 있는 것 같습니다.
joo: M1인지 의심스럽네요. M1에서는 허용 가능한 메쉬 학습을 달성할 수 없었습니다.
Andrey , 아마도 정보용이 아닌 그리드의 "대상 기능"이 있을 것입니다.
M1에서 그리드를 훈련하도록 권장하지 않습니다. 가능한 한 짧은 기간에 종속성을 확인하는 것이 원칙입니다. 어쨌든, 0이 의존하는 기록상의 막대 비율은 D1 -> H4 -> H1 -> M30의 순서로 분명히 증가했습니다. 가장 작은 것은 테스트하지 않았습니다.
따옴표 안의 모든 정보가 변동성을 통해서만 전송된다면 너무 단순할 것입니다. 나는 시장이 너무 원시적이어서 이분산성을 가진 계량경제학적 모델로 어리석게 축소되었다고 믿지 않습니다.
1. 최근에는 지표를 전혀 사용하지 않습니다("지표"라는 개념을 보고 기간에 포함된 막대 수보다 적은 신호 수를 제공하는 형식으로 인용을 변환하는 절차로 이해한다면) .
2. 아니요, 하지만 이 스레드를 읽은 후 방법을 알게 되면 기꺼이 시도해 보겠습니다.
1. 어떻게 든 여러 막대에 대한 정보를 결합해야한다면 변환이 이미 기술 지표가됩니까?
2. 그리고 나는 그것을 시도했다. Masha와 함께 간단한 실험을 했습니다. 그들은 보통 어떻게 합니까? 마우스가 올라가면 가격이 올라갑니다. 그래서 이웃한 MA 값들 간의 차이를 가지고 가격 변화 기호에 대한 최대 정보 내용이 달성되는 특정 시차를 살펴보았습니다. 그것은 결코 마지막 변화가 아니라 수십 개의 막대가 떨어져 있다는 것이 밝혀졌습니다. 나는 또한 어떤 가격 변동이 가장 유익한 MA인지 찾았습니다. 나는 2.3 ... 10만큼 한 바 앞서 가격 변경을 시도했습니다. 최대값은 5 바 앞에 있었고 MA는 기간이 5였습니다. 아마도 단지 a 우연의 일치 ... 그러나 이것은 중요합니다.
물론 MT에서는 이 모든 것이 기계적 열거에 의해 제거될 수 있습니다.
나는 시장이 너무 원시적이어서 이분산성을 가진 계량경제학적 모델로 어리석게 축소되었다고 믿지 않습니다.
많은 모델에 대해 다양한 유형의 이분산성에 대해 5가지 다른 테스트를 사용했습니다. 이 이분산성을 찾지 못했습니다.
M1이 아닐까 싶습니다.
짧은 기간에는 계산에 적합한 가격을 선택해야 합니다. Bid로만 만드는 것은 좋지 않습니다. 0.5*(Bid+Ask)에서 더 좋습니다.
M1에서 그리드를 훈련하도록 권장하지 않습니다. 가능한 한 짧은 기간에 종속성을 확인하는 것이 원칙입니다. 어쨌든, 0이 의존하는 기록상의 막대 비율은 D1 -> H4 -> H1 -> M30의 순서로 분명히 증가했습니다. 가장 작은 것은 테스트하지 않았습니다.
따옴표 안의 모든 정보가 변동성을 통해서만 전송된다면 너무 단순할 것입니다. 나는 시장이 너무 원시적이어서 이분산성을 가진 계량경제학적 모델로 어리석게 축소되었다고 믿지 않습니다.
알렉스, 동의합니다! 지금은 일간 및 5분 막대와 비교하기 위해 시간별 막대를 측정하겠습니다.
그리고 노이즈를 제외한 모든 상호 정보가 변동성으로 축소되었다고 생각하지 않습니다. 나는 예와 나의 의심의 근거를 제시한다.
이것은 5분의 특성을 가진 임의 데이터에 대한 빈도 행렬의 모양(첫 번째 지연이 대상 변수임)입니다.
이러한 데이터에 대해 예상한 대로 확률 이 균일 하다는 것을 알 수 있습니다.
자연 데이터에 대한 행렬은 다음과 같습니다.
우리는 1-5와 5-1이 일반 시리즈에서 두드러지는 빈도임을 알 수 있습니다(5-5도 변동성의 정확도로 인해 두드러지지만). 그리고 이것으로 돈을 벌지는 못하겠지만, 아마도 관심 있는 주제가 있을 것입니다. 그리고 여러 시차 변수를 취하면 예측의 신뢰도가 훨씬 더 높아진다는 것을 알 수 있습니다. (참고로, 실제 데이터에 대한 시스템의 교차 엔트로피는 예상대로 적다, 즉 예측 가능성이 높아졌다. 이는 전체 시스템을 설명하는 단일 숫자에 대한 주제에 대한 과거 논의를 나타냅니다.)
다음으로, 몇 시간이 소요된 다음 반환 값을 모듈로 가져오고 다른 값에서 하나를 빼고 나머지 값을 확인합니다(가격 변화의 표시와 관련된 상호 정보가 있어야 함). 오늘 시간이 있으면 오늘 하고, 없으면 내일 하겠습니다.
나는 시장이 너무 원시적이어서 이분산성을 가진 계량경제학적 모델로 어리석게 축소되었다고 믿지 않습니다.
많은 모델에 대해 다양한 유형의 이분산성에 대해 5가지 다른 테스트를 사용했습니다. 이 이분산성을 찾지 못했습니다.
사실, 시장은 더 복잡합니다. 그러나 이것이 관찰된 현상을 무시할 이유는 아닙니다.
테스트의 경우 수익의 이분산성은 문헌에서 일반적으로 인식되는 사실이며 육안으로도 분명합니다. 찾지 못했다면 뭔가 잘못했다는 뜻입니다. 때때로 이분산성에 대한 테스트는 예측 변수와 모델 오류에 적용되지만 이것은 모델 사양 테스트에 가깝습니다.
Andrey , 아마도 정보용이 아닌 그리드의 "대상 기능"이 있을 것입니다.
M1에서 그리드를 훈련하도록 권장하지 않습니다. 가능한 가장 작은 TF에 대한 종속성을 확인하는 것은 원칙의 문제일 뿐입니다. 어쨌든, 0이 의존하는 기록상의 막대 비율은 D1 -> H4 -> H1 -> M30의 순서로 분명히 증가했습니다. 가장 작은 것은 테스트하지 않았습니다.
따옴표 안의 모든 정보가 변동성을 통해서만 전송된다면 너무 단순할 것입니다. 나는 시장이 너무 원시적이어서 이분산성을 가진 계량경제학적 모델로 어리석게 축소되었다고 믿지 않습니다.
2. 그리고 나는 그것을 시도했다. Masha와 함께 간단한 실험을 했습니다. 그들은 보통 어떻게 합니까? 마우스가 올라가면 가격이 올라갑니다. 그래서 이웃한 MA 값들 간의 차이를 가지고 가격 변화 기호에 대한 최대 정보 내용이 달성되는 특정 시차를 살펴보았습니다. 그것은 결코 마지막 변화가 아니라 수십 개의 막대가 떨어져 있다는 것이 밝혀졌습니다. 나는 또한 어떤 가격 변화가 가장 유익한 MA인지 찾아 2.3 ... 10으로 한 바 앞서 가격을 변경하려고 시도했습니다. 최대값은 5바 앞서 있었고 MA는 기간이 5였습니다. 어쩌면 우연의 일치일 수도 있습니다. ... 하지만, 이것은 중요합니다.
물론 MT에서는 이 모든 것이 기계적 열거에 의해 제거될 수 있습니다.
그렇다면 Ingle은 왜 노벨상을 받았습니까( 여기, 2003년 참조)?