예, Yandex를 통해 살펴보십시오. 쿼리 "Harry라는 상인과 시장에 대한 그의 접근" - 첫 번째 링크는 "복사"를 클릭합니다. Yandex 캐시에서 가져옵니다. 거미는 지금 매달려 있습니다
또는 여기 http://hghltd.yandex.net/yandbtm?fmode=inject&url=http%3A%2F%2Fforex.kbpauk.ru%2Fprintthread.php%2FCat%2F0%2FBoard%2Ftrading%2Fmain%2F39461%2Ftype%2Fthread&text= %D0%93%D0%B0%D1%80%D1%80%D0%B8%20%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%B9%D0%B4%D0%B5%D1%80&l10n =ru&mime=html&cht=1&sign=37c0d2a96b68df40eb5368b916539921&keyno=0
HP는 코드 기반에서 사용할 수 있는 잘 알려진 필터입니다. 그에 관한 이야기가 전혀 아닙니다. 그것이 당신을 너무 귀찮게한다면 그것을 버릴 수 있지만 문제의 본질은 변하지 않습니다. 그리고 그녀는 그렇습니다.
우리는 원래 인용문을 가져와서 그것에서 결정적 구성요소를 추출합니다. 제 경우에는 HP로 하고 있습니다. 그런 다음 잔차(잡음)를 모델링합니다. 아이디어는 내 것이 아니며 리셉션은 표준입니다. 40년 만에 Box와 Jenkins가 ARMA 모델로 처음 출판했습니다. 회귀 대신 HP를 사용합니다. 더 효과적입니다. 웨이블릿을 취하면 더 효율적이라고 생각합니다.
그러나 지금은 그에게 달려 있지 않습니다. 예측 순서를 보여주려고 하는데 세부 사항은 별로 중요하지 않습니다. TS 를 설계 하는 과정에서 각 단계에서 수치적으로 제어할 수 있는 TS가 중요합니다. 모델 #1에서 모델 #2로의 이러한 전환 중 하나는 회귀 계수 추정 결과의 분석을 기반으로 이루어졌습니다. 다음 내용을 참조하십시오. 내 경험상, 내가 사용하는 모델이 작동하지 않아야 하지만 작동합니다!
해리의 방법은 이것을 기반으로 합니다. Wyckoff는 또한 "한 손으로 플레이"하고 이 그룹을 Composite Man 또는 단순히 Market이라고 부르는 고도로 자본화된 조직화된 운영자 그룹이 시장에 있다고 주장했습니다. 저점에서 매수하는 것은 이 그룹입니다. 저점을 생성하기 때문입니다. Harry는 바로 이 그룹의 소득을 극대화하는 양적 모델을 구축했습니다. 기본적으로 그의 모델은 R. Bellman이 공식화한 "병목 문제"와 유사하며 Harry의 방정식은 동적 프로그래밍 방정식과 가장 유사할 가능성이 높습니다.
고전적 공식의 병목 문제는 다음과 같습니다. 시스템 C에서 생산되는 원자재 B를 필요로 하는 최종 제품 A가 있습니다. 그러나 시스템 C의 용량을 늘리려면 원자재 B를 소비해야 합니다. 이것이 "병목 현상"입니다. 과제는 일정 시간 동안 A의 생산량을 최대화하는 것입니다. 최적의 전략은 다음과 같습니다. 특정 순간까지 우리는 원자재 재고를 늘리기 위해 노력하고 특정 순간에는 "돌파구"가 있습니다. 즉, 원자재가 주요 생산으로 보내집니다. 시장과의 비유는 구성하기 어렵지 않습니다.
더 나아가. Harry의 모델에서는 이중성이 필수적입니다. 가능한 시장 경로의 두 선의 존재 - 평평한 단계(한쪽 측면에 재고 축적) 및 추세 단계(이 방향으로 추세의 시작 - 릴리스의 유사) 주요 제품). 이전에는 추세와 플랫의 존재는 관찰 가능한 현상에 불과했습니다! 이러한 유형의 모델을 구축한 후에는 위상 분할이 기본이 됩니다.
내 문제 - 작업을 올바르게 설정할 수 없습니다. 대략적으로 말하자면 - CM(Composite Mans)이 축적 후 가격을 하늘로 올리는 것을 막는 것. 가격이 이동함에 따라 증가하는 비용은 방해가 됩니다. 가격을 올리기 위해서는 매수해야 합니다. 즉, 매수한 주식의 평균 가격을 높여야 하고 어디선가 이익이 시작되는 최적의 가격이 있기 때문입니다. 떨어지다.
Garry의 용어에서 기준선은 주식이 축적되는 수준이고 예측선은 CM이 추세를 가속화하는 해당 가격입니다. 중요한 것은 이중성, 즉 언제 돌파구가 생길지(분기점) 정확히 알 수 없으나 A점에서 돌파구가 생기면 가격은 B점으로 날아가는 것으로 알려져 있다.
내 생각은 모델의 본질은 내부자/인형극과 빨판으로 나누는 것이 아니라는 것입니다. 이 구분은 조건부입니다. 모델의 본질은 움직임의 잠재력이 더 일찍 들어간 사람들의 손실에 의해 결정된다는 것입니다. Garry는 플랫 페이즈를 오픈 포지션이 축적되는 기간, 특정 잠재력이 축적되는 기간, 추세를 실현하는 기간으로 고려한 것 같습니다. 그러나 다른 구현이 있을 수 있습니다. 위치의 축적, 손실 및 이익 고정과 같은 행동 고정 관념을 반영해야 합니다.
나는 당신의 지점 "공식화 ...."를 읽었습니다. 정말 궁금합니다. 그러나 우리는 인용의 예측 가능성에 초점을 맞출 필요가 있습니다. 예측이 아니라 예측 가능성입니다. 이 스레드에서 저는 이 문제를 정확히 푸시하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 여기에서 예측을 계산합니다. 왜 우리는 이 예측을 믿어야 합니까? TA에서는 이 질문이 전혀 제기되지 않으며 대다수의 사람들에게 이 질문은 거칠게 보입니다. 우리는 지원 라인을 그렸고 주문서의 움직임, Elliot 및 Elder 파도 를 고려했습니다. 모든 것이 잘 될 것입니다.
수많은 접근 방식과 방법은 모두 과거를 분석하는 것을 목표로 하지만 적어도 한 단계 앞서 예측하려면 거래 결정을 내려야 합니다. 거래 주문의 분석은 다시 과거의 분석입니다. 우리는 이 주문이 누적된 후에 그들이 누적되었음을 알게 될 것입니다. 시장은 이미 시작되었고 우리는 달리는 전차에 뛰어들려고 합니다!
불행히도 별로
voooot .... 하지만 이것부터 시작해야 합니다. 그리고 왜, 왜라는 질문에 대답하지 않고 어떤 종류의 프레스콧을 운전해야하는지 알 수 없습니다 ...
이 모델의 의미가 명확해질 명확한 설명 예를 만들겠습니다. 그러나 그러한 매뉴얼을 작성하려면 시간이 걸릴 것입니다. 아무 것도 방해가되지 않으면 주말까지 관리 할 것이라고 생각합니다. 글쎄, 나는 시각 자료로 그것을 내 지점에 게시할 것입니다.
voooot .... 하지만 이것부터 시작해야 합니다. 그리고 왜, 왜라는 질문에 대답하지 않고 어떤 프레스콧을 운전해야하는지 알 수 없습니다.
이유를 정확히 알고 여러 번 설명했습니다.
이 모델의 의미가 명확해질 명확한 설명 예를 만들겠습니다. 그러나 그러한 매뉴얼을 작성하려면 시간이 걸릴 것입니다. 아무 것도 방해가되지 않으면 주말까지 관리 할 것이라고 생각합니다. 글쎄, 나는 그것을 시각적 자료로 내 스레드에 게시 할 것입니다.
어렵지 않다면 게시할 때 알려주세요.
예, Yandex를 통해 살펴보십시오. 쿼리 "Harry라는 상인과 시장에 대한 그의 접근" - 첫 번째 링크는 "복사"를 클릭합니다. Yandex 캐시에서 가져옵니다. 거미는 지금 매달려 있습니다
또는 여기 http://hghltd.yandex.net/yandbtm?fmode=inject&url=http%3A%2F%2Fforex.kbpauk.ru%2Fprintthread.php%2FCat%2F0%2FBoard%2Ftrading%2Fmain%2F39461%2Ftype%2Fthread&text= %D0%93%D0%B0%D1%80%D1%80%D0%B8%20%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%B9%D0%B4%D0%B5%D1%80&l10n =ru&mime=html&cht=1&sign=37c0d2a96b68df40eb5368b916539921&keyno=0
로그인했지만 페이지 자체가 열리지 않습니다.
다시 말할까요?
voooot .... 하지만 이것부터 시작해야 합니다. 그리고 운전을 하지 말라는 질문에 답을 하지 않고 어떤 프레스콧을 했는지 알 수 없습니다..
이유를 정확히 알고 여러 번 설명했습니다.
이 모델의 의미가 명확해질 명확한 설명 예를 만들겠습니다. 그러나 그러한 매뉴얼을 작성하려면 시간이 걸릴 것입니다. 아무 것도 방해가되지 않으면 주말까지 관리 할 것이라고 생각합니다. 글쎄, 나는 그것을 시각적 자료로 내 스레드에 게시 할 것입니다.
어렵지 않다면 게시할 때 알려주세요.
계산이 이루어지는 공식-이 프레스콧에 대한 설명을 제공하십시오.
.
여기가 아니야
https://ru.wikipedia.org/wiki/Prescott,_에드워드
계산이 이루어지는 공식-이 프레스콧에 대한 설명을 제공하십시오.
HP는 코드 기반에서 사용할 수 있는 잘 알려진 필터입니다. 그에 관한 이야기가 전혀 아닙니다. 그것이 당신을 너무 귀찮게한다면 그것을 버릴 수 있지만 문제의 본질은 변하지 않습니다. 그리고 그녀는 그렇습니다.
우리는 원래 인용문을 가져와서 그것에서 결정적 구성요소를 추출합니다. 제 경우에는 HP로 하고 있습니다. 그런 다음 잔차(잡음)를 모델링합니다. 아이디어는 내 것이 아니며 리셉션은 표준입니다. 40년 만에 Box와 Jenkins가 ARMA 모델로 처음 출판했습니다. 회귀 대신 HP를 사용합니다. 더 효과적입니다. 웨이블릿을 취하면 더 효율적이라고 생각합니다.
그러나 지금은 그에게 달려 있지 않습니다. 예측 순서를 보여주려고 하는데 세부 사항은 별로 중요하지 않습니다. TS 를 설계 하는 과정에서 각 단계에서 수치적으로 제어할 수 있는 TS가 중요합니다. 모델 #1에서 모델 #2로의 이러한 전환 중 하나는 회귀 계수 추정 결과의 분석을 기반으로 이루어졌습니다. 다음 내용을 참조하십시오. 내 경험상, 내가 사용하는 모델이 작동하지 않아야 하지만 작동합니다!
계산이 이루어지는 공식-이 프레스콧에 대한 설명을 제공하십시오.
.
여기가 아니야
https://ru.wikipedia.org/wiki/Prescott,_에드워드
여기 봐 .
그러나 코드베이스에서는 더 좋습니다.
로그인했지만 페이지 자체가 열리지 않습니다.
다시 말할까요?
스레드 요약:
해리의 방법은 이것을 기반으로 합니다. Wyckoff는 또한 "한 손으로 플레이"하고 이 그룹을 Composite Man 또는 단순히 Market이라고 부르는 고도로 자본화된 조직화된 운영자 그룹이 시장에 있다고 주장했습니다. 저점에서 매수하는 것은 이 그룹입니다. 저점을 생성하기 때문입니다. Harry는 바로 이 그룹의 소득을 극대화하는 양적 모델을 구축했습니다. 기본적으로 그의 모델은 R. Bellman이 공식화한 "병목 문제"와 유사 하며 Harry의 방정식은 동적 프로그래밍 방정식과 가장 유사할 가능성이 높습니다.
고전적 공식의 병목 문제는 다음과 같습니다. 시스템 C에서 생산되는 원자재 B를 필요로 하는 최종 제품 A가 있습니다. 그러나 시스템 C의 용량을 늘리려면 원자재 B를 소비해야 합니다. 이것이 "병목 현상"입니다. 과제는 일정 시간 동안 A의 생산량을 최대화하는 것입니다. 최적의 전략은 다음과 같습니다. 특정 순간까지 우리는 원자재 재고를 늘리기 위해 노력하고 특정 순간에는 "돌파구"가 있습니다. 즉, 원자재가 주요 생산으로 보내집니다. 시장과의 비유는 구성하기 어렵지 않습니다.
더 나아가. Harry의 모델에서는 이중성이 필수적입니다. 가능한 시장 경로의 두 선의 존재 - 평평한 단계(한쪽 측면에 재고 축적) 및 추세 단계(이 방향으로 추세의 시작 - 릴리스의 유사) 주요 제품). 이전에는 추세와 플랫의 존재는 관찰 가능한 현상에 불과했습니다! 이러한 유형의 모델을 구축한 후에는 위상 분할이 기본이 됩니다.
내 문제 - 작업을 올바르게 설정할 수 없습니다. 대략적으로 말하자면 - CM(Composite Mans)이 축적 후 가격을 하늘로 올리는 것을 막는 것. 가격이 이동함에 따라 증가하는 비용은 방해가 됩니다. 가격을 올리기 위해서는 매수해야 합니다. 즉, 매수한 주식의 평균 가격을 높여야 하고 어디선가 이익이 시작되는 최적의 가격이 있기 때문입니다. 떨어지다.
Garry의 용어에서 기준선은 주식이 축적되는 수준이고 예측선은 CM이 추세를 가속화하는 해당 가격입니다. 중요한 것은 이중성, 즉 언제 돌파구가 생길지(분기점) 정확히 알 수 없으나 A점에서 돌파구가 생기면 가격은 B점으로 날아가는 것으로 알려져 있다.
내 생각은 모델의 본질은 내부자/인형극과 빨판으로 나누는 것이 아니라는 것입니다. 이 구분은 조건부입니다. 모델의 본질은 움직임의 잠재력이 더 일찍 들어간 사람들의 손실에 의해 결정된다는 것입니다. Garry는 플랫 페이즈를 오픈 포지션이 축적되는 기간, 특정 잠재력이 축적되는 기간, 추세를 실현하는 기간으로 고려한 것 같습니다. 그러나 다른 구현이 있을 수 있습니다. 위치의 축적, 손실 및 이익 고정과 같은 행동 고정 관념을 반영해야 합니다.
스레드 요약:
나에게 시장의 기초는 참가자의 심리라는 데 의심의 여지가 없습니다. 이것은 수요와 공급이 아닌 기본입니다.
저에게 상태 공간 모델의 주요 매력은 "관찰할 수 없는" 무작위 변수를 시뮬레이션할 수 있다는 것입니다. 귀하의 경우 에는 위치 축적, 손실 및 이익 고정에 대한 행동 고정관념을 반영해야 합니다.
그러나 나는 그러한 것들을 모델로 배열하는 방법을 모릅니다.
상태 공간 모델에서 "이것은 상태입니다"는 다른 인용문과 함께 예측에서 고려됩니다. 이자율 , 세금, 총생산 등과 같은 많은 상태가 있을 수 있습니다. 이 양은 수치와 노이즈로 예측 계산에 포함됩니다.
나는 당신의 지점 "공식화 ...."를 읽었습니다. 정말 궁금합니다. 그러나 우리는 인용의 예측 가능성에 초점을 맞출 필요가 있습니다. 예측이 아니라 예측 가능성입니다. 이 스레드에서 저는 이 문제를 정확히 푸시하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 여기에서 예측을 계산합니다. 왜 우리는 이 예측을 믿어야 합니까? TA에서는 이 질문이 전혀 제기되지 않으며 대다수의 사람들에게 이 질문은 거칠게 보입니다. 우리는 지원 라인을 그렸고 주문서의 움직임, Elliot 및 Elder 파도 를 고려했습니다. 모든 것이 잘 될 것입니다.
수많은 접근 방식과 방법은 모두 과거를 분석하는 것을 목표로 하지만 적어도 한 단계 앞서 예측하려면 거래 결정을 내려야 합니다. 거래 주문의 분석은 다시 과거의 분석입니다. 우리는 이 주문이 누적된 후에 그들이 누적되었음을 알게 될 것입니다. 시장은 이미 시작되었고 우리는 달리는 전차에 뛰어들려고 합니다!
이 단계에서 나는 견적의 예측 가능성에 대해 다음과 같은 보장을 봅니다.
측정 가능한 부분 으로 인해 예측을 이행할 확률을 높이는 신중하게 설계된 TS
예측 오류.
여기 봐 .
그러나 코드베이스에서는 더 좋습니다.
당신은 나를 오해했습니다 ... 여기서 통역이 중요합니다 ...
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