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 바로 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.
고전 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 기간 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 올리려면 매수해야 합니다. 즉, 매수한 주식의 평균 가격을 높여야 하고 그 이상에서 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. 이는 행동 고정 관념을 반영해야 합니다. 위치 축적, 손실 및 이익 고정.
이것에 전적으로 동의합니다! 가격이 아니라 시장의 리듬을 예측해야 합니다. 더욱이, 미래의 움직임이 형성되는 것은 플랫 동안입니다.
이것에 전적으로 동의합니다! 가격이 아니라 시장의 리듬을 예측해야 합니다. 더욱이, 미래의 움직임이 형성되는 것은 플랫 동안입니다.
좋든 싫든 우리는 과거 데이터에 대한 예측을 하려고 합니다. 그러나 Avals 가 제공하는 것은 다른 측면에서 흥미롭습니다.
나는 시장 모델을 사용합니다: kotir = 추세 + 계절성 + 순환성 + 노이즈 + 이상치
내가 사용하는 모델에는 추세 + 노이즈가 포함됩니다. 핸디캡에는 계절성이 없고 순환성을 모델링하는 방법을 모르며 배출량은 관심이 없습니다.
Avals 가 말한 정보를 이 모델에 추가하는 것은 흥미로울 것입니다. 말하자면 다중 통화. 이 정보가 가격과 상관관계가 없다면 매우 멋진 것이며 이론적으로 더 나은 예측을 얻을 수 있습니다. 상관 관계가 있으면 모델에서 볼 수 있으며 리듬 역학을 잊어 버릴 수 있습니다.
당신 중 누군가가 당신의 리듬 역학에 대해 하루를 준다면, 나는 그것을 사용하여 모델을 만들고 우리는 그것을 평가할 수 있습니다. 이제 8월 1일부터 현재 날짜까지의 요일이 있습니다.
DX(위 참조)를 사용하여 예측이 향상되었다는 사실에 주의를 기울이고 싶습니다. 독립 변수 EURUSD가 이제 시차 값뿐만 아니라 달러 인덱스에 포함된 다른 통화 쌍의 시차 값에도 의존하기 때문에 이런 일이 발생했다고 생각합니다. 그리고 Avals 의 경우 질적으로 다른 데이터를 추가했을 것입니다.
faa1947 : DX(위 참조)를 사용하여 예측이 향상되었다는 사실에 주의를 기울이고 싶습니다. 독립 변수 EURUSD가 이제 시차 값뿐만 아니라 달러 인덱스에 포함된 다른 통화 쌍의 시차 값에도 의존하기 때문에 이런 일이 발생했다고 생각합니다. 그리고 Avals 의 경우 질적으로 다른 데이터를 추가했을 것입니다.
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 바로 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.
고전 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 기간 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 올리려면 매수해야 합니다. 즉, 매수한 주식의 평균 가격을 높여야 하고 그 이상에서 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. 이는 행동 고정 관념을 반영해야 합니다. 위치 축적, 손실 및 이익 고정.
이것에 전적으로 동의합니다! 가격이 아니라 시장의 리듬을 예측해야 합니다. 더욱이, 미래의 움직임이 형성되는 것은 플랫 동안입니다.
이것에 전적으로 동의합니다! 가격이 아니라 시장의 리듬을 예측해야 합니다. 더욱이, 미래의 움직임이 형성되는 것은 플랫 동안입니다.
DC2008 :
아발 :
이것에 전적으로 동의합니다! 가격이 아니라 시장의 리듬을 예측해야 합니다. 더욱이, 미래의 움직임이 형성되는 것은 플랫 동안입니다.좋든 싫든 우리는 과거 데이터에 대한 예측을 하려고 합니다. 그러나 Avals 가 제공하는 것은 다른 측면에서 흥미롭습니다.
나는 시장 모델을 사용합니다: kotir = 추세 + 계절성 + 순환성 + 노이즈 + 이상치
내가 사용하는 모델에는 추세 + 노이즈가 포함됩니다. 핸디캡에는 계절성이 없고 순환성을 모델링하는 방법을 모르며 배출량은 관심이 없습니다.
Avals 가 말한 정보를 이 모델에 추가하는 것은 흥미로울 것입니다. 말하자면 다중 통화. 이 정보가 가격과 상관관계가 없다면 매우 멋진 것이며 이론적으로 더 나은 예측을 얻을 수 있습니다. 상관 관계가 있으면 모델에서 볼 수 있으며 리듬 역학을 잊어 버릴 수 있습니다.
당신 중 누군가가 당신의 리듬 역학에 대해 하루를 준다면, 나는 그것을 사용하여 모델을 만들고 우리는 그것을 평가할 수 있습니다. 이제 8월 1일부터 현재 날짜까지의 요일이 있습니다.
같은 계란은 측면에서만. :))
같은 계란은 측면에서만. :))
더 정확하게 는 같은 내용에서
여기서 나는 볼륨을 돌리려고 시도했습니다. shnyaga는 완전한 것으로 판명되었습니다. 볼륨이 가치 있는 것을 반영하지 않을 때 예측은 무엇입니까??? 그래서 그들은 사람들이 여전히 미쳤다는 것을 보여줍니다)))
더 정확하게 는 같은 내용에서
여기서 나는 볼륨을 돌리려고 시도했습니다. shnyaga는 완전한 것으로 판명되었습니다. 볼륨이 가치 있는 것을 반영하지 않을 때 예측은 무엇입니까??? 그래서 그들은 사람들이 여전히 미쳤다는 것을 보여줍니다)))
거래량은 달러 또는 유로로 표시된 금액이며 여기에 거래량에 대한 대리 표시가 있습니다. 이 책은 매우 귀중한 것입니다.
DX(위 참조)를 사용하여 예측이 향상되었다는 사실에 주의를 기울이고 싶습니다. 독립 변수 EURUSD가 이제 시차 값뿐만 아니라 달러 인덱스에 포함된 다른 통화 쌍의 시차 값에도 의존하기 때문에 이런 일이 발생했다고 생각합니다. 그리고 Avals 의 경우 질적으로 다른 데이터를 추가했을 것입니다.
내일 유로 인덱스에.
인덱스 16.11.
예측에는 hodrick_prescott_indicator라는 지표가 있습니다. 그는 다음과 같이 그립니다(나중에 비교하기 위해 특별히 화살표로 표시했습니다. EURUSD, 4H):
내일 유로 인덱스에.
인덱스 16.11.