나는 머리 어깨, 깃발 또는 삼각형이 아니라 패턴의 동일한 정의를 의미했습니다. 패턴에 대한 정의에 이미 반복성 속성이 포함되어 있지만 동일한 이벤트 집합(= 패턴)이 역사에 여러 번 존재해야 하고 그 수는 임의성보다 몇 배는 커야 한다고 덧붙입니다. 예를 들어 연속으로 5개의 꼬리를 떨어뜨릴 확률은 0.5*0.5*0.5*0.5*0.5=0.03125입니다. 즉, 800번의 동전 던지기에서 연속 5번의 뒷면이 평균 25번 떨어지는 것입니다. 그러나 그것들이 100번이나 200번 빠지면, 우리는 "패턴"을 가지고 있고 이벤트의 무작위 모음이 아닙니다. 우리 주변에는 많은 패턴이 있습니다. 더욱이 우리의 뇌는 데이터의 패턴이나 구조를 빠르게 인식하도록 설계되었습니다(이 주제에 대해 오랫동안 이야기할 수 있습니다). 그러나 가격 견적의 구조는 "이 작업에 맞게 조정된" 두뇌로도 식별하기가 매우 어렵습니다. 나는 한 달 동안 가격 견적에서 패턴을 식별하는 알고리즘으로 고심하고 있습니다. 동일한 알고리즘은 다른 유형의 정보(자연 이미지, 음성)에서 반복되는 패턴을 매우 빠르게 드러냅니다. 아마도 노이즈가 적고 구조가 많다는 사실 때문일 것입니다. 그러나 따옴표(통계적으로 중요한 패턴을 반복함)에는 구조가 거의 없고 노이즈가 많습니다. 그러나 나는 계속 싸울 것입니다. 아직 희망이 있고 주제가 흥미롭습니다.
훌륭한 게시물, 주목하지 않을 수 없었습니다!
"그러나 인용문은 구조가 거의 없고(통계적으로 중요한 패턴 반복) 많은 노이즈가 있는 것 같습니다." 또는 인용문에 정보가 없을 수도 있습니까?
시스템이 베팅 시스템의 도움으로 더 큰 수익으로 확장될 수 있다고 가정하면 설명되지 않은 패턴이 시스템에 남아 있다는 진술을 자동으로 수락해야 합니다. 따라서 그들은 어떻게 든 잡아야합니다. 두 가지 옵션이 있을 수 있습니다.
1. 거래 결과의 순서(보수 가치에 의해 제거됨)가 말하자면 백색 잡음이 아닌 경우, 즉 거래 결과 사이에 상관 관계가 있는 경우. 이 경우 이러한 상관 관계를 찾아 중화 하여 사용하는 것이 필요합니다(바로 아래).
2. 모두 동일하게 거래 순서에 상관 관계가 없다면 거래 전의 가격 행동과의 상관 관계 또는 다른 요인과의 상관 관계를 살펴보는 것이 좋을 것입니다. 필터). 글쎄, 이미 상상력을위한 무한한 분야가 있습니다. 사실, 당신은 새로운 차량을 만들 수 있습니다.
(발견된 상관관계를 확인해야 한다는 점을 고려해야 합니다. 즉, 트레이닝 및 테스트 세트는 트랜잭션 세트에서 구별되어야 합니다.)
두 경우 모두 작업의 결과는 특정 거래의 결과에 대한 초기 조건과 MO 편향 간의 일종의 일치여야 합니다. 그러면 선형 프로그래밍이 시작됩니다. 시스템의 총 MO는 MO = Sum(MO_under_such_that_conditions_i* conditions_i*lot_i 발생 확률)으로 계산되며, 이 MO는 매개변수를 선택하여 최대화되어야 합니다. 제한 사항 - 최대 위험 금액 또는 항목당 최대 평균 로트, 여기에서도 꿈꿀 수 있습니다.
"그러나 인용문은 구조가 거의 없고(통계적으로 중요한 패턴 반복) 많은 노이즈가 있는 것 같습니다." 또는 인용문에 정보가 없을 수도 있습니까?
지금까지 나는 적어도 더 높은 기간(H1 이상)에서 패턴을 포기했습니다. H1 이상에서 거래하는 것은 본질적으로 뉴스의 방향을 추측하는 것입니다. 안정적인 패턴이 존재하는 경우 M1-M5 시간 프레임, 즉 이미 발표된 뉴스에 대한 트레이더의 반응 패턴에 대해서만 시간 단위로 표시됩니다. 거기를 파야합니다. Forex에서 더 높은 수학(복잡한 공식, 회귀, 푸리에, 신경망 등)에 대해 오랫동안 소란을 피우다가 실망하게 되었습니다. Forex에는 적용할 수 없습니다. 간단한 도구로 파이핑하는 것이 훨씬 쉽고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
그것이 바로 그것입니다. 그래서 시장이 때때로 움직임으로 뉴스를 받아들이고 종종 무시하기 때문에 인용문에 정보가 있는지 여부를 알 수 없다고 썼습니다 (사후 뉴스가 출판 / 발명 될 것입니다). 그러나 확실한 막대를 형성하기위한 규칙, 어딘가에서 나는 Vinin이 형성 과정에서 막대가 색상을 변경하는 횟수를 나타내는 표시기를 만들고 만들었습니다. 막대의 절반 이상이 동일한 값을 가지고 있습니다. 이것은 이미 패턴입니다. 지표를 찾기 위해
시스템이 베팅 시스템의 도움으로 더 큰 수익으로 확장될 수 있다고 가정하면 설명되지 않은 패턴이 시스템에 남아 있다는 진술을 자동으로 수락해야 합니다. 따라서 그들은 어떻게 든 잡아야합니다. 두 가지 옵션이 있을 수 있습니다.
1. 거래 결과의 순서(보수 가치에 의해 제거됨)가 말하자면 백색 잡음이 아닌 경우, 즉 거래 결과 사이에 상관 관계가 있는 경우. 이 경우 이러한 상관 관계를 찾아 중화 하여 사용하는 것이 필요합니다(바로 아래).
2. 모두 동일하게 거래 순서에 상관 관계가 없다면 거래 전의 가격 행동과의 상관 관계 또는 다른 요인과의 상관 관계를 살펴보는 것이 좋을 것입니다. 필터). 글쎄, 판타지에는 이미 무한한 분야가 있습니다. 실제로 새로운 차량을 만들 수 있습니다.
(발견된 상관관계를 확인해야 한다는 점을 고려해야 합니다. 즉, 트레이닝 및 테스트 세트는 트랜잭션 세트에서 구별되어야 합니다.)
두 경우 모두 작업의 결과는 특정 거래의 결과에 대한 초기 조건과 MO 편향 간의 일종의 일치여야 합니다. 그러면 선형 프로그래밍이 시작됩니다. 시스템의 총 MO는 MO = Sum(MO_under_such_that_conditions_i* conditions_i*lot_i 발생 확률)으로 계산되며, 이 MO는 매개변수를 선택하여 최대화되어야 합니다. 제한 사항 - 최대 위험 금액 또는 항목당 최대 평균 로트, 여기에서도 꿈꿀 수 있습니다.
나는 머리 어깨, 깃발 또는 삼각형이 아니라 패턴의 동일한 정의를 의미했습니다. 패턴에 대한 정의에 이미 반복성 속성이 포함되어 있지만 동일한 이벤트 집합(= 패턴)이 역사에 여러 번 존재해야 하고 그 수는 임의성보다 몇 배는 커야 한다고 덧붙입니다. 예를 들어 연속으로 5개의 꼬리를 떨어뜨릴 확률은 0.5*0.5*0.5*0.5*0.5=0.03125입니다. 즉, 800번의 동전 던지기에서 연속 5번의 뒷면이 평균 25번 떨어지는 것입니다. 그러나 그것들이 100번이나 200번 빠지면, 우리는 "패턴"을 가지고 있고 이벤트의 무작위 모음이 아닙니다. 우리 주변에는 많은 패턴이 있습니다. 더욱이 우리의 뇌는 데이터의 패턴이나 구조를 빠르게 인식하도록 설계되었습니다(이 주제에 대해 오랫동안 이야기할 수 있습니다). 그러나 가격 견적의 구조는 "이 작업에 맞게 조정된" 두뇌로도 식별하기가 매우 어렵습니다. 나는 한 달 동안 가격 견적에서 패턴을 식별하는 알고리즘으로 고심하고 있습니다. 동일한 알고리즘은 다른 유형의 정보(자연 이미지, 음성)에서 반복되는 패턴을 매우 빠르게 드러냅니다. 아마도 노이즈가 적고 구조가 많다는 사실 때문일 것입니다. 그러나 따옴표(통계적으로 중요한 패턴을 반복함)에는 구조가 거의 없고 노이즈가 많습니다. 그러나 나는 계속 싸울 것입니다. 아직 희망이 있고 주제가 흥미롭습니다.
훌륭한 게시물, 주목하지 않을 수 없었습니다!
"그러나 인용문은 구조가 거의 없고(통계적으로 중요한 패턴 반복) 많은 노이즈가 있는 것 같습니다." 또는 인용문에 정보가 없을 수도 있습니까?
가설적으로, 일정한 로트, 즉 pip MO가 양수이지만 스프레드가 0인 쏟아지는 전략이 있습니다.
1. 0차 스프레드가 아닌 경우에도 시스템이 쏟아지는 MM(마틴 파생상품 포함)을 선택할 수 있으며 그러한 MM은 무엇에 의존합니까?
2. 시스템이 더 이상 부을 수 없는 스프레드의 임계값 최대값을 계산할 수 있는 공식은 어떻게 생겼습니까?
1 - 트랜잭션이 독립적인 경우 불가능합니다.
2 - 이것은 시뮬레이션을 통해 수행됩니다.
스프레드가 마음에 들지 않으면 스프레드 없이 지정가 주문을 거래하십시오. 이 경우 "채움 비율" 변수와 관련된 문제가 있습니다. 방향이 올바르게 추측된 경우 작은 볼륨이 실행됩니다. 잘못된 경우 - 전체 볼륨.
수익성 있는 거래가 발생하면 이론적으로 로트를 곱하여 시스템을 이익으로 끌어낼 수 있습니다.
그런 고려사항이 있습니다.
시스템이 베팅 시스템의 도움으로 더 큰 수익으로 확장될 수 있다고 가정하면 설명되지 않은 패턴이 시스템에 남아 있다는 진술을 자동으로 수락해야 합니다. 따라서 그들은 어떻게 든 잡아야합니다. 두 가지 옵션이 있을 수 있습니다.
1. 거래 결과의 순서(보수 가치에 의해 제거됨)가 말하자면 백색 잡음이 아닌 경우, 즉 거래 결과 사이에 상관 관계가 있는 경우. 이 경우 이러한 상관 관계를 찾아 중화 하여 사용하는 것이 필요합니다(바로 아래).
2. 모두 동일하게 거래 순서에 상관 관계가 없다면 거래 전의 가격 행동과의 상관 관계 또는 다른 요인과의 상관 관계를 살펴보는 것이 좋을 것입니다. 필터). 글쎄, 이미 상상력을위한 무한한 분야가 있습니다. 사실, 당신은 새로운 차량을 만들 수 있습니다.
(발견된 상관관계를 확인해야 한다는 점을 고려해야 합니다. 즉, 트레이닝 및 테스트 세트는 트랜잭션 세트에서 구별되어야 합니다.)
두 경우 모두 작업의 결과는 특정 거래의 결과에 대한 초기 조건과 MO 편향 간의 일종의 일치여야 합니다. 그러면 선형 프로그래밍이 시작됩니다. 시스템의 총 MO는 MO = Sum(MO_under_such_that_conditions_i* conditions_i*lot_i 발생 확률)으로 계산되며, 이 MO는 매개변수를 선택하여 최대화되어야 합니다. 제한 사항 - 최대 위험 금액 또는 항목당 최대 평균 로트, 여기에서도 꿈꿀 수 있습니다.
수익성 있는 거래가 발생하면 이론적으로 로트를 곱하여 시스템을 이익으로 끌어낼 수 있습니다.
그러한 명백한 사실이 뿌리를 내리지 않는다면 그것은 불가능하다고 생각합니다!
원하는 만큼 생각할 수 있습니다. 이것은 2x2를 5로 바꾸지 않습니다.
훌륭한 게시물, 주목하지 않을 수 없었습니다!
"그러나 인용문은 구조가 거의 없고(통계적으로 중요한 패턴 반복) 많은 노이즈가 있는 것 같습니다." 또는 인용문에 정보가 없을 수도 있습니까?
지금까지 나는 적어도 더 높은 기간(H1 이상)에서 패턴을 포기했습니다. H1 이상에서 거래하는 것은 본질적으로 뉴스의 방향을 추측하는 것입니다. 안정적인 패턴이 존재하는 경우 M1-M5 시간 프레임, 즉 이미 발표된 뉴스에 대한 트레이더의 반응 패턴에 대해서만 시간 단위로 표시됩니다. 거기를 파야합니다. Forex에서 더 높은 수학(복잡한 공식, 회귀, 푸리에, 신경망 등)에 대해 오랫동안 소란을 피우다가 실망하게 되었습니다. Forex에는 적용할 수 없습니다. 간단한 도구로 파이핑하는 것이 훨씬 쉽고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
그런 고려사항이 있습니다.
시스템이 베팅 시스템의 도움으로 더 큰 수익으로 확장될 수 있다고 가정하면 설명되지 않은 패턴이 시스템에 남아 있다는 진술을 자동으로 수락해야 합니다. 따라서 그들은 어떻게 든 잡아야합니다. 두 가지 옵션이 있을 수 있습니다.
1. 거래 결과의 순서(보수 가치에 의해 제거됨)가 말하자면 백색 잡음이 아닌 경우, 즉 거래 결과 사이에 상관 관계가 있는 경우. 이 경우 이러한 상관 관계를 찾아 중화 하여 사용하는 것이 필요합니다(바로 아래).
2. 모두 동일하게 거래 순서에 상관 관계가 없다면 거래 전의 가격 행동과의 상관 관계 또는 다른 요인과의 상관 관계를 살펴보는 것이 좋을 것입니다. 필터). 글쎄, 판타지에는 이미 무한한 분야가 있습니다. 실제로 새로운 차량을 만들 수 있습니다.
(발견된 상관관계를 확인해야 한다는 점을 고려해야 합니다. 즉, 트레이닝 및 테스트 세트는 트랜잭션 세트에서 구별되어야 합니다.)
두 경우 모두 작업의 결과는 특정 거래의 결과에 대한 초기 조건과 MO 편향 간의 일종의 일치여야 합니다. 그러면 선형 프로그래밍이 시작됩니다. 시스템의 총 MO는 MO = Sum(MO_under_such_that_conditions_i* conditions_i*lot_i 발생 확률)으로 계산되며, 이 MO는 매개변수를 선택하여 최대화되어야 합니다. 제한 사항 - 최대 위험 금액 또는 항목당 최대 평균 로트, 여기에서도 꿈꿀 수 있습니다.