총회에 따뜻한 인사를 드립니다! 스레드 작성자에게 약속한 대로 수익성 있는 Forex 거래 가능성에 대한 수학적 증거를 게시합니다. 그런데 지난 포스팅부터 그런 증거가 오래전부터 존재했다는 생각이 떠올랐다. 마틴게일입니다! 게임의 시스템은 오래전에 수학적으로 엄밀히 증명되었으며 카지노의 딜러나 소유자가 위아래에서 베팅을 제한하여 플레이어가 마틴게일을 최대한 활용합니다. 마틴게일을 할 만큼의 돈이 있어도... 그러나 약속한 이후로, 특히 시스템이 여전히 Forex의 특성을 고려하기 때문에 그렇게 해야 합니다. 먼저, 시간 내 환율의 움직임의 특성을 고려하십시오. 순서가 작동하려면 최대 편차 값이 설정 순서보다 작지 않아야 합니다. 따라서 우리는 환율의 시간당 최대 가치의 확률 분포에 관심이 있습니다. 시간당 환율 막대를 충분히 오랜 기간 동안 취하여 같은 높이의 막대를 모두 세고 막대 값에 따라 드롭아웃 빈도를 정렬하면 히스토그램 형태의 분포를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이러한 히스토그램은 그림 1에 나와 있습니다. 가로축은 막대의 크기(High – Open)를 나타내고 세로축은 연구 기간 동안 이러한 막대의 수를 나타냅니다. 불행히도 히스토그램이 계산된 통화와 기간이 기억나지 않습니다. 1998년 12월 16일부터 대략 올해 4월까지의 기간 동안 EUR에 대한 가능성이 가장 높습니다. 결국 이것은 증명에 중요하지 않지만, 이 분포의 특성은 모든 통화 쌍에 대해 거의 동일하며 특정 숫자 매개변수만 다릅니다.
그림 1. 히스토그램을 자세히 보면 N이 무한대에 가까워지기 때문에 분포가 이항 분포와 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다. N이 무한대인 이산 확률 변수의 이항 분포의 제한적인 경우는 연속 확률 변수의 지수 분포입니다. 우리는 원칙적으로 시간당 막대의 크기가 최대값을 취할 수 있는지 모르기 때문에 이 값이 무엇에도 제한되지 않는다고 가정하고 지수 분포 법칙을 사용할 권리가 있습니다. 그러한 교체는 매우 정당합니다. 왜냐하면. 이항 및 지수 분포를 설명하는 공식은 "자전거의 기관차"와 같이 복잡성이 다릅니다. 지수 분포 -
p(x) = λ*exp(-λ*x)
적분 후와 미분 후 동일한 지수로 유지되는 지수일 뿐입니다. 편리한 작은 것. 또한 두 법칙 모두 확률 변수가 역사와 무관하다는 가정에서 파생됩니다. 즉, 절대적으로 예측할 수 없는 프로세스를 특징으로 합니다. 그리고 기존 통계 분포(지수)를 근사하면 예측이 불가능한 프로세스, 즉 마르코프스키. 그림 2는 갈색으로 표시된 통화 쌍(아마도 EUR/USD)의 정규화된 통계 분포와 파란색으로 근사한 지수 분포를 보여줍니다.
그림 2. 지수 분포에서 통계 분포의 최대 편차는 약 13포인트까지 작은 값의 영역에 집중되어 있음을 보여줍니다. 더 큰 값의 영역에서는 일치가 거의 완전하고 "매우 큰 값"의 영역에서는 통계적 값이 단순히 끝나고 지수가 "영원히" 지속되기 때문에 분포 밀도가 다시 발산합니다. 통계적 분포가 "예측불가능" 지수 분포에서 벗어난 정도와 면적이 환율 예측 가능성의 정도를 특징짓기 때문에 환율 예측 가능성은 예측 방법에 관계없이 매우 매우 낮다는 결론을 내릴 수 있으며, 거의 없음. 매우 작은 값(파이서의 기쁨을 위해)과 매우 큰 값을 제외하고. 저것들. 우리는 현재 가격에서 예를 들어 8자리의 거리에 있는 스탑 주문이 다음 시간 내에 가격에 도달하지 않을 것이라고 자신있게 예측할 수 있습니다. 그리고 "가난한" 상인은 어디로 가야 합니까? 예측은 불가능하지만 나는 denyushka를 원합니다! 거래 시스템의 수익성에 대한 수학적 기대 방정식을 고려해 보겠습니다.
M(sys) = M(T) – M(L),
여기서 M(T) – 기대 이익 M(L) – 손실 기대. 확률 변수의 수학적 기대치는 이 값과 확률의 곱으로 계산할 수 있는 것으로 알려져 있습니다.
M(x) = x * p(x), 다음 M(sys) = (T - S) * p(T) - (L + S) * p(L),
여기서 T는 이익 주문의 값입니다. L은 중지 주문의 크기입니다. S – 스프레드 값; p(T) - 이익실현 주문을 발동할 확률; p(L) - 사이드 손실 주문을 유발할 확률. 원래 방정식을 약간 변형:
M(sys) = T* p(T) – L * p(L) – S * (p(T) + p(L))
p(T) + p(L)이 이벤트의 완전한 그룹이라는 사실을 고려합니다. 즉, 1과 같기 때문에 우리는 정지 또는 이익이 작동할 때까지 "얼굴이 파랗게 질릴 때까지" 서 있을 것입니다. 드디어:
M(sys) = T* p(T) – L * p(L) – S 또는 M(sys) = T* p(T) – L * (1 – p(T)) – S(1)
p(T)를 계산하는 것만 남아 있으며 우리 주머니에는 윈-윈 시스템이 있습니다 ... 이제 지수 분포를 다시 살펴볼 때입니다.
그림 3 그림 3은 주문을 보여줍니다: 이익 - 지점 A 및 정지 - 지점 B. 가로축에서 이러한 점의 투영은 배치된 주문의 값과 동일하고 세로축에서는 트리거 확률과 같습니다. 수학적 기대치를 계산하는 공식에 따라 형성된 직사각형의 면적은 해당 차수의 수학적 기대치와 같습니다. 빨간색 - 이익, 파란색 - 중지, 녹색 - 스프레드. 이 직사각형에 대한 최대값이 있는지 여부와 거품이 거기에서 이익을 취하는지 여부를 결정하는 것만 남아 있습니다. 스탑 오더와 이익 오더의 크기는 상관없다는 공통의 의견이 있기 때문에 이미 말씀드린 바 있습니다. 주문 크기가 클수록 트리거될 가능성이 낮고 그 반대의 경우도 마찬가지이며 결과적으로 주문 크기를 변경하여 이득도 손실도 얻지 못합니다. 한 곳에서 스레드의 작성자조차도 다음과 같이 말했습니다.
인용문: M. Jobbaryannik의 메시지 실제로 이익이 스톱보다 짧으면 더 자주 작동하기 시작하지만 동시에 위치가 가장 높은 이동 가능성을 향하도록 해야 합니다. 그렇지 않으면 일련의 작은 스톱 뒤에 큰 스톱이 나타날 것입니다. 모든 이익을 파괴하는 이익...
, 그리고 다른 하나는 다음과 같습니다. 인용문: M. Jobbaryannik의 메시지 손실보다 더 큰 목표의 존재에 대한 진술이 충분하지 않은 것 같습니다. 다음과 같은 방법으로 확인할 수 있습니다. 예상 이익의 크기가 예상 손실의 크기보다 2-3배 큰 임의 항목으로 시스템을 테스트합니다. 그러나 이러한 시스템의 테스트는 손실이 이익보다 짧으면 통계에 따르면 이익보다 더 자주 작동하기 때문에 확실한 마이너스를 보여줍니다.
마지막으로 "어제, 5 - 그러나 큰 또는 오늘 3 - 그러나 작은" 중 어느 것이 더 나은지 결정할 것입니다. (c) M. 즈바네츠키
그러나 현실은 그들이 생각하는 것만큼 끔찍하지 않습니다. 왜냐하면 내접 직사각형(그림 3)의 면적이 일정하다면
x * y = Const - 쌍곡선의 방정식입니다.
그리고 쌍곡선 분포가 없습니다. 왜냐하면 확률 변수의 확률 밀도 그래프는 어떤 모양이든 가질 수 있지만 운명이 원하는 대로 하나의 필수 조건이 있습니다. 이 그래프의 적분은 1과 같아야 합니다. 쌍곡선은 무한대와 같은 적분을 가집니다. 또한, 쌍곡선보다 큰 곡률을 가진 모든 부드러운 곡선은 중간에 내접 직사각형의 최소 면적을 가지며 가장자리가 증가하고 곡률이 더 작습니다. 중심은 최대이고 가장자리는 감소합니다. 사실, 증명은 거의 완전한 것으로 간주될 수 있습니다. 지수 법칙의 분포 밀도를 미분하고 0과 동일하게 하고 방정식을 풀고 자연스럽게 기대되는 값을 얻는 것만 남아 있습니다.
T(opt) = 1/ λ .
그러나이 결정은 우리에게 적합하지 않습니다. 왜냐하면. 우리는 그들이 작동할 때까지 "얼굴이 파랗게 질릴 때까지" 명령을 보류하기로 동의했고, 우리는 1시간 이내에 작업의 확률을 계산합니다. 이것은 작동하지 않습니다! 올바른 솔루션을 얻으려면 작동할 때까지 시간을 고려하지 않고 주문을 실행할 확률로 이동해야 합니다. 내 통합 문서에서 이러한 공식의 파생은 "상형 문자로 저글링"의 세 페이지 이상을 차지하므로 여기에서 파생을 제공하지 않겠습니다. 하지만 스스로 하고 싶은 분들을 위해 방법을 알려드리겠습니다. 이전 시간 동안 작동하지 않았다고 가정하고 주문 트리거 확률에 대한 재귀 표현식을 작성해야 합니다. 결과적으로 합이 계산되는 기하학적 진행을 얻습니다. 이 금액을 계산한 후 다음 주문 트리거 확률 공식을 얻어야 합니다.
p(T) = (p(t) * q(l))/(1 - q(t)*q(l) – p(t)*p(l));
어디
q(t) = 1 – p(t), q(l) = 1 – p(l);
그리고 마지막으로
p(t) = exp(-λ*T), p(l) = exp(-λ*L).
이제 우리는 얻어진 공식을 시스템 기대의 공식 (1)로 대입할 수 있으며, 솔루션을 찾기 위해 T와 L에 대한 편도함수를 취할 수 있습니다. 얻은 두 방정식을 0으로 동일시하면 결과 방정식 시스템에는 분석 형식의 솔루션이 없습니다. 그녀에게는 해결책이 전혀 없습니다! 그리고 이것은 자연스럽기 때문입니다. 지수 분포에서 시스템의 최대 이익의 관점에서 가장 수익성 있는 솔루션은 무한대와 동일한 손절매 영역에 있습니다. 그러나 우리는 그것을 필요로하지 않습니다! 그러면 실제 통계적 분포가 제한되고 무한대로 확장되지 않는다는 것을 알게 됩니다. 따라서 솔루션이 존재하지만 수치적 방법으로 찾아야 합니다. 자, 이제 증명이 완료된 것으로 간주할 수 있습니다. 주문 트리거에 대한 확률 곡선의 특성은 변경되지 않았지만 곡선의 특정 디지털 표현만 변경되었기 때문에 정제된 공식에 따라 결과 차트를 제시하지 않습니다. 여전히 수치적 방법으로 찾아야 합니다. 예, 그리고 이 이미지는 우주의 표면으로 묘사되어야 하기 때문에 그렇게 아름답게 보이지 않습니다.
M(sys) = f(T, S).
결과: 1. 예측 방법을 사용하지 않고 수익성 있는 Forex 거래의 가능성이 입증되었습니다. 이를 위해서는 사용 통화 쌍 및 손절매의 확률론적 분포 법칙의 수학적 기대 범위에서 대략적으로 이익실현을 설정하거나 통계가 있는 충분히 큰 값의 영역에서 설정해야 합니다. 통화 쌍의 분포가 종료되거나 작은 값의 영역에서 종료됩니다. 이 경우 열린 위치의 방향은 중요하지 않습니다. 시스템의 두 번째 버전(짧은 정지 포함)이 더 흥미로울 수 있습니다. 시스템의 편차가 매우 커서 그녀의 수다에서 살아남을 만큼 충분한 보증금을 가진 사람은 없을 것입니다. 그러나 "이익에 관심이없는"사람들에게는 이것이 중요하지 않습니다 ... 2. 작은 테이크 이익 값 영역에서 그림 3의 분석은 파이핑 시스템이 "강하게 부정적인" 이익 기대치를 가지고 있음을 보여줍니다(파이프의 경우 산에서). 실제로, 빨간색 직사각형을 보고 정신적으로 점 A를 원점으로 향하게 하면 빨간색과 녹색 직사각형 영역의 차이가 0이 되는 경향이 있음을 알 수 있습니다. 이익이 0이 되는 경향이 있습니다. 그러나 손실은 우리가 손절매를 아무리 작게 만들어도 0이 되는 경향이 없기 때문입니다. 그것은 파란색과 녹색 사각형의 면적의 합과 같습니다. 이제 파이핑의 높은 수익성에 대한 신화가 무엇에 기반을 두고 있는지 명확합니다. 작은 가치 영역의 환율 예측 가능성입니다. 하지만 요약하자면, 우리는 삐삐에게 필요한 것은 강력한 마음(예측을 위한), 민첩한 손(더 빨리 들어오고 나가는 것), 매우 친절한 딜러가 필요하기 때문입니다. 실수로 모니터에 재채기를 하는 것만으로도 딜러는 시장에서 모든 똥개 떼를 쓸어버릴 수 있습니다... 3. 지표와 TA를 좋아하는 사람들에게 즉시 경고하여 그들이 환율의 예측 불가능성을 입증한다는 주장으로 나를 언급하지 않도록합니다. 환율은 정말 예측불허, 신경망, 디지털 필터, 캐터필러, 심지어 점성술까지 왠만하면 안되지만 (!) 현재 가격에서 15~150포인트 정도만 . 100~150점 이상의 영역에서는 통계적 분포와 지수적 분포가 다시 분기하여 비율 예측 가능성이 높아진다. 비시간별 통계 분포, 예를 들어 일일 및 더 많은 막대를 취하면 해당 분포는 지수 분포와 전혀 유사하지 않으며 코시 분포에 의해 훨씬 더 정확하게 근사됩니다. 그리고 하루 안에 트렌드를 이끌어 낼 유능한 분석가를 보여 주시겠습니까? "누군가"가 시간당 막대 3~5개의 분기점을 찾고 있다면; 10분 MACD에서 나가라고 조언합니다. 예, 동시에 그는 간격을 계산할 때 중단하지 말 것을 권장합니다. 그런 다음 분기가 "그냥 사기꾼입니다!"와 같은 이름으로 표시되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
참고로 저도 썼습니다. ㅋ .. 악이 부족해 다 지워졌어 .... 이제 다 쓸어버릴 자나카 . . . . . .
간단히 말해서, 나는 재미를 위해 이 해시비 프로그램을 시도했습니다/위키의 동전과 비교/비교합니다. 내 손에는 사실입니다. 여전히 으스스하게 나왔다. 즉, 0의 양쪽에서 경계가 점진적으로 확장되면서 0에 가까운 발탄카가 생성되었습니다. 즉, 긴 추세는 작은 추세의 더 빈번한 변경으로 분할되었습니다. 그리고 이 hnachite 마티니 플라스크는 depot wumat를 좋게 만들기에 충분할 것입니다. 하지만 문제의 사실은 견적을 확인하는 것이 필요하다는 것입니다.
그리고 48번 동작은 어때요, 빨리 아파요, 믿기지 않아요, 매번 꾸준히 하면 백 번, 한 번 이상은 해야 하는 건가요, 아니면 순전히 우연히 그렇게 하는 건가요?
해시비에서는 짧은 시간에 20점 정도를 득점했습니다.
그런 다음 무작위 행동이 가장 효과적이라는 이론을 테스트하기로 결정했습니다. 코인플립에서는 동전을 던졌고 해시비에서는 앞면/뒷면에 따라 + -를 넣었습니다. 400번째 움직임까지 그는 24에 도달했습니다. 그 전에는 항상 검은색에 있었고 그 후에는 빠르게 0으로 갔다가 마이너스로 이동했습니다. 기이.
총회에 따뜻한 인사를 드립니다!
스레드 작성자에게 약속한 대로 수익성 있는 Forex 거래 가능성에 대한 수학적 증거를 게시합니다.
그런데 지난 포스팅부터 그런 증거가 오래전부터 존재했다는 생각이 떠올랐다. 마틴게일입니다! 게임의 시스템은 오래전에 수학적으로 엄밀히 증명되었으며 카지노의 딜러나 소유자가 위아래에서 베팅을 제한하여 플레이어가 마틴게일을 최대한 활용합니다. 마틴게일을 할 만큼의 돈이 있어도...
그러나 약속한 이후로, 특히 시스템이 여전히 Forex의 특성을 고려하기 때문에 그렇게 해야 합니다.
먼저, 시간 내 환율의 움직임의 특성을 고려하십시오. 순서가 작동하려면 최대 편차 값이 설정 순서보다 작지 않아야 합니다. 따라서 우리는 환율의 시간당 최대 가치의 확률 분포에 관심이 있습니다. 시간당 환율 막대를 충분히 오랜 기간 동안 취하여 같은 높이의 막대를 모두 세고 막대 값에 따라 드롭아웃 빈도를 정렬하면 히스토그램 형태의 분포를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이러한 히스토그램은 그림 1에 나와 있습니다. 가로축은 막대의 크기(High – Open)를 나타내고 세로축은 연구 기간 동안 이러한 막대의 수를 나타냅니다. 불행히도 히스토그램이 계산된 통화와 기간이 기억나지 않습니다. 1998년 12월 16일부터 대략 올해 4월까지의 기간 동안 EUR에 대한 가능성이 가장 높습니다. 결국 이것은 증명에 중요하지 않지만, 이 분포의 특성은 모든 통화 쌍에 대해 거의 동일하며 특정 숫자 매개변수만 다릅니다.
그림 1.
히스토그램을 자세히 보면 N이 무한대에 가까워지기 때문에 분포가 이항 분포와 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다. N이 무한대인 이산 확률 변수의 이항 분포의 제한적인 경우는 연속 확률 변수의 지수 분포입니다. 우리는 원칙적으로 시간당 막대의 크기가 최대값을 취할 수 있는지 모르기 때문에 이 값이 무엇에도 제한되지 않는다고 가정하고 지수 분포 법칙을 사용할 권리가 있습니다. 그러한 교체는 매우 정당합니다. 왜냐하면. 이항 및 지수 분포를 설명하는 공식은 "자전거의 기관차"와 같이 복잡성이 다릅니다. 지수 분포 -
p(x) = λ*exp(-λ*x)
적분 후와 미분 후 동일한 지수로 유지되는 지수일 뿐입니다. 편리한 작은 것.
또한 두 법칙 모두 확률 변수가 역사와 무관하다는 가정에서 파생됩니다. 즉, 절대적으로 예측할 수 없는 프로세스를 특징으로 합니다. 그리고 기존 통계 분포(지수)를 근사하면 예측이 불가능한 프로세스, 즉 마르코프스키.
그림 2는 갈색으로 표시된 통화 쌍(아마도 EUR/USD)의 정규화된 통계 분포와 파란색으로 근사한 지수 분포를 보여줍니다.
그림 2.
지수 분포에서 통계 분포의 최대 편차는 약 13포인트까지 작은 값의 영역에 집중되어 있음을 보여줍니다. 더 큰 값의 영역에서는 일치가 거의 완전하고 "매우 큰 값"의 영역에서는 통계적 값이 단순히 끝나고 지수가 "영원히" 지속되기 때문에 분포 밀도가 다시 발산합니다.
통계적 분포가 "예측불가능" 지수 분포에서 벗어난 정도와 면적이 환율 예측 가능성의 정도를 특징짓기 때문에 환율 예측 가능성은 예측 방법에 관계없이 매우 매우 낮다는 결론을 내릴 수 있으며, 거의 없음. 매우 작은 값(파이서의 기쁨을 위해)과 매우 큰 값을 제외하고. 저것들. 우리는 현재 가격에서 예를 들어 8자리의 거리에 있는 스탑 주문이 다음 시간 내에 가격에 도달하지 않을 것이라고 자신있게 예측할 수 있습니다.
그리고 "가난한" 상인은 어디로 가야 합니까? 예측은 불가능하지만 나는 denyushka를 원합니다!
거래 시스템의 수익성에 대한 수학적 기대 방정식을 고려해 보겠습니다.
M(sys) = M(T) – M(L),
여기서 M(T) – 기대 이익
M(L) – 손실 기대.
확률 변수의 수학적 기대치는 이 값과 확률의 곱으로 계산할 수 있는 것으로 알려져 있습니다.
M(x) = x * p(x), 다음
M(sys) = (T - S) * p(T) - (L + S) * p(L),
여기서 T는 이익 주문의 값입니다.
L은 중지 주문의 크기입니다.
S – 스프레드 값;
p(T) - 이익실현 주문을 발동할 확률;
p(L) - 사이드 손실 주문을 유발할 확률.
원래 방정식을 약간 변형:
M(sys) = T* p(T) – L * p(L) – S * (p(T) + p(L))
p(T) + p(L)이 이벤트의 완전한 그룹이라는 사실을 고려합니다. 즉, 1과 같기 때문에 우리는 정지 또는 이익이 작동할 때까지 "얼굴이 파랗게 질릴 때까지" 서 있을 것입니다. 드디어:
M(sys) = T* p(T) – L * p(L) – S 또는
M(sys) = T* p(T) – L * (1 – p(T)) – S(1)
p(T)를 계산하는 것만 남아 있으며 우리 주머니에는 윈-윈 시스템이 있습니다 ...
이제 지수 분포를 다시 살펴볼 때입니다.
그림 3
그림 3은 주문을 보여줍니다: 이익 - 지점 A 및 정지 - 지점 B. 가로축에서 이러한 점의 투영은 배치된 주문의 값과 동일하고 세로축에서는 트리거 확률과 같습니다. 수학적 기대치를 계산하는 공식에 따라 형성된 직사각형의 면적은 해당 차수의 수학적 기대치와 같습니다. 빨간색 - 이익, 파란색 - 중지, 녹색 - 스프레드. 이 직사각형에 대한 최대값이 있는지 여부와 거품이 거기에서 이익을 취하는지 여부를 결정하는 것만 남아 있습니다.
스탑 오더와 이익 오더의 크기는 상관없다는 공통의 의견이 있기 때문에 이미 말씀드린 바 있습니다. 주문 크기가 클수록 트리거될 가능성이 낮고 그 반대의 경우도 마찬가지이며 결과적으로 주문 크기를 변경하여 이득도 손실도 얻지 못합니다.
한 곳에서 스레드의 작성자조차도 다음과 같이 말했습니다.
인용문: M. Jobbaryannik의 메시지
실제로 이익이 스톱보다 짧으면 더 자주 작동하기 시작하지만 동시에 위치가 가장 높은 이동 가능성을 향하도록 해야 합니다. 그렇지 않으면 일련의 작은 스톱 뒤에 큰 스톱이 나타날 것입니다. 모든 이익을 파괴하는 이익...
, 그리고 다른 하나는 다음과 같습니다.
인용문: M. Jobbaryannik의 메시지
손실보다 더 큰 목표의 존재에 대한 진술이 충분하지 않은 것 같습니다.
다음과 같은 방법으로 확인할 수 있습니다. 예상 이익의 크기가 예상 손실의 크기보다 2-3배 큰 임의 항목으로 시스템을 테스트합니다.
그러나 이러한 시스템의 테스트는 손실이 이익보다 짧으면 통계에 따르면 이익보다 더 자주 작동하기 때문에 확실한 마이너스를 보여줍니다.
마지막으로 "어제, 5 - 그러나 큰 또는 오늘 3 - 그러나 작은" 중 어느 것이 더 나은지 결정할 것입니다. (c) M. 즈바네츠키
그러나 현실은 그들이 생각하는 것만큼 끔찍하지 않습니다. 왜냐하면 내접 직사각형(그림 3)의 면적이 일정하다면
x * y = Const - 쌍곡선의 방정식입니다.
그리고 쌍곡선 분포가 없습니다. 왜냐하면 확률 변수의 확률 밀도 그래프는 어떤 모양이든 가질 수 있지만 운명이 원하는 대로 하나의 필수 조건이 있습니다. 이 그래프의 적분은 1과 같아야 합니다. 쌍곡선은 무한대와 같은 적분을 가집니다. 또한, 쌍곡선보다 큰 곡률을 가진 모든 부드러운 곡선은 중간에 내접 직사각형의 최소 면적을 가지며 가장자리가 증가하고 곡률이 더 작습니다. 중심은 최대이고 가장자리는 감소합니다.
사실, 증명은 거의 완전한 것으로 간주될 수 있습니다. 지수 법칙의 분포 밀도를 미분하고 0과 동일하게 하고 방정식을 풀고 자연스럽게 기대되는 값을 얻는 것만 남아 있습니다.
T(opt) = 1/ λ .
그러나이 결정은 우리에게 적합하지 않습니다. 왜냐하면. 우리는 그들이 작동할 때까지 "얼굴이 파랗게 질릴 때까지" 명령을 보류하기로 동의했고, 우리는 1시간 이내에 작업의 확률을 계산합니다. 이것은 작동하지 않습니다! 올바른 솔루션을 얻으려면 작동할 때까지 시간을 고려하지 않고 주문을 실행할 확률로 이동해야 합니다.
내 통합 문서에서 이러한 공식의 파생은 "상형 문자로 저글링"의 세 페이지 이상을 차지하므로 여기에서 파생을 제공하지 않겠습니다. 하지만 스스로 하고 싶은 분들을 위해 방법을 알려드리겠습니다. 이전 시간 동안 작동하지 않았다고 가정하고 주문 트리거 확률에 대한 재귀 표현식을 작성해야 합니다. 결과적으로 합이 계산되는 기하학적 진행을 얻습니다. 이 금액을 계산한 후 다음 주문 트리거 확률 공식을 얻어야 합니다.
p(T) = (p(t) * q(l))/(1 - q(t)*q(l) – p(t)*p(l));
어디
q(t) = 1 – p(t),
q(l) = 1 – p(l);
그리고 마지막으로
p(t) = exp(-λ*T), p(l) = exp(-λ*L).
이제 우리는 얻어진 공식을 시스템 기대의 공식 (1)로 대입할 수 있으며, 솔루션을 찾기 위해 T와 L에 대한 편도함수를 취할 수 있습니다. 얻은 두 방정식을 0으로 동일시하면 결과 방정식 시스템에는 분석 형식의 솔루션이 없습니다. 그녀에게는 해결책이 전혀 없습니다! 그리고 이것은 자연스럽기 때문입니다. 지수 분포에서 시스템의 최대 이익의 관점에서 가장 수익성 있는 솔루션은 무한대와 동일한 손절매 영역에 있습니다. 그러나 우리는 그것을 필요로하지 않습니다!
그러면 실제 통계적 분포가 제한되고 무한대로 확장되지 않는다는 것을 알게 됩니다. 따라서 솔루션이 존재하지만 수치적 방법으로 찾아야 합니다. 자, 이제 증명이 완료된 것으로 간주할 수 있습니다. 주문 트리거에 대한 확률 곡선의 특성은 변경되지 않았지만 곡선의 특정 디지털 표현만 변경되었기 때문에 정제된 공식에 따라 결과 차트를 제시하지 않습니다. 여전히 수치적 방법으로 찾아야 합니다. 예, 그리고 이 이미지는 우주의 표면으로 묘사되어야 하기 때문에 그렇게 아름답게 보이지 않습니다.
M(sys) = f(T, S).
결과:
1. 예측 방법을 사용하지 않고 수익성 있는 Forex 거래의 가능성이 입증되었습니다. 이를 위해서는 사용 통화 쌍 및 손절매의 확률론적 분포 법칙의 수학적 기대 범위에서 대략적으로 이익실현을 설정하거나 통계가 있는 충분히 큰 값의 영역에서 설정해야 합니다. 통화 쌍의 분포가 종료되거나 작은 값의 영역에서 종료됩니다. 이 경우 열린 위치의 방향은 중요하지 않습니다. 시스템의 두 번째 버전(짧은 정지 포함)이 더 흥미로울 수 있습니다. 시스템의 편차가 매우 커서 그녀의 수다에서 살아남을 만큼 충분한 보증금을 가진 사람은 없을 것입니다. 그러나 "이익에 관심이없는"사람들에게는 이것이 중요하지 않습니다 ...
2. 작은 테이크 이익 값 영역에서 그림 3의 분석은 파이핑 시스템이 "강하게 부정적인" 이익 기대치를 가지고 있음을 보여줍니다(파이프의 경우 산에서). 실제로, 빨간색 직사각형을 보고 정신적으로 점 A를 원점으로 향하게 하면 빨간색과 녹색 직사각형 영역의 차이가 0이 되는 경향이 있음을 알 수 있습니다. 이익이 0이 되는 경향이 있습니다. 그러나 손실은 우리가 손절매를 아무리 작게 만들어도 0이 되는 경향이 없기 때문입니다. 그것은 파란색과 녹색 사각형의 면적의 합과 같습니다. 이제 파이핑의 높은 수익성에 대한 신화가 무엇에 기반을 두고 있는지 명확합니다. 작은 가치 영역의 환율 예측 가능성입니다. 하지만 요약하자면, 우리는 삐삐에게 필요한 것은 강력한 마음(예측을 위한), 민첩한 손(더 빨리 들어오고 나가는 것), 매우 친절한 딜러가 필요하기 때문입니다. 실수로 모니터에 재채기를 하는 것만으로도 딜러는 시장에서 모든 똥개 떼를 쓸어버릴 수 있습니다...
3. 지표와 TA를 좋아하는 사람들에게 즉시 경고하여 그들이 환율의 예측 불가능성을 입증한다는 주장으로 나를 언급하지 않도록합니다. 환율은 정말 예측불허, 신경망, 디지털 필터, 캐터필러, 심지어 점성술까지 왠만하면 안되지만 (!) 현재 가격에서 15~150포인트 정도만 . 100~150점 이상의 영역에서는 통계적 분포와 지수적 분포가 다시 분기하여 비율 예측 가능성이 높아진다. 비시간별 통계 분포, 예를 들어 일일 및 더 많은 막대를 취하면 해당 분포는 지수 분포와 전혀 유사하지 않으며 코시 분포에 의해 훨씬 더 정확하게 근사됩니다. 그리고 하루 안에 트렌드를 이끌어 낼 유능한 분석가를 보여 주시겠습니까? "누군가"가 시간당 막대 3~5개의 분기점을 찾고 있다면; 10분 MACD에서 나가라고 조언합니다. 예, 동시에 그는 간격을 계산할 때 중단하지 말 것을 권장합니다. 그런 다음 분기가 "그냥 사기꾼입니다!"와 같은 이름으로 표시되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
공식의 이름을 지정하십시오 (19)
공식의 이름을 지정하십시오 (19)
친구를 데려가 주세요. 당신의 숲. 이것은 내 게시물이 아니며 맥락에서 벗어날 필요가 없습니다. 작성자에게 링크를 제공한 내 메시지에 대한 응답이었습니다. 편의를 위해 전체 게시물을 여기에 복사했습니다.
아무도 믿지 않도록. 그리고 관점을 훼손하는 것뿐입니다. 토론이 다른 각도에서 올 때 더 재미있습니다.
당신이 여기에 쓴 모든 것은 값싼 트롤링입니다. 나는 당신의 시스템이 그러한 이익을 가져올 수 있다는 말을 한 마디도 본 적이 없습니다. 그리고 누군가가 당신의 환상을 믿기를 원한다면 - 투자 계정 암호를 제공하거나 계정을 동일한 모니터링에 연결하십시오
그것들은 운이 없었습니다 :-) 많은 트롤링이 있었던 350개 이상의 메시지가 망각되었습니다... 로컬 중재자의 변덕에... 300페이지의 주제 삭제.. 그래서... 아무 것도 중단되지 않을 것입니다. ..
차량에 대한 이해할 수 있는 정보의 관점에서 :-) 나는 이야기처럼 이야기할 것입니다(정보의 입자와 함께) :-) 왜냐하면 그것이 MY WILL이기 때문입니다 :-)
아니요. 거기가 더 쉽습니다... 우리는 필요한 형태의 합성 상품(총 자본)을 만듭니다. 여기서 우리는 로트를 관리하기 위한 간단한 트릭을 침착하게 적용합니다...
글쎄 내가 추측 해 보자면
그리고 당신은 고문에게 차를 몰고 그가 원하는 형태 + 최대 변화 + 모든 쌍 (전공뿐만 아니라)에 대한 쌍, 제비를 선택하도록 할 수 있습니다.
Alekzunder, 합성 제품에서 2개 이상의 쌍을 시도했습니까?
흠... 이 스레드에서 4쌍의 합성물을 보여주는 것 같습니다 :-) - 분석에 8쌍이 있고 그 중 4쌍이 경매에 갑니다....
네... 그건 그렇고... 오늘의 "텍스트" 블록 :-) 거의 잊었습니다 :-)
---
xxxxx7902 d6 t6 매수 0.15 p1 1.3613 0.0000 0.0000 d6 t6.1 1.3581 0.00 0.00 0.00 -48.00
xxxxx7903 d6 t6 매도 0.43 p3 0.9891 0.0000 0.0000 d6 t6.1 0.9852 0.00 0.00 0.00 167.70
xxxxx7905 d6 t6 매도 0.51 p4 0.9847 0.0000 0.0000 d6 t6.1 0.9850 0.00 0.00 0.00 -15.53
xxxxx7907 d6 t6 매도 0.38 p2 1.6086 0.0000 0.0000 d6 t6.1 1.6058 0.00 0.00 0.00 106.40
---
개장 후 약 6시간 만인 같은 날 거래가 마감되었으니... 포지션 을 청산하라는 신호가 떴다...
아니 :) 당신은보아야합니다 : 나는 몇 가지 조합을 눌렀습니다 ... 이제는 줄이 그어져 있습니다 ... - 그리고 나는 다른 시간에 일부 매개 변수를 밝힐 수 있습니다 :-) p1 p2 p3 p4는 무엇입니까 등등
Forex 클럽 포럼의 UP이 forex에서 수익성 있는 거래가 가능하다는 수학적 증거를 게시한 게시물에 대한 링크입니다. 그리고 (!) 프로세스의 Markov 속성을 위반한 결과가 아니라 완전히 무작위라는 가정을 기반으로 합니다. 마르코프 과정.
실제로 링크 http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=22097&page=3
참고로 저도 썼습니다. ㅋ .. 악이 부족해 다 지워졌어 .... 이제 다 쓸어버릴 자나카 . . . . . .
간단히 말해서, 나는 재미를 위해 이 해시비 프로그램을 시도했습니다/위키의 동전과 비교/비교합니다. 내 손에는 사실입니다. 여전히 으스스하게 나왔다. 즉, 0의 양쪽에서 경계가 점진적으로 확장되면서 0에 가까운 발탄카가 생성되었습니다. 즉, 긴 추세는 작은 추세의 더 빈번한 변경으로 분할되었습니다. 그리고 이 hnachite 마티니 플라스크는 depot wumat를 좋게 만들기에 충분할 것입니다. 하지만 문제의 사실은 견적을 확인하는 것이 필요하다는 것입니다.
그리고 48번 동작은 어때요, 빨리 아파요, 믿기지 않아요, 매번 꾸준히 하면 백 번, 한 번 이상은 해야 하는 건가요, 아니면 순전히 우연히 그렇게 하는 건가요?
해시비에서는 짧은 시간에 20점 정도를 득점했습니다.
그런 다음 무작위 행동이 가장 효과적이라는 이론을 테스트하기로 결정했습니다. 코인플립에서는 동전을 던졌고 해시비에서는 앞면/뒷면에 따라 + -를 넣었습니다. 400번째 움직임까지 그는 24에 도달했습니다. 그 전에는 항상 검은색에 있었고 그 후에는 빠르게 0으로 갔다가 마이너스로 이동했습니다. 기이.