ara66676 : CORRECT ... TO THE REQUIRED TYPE .... 대략적으로 말하면 템플릿을 합성과 비교하여 합성을 찾고 싶지만 비교 도구를 찾을 수 없습니다. 회귀에 관해서는 선형이 아닙니까? 우리의 것은 선형과는 거리가 멉니다 ... 비록 우리가 시리즈를 부분으로 나누면, 우리는 여러 개의 선형을 얻습니다 ....
나는 그의 전략이 생명권을 가지고 있다고 생각하고 여기에 그 이유가 있다. 그가 이 베팅 조합의 길이에 실제로 적용하는 베팅 시스템은 시장 주기의 크기를 반영할 수 있습니다. 이 경우 베팅의 크기는 한 번에 또는 다른 때의 결정이 사실일 수 있는 통계적 확률입니다. 사실, 그의 내기의 크기는 결정의 중요도 또는 진실성(충실도)의 계수입니다. 현재 순간에 베팅 시스템의 효율성을 나타내는 지표는 현재 순간에 이 베팅 시스템이 가져온 이익의 양입니다. 내 가정은 그가 예를 들어 2주 동안의 통계를 기반으로 7개의 메이저 세트에서 4개의 최대 베팅 시스템(4개의 도구에 대한)을 선택한다는 것입니다....
그의 전략은 다음과 같다.
1. 이전 캔들 종가를 향해 열립니다.
각 순간의 단일 상품에 대해 예를 들어 양초 깊이에 대한 최적의 베팅 시스템은 다음과 같을 수 있습니다.
EURUSD 0.11 0.42 0.11 0.31(최대 이익(예: 5000 USD))
USDCHF 0.25 0.66(최대 이익(예: 3000 USD)
...
USDJPY .... (최대 이익 예: 25 USD)
이 테이블과 베팅 시스템은 시간이 지남에 따라 지속적으로 재계산됩니다. 특정 순간의 각 베팅 시스템은 각 개별 도구에 가장 효과적입니다.
아마도 그는 가장 높은 성능을 가진 4개를 선택하여 트랜잭션의 성공적인 누적 완료 가능성을 높입니다.
조커는 오래전에 쓰레드 초반에 '키'를 알아냈을 때 확률적 실증분석 같다고 하더군요. 그리고 Alexander의 팁이 당신을 도왔습니다. 당신은 그 상태를 파헤칠 필요조차 없었습니다. 그러나 동시에 당신은 알렉산더의 시스템을 분기의 끝 부분에 더 가깝게 홍보 한 것 같습니다. 힌트에는 기존 모노 시스템을 기반으로 동적 합성으로 이미 재현한 무언가가 있는 것으로 나타났습니다. 그것이 마법 기능에 관한 것이라면 그 단서를 기반으로 회전 시켰습니까?
네.
조커, 안녕. Necolla의 유명한 예에 대해 질문하겠습니다. 우리가 토론을 시작한 이후로(몇 가지 새로운 생각이 나타날 것입니다).
로트가 5로 증가한 마지막 줄에 있으면 -5000을 얻습니까? 결국 50:50입니다. 그리고 우리의 MO는 다시 0입니다.
로트 증가(마티니)가 있는 Necolla의 모델은 이해하기 쉽고 Excel에서 많이 읽고 실험했으며,
그러나 항상 무작위 시리즈에서 승리하는 방식으로 ...
/**************************************************** ****************************/
Shirshe를보십시오 - MM을 적용하십시오 : Blah .. 일부 이익이 밝혀졌습니다 ...
1 -48054.6 49942.6
1 -24024.5 23985.3
0.1 -1301.33 1099.09
0.1 -1000.63 299.58
0.2 -1202.1 799.72
0.4 -801.4 1599.16
0.8 -800 797.76
1.6 -1600 0
5 0 5000 5000 (!!!!!!! - 이것은 사고입니다)
4738.65 -78784.56 83523.21 4738.65_
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CORRECT ... TO THE REQUIRED TYPE .... 대략적으로 말하면 템플릿을 합성과 비교하여 합성을 찾고 싶지만 비교 도구를 찾을 수 없습니다. 회귀에 관해서는 선형이 아닙니까? 우리의 것은 선형과는 거리가 멉니다 ... 비록 우리가 시리즈를 부분으로 나누면, 우리는 여러 개의 선형을 얻습니다 ....
회귀 의 선형성은 독립 함수의 선형성과 혼동되어서는 안 됩니다.
실용적인 관점에서 일반적으로 선형 회귀만 필요합니다.
우리는 여전히 제곱 또는 로그 로트를 거래할 수 없습니다.
그러나 독립 변수의 비선형성은 임의적일 수 있습니다(작업의 경우)
패턴으로 합성을 검색하는 것은 비교적 쉽습니다.
템플릿을 배열로 드라이브: for(j=0; j<points; j++) MODEL[j]=/* 템플릿 또는 함수가 여기에 작성됩니다. */;
함수를 0으로 시프트: double zero_shift=-MODEL[0]; if(zero_shift!=0) for(j=0; j<points; j++) MODEL[j]+=zero_shift;
절편이 있는 회귀(절편이라고도 함)인 경우 이 작업은 수행할 필요가 없습니다.
변수(이전에 계산된 형평성)를 행렬로 이동: for(i=0; i<variables; i++) for(j=0; j<points; j++) MATRIX[j].Set(i,EQUITY[j,i ]) ;
모델을 행렬로 구동: for(j=0; j<points; j++) MATRIX[j].Set(variables,MODEL[j]);
회귀 계산: CAlglib::LRBuildZ(MATRIX,points,variables,info,LM,AR);
뿌리 추출: CAlglib::LRUnpack(LM,ROOTS,변수);
로트의 크기를 조정하고 반올림하는 것을 잊지 마십시오.
- 우연히 들어와서 재빨리 도망쳤다 -
회귀의 선형성은 독립 함수의 선형성과 혼동되어서는 안 됩니다.
실용적인 관점에서 일반적으로 선형 회귀만 필요합니다.
우리는 여전히 제곱 또는 로그 로트를 거래할 수 없습니다.
그러나 독립 변수의 비선형성은 임의적일 수 있습니다(작업의 경우)
패턴으로 합성을 검색하는 것은 비교적 쉽습니다.
템플릿을 배열로 드라이브: for(j=0; j<points; j++) MODEL[j]=/* 템플릿 또는 함수가 여기에 작성됩니다. */;
함수를 0으로 시프트: double zero_shift=-MODEL[0]; if(zero_shift!=0) for(j=0; j<points; j++) MODEL[j]+=zero_shift;
절편이 있는 회귀(절편이라고도 함)인 경우 이 작업은 수행할 필요가 없습니다.
변수(이전에 계산된 형평성)를 행렬로 이동: for(i=0; i<variables; i++) for(j=0; j<points; j++) MATRIX[j].Set(i,EQUITY[j,i ]) ;
모델을 행렬로 구동: for(j=0; j<points; j++) MATRIX[j].Set(variables,MODEL[j]);
회귀 계산: CAlglib::LRBuildZ(MATRIX,points,variables,info,LM,AR);
뿌리 추출: CAlglib::LRUnpack(LM,ROOTS,변수);
로트의 크기를 조정하고 반올림하는 것을 잊지 마십시오.
- 우연히 들어와서 재빨리 도망쳤다 -
템플릿을 배열로 드라이브: for(j=0; j<points; j++) MODEL[j]=/* 템플릿 또는 함수가 여기에 작성됩니다. */;
복잡하지 않은 경우 예가 가능합니다.
템플릿을 올바르게 작성하는 방법과 함수를 올바르게 작성하는 방법은 무엇입니까?
조커, 안녕. Necolla의 유명한 예에 대해 질문하겠습니다. 우리가 토론을 시작한 이후로(몇 가지 새로운 생각이 나타날 것입니다).
로트가 5로 증가한 마지막 줄에 있으면 -5000을 얻습니까? 결국 50:50입니다. 그리고 우리의 MO는 다시 0입니다.
로트 증가(마티니)가 있는 Necolla의 모델은 이해하기 쉽고 Excel에서 많이 읽고 실험했으며,
그러나 항상 무작위 시리즈에서 승리하는 방식으로 ...
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Shirshe를보십시오 - MM을 적용하십시오 : Blah .. 약간의 이익이 나옵니다 ...
1 -48054.6 49942.6
1 -24024.5 23985.3
0.1 -1301.33 1099.09
0.1 -1000.63 299.58
0.2 -1202.1 799.72
0.4 -801.4 1599.16
0.8 -800 797.76
1.6 -1600 0
5 0 5000 5000 (!!!!!!! - 이것은 사고입니다)
4738.65 -78784.56 83523.21 4738.65_
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인사말.
나는 그의 전략이 생명권을 가지고 있다고 생각하고 여기에 그 이유가 있다. 그가 이 베팅 조합의 길이에 실제로 적용하는 베팅 시스템은 시장 주기의 크기를 반영할 수 있습니다. 이 경우 베팅의 크기는 한 번에 또는 다른 때의 결정이 사실일 수 있는 통계적 확률입니다. 사실, 그의 내기의 크기는 결정의 중요도 또는 진실성(충실도)의 계수입니다. 현재 순간에 베팅 시스템의 효율성을 나타내는 지표는 현재 순간에 이 베팅 시스템이 가져온 이익의 양입니다. 내 가정은 그가 예를 들어 2주 동안의 통계를 기반으로 7개의 메이저 세트에서 4개의 최대 베팅 시스템(4개의 도구에 대한)을 선택한다는 것입니다....
그의 전략은 다음과 같다.
1. 이전 캔들 종가를 향해 열립니다.
각 순간의 단일 상품에 대해 예를 들어 양초 깊이에 대한 최적의 베팅 시스템은 다음과 같을 수 있습니다.
EURUSD 0.11 0.42 0.11 0.31(최대 이익(예: 5000 USD))
USDCHF 0.25 0.66(최대 이익(예: 3000 USD)
...
USDJPY .... (최대 이익 예: 25 USD)
이 테이블과 베팅 시스템은 시간이 지남에 따라 지속적으로 재계산됩니다. 특정 순간의 각 베팅 시스템은 각 개별 도구에 가장 효과적입니다.
아마도 그는 가장 높은 성능을 가진 4개를 선택하여 트랜잭션의 성공적인 누적 완료 가능성을 높입니다.
거래 진입 방향 - 예를 들어, 촛불의 이전 종가 방향으로 진입하거나 이와 유사한 것.
어느 정도 이것은 게임 이론을 통해서만 특별한 경우이자 일종의 회귀 모델 입니다.
GerbertX :
Aleksander, что действительно можно зарабатывать на случайных числах, или ты троллишь?
파우카 :
할 수 있다.그게 내가 들은거야! 레베! Rebbe, 우리에게 최고의 병을 가져 오십시오. 자신을 누르지 마십시오. 나는 최고를 말하는 것입니다! 그런 날! 우리 모이시가 그렇게 어른스러워졌어!
조커 시스템을 복제한 사람이 있습니까?