숫자 계열의 밀도

새 코멘트
 

나는 이러한 숫자가 알려진 경우 숫자의 밀도를 찾는 알고리즘과 방법에 대해 논의할 것을 제안합니다.

예를 들어, 10자리 숫자가 있습니다. 사용 가능한 숫자에 비해 밀도가 높은 숫자 범위를 찾는 방법은 무엇입니까?

번호 P./P. 숫자
하나 삼
2 5
삼 6
4 7
5 여덟
6 23
7 27
여덟 34
아홉 36
십 55

조금 있다가 제 생각을 포스팅하겠지만 일단은 여러분의 생각을 듣고 싶습니다.

 

내 알고리즘:

1. 우리는 숫자 사이의 차이점을 찾습니다. 이것은 서로의 근접성일 뿐입니다.

2. 숫자가 1항에서 얻은 델타의 평균값보다 작으면 - 1이고 그렇지 않은 경우 - 0입니다.

3. 항목 2의 값이 1과 같으면 이전 합계와 값을 합산합니다(그렇지 않은 경우 - 0).

4. 점 3에서 최대값을 찾습니다.

5. 범위 결정 - 4번 지점에서 값을 찾고 3번 지점에서 값이 0인 숫자를 찾은 다음 찾은 숫자를 1만큼 늘립니다.

따라서 우리는 다른 숫자와 관련하여 밀도가 가장 높은 숫자 범위를 얻습니다.

번호 P./P. 숫자 델타 닫기 값 연속된 근접성 최고 밀집한
하나 삼 4 삼
2 5 2 하나 하나 5
삼 6 하나 하나 2 6
4 7 하나 하나 삼 7
5 여덟 하나 하나 4 여덟
6 23 열 다섯 0 0
7 27 4 하나 하나
여덟 34 7 0 0
아홉 36 2 하나 하나
십 55 십구 0 0


그러나 이 기술에 따르면 동일한 밀도의 영역이 나타날 수 있습니다.

번호 P./P. 숫자 델타 닫기 값 연속된 근접성 최고 밀집한
하나 열하나 2
2 12 하나 하나 하나
삼 십팔 6 0 0 십팔
4 21 삼 하나 하나 21
5 22 하나 하나 2 22
6 28 6 0 0
7 36 여덟 0 0 36
여덟 37 하나 하나 하나 37
아홉 39 2 하나 2 39
십 55 열여섯 0 0

비판적인 의견과 아이디어를 기다립니다.

 
흥미로운 주제, 제공할 것이 없지만 따르겠습니다.)
 

첫 번째 게시물 수정 - 첫 번째 행은 테이블 계산에서 고려되었습니다. 델타를 찾고 있고 두 번째 날부터 나타나기 때문에 필요하지 않습니다. 사실, 두 번째 열에서 델타를 찾아 첫 번째 숫자가 두 번째 숫자와 얼마나 가까운지 알아냅니다. 위의 내용을 감안할 때 "Dense"(숫자) 열에 시퀀스의 첫 번째 숫자가 포함되어 있다는 사실에 주의를 기울이고 싶습니다("Proximity in a row" 열의 값은 0임). 즉, "최대" 열에는 숫자 쌍이 포함되어 있으므로 실제 자릿수는 항상 하나 이상입니다.

내가 이 계산을 귀찮게 한 이유 - 저항 구름의 밀도에 대한 이론이 있습니다. 이에 따르면 확률적 저항 수준의 축적이 촘촘할수록 시장 반전 가능성이 커집니다. 저것들. 이 이론은 시장의 역학을 고려하여 지지 및 저항 수준을 결정하는 데 적용할 수 있습니다. 즉, 이론적으로 시장 진입점과 출구점을 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 이익실현 시점을 결정합니다.

 

여러 클러스터가 있는 경우 진행하는 한 가지 방법은 (그룹의 최대 수-그룹의 최소 수) / (그룹의 수) 공식을 사용하여 이 그룹의 밀도를 결정하는 것입니다. 값이 작을수록 숫자가 서로 더 조밀해집니다.

번호 P./P. 숫자 델타 닫기 값 연속된 근접성 최고 밀집한 밀도
하나 열하나 2
2 12 하나 하나 하나
삼 십팔 6 0 0 십팔 1.33
4 21 삼 하나 하나 21
5 22 하나 하나 2 22
6 28 6 0 0
7 36 여덟 0 0 36 1.00
여덟 37 하나 하나 하나 37
아홉 39 2 하나 2 39
십 55 열여섯 0 0
 
-Aleks- :
시장 프로필 지표를 사용하여 가격 밀도가 수준에서 어떻게 계산되는지 확인합니다(예: 볼륨도 이러한 방식으로 계산되는 경우).

Google "Market Profile MT5 - tradeliakeapro"를 검색하면 이전 버전이지만 라이브 버전을 사용할 수 있습니다.

 
Andy Sanders :
시장 프로필 지표를 사용하여 가격 밀도가 수준에서 어떻게 계산되는지 확인합니다(예: 볼륨도 이러한 방식으로 계산되는 경우).

Google "Market Profile MT5 - tradeliakeapro"를 검색하면 이전 버전이지만 라이브 버전을 사용할 수 있습니다.

시장 프로필 - 가격이 범위에 도달하는 반복 횟수입니다. 이 범위는 손으로(단계) 설정한 다음 총 막대 수만 그룹으로 나눕니다. 나는 범위를 결정하는 것에 대해 이야기하고 있습니다 - 또 다른 작업.

 

작업이 할당되지 않았습니다. 두 번째 게시물의 알고리즘에서 대상을 알아 내려고 시도했지만 다음과 같습니다.

"2. 숫자가 1항에서 얻은 델타의 평균값보다 작으면 - 1, 그렇지 않은 경우 - 0.

3. 항목 2의 값이 1과 같으면 이전 합계와 값을 합산합니다. 그렇지 않은 경우 - 0입니다."

실행 불가능이 발견됨 - 항목 2의 결과는 0과 -1만 될 수 있으며 항목 3에서는 +1이 필요합니다.

클러스터를 찾는 문제를 일반적으로 클러스터링이라고 합니다. 예를 들어 크기와 색상이 비슷한 남성용 양말 더미로 분류하는 등 여러 표시로 즉시 클러스터를 검색하는 경우에는 어려울 수 있습니다. 귀하의 경우 알고리즘을 쉽게 찾을 수 있으므로 하나의 기호로 클러스터를 선택하기 위한 명확한 조건을 설정하는 것으로 충분하다고 생각합니다. 예: 가장 큰 레벨 그룹을 찾으십시오. 이 그룹을 확장하면 공식 등으로 계산된 밀도 값이 감소합니다. 예를 들어 공식은 다음과 같습니다. 밀도 = 그룹의 레벨 수를 해당 코스 범위의 길이로 나눈 값입니다(그리고 이 가장 간단한 공식도 한 레벨 그룹에서는 실패합니다). 또 다른 질문이 있습니다. 역사상 여러 번 발생한 동일한 수준을 몇 번이나 계산해야 하는지입니다.

확률 이론에는 분포 방식이라는 또 다른 유사점이 있습니다. 분포가 단봉(unimodal)인지, 즉 확률 밀도 가 정확히 하나의 최대값을 갖는지 쉽게 찾을 수 있습니다. 그러나 원하는 너비의 영역을 선택하는 기준이 필요합니다.

 
원본 시리즈가 평균 미만일 때 가장 긴 섹션입니다.
 
Vladimir :

작업이 할당되지 않았습니다. 두 번째 게시물의 알고리즘에서 대상을 알아 내려고 시도했지만 다음과 같습니다.

"2. 숫자가 1항에서 얻은 델타의 평균값보다 작으면 - 1, 그렇지 않은 경우 - 0.

3. 항목 2의 값이 1과 같으면 이전 합계와 값을 합산합니다. 그렇지 않은 경우 - 0입니다."

거기에서 "-"기호는 빼기 기호가 아닌 대시로 사용됩니다. 다음은 Excel의 수식입니다(좌표, 왼쪽 상단 모서리에 테이블 삽입 고려)

1.=B3-B2

2. =IF(평균($C$3:$C$11)>C3,1,0)

3. =IF(D3=0;0;E2+D3)

4.=최대(E2:E11)

5. 아직 공식이 없습니다. 시각적으로 결정합니다.

6.=(G6-G2)/(F2+1)

여섯 번째 반자동식 - 필요에 따라 계열의 최대수와 최소수를 조정해야 하며, 또한 피제수 정수의 차를 계산하지 않고 델타를 합산하는 것이 더 정확하다고 생각합니다. 그리고 그것들을 쌍의 수로 나눕니다. 공식 =SUM(C3:C6)/F2

실시예 1

번호 P./P. 숫자 델타 닫기 값 연속된 근접성 최고 밀집한 밀도 밀도 v2
하나 삼 4 삼 1.00 1.25
2 5 2 하나 하나 5
삼 6 하나 하나 2 6
4 7 하나 하나 삼 7
5 여덟 하나 하나 4 여덟
6 23 열 다섯 0 0
7 27 4 하나 하나
여덟 34 7 0 0
아홉 36 2 하나 하나
십 55 십구 0 0

실시예 2

번호 P./P. 숫자 델타 닫기 값 연속된 근접성 최고 밀집한 밀도 밀도 v2
하나 열하나 2
2 12 하나 하나 하나
삼 십팔 6 0 0 십팔 1.33 2.00
4 21 삼 하나 하나 21
5 22 하나 하나 2 22
6 28 6 0 0
7 36 여덟 0 0 36 1.00 1.50
여덟 37 하나 하나 하나 37
아홉 39 2 하나 2 39
십 55 열여섯 0 0
 
Vladimir :

클러스터를 찾는 문제를 일반적으로 클러스터링이라고 합니다. 예를 들어 크기와 색상이 비슷한 남성용 양말 더미로 분류하는 등 여러 표시로 즉시 클러스터를 검색하는 경우에는 어려울 수 있습니다. 귀하의 경우 알고리즘을 쉽게 찾을 수 있으므로 하나의 기호로 클러스터를 선택하기 위한 명확한 조건을 설정하는 것으로 충분하다고 생각합니다. 예: 가장 큰 레벨 그룹을 찾으십시오. 이 그룹을 확장하면 공식 등으로 계산된 밀도 값이 감소합니다. 예를 들어 공식은 다음과 같습니다. 밀도 = 그룹의 레벨 수를 해당 코스 범위의 길이로 나눈 값입니다(그리고 이 가장 간단한 공식도 한 레벨 그룹에서는 실패합니다). 또 다른 질문이 있습니다. 역사상 여러 번 발생한 동일한 수준을 몇 번이나 계산해야 하는지입니다.

확률 이론에는 분포 방식이라는 또 다른 유사점이 있습니다. 분포가 단봉(unimodal)인지, 즉 확률 밀도 가 정확히 하나의 최대값을 갖는지 쉽게 찾을 수 있습니다. 그러나 원하는 너비의 영역을 선택하는 기준이 필요합니다.

관심을 가져주셔서 감사합니다. 이론적 소풍은 실제로 지식의 효과를 볼 수 있다면 유용합니다. 초기 데이터를 제공하고 결과가 무엇인지 보여 주었고 Excel에서 공식과 설명으로 계산을하고 보여 주시면 감사하겠습니다. 결과. 양말 검색 문제는 여기에 해당되지 않습니다. 검색이 유사한 기능을 기반으로 하고 있으며 이 기능을 미리 알지 못하기 때문입니다. 여기에 모드를 적용하는 방법을 이해하지 못했지만, 다시 말하지만, 올바르게 이해하면 그룹에 들어가는 범위를 직접 지정해야하며 여기에는 솔루션이 제외됩니다.

"또 다른 질문이 있습니다 : 역사상 여러 번 발생했다면 같은 수준을 몇 번이나 계산해야합니까?"라는 질문에 대답하면 올바르게 이해하면 숫자 시리즈에서 숫자가 반복되면 어떻게해야합니까? 언뜻보기에는 델타 사이에 0이 있으며 이는 고밀도의 표시이며 위의 알고리즘을 파괴해서는 안됩니다.

1234567891011121314151617181920212223242526
새 코멘트