포럼 사용자 여러분, 왜 이 모든 것이 필요합니까? 추세 반전의 빈도에서 패턴을 찾으려면 평균 값이 가장 적합합니다. 예, 실제로 시간별 필터, Atr 등을 고려하면 강력하게 떨어지는 모든 폭발을 제거합니다.
필터를 적용하고 나면 극한밀도의 평균값이 잘 흔들리기 때문에 개인적으로는 하한값에 가까워지면 반전 대기시간을 추가하기 시작하고, 상한값에 가까워지면 그 반대도 마찬가지입니다. 간단한 통계. 물론 이것이 제 전체 시스템은 아니며 그러한 아이디어로 작동하는 시스템을 구축하는 것은 불가능하지만 그것에 추가하는 것이 좋습니다.
수치 평가를 위한 옵션을 제출하십시오. 앞서 두 가지 옵션을 언급했습니다.
몇 가지 비교 기준이 있습니다.
http://iasa.org.ua/lections/tpr/study/self_clust.htm
알고리즘 중 하나: http://iasa.org.ua/lections/tpr/studying/d_self.htm
그리고 지역을 건설하는 데 드는 비용은 얼마입니까? 개장/폐쇄?
새 버전의 스크립트에서 계산 가격 - 시가, 고가, 저가, 종가, (고가 + 저가) / 2를 선택할 수 있습니다.
몇 가지 비교 기준이 있습니다.
http://iasa.org.ua/lections/tpr/study/self_clust.htm
알고리즘 중 하나: http://iasa.org.ua/lections/tpr/studying/d_self.htm
이러한 유행어와 공식을 이해하는 데 도움을 줄 준비가 되셨습니까?
보편적인 조리법:
필터에 대한 모든 표시기 - 예가 필요함 - 이상값을 필터링하면 그룹화 없이 많은 수의 숫자만 갖게 되기 때문에 아마도 제가 실수한 것일 수 있습니다...
ZZ를 집어 든다는 것은 골절을 예측한다는 의미(패턴 찾기)?
필터에 대한 모든 표시기 - 예가 필요함 - 이상값을 필터링하면 그룹화 없이 많은 숫자만 갖게 되기 때문에 - 아마도 내가 실수한 것일 수 있습니다...
ZZ를 집어 든다는 것은 골절을 예측한다는 의미(패턴 찾기)?
큰 포인트 클러스터가 있는 영역을 식별해야 합니다.
판독값을 일련의 델타로 변환한 다음 모든 MT, MQL 도구를 사용하여 일반적인 가격 차트와 같이 작업하십시오.
델타만 계산하면 바닥이 넓은 더 낮은 극값을 찾고 있습니다.
1/델타(즉시 밀도)로 계산하면 넓은 캡이 있는 상한값이 필요합니다.
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줍는다는 것은 줍다, 즉 당신이 찾고 있는 것을 결정하는 데 도움이 되는 도구와 방법을 선택하는 것을 의미합니다 :-)
가장 간단한 방법은 일반적인 데이터 에 따라 오프라인 차트를 한 번 만들고 표준 지그재그의 매개 변수를 수동으로 선택하여 올바른 위치에 도달하도록 하는 것입니다.
큰 포인트 클러스터가 있는 영역을 식별해야 합니다.
판독값을 일련의 델타로 변환한 다음 모든 MT, MQL 도구를 사용하여 일반적인 가격 차트와 같이 작업하십시오.
델타만 계산하면 바닥이 넓은 더 낮은 극값을 찾고 있습니다.
1/델타(즉시 밀도)로 계산하면 넓은 캡이 있는 상한값이 필요합니다.
여전히 이해가 되지 않습니다. 여기 위에서 논의한 예의 델타 차트가 있습니다.
여기서 숫자 그룹을 찾는 방법은 무엇입니까?
포럼 사용자 여러분, 왜 이 모든 것이 필요합니까? 추세 반전의 빈도에서 패턴을 찾으려면 평균 값이 가장 적합합니다. 예, 실제로 시간별 필터, Atr 등을 고려하면 강력하게 떨어지는 모든 폭발을 제거합니다.
필터를 적용하고 나면 극한밀도의 평균값이 잘 흔들리기 때문에 개인적으로는 하한값에 가까워지면 반전 대기시간을 추가하기 시작하고, 상한값에 가까워지면 그 반대도 마찬가지입니다. 간단한 통계. 물론 이것이 제 전체 시스템은 아니며 그러한 아이디어로 작동하는 시스템을 구축하는 것은 불가능하지만 그것에 추가하는 것이 좋습니다.
여전히 이해가 되지 않습니다. 여기 위에서 논의한 예의 델타 차트가 있습니다.
여기서 숫자 그룹을 찾는 방법은 무엇입니까?
무언가를 찾기 위해서는 기준을 제시해야 합니다. 최소 그룹의 포인트 수, 두 포인트가 1로 간주되는 것보다 가까운 거리, 그룹의 최소 크기(극단적인 것들 사이의 거리), 전체 %% 적용 범위, 일부 요구 사항이 제시되어야 합니다 .
처음에 명확한 소원이 없다면 먼저받은 것을 조사하십시오. 즉, 통계를 계산하십시오 :-)
첫 번째 단계는 델타를 가져와 정렬하고 히스토그램을 가져와 오랫동안 보는 것입니다..
기준이 나타나면 찾는 방법이 명확해집니다.
통계에 따르면 최소. 점 사이의 거리는 최소한 q 이상이어야 하며(예: 세그먼트의 15%가 q보다 작음) 이 수준에서 간단히 수평선을 그립니다. , 그래프가 선 아래로 "폭락"한 곳 - 그룹이 시작되었습니다.
제한된 경우 최소 포인트 수 - 따라서 선 아래의 그래프는 많은 판독값을 통과해야 합니다. 등.