비 마르코프 프로세스의 경우 수학적 장치가 "완전히"라는 단어에서 개발되지 않은 것이 문제입니다.
방금 진드기로 작업하다가 놀라운 사실을 발견했습니다. 움직이는 표본 크기의 표준편차의 평균값을 취하면 이 값이 거의 일정하다는 것을 알 수 있습니다!!! 그리고 감소하기 시작하는 순간에 분산의이 일정한 값을 복원하는 것처럼 추세가 발생합니다. 이것이 자기 조직화의 과정이다.
하지만! 나는 어떤 관점(컴퓨터 자원, 전력 요구 사항, 링크 안정성 등)에서든 엄청난 양의 데이터를 처리하는 것이 매우 어렵다는 것을 발견했습니다. 집에서이 작업은 해결하기가 매우 어렵습니다.
그러나 Markov 프로세스에는 확산 방정식이 있습니다. 모든 것이 명확하고 이해할 수 있습니다. 따라서 나는 우리의 시간 과정을 변화시키기 시작했습니다. 그것이 좋은지 나쁜지, 나는 모릅니다. 적어도 내 발 아래에 지원이 있습니다. 나는 전략에 어느 정도 자신이 있고 추측하고 맞추지 않기 때문에 멈추지 않습니다.
솔직히 말해서, 나는 항상 월 100%를 얻을 수 있을지 확신할 수 없지만, 지금까지는 이 전략이 완전히 고갈될 것이라고 생각할 이유가 없습니다.
그리고 예 - "기억"을 완전히 깨면 - 우리가 추세라고 불렀던 것이 편차처럼 보일 것입니다. 4-5 RMS가 더 이상 없다고 가정 해 봅시다. 그리고 이것은 이미 80%의 경우에서 일어나고 있습니다.
그러나 20% - 예, 몇 가지 추가 매개변수가 필요합니다. 추구.
천천히 차근차근 해봅시다.
1. 비 마르코프 프로세스의 경우 "수학적 장치는 단어에서 완전히 "" 개발되지 않았다고 말할 필요는 없습니다. 이것은 그렇지 않습니다! 수학은 인류에게 완전히 알려지지 않은 분포와 임의 의 과정에 대한 수학적 기대치를 계산하도록 가르친다는 데 동의합니다. 예상 값 을 즉시 계산할 수 있는 권한을 얻으므로 확률 변수를 측정한다고 가정하는 것으로 충분합니다. 수학은 또한 무작위로 보이는모든 프로세스에 대해 RMS를 계산할 수 있는 모든 권한을 부여합니다. 급수 및 비정상 기대치의 경우 그 자체가 급수- 이동 평균 으로 바뀝니다. 수학은 주장하지 않지만 무게를 가지고 노는 것과 다른 스키드의 전체 동물원이 이미 발명되었다고 제안합니다. 시리즈의 경우 RMS는 시리즈의 각 값에 대해 계산됩니다. 평균, 매끄럽게, 클러스터링, 기간 분리, 일치 항목, 패턴을 찾을 수 있습니다. 아마도 이 수학은 확산 방정식에 비해 유치해 보일지 모르지만 상당히 합법적이고 합리적이며 발전되어 있습니다.
아아, 수학 은 가격 시리즈에 대한 분포 곡선의 형태와 공식을 제공하지 않으며 이러한 분포의 속성을 제공하지 않습니다. 아아, 그렇구나! 그러나 M, S(RMS)와 슬리퍼는 이미 매우 좋습니다.
예, 여전히 분산 을 계산할 수 있습니다. 그리고 Chebyshev의 불평등은 시장 이 "그 순간에 얼마나 미쳤는지"를 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 나는 모두가 3*S의 시장 출발을 보는 방법을 알고 있다고 생각합니다. 그러나 가격 시리즈가 "정규 분포"의 대상이 된다면 3*S를 넘어서는 것은 0.27%의 확률로 발생할 것입니다!!!
2. 이제 "시장이 미쳤다"에 대해 이야기합시다. 분포에 뚱뚱한 꼬리가 있어서 기뻤던 것을 기억하십니까? 그것은 우리에게 많은 거래를 줄 것 처럼? 권리! 그러나 항상 그렇듯이 "하지만"이 있습니다. 이 두꺼운 꼬리 에서 시장은 "완화" 되고, 그는 조울증 환자입니다. 그는 아파트에 앉아 있습니다-그는 우울합니다-물고기는 고기가 아니며 나는 자라지도 않고 넘어지지도 않습니다. 그리고 뽀뽀톰, 조울증 턴과 주는 방법!!! 그리고 우리는 천국에 있습니다 ....... 그리고 Yukos는 0 (영)의 가치가 있습니다. 그리고 달러 루블은 깨지고 유로프랑은 광범위하고 브로커는 파산합니다 .....
무슨 일이 있었든 상관없어! 애널리스트처럼 되지 말고 뉴스, 멋진 남자들의 악수, 경제, 위기, 거품으로 설명하십시오. 그것은 중요하지 않습니다!
이것이 우리 행성의 뇌우, 허리케인 또는 토네이도와 같이 시장 에서 완전히 정상 이라는 것이 중요 합니다. 그리고 그러한 조증이 그에게 자주 발생하는 것도 중요합니다!
이제 Alexander, 지난 게시물에서 내 질문을 반복하겠습니다. 추세가 시작된 경우 이것이 " 프로세스 메모리 "에서 온 이유는 무엇 이라고 생각합니까 ??변형이 프로세스의 "기억"을 깨면추세가 사라질 것이라고 생각합니까 ????
명확하게 이야기합시다. 2014년에는 시스템 신호에 따라 USDRUB를 30에서 숏 포지션으로 했습니다. 결국 이것은 매우 논리적입니다. 30은 이미 너무 높기 때문에 수학적 기대치로 돌아 가야한다고 생각 합니다. 어떤 방법으로 단락되어야한다고 계산했는지는 완전히 중요하지 않습니다! 80까지 날아가는 것이 중요합니다. 이제 여기에 귀하의 인용문을 적용해 보겠습니다. ""메모리"가 완전히 손상되면 우리가 추세라고 부르는 것이 편차처럼 보일 것입니다. 예를 들어 4-5 RMS 아니오 그리고 이것은 이미 80%의 경우에서 일어나고 있습니다."
30에서 80은 출시 전에 계산한 4-5 RMS보다 훨씬 더 많은 것 같습니다! 위에서 Chebyshev 부등식에 대해 언급했습니다. 이는 거래자에게 수학적 기대치에서 많은 표준 편차가 날아갈 확률이 작다는 유령 같은 희망 을 줄 수 있습니다. 여기서 <1/k**2로 추정되기 때문입니다. k는 표준 편차의 수입니다. 그러나 희망은 환상입니다! 출발 시 RMS가 증가하고 급격한 편차에도 덜 필요하기 때문입니다. 또한 확률 변수가 10 SD( 10 SD, Carl!)만큼 날아갈 확률은 1% 미만으로 추정되며, 이는 심각한 돈이 걸려 있을 때 그리 작지 않습니다 . 그리고 검소한 수학자들이 그러한 경우에 대비한 재앙 이론을 가지고 있다는 것을 잊지 마십시오. :)
매일 양초로 거래하지 않고 진드기로 돈을 모을 것이라고 말할 수 있습니다. 훌륭하지만 손익 비율은 동일합니다. 대략적으로 말하자면, 거래에 대해 2센트를 모으면 자산이 1달러씩 날아가는 것은 이미 완전한 재앙입니다!
추세를 미리 감지할 수 있는 방법을 찾을 수 있다면 매우, 매우, 매우 좋을 것입니다. 가장 좋은 탈출구는 역추세 시스템이 시장의 조증 단계에 의해 도취되는 거래의 20%에 진입하지 않는 것입니다. 진부 하고 잘 알려진 해결책 은 손절매로 추세를 느끼고 지불 하고 아직 살아 있는 동안 착륙하는 것입니다. 그러나 이것은 진부합니다. 진행 중인 허리케인 을 감지할 수 있는 방법을 찾으면 놀라운 기적이 될 것입니다! 허스트, 네겐트로피, 그러나 적어도 멘델레예프와 클래페이론. 모두 당신의 손에!
개인적으로 이것이 불가능한 것처럼 보이지만 창의적인 사람의 기분을 망칠 필요가 없기 때문에 이것을 말하지 않습니다. "불가능"이라고 말하는 사람을 찾고 듣지 마십시오. 그것이 잘되지 않더라도 길은 분명히 어딘가로 이끌고 적어도 작은 승리를 줄 것입니다.
그리고 몇 가지 더 작은 것들:
고정된 샘플을 사용한 RMS는 확실히 일정 하지 않습니다 . 오래된 볼린저를 눈으로 본 사람이라면 누구나 알 수 있습니다. 슬라이딩 표본 크기를 사용하여 표준 편차가 일정하도록 조정했을 수 있습니까?
귀하의 관찰: "RMS 는 추세 이전에 감소합니다." 이것은 오랫동안 알려져 왔습니다. 일반적으로 거래의 언어로 변동성에 대해 이야기합니다. 변동성은 줄어들고 있습니다 - 움직임을 기다리세요, 변동성은 증가했습니다 - 어딘가에 플랫(통합)이 있을 것입니다. 반드시 변동성이 증가하자마자 즉시 발생하거나 추세가 하락하는 즉시 날아가는 것은 아닙니다.
거기에서 Orlov의 책에 의존하는 가장 독창적인 Vladimir는 고정되지 않은 RMS 시리즈를 계산하는 것은 무의미하다고 단호히 말했습니다. 이것은 시장에서 작동하지 않습니다. 내가 가장 많이 한 것은 평균 역사적 분산을 계산하는 것이었습니다.
저것들. 예를 들어 10,000 틱과 같은 이동 샘플 크기를 취하고 각각의 새로운 틱이 도착할 때 분산을 계산하고 이동 창의 이러한 분산의 평균 값을 구했습니다. 이것은 충분히 안정적이며 작업할 수 있습니다. 그러나 매우 리소스 집약적인 작업 ...
이 문제는 Markov 프로세스에 대해 간단하게 해결됩니다. 분산 대신 확산 계수가 계산됩니다. 이것은 정말 멋진 물건입니다. 계산에서 거래 강도 계수의 형태로 프로세스의 비정상성을 고려하면 아름다운 그림이 열립니다.
모두.
그리고 그렇습니다. 추세는 프로세스의 "메모리"이며 특정 샘플 크기에서 과도하게 분포합니다. 그는 무엇을 기억하려고 합니까? 그러나 비 Markovian 평균 분산 정도입니다. 이러한 이상값을 사용하면 현재 변동이 놀라운 크기에 도달하면 평균 역사적 변동이 감소했을 때 통화 쌍의 일정한 일정한 특성으로 복원됩니다.
예, 예를 들어 제 코드의 99%가 기술적 위험을 처리하고 있습니다. 그러나 우리는 여기서 전략에 대해 이야기하고 있습니다.
VisSim의 출구에서 정확히 무엇을 얻을 수 있는지에 대한 질문은 전략에 관한 것이었습니다.
그 순간, 나는 적어도 모델이 움직임을 예측할 수 있다면 관심이 있었습니까? 모델은 목표를 어떻게 계산합니까? 이제 우리는 목표가 수학적 기대임을 이미 알아냈습니다.
그러나 전략에 대한 설명은 여전히 다음과 같습니다.
Alexander_K2의 인용: "이 방정식에는 우리가 관심을 갖는 2가지 구성요소 가 있습니다. 우리가 계산하고 사용 하는 드리프트 및 확산 매개변수입니다."
드리프트 및 확산 매개변수는 물론 좋지만 거래하려면 입문 수준 이 필요합니다. OrderSend는 확산을 사용하지 않으며 이동을 예측 하고 다음 경우에 무엇을 할 것인지에 대한 계획 도 필요 합니다. 반격 . TP/SL을 순서대로 직접 설정할 필요는 없으며, 터미널과 딜링 데스크에 보고할 필요는 없지만 봇은 최소한 알고리즘에서는 알고 있어야 합니다!!!
나는 답변을 받은 적이 없습니다. 존경받는 Alexander는 "거의 Markov" 프로세스의 공간에서 계산한 것을 시장 시세의 공간으로 어떻게 끌어냈습니까?
그가 거기에서 계산한 기대값은 시장 데이터에서 직접 계산할 수 있는 것과 얼마나 다른가? 해당 값은 각 트랜잭션에 대한 로그로 재설정되어야 합니다. SCO가 많이 다른가요? 그가 말하는 복귀 를 의미하는 수준은 그의 공간으로 변환되지 않고는 계산할 수 없는 것인가? 이 수준이 M에 더 가깝거나 더 가깝다면 거래 수와 수익성 있는 거래 의 비율은 어떻게 변합니까?
누군가는 뉴스를 고려하고, 누군가는 인형 이론을 믿고, 누군가는 달의 위상에, 누군가는 물리학을 믿고 있습니다. 원하는 대로 무엇이든 계산할 수 있습니다. 우리는 자유로운 사람들입니다! 그리고 모든 mat.prostranstva에서 당신은 모든 것을 당신의 영혼이나 오히려 만족할 줄 모르는 마음이 원하는 대로 변형할 수 있습니다. 그러나 우리는 한 가지를 변경할 수 없습니다. 계산이 끝날 때 정말로 거래하려는 경우 계산 결과 는 항상 동일 합니다. 방향 및 진입 가격 , 계획 A (시장이 우리 방향으로 가는 경우), 계획 B (우리 방향이 아닌 경우) .
정말 감사합니다, 잘 살펴보겠습니다))
... Forex에서 이것은 몇 년 후에 발생하며 손실된 현재 돈이 옵니다.
돈과 년의 손실은 보장되지만 "도착"은 전혀 아닙니다.
절대적으로 훌륭한 게시물입니다.
여기에 추가할 사항이 없습니다. 모든 것이 정확히 그렇습니다.
비 마르코프 프로세스의 경우 수학적 장치가 "완전히"라는 단어에서 개발되지 않은 것이 문제입니다.
방금 진드기로 작업하다가 놀라운 사실을 발견했습니다. 움직이는 표본 크기의 표준편차의 평균값을 취하면 이 값이 거의 일정하다는 것을 알 수 있습니다!!! 그리고 감소하기 시작하는 순간에 분산의이 일정한 값을 복원하는 것처럼 추세가 발생합니다. 이것이 자기 조직화의 과정이다.
하지만! 나는 어떤 관점(컴퓨터 자원, 전력 요구 사항, 링크 안정성 등)에서든 엄청난 양의 데이터를 처리하는 것이 매우 어렵다는 것을 발견했습니다. 집에서이 작업은 해결하기가 매우 어렵습니다.
그러나 Markov 프로세스에는 확산 방정식이 있습니다. 모든 것이 명확하고 이해할 수 있습니다. 따라서 나는 우리의 시간 과정을 변화시키기 시작했습니다. 그것이 좋은지 나쁜지, 나는 모릅니다. 적어도 내 발 아래에 지원이 있습니다. 나는 전략에 어느 정도 자신이 있고 추측하고 맞추지 않기 때문에 멈추지 않습니다.
솔직히 말해서, 나는 항상 월 100%를 얻을 수 있을지 확신할 수 없지만, 지금까지는 이 전략이 완전히 고갈될 것이라고 생각할 이유가 없습니다.
그리고 예 - "기억"을 완전히 깨면 - 우리가 추세라고 불렀던 것이 편차처럼 보일 것입니다. 4-5 RMS가 더 이상 없다고 가정 해 봅시다. 그리고 이것은 이미 80%의 경우에서 일어나고 있습니다.
그러나 20% - 예, 몇 가지 추가 매개변수가 필요합니다. 추구.
천천히 차근차근 해봅시다.
1. 비 마르코프 프로세스의 경우 "수학적 장치는 단어에서 완전히 "" 개발되지 않았다고 말할 필요는 없습니다. 이것은 그렇지 않습니다! 수학은 인류에게 완전히 알려지지 않은 분포와 임의 의 과정에 대한 수학적 기대치를 계산하도록 가르친다는 데 동의합니다. 예상 값 을 즉시 계산할 수 있는 권한을 얻으므로 확률 변수를 측정한다고 가정하는 것으로 충분합니다. 수학은 또한 무작위로 보이는 모든 프로세스에 대해 RMS를 계산할 수 있는 모든 권한을 부여합니다. 급수 및 비정상 기대치의 경우 그 자체가 급수- 이동 평균 으로 바뀝니다. 수학은 주장하지 않지만 무게를 가지고 노는 것과 다른 스키드의 전체 동물원이 이미 발명되었다고 제안합니다. 시리즈의 경우 RMS는 시리즈의 각 값에 대해 계산됩니다. 평균, 매끄럽게, 클러스터링, 기간 분리, 일치 항목, 패턴을 찾을 수 있습니다. 아마도 이 수학은 확산 방정식에 비해 유치해 보일지 모르지만 상당히 합법적이고 합리적이며 발전되어 있습니다.
아아, 수학 은 가격 시리즈에 대한 분포 곡선의 형태와 공식을 제공하지 않으며 이러한 분포의 속성을 제공하지 않습니다. 아아, 그렇구나! 그러나 M, S(RMS)와 슬리퍼는 이미 매우 좋습니다.
예, 여전히 분산 을 계산할 수 있습니다. 그리고 Chebyshev의 불평등은 시장 이 "그 순간에 얼마나 미쳤는지"를 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 나는 모두가 3*S의 시장 출발을 보는 방법을 알고 있다고 생각합니다. 그러나 가격 시리즈가 "정규 분포"의 대상이 된다면 3*S를 넘어서는 것은 0.27%의 확률로 발생할 것입니다!!!
2. 이제 "시장이 미쳤다"에 대해 이야기합시다. 분포에 뚱뚱한 꼬리가 있어서 기뻤던 것을 기억하십니까? 그것은 우리에게 많은 거래를 줄 것 처럼? 권리! 그러나 항상 그렇듯이 "하지만"이 있습니다. 이 두꺼운 꼬리 에서 시장은 "완화" 되고, 그는 조울증 환자입니다. 그는 아파트에 앉아 있습니다-그는 우울합니다-물고기는 고기가 아니며 나는 자라지도 않고 넘어지지도 않습니다. 그리고 뽀뽀톰, 조울증 턴과 주는 방법!!! 그리고 우리는 천국에 있습니다 ....... 그리고 Yukos는 0 (영)의 가치가 있습니다. 그리고 달러 루블은 깨지고 유로프랑은 광범위하고 브로커는 파산합니다 .....
무슨 일이 있었든 상관없어! 애널리스트처럼 되지 말고 뉴스, 멋진 남자들의 악수, 경제, 위기, 거품으로 설명하십시오. 그것은 중요하지 않습니다!
이것이 우리 행성의 뇌우, 허리케인 또는 토네이도와 같이 시장 에서 완전히 정상 이라는 것이 중요 합니다. 그리고 그러한 조증이 그에게 자주 발생하는 것도 중요합니다!
이제 Alexander, 지난 게시물에서 내 질문을 반복하겠습니다. 추세가 시작된 경우 이것이 " 프로세스 메모리 "에서 온 이유는 무엇 이라고 생각합니까 ?? 변형이 프로세스의 "기억"을 깨면 추세가 사라질 것이라고 생각합니까 ????
명확하게 이야기합시다. 2014년에는 시스템 신호에 따라 USDRUB를 30에서 숏 포지션으로 했습니다. 결국 이것은 매우 논리적입니다. 30은 이미 너무 높기 때문에 수학적 기대치로 돌아 가야 한다고 생각 합니다. 어떤 방법으로 단락되어야한다고 계산했는지는 완전히 중요하지 않습니다! 80까지 날아가는 것이 중요합니다. 이제 여기에 귀하의 인용문을 적용해 보겠습니다. ""메모리"가 완전히 손상되면 우리가 추세라고 부르는 것이 편차처럼 보일 것입니다. 예를 들어 4-5 RMS 아니오 그리고 이것은 이미 80%의 경우에서 일어나고 있습니다."
30에서 80은 출시 전에 계산한 4-5 RMS보다 훨씬 더 많은 것 같습니다! 위에서 Chebyshev 부등식에 대해 언급했습니다. 이는 거래자에게 수학적 기대치에서 많은 표준 편차가 날아갈 확률이 작다는 유령 같은 희망 을 줄 수 있습니다. 여기서 <1/k**2로 추정되기 때문입니다. k는 표준 편차의 수입니다. 그러나 희망은 환상입니다! 출발 시 RMS가 증가하고 급격한 편차에도 덜 필요하기 때문입니다. 또한 확률 변수가 10 SD( 10 SD, Carl!)만큼 날아갈 확률은 1% 미만으로 추정되며, 이는 심각한 돈이 걸려 있을 때 그리 작지 않습니다 . 그리고 검소한 수학자들이 그러한 경우에 대비한 재앙 이론을 가지고 있다는 것을 잊지 마십시오. :)
매일 양초로 거래하지 않고 진드기로 돈을 모을 것이라고 말할 수 있습니다. 훌륭하지만 손익 비율은 동일합니다. 대략적으로 말하자면, 거래에 대해 2센트를 모으면 자산이 1달러씩 날아가는 것은 이미 완전한 재앙입니다!
추세를 미리 감지할 수 있는 방법을 찾을 수 있다면 매우, 매우, 매우 좋을 것입니다. 가장 좋은 탈출구는 역추세 시스템이 시장의 조증 단계에 의해 도취되는 거래의 20%에 진입하지 않는 것입니다. 진부 하고 잘 알려진 해결책 은 손절매로 추세를 느끼고 지불 하고 아직 살아 있는 동안 착륙하는 것입니다. 그러나 이것은 진부합니다. 진행 중인 허리케인 을 감지할 수 있는 방법을 찾으면 놀라운 기적이 될 것입니다! 허스트, 네겐트로피, 그러나 적어도 멘델레예프와 클래페이론. 모두 당신의 손에!
개인적으로 이것이 불가능한 것처럼 보이지만 창의적인 사람의 기분을 망칠 필요가 없기 때문에 이것을 말하지 않습니다. "불가능"이라고 말하는 사람을 찾고 듣지 마십시오. 그것이 잘되지 않더라도 길은 분명히 어딘가로 이끌고 적어도 작은 승리를 줄 것입니다.
그리고 몇 가지 더 작은 것들:
고정된 샘플을 사용한 RMS는 확실히 일정 하지 않습니다 . 오래된 볼린저를 눈으로 본 사람이라면 누구나 알 수 있습니다. 슬라이딩 표본 크기를 사용하여 표준 편차가 일정하도록 조정했을 수 있습니까?
귀하의 관찰: "RMS 는 추세 이전에 감소합니다." 이것은 오랫동안 알려져 왔습니다. 일반적으로 거래의 언어로 변동성에 대해 이야기합니다. 변동성은 줄어들고 있습니다 - 움직임을 기다리세요, 변동성은 증가했습니다 - 어딘가에 플랫(통합)이 있을 것입니다. 반드시 변동성이 증가하자마자 즉시 발생하거나 추세가 하락하는 즉시 날아가는 것은 아닙니다.
지금은 링크를 알려 드리겠습니다.
https://www.mql5.com/en/forum/221552/page3#comment_6146489
거기에서 Orlov의 책에 의존하는 가장 독창적인 Vladimir는 고정되지 않은 RMS 시리즈를 계산하는 것은 무의미하다고 단호히 말했습니다. 이것은 시장에서 작동하지 않습니다. 내가 가장 많이 한 것은 평균 역사적 분산을 계산하는 것이었습니다.
저것들. 예를 들어 10,000 틱과 같은 이동 샘플 크기를 취하고 각각의 새로운 틱이 도착할 때 분산을 계산하고 이동 창의 이러한 분산의 평균 값을 구했습니다. 이것은 충분히 안정적이며 작업할 수 있습니다. 그러나 매우 리소스 집약적인 작업 ...
이 문제는 Markov 프로세스에 대해 간단하게 해결됩니다. 분산 대신 확산 계수가 계산됩니다. 이것은 정말 멋진 물건입니다. 계산에서 거래 강도 계수의 형태로 프로세스의 비정상성을 고려하면 아름다운 그림이 열립니다.
모두.
그리고 그렇습니다. 추세는 프로세스의 "메모리"이며 특정 샘플 크기에서 과도하게 분포합니다. 그는 무엇을 기억하려고 합니까? 그러나 비 Markovian 평균 분산 정도입니다. 이러한 이상값을 사용하면 현재 변동이 놀라운 크기에 도달하면 평균 역사적 변동이 감소했을 때 통화 쌍의 일정한 일정한 특성으로 복원됩니다.
Alexander_K2 :
저것들. 예를 들어 10,000 틱과 같은 이동 샘플 크기를 취하고 각각의 새로운 틱이 도착할 때 분산을 계산하고 이동 창의 이러한 분산의 평균 값을 구했습니다. 이것은 매우 안정적이며 작업할 수 있습니다. 그러나 매우 리소스 집약적인 작업 ...
K2는 스레드 중간 어딘가에 이에 대해 썼습니다.
예, 예를 들어 제 코드의 99%가 기술적 위험을 처리하고 있습니다. 그러나 우리는 여기서 전략에 대해 이야기하고 있습니다.
VisSim의 출구에서 정확히 무엇을 얻을 수 있는지에 대한 질문은 전략에 관한 것이었습니다.
그 순간, 나는 적어도 모델이 움직임을 예측할 수 있다면 관심이 있었습니까? 모델은 목표를 어떻게 계산합니까? 이제 우리는 목표가 수학적 기대임을 이미 알아냈습니다.
그러나 전략에 대한 설명은 여전히 다음과 같습니다.
Alexander_K2의 인용: "이 방정식에는 우리가 관심을 갖는 2가지 구성요소 가 있습니다. 우리가 계산하고 사용 하는 드리프트 및 확산 매개변수입니다."
드리프트 및 확산 매개변수는 물론 좋지만 거래하려면 입문 수준 이 필요합니다. OrderSend는 확산을 사용하지 않으며 이동을 예측 하고 다음 경우에 무엇을 할 것인지에 대한 계획 도 필요 합니다. 반격 . TP/SL을 순서대로 직접 설정할 필요는 없으며, 터미널과 딜링 데스크에 보고할 필요는 없지만 봇은 최소한 알고리즘에서는 알고 있어야 합니다!!!
나는 답변을 받은 적이 없습니다. 존경받는 Alexander는 "거의 Markov" 프로세스의 공간에서 계산한 것을 시장 시세의 공간으로 어떻게 끌어냈습니까?
그가 거기에서 계산한 기대값은 시장 데이터에서 직접 계산할 수 있는 것과 얼마나 다른가? 해당 값은 각 트랜잭션에 대한 로그로 재설정되어야 합니다. SCO가 많이 다른가요? 그가 말하는 복귀 를 의미하는 수준은 그의 공간으로 변환되지 않고는 계산할 수 없는 것인가? 이 수준이 M에 더 가깝거나 더 가깝다면 거래 수와 수익성 있는 거래 의 비율은 어떻게 변합니까?
누군가는 뉴스를 고려하고, 누군가는 인형 이론을 믿고, 누군가는 달의 위상에, 누군가는 물리학을 믿고 있습니다. 원하는 대로 무엇이든 계산할 수 있습니다. 우리는 자유로운 사람들입니다! 그리고 모든 mat.prostranstva에서 당신은 모든 것을 당신의 영혼이나 오히려 만족할 줄 모르는 마음이 원하는 대로 변형할 수 있습니다. 그러나 우리는 한 가지를 변경할 수 없습니다. 계산이 끝날 때 정말로 거래하려는 경우 계산 결과 는 항상 동일 합니다. 방향 및 진입 가격 , 계획 A (시장이 우리 방향으로 가는 경우), 계획 B (우리 방향이 아닌 경우) .
이것은 (인터페이스) 알고 싶습니다.
WebMoney를 처리하고 멈출 수 없는 신호와 PAMM 계정을 개설하느라 바쁘지만 핵심 포인트인 틱 따옴표 사이의 시간 간격에 대해 계속해서 이야기하고 싶습니다.
다시 확인했습니다. 다음은 AUDCAD 쌍에 대해 얻은 것입니다.
이것은 실제 틱 사이의 시간 간격 분포입니다.
나는 이것이 이산 대수 분포라는 것을 반복하는 데 결코 지겹지 않습니다.
C 열 - 확률 밀도 함수의 실제 값
D 열 - https://ru.wikipedia.org/wiki/Logarithmic_distribution 의 공식에 따라 계산되며 p=0.7입니다.
주님!!!!!!!!!
글쎄, 사건들 사이의 그러한 시간 간격으로 작동하는 이론을 적어도 하나 보여주십시오.
Netuti는 예상되지 않습니다.
이것이 내가 이 시계열을 지수로 분할하고 의사 상태를 도입하고 확산 방정식으로 작업하는 이유입니다.
그리고 예! 물리학과 수학의 신!
고개를 숙이고 모자를 벗고 허스트 계수를 계산하기 위한 작업 공식에서 이 스레드를 실제로 확인하기를 겸손하게 요청합니다.
VisSim의 출구에서 정확히 무엇을 얻을 수 있는지에 대한 질문은 전략에 관한 것이었습니다.
계산이 끝날 때 정말로 거래하고 싶다면 계산 결과 는 항상 동일 합니다. 방향과 진입 가격 , 계획 A (시장이 우리 방향으로 가는 경우), 계획 B (우리 방향이 아닌 경우) ).
이것은 (인터페이스) 알고 싶습니다.
그래서 나는 당신에게 정확히 이것을 대답했습니다) Vissim 명령의 구매 / 판매 종료. 이 명령에 따라 로봇은 현재 가격 으로 OrderSend를 보냅니다. 그는 SL / TP가 없으며 폐쇄도 명령에 있습니다.
모든 것을 지나치게 복잡하게 만드셨습니다.
천천히 차근차근 해봅시다.
1. 비 마르코프 프로세스의 경우 "수학적 장치는 단어에서 완전히 "" 개발되지 않았다고 말할 필요는 없습니다. 이것은 그렇지 않습니다! 수학은 인류에게 완전히 알려지지 않은 분포와 임의 의 과정에 대한 수학적 기대치를 계산하도록 가르친다는 데 동의합니다.
코시 분포가 있는 확률 변수는 기대값과 분산이 없는 분포의 표준 예입니다.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0 %B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%9A%D0%BE%D1%88%D0%B8