- 예인 경우 각 프로그램 실행 주기에서 자연 로그를 취하여 -1을 곱합니다. 이것은 표준 지수 미드레인지 제너레이터입니다. 여기에서 0.12를 얻었습니다. 이는 120ms 후에 틱을 읽었음을 의미하고, 다음 값은 1.011이며, 이는 1011ms 후를 의미하는 식입니다. 등.
1을 더하고 정수 부분을 밀리초 대신 초 단위로 사용합니다.
추신 : 물론 모듈이 아닌 전체 부분이 수정되었습니다.
즉, 0부터 1까지의 전체 범위에서 0에 가까운 영역, 정확히는 첫 번째 1/3,
2/3는 동일한 추가 단위로 퇴화합니다(전체 부분만 취하면 0.33333보다 큰 척도의 2/3는 공식에 따라 1보다 작을 것입니다).
이렇게 하려면 처리 섹션에서 타이밍을 정적 변수 또는 미리 선언된 전역 변수 에 저장합니다(터미널의 전역 변수와 혼동하지 마십시오. 이것은 다른 것에 관한 것입니다). 글쎄, 당신이 조건에 들어갈 때, 당신은 현재 시간과 마지막 틱의 녹음 시간의 차이를 취하고이 차이를 새로운 타이밍에 대해 이전 패스에서 계산 된 값과 비교하십시오 (설명한 공식에 따라), 시간이 같거나 같으면 새 틱 섹션으로 이동하여 새 타이밍을 계산하고 새 시간을 기록하고 틱 데이터를 가져와 기록으로 보냅니다.
즉, 간단한 방법으로 이 시간이 새 틱을 계산하기에 적합한지 여부를 결정하는 조건을 이미 타이머에 설정했습니다. 이것이 전체 솔루션입니다.
- 예인 경우 각 프로그램 실행 주기에서 자연 로그를 취하여 -1을 곱합니다. 이것은 표준 지수 미드레인지 제너레이터입니다. 여기에서 0.12를 얻었습니다. 이는 120ms 후에 틱을 읽었음을 의미하고, 다음 값은 1.011이며, 이는 1011ms 후를 의미하는 식입니다. 등.
1을 더하고 정수 부분을 밀리초 대신 초 단위로 사용합니다.
추신 : 물론 모듈이 아닌 전체 부분이 수정되었습니다.
PPS 현재 단계에 새로운 틱이 없으면 아무것도 읽지 않습니다!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
0.00에서 1.00 사이의 숫자를 얻으려면 emkuel의 HPC를 32768로 나눈 다음 소수점 둘째 자리로 반올림해야 합니다.
이렇게 하려면 처리 섹션에서 타이밍을 정적 변수 또는 미리 선언된 전역 변수 에 저장합니다(터미널의 전역 변수와 혼동하지 마십시오. 이것은 다른 것에 관한 것입니다). 글쎄, 당신이 조건에 들어갈 때, 당신은 현재 시간과 마지막 틱의 녹음 시간의 차이를 취하고이 차이를 새로운 타이밍에 대해 이전 패스에서 계산 된 값과 비교하십시오 (설명한 공식에 따라), 시간이 같거나 같으면 새 틱 섹션으로 이동하여 새 타이밍을 계산하고 새 시간을 기록하고 틱 데이터를 가져와 기록으로 보냅니다.
즉, 간단한 방법으로 이 시간이 새 틱을 계산하기에 적합한지 여부를 결정하는 조건을 이미 타이머에 설정했습니다. 이것이 전체 솔루션입니다.
1. 그리고 그들은 즉시 실수를 저질렀습니다. 우리의 증분은 서로 그리고 어떻게 하느냐에 달려 있습니다! 이유는 모르겠지만 분석 첫날에 두 개의 연속된 따옴표 사이에 관계가 있다는 것을 깨달았습니다. 우리는 현재 가격과 이전 가격에서 벡터를 얻습니다. 2 자유도. 증분에는 Student's t2-distribution 이외의 다른 것이 있고 있을 수 없습니다! 그러나 젠장, 그것은 일종의 "부정한"것입니다. 사실, 증분에 대해 확률 밀도 함수 = t2-분포와 충분히 큰 람다가 있는 일부 지수 분포의 곱이 있습니다. 이 지수 구성 요소가 의미하는 바 - 아직 이해할 수 없습니다. 일하고 있는.
2. 코시 분포가 없고 그런 적도 없습니다.
3. 4. 5. 비 Markovian 프로세스가 있습니다. 그리고 이것은 격퇴되어야 합니다. 그리고 물론 Fokker-Planck 방정식은 확률 밀도 함수의 동작을 완전히 설명하지 않습니다. 적분항을 포함해야 합니다. 결과적으로 적분 미분 방정식을 얻습니다.
1) 아니오, 저는 틀리지 않았습니다. 가격 인상이 독립적이라고 말하는 것이 아닙니다. 사실이 아닐 가능성이 큽니다. 표본으로 구성된 경험적 분포에서 정확한 분포를 판단하려면 몇 가지 가정을 해야 합니다. matstat에서 이것은 일반적으로 독립성과 동일한 분포입니다. 이 가정에서 Levy-Khinchin 정리로 인해 분포는 무한히 나눌 수 있어야 하며 스튜던트 분포는 Cauchy와 일치할 때만 해당 분포에 적용됩니다. 종속성 및/또는 불평등한 분포가 있는 경우 경험적 분포는 수익 분포를 정확하게 특성화하지 않습니다. 이것의 결과는 특히 인용의 이력에 구축된 분포가 미래에 거의 사용되지 않는다는 것입니다. 즉, 요컨대 Markovism을 거부하지만 계속 암시적으로 사용합니다.
2) Cauchy는 물론 존재하며 때로는 다른 무한히 나눌 수 있는 분포와 함께 가격을 모델링하는 데 사용됩니다(Forex에는 거의 적합하지 않음)
3) 비마코비안 프로세스는 매우 광범위한 클래스입니다. 어떻게 든 범위를 좁힐 필요가 있습니다. 이를 위해 확산을 일반화하는 특정 클래스의 프로세스를 고려하고 있습니다. 일반화 된 방정식에 솔루션이 있음을 어떻게 든 보여줄 필요가 있습니다. SDE 장치를 사용하는 것이 거의 불가능하기 때문에 여기에 문제가 있을 수 있습니다. 그러나 나는 당신이 가진 시간이 불연속적이든 연속적이든 이해하지 못했습니다. Fokker-Planck 방정식은 연속에 대해 정의되고 이동 평균 프로세스는 이산에 대해 정의됩니다.
1) 아니오, 저는 틀리지 않았습니다. 가격 인상이 독립적이라고 말하는 것이 아닙니다. 사실이 아닐 가능성이 큽니다. 표본으로 구성된 경험적 분포에서 정확한 분포를 판단하려면 몇 가지 가정을 해야 합니다. matstat에서 이것은 일반적으로 독립성과 동일한 분포입니다. 이 가정에서 Levy-Khinchin 정리로 인해 분포는 무한히 나눌 수 있어야 하며 스튜던트 분포는 Cauchy와 일치할 때만 해당 분포에 적용됩니다. 종속성 및/또는 불평등한 분포가 있는 경우 경험적 분포는 수익 분포를 정확하게 특성화하지 않습니다. 이것의 결과는 특히 인용의 이력에 구축된 분포가 미래에 거의 사용되지 않는다는 것입니다. 즉, 당신은 Markovism을 부정하지만 그것을 계속 암묵적으로 사용합니다.
2) Cauchy는 물론 존재하며 때로는 다른 무한히 나눌 수 있는 분포와 함께 가격을 모델링하는 데 사용됩니다(Forex에는 거의 적합하지 않음)
3) 비마코비안 프로세스는 매우 광범위한 클래스입니다. 어떻게 든 범위를 좁힐 필요가 있습니다. 이를 위해 확산을 일반화하는 특정 클래스의 프로세스를 고려하고 있습니다. 일반화 된 방정식에 솔루션이 있음을 어떻게 든 보여줄 필요가 있습니다. SDE 장치를 사용하는 것이 거의 불가능하기 때문에 여기에 문제가 있을 수 있습니다. 그러나 나는 당신이 가진 시간이 불연속적이든 연속적이든 이해하지 못했습니다. Fokker-Planck 방정식은 연속에 대해 정의되고 이동 평균 프로세스는 이산에 대해 정의됩니다.
!!!!!!!!!!!!!
1. 그리고 나는 그것이 유용하다고 말합니다. 다른 기간 동안 거대한 샘플(최소 1,000,000 증분)로 동일한 통화 쌍에 대해 증분을 취하면 증분 분포 매개변수가 "완전히"라는 단어에서 변경되지 않는 것을 볼 수 있습니다.
2. 종류로 코시 분포가 있지만 Forex에는 없습니다.
삼.!!!!!!!!!!!!!!! 예, 맞습니다. 이것은 확실히 박사 학위 논문의 주제입니다. 보세요, 방정식 자체는 연속 시간에 대해 무조건적으로 있지만 수치적으로는 이산 시간을 사용하여 유한 차분 방법으로 풉니다. 아니다?
추신 : 우리는 OPEN 또는 CLOSE 가격 등이 아니라 틱 따옴표 사이의 증분에 대해 이야기하고 있습니다.
기하급수적인 시간 간격으로 틱을 읽는 이유는 무엇입니까? 이것은 일종의 ... 넌센스입니다. ))
MQL의 PSC를 0에서 1까지 균일하게 생성할 수 있습니까?
- 예인 경우 각 프로그램 실행 주기에서 자연 로그를 취하여 -1을 곱합니다. 이것은 표준 지수 미드레인지 제너레이터입니다. 여기에서 0.12를 얻었습니다. 이는 120ms 후에 틱을 읽었음을 의미하고, 다음 값은 1.011이며, 이는 1011ms 후를 의미하는 식입니다. 등.
1을 더하고 정수 부분을 밀리초 대신 초 단위로 사용합니다.
추신 : 물론 모듈이 아닌 전체 부분이 수정되었습니다.
즉, 0부터 1까지의 전체 범위에서 0에 가까운 영역, 정확히는 첫 번째 1/3,
2/3는 동일한 추가 단위로 퇴화합니다(전체 부분만 취하면 0.33333보다 큰 척도의 2/3는 공식에 따라 1보다 작을 것입니다).
총체적으로, 우리는 많은 타이밍을 가지고 있습니다
ZY 알았어?
이산도가 1초보다 낮지 않으므로 1초로 타이머를 시작합니다.
또한 호출 함수 자체에서 이 타이밍을 틱으로 처리하거나 무시하도록 조건을 설정합니다.
이렇게 하려면 처리 섹션에서 타이밍을 정적 변수 또는 미리 선언된 전역 변수 에 저장합니다(터미널의 전역 변수와 혼동하지 마십시오. 이것은 다른 것에 관한 것입니다). 글쎄, 당신이 조건에 들어갈 때, 당신은 현재 시간과 마지막 틱의 녹음 시간의 차이를 취하고이 차이를 새로운 타이밍에 대해 이전 패스에서 계산 된 값과 비교하십시오 (설명한 공식에 따라), 시간이 같거나 같으면 새 틱 섹션으로 이동하여 새 타이밍을 계산하고 새 시간을 기록하고 틱 데이터를 가져와 기록으로 보냅니다.
즉, 간단한 방법으로 이 시간이 새 틱을 계산하기에 적합한지 여부를 결정하는 조건을 이미 타이머에 설정했습니다. 이것이 전체 솔루션입니다.
MQL의 PSN은 0에서 1까지 균일하게 생성될 수 있습니까?
- 예인 경우 각 프로그램 실행 주기에서 자연 로그를 취하여 -1을 곱합니다. 이것은 표준 지수 미드레인지 제너레이터입니다. 여기에서 0.12를 얻었습니다. 이는 120ms 후에 틱을 읽었음을 의미하고, 다음 값은 1.011이며, 이는 1011ms 후를 의미하는 식입니다. 등.
1을 더하고 정수 부분을 밀리초 대신 초 단위로 사용합니다.
추신 : 물론 모듈이 아닌 전체 부분이 수정되었습니다.
PPS 현재 단계에 새로운 틱이 없으면 아무것도 읽지 않습니다!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
0.00에서 1.00 사이의 숫자를 얻으려면 emkuel의 HPC를 32768로 나눈 다음 소수점 둘째 자리로 반올림해야 합니다.
즉, 0부터 1까지의 전체 범위에서 0에 가까운 영역, 정확히는 첫 번째 1/3,
2/3는 동일한 추가 단위로 퇴화합니다(전체 부분만 취하면 0.33333보다 큰 척도의 2/3는 공식에 따라 1보다 작을 것입니다).
총체적으로, 우리는 많은 타이밍을 가지고 있습니다
ZY 알았어?
이산도가 1초보다 낮지 않으므로 1초로 타이머를 시작합니다.
또한 호출 함수 자체에서 이 타이밍을 틱으로 처리하거나 무시하도록 조건을 설정합니다.
이렇게 하려면 처리 섹션에서 타이밍을 정적 변수 또는 미리 선언된 전역 변수 에 저장합니다(터미널의 전역 변수와 혼동하지 마십시오. 이것은 다른 것에 관한 것입니다). 글쎄, 당신이 조건에 들어갈 때, 당신은 현재 시간과 마지막 틱의 녹음 시간의 차이를 취하고이 차이를 새로운 타이밍에 대해 이전 패스에서 계산 된 값과 비교하십시오 (설명한 공식에 따라), 시간이 같거나 같으면 새 틱 섹션으로 이동하여 새 타이밍을 계산하고 새 시간을 기록하고 틱 데이터를 가져와 기록으로 보냅니다.
즉, 간단한 방법으로 이 시간이 새 틱을 계산하기에 적합한지 여부를 결정하는 조건을 이미 타이머에 설정했습니다. 이것이 전체 솔루션입니다.
Alexander_K2 :
1. 그리고 그들은 즉시 실수를 저질렀습니다. 우리의 증분은 서로 그리고 어떻게 하느냐에 달려 있습니다! 이유는 모르겠지만 분석 첫날에 두 개의 연속된 따옴표 사이에 관계가 있다는 것을 깨달았습니다. 우리는 현재 가격과 이전 가격에서 벡터를 얻습니다. 2 자유도. 증분에는 Student's t2-distribution 이외의 다른 것이 있고 있을 수 없습니다! 그러나 젠장, 그것은 일종의 "부정한"것입니다. 사실, 증분에 대해 확률 밀도 함수 = t2-분포와 충분히 큰 람다가 있는 일부 지수 분포의 곱이 있습니다. 이 지수 구성 요소가 의미하는 바 - 아직 이해할 수 없습니다. 일하고 있는.
2. 코시 분포가 없고 그런 적도 없습니다.
3. 4. 5. 비 Markovian 프로세스가 있습니다. 그리고 이것은 격퇴되어야 합니다. 그리고 물론 Fokker-Planck 방정식은 확률 밀도 함수의 동작을 완전히 설명하지 않습니다. 적분항을 포함해야 합니다. 결과적으로 적분 미분 방정식을 얻습니다.
1) 아니오, 저는 틀리지 않았습니다. 가격 인상이 독립적이라고 말하는 것이 아닙니다. 사실이 아닐 가능성이 큽니다. 표본으로 구성된 경험적 분포에서 정확한 분포를 판단하려면 몇 가지 가정을 해야 합니다. matstat에서 이것은 일반적으로 독립성과 동일한 분포입니다. 이 가정에서 Levy-Khinchin 정리로 인해 분포는 무한히 나눌 수 있어야 하며 스튜던트 분포는 Cauchy와 일치할 때만 해당 분포에 적용됩니다. 종속성 및/또는 불평등한 분포가 있는 경우 경험적 분포는 수익 분포를 정확하게 특성화하지 않습니다. 이것의 결과는 특히 인용의 이력에 구축된 분포가 미래에 거의 사용되지 않는다는 것입니다. 즉, 요컨대 Markovism을 거부하지만 계속 암시적으로 사용합니다.
2) Cauchy는 물론 존재하며 때로는 다른 무한히 나눌 수 있는 분포와 함께 가격을 모델링하는 데 사용됩니다(Forex에는 거의 적합하지 않음)
3) 비마코비안 프로세스는 매우 광범위한 클래스입니다. 어떻게 든 범위를 좁힐 필요가 있습니다. 이를 위해 확산을 일반화하는 특정 클래스의 프로세스를 고려하고 있습니다. 일반화 된 방정식에 솔루션이 있음을 어떻게 든 보여줄 필요가 있습니다. SDE 장치를 사용하는 것이 거의 불가능하기 때문에 여기에 문제가 있을 수 있습니다. 그러나 나는 당신이 가진 시간이 불연속적이든 연속적이든 이해하지 못했습니다. Fokker-Planck 방정식은 연속에 대해 정의되고 이동 평균 프로세스는 이산에 대해 정의됩니다.
어렵죠? 그리고 Vissim에서는 매우 쉽습니다. :)))))))))))))))))))
1121241131222221232216212222261131132121223211111121212121232121212123312123132121312121511321222121212121212121121161111142222121212121212121121111111411222121212121212121121111111114
당신의 공식에 따르면, 나는이 일련의 타이밍을 얻었습니다.
1) 아니오, 저는 틀리지 않았습니다. 가격 인상이 독립적이라고 말하는 것이 아닙니다. 사실이 아닐 가능성이 큽니다. 표본으로 구성된 경험적 분포에서 정확한 분포를 판단하려면 몇 가지 가정을 해야 합니다. matstat에서 이것은 일반적으로 독립성과 동일한 분포입니다. 이 가정에서 Levy-Khinchin 정리로 인해 분포는 무한히 나눌 수 있어야 하며 스튜던트 분포는 Cauchy와 일치할 때만 해당 분포에 적용됩니다. 종속성 및/또는 불평등한 분포가 있는 경우 경험적 분포는 수익 분포를 정확하게 특성화하지 않습니다. 이것의 결과는 특히 인용의 이력에 구축된 분포가 미래에 거의 사용되지 않는다는 것입니다. 즉, 당신은 Markovism을 부정하지만 그것을 계속 암묵적으로 사용합니다.
2) Cauchy는 물론 존재하며 때로는 다른 무한히 나눌 수 있는 분포와 함께 가격을 모델링하는 데 사용됩니다(Forex에는 거의 적합하지 않음)
3) 비마코비안 프로세스는 매우 광범위한 클래스입니다. 어떻게 든 범위를 좁힐 필요가 있습니다. 이를 위해 확산을 일반화하는 특정 클래스의 프로세스를 고려하고 있습니다. 일반화 된 방정식에 솔루션이 있음을 어떻게 든 보여줄 필요가 있습니다. SDE 장치를 사용하는 것이 거의 불가능하기 때문에 여기에 문제가 있을 수 있습니다. 그러나 나는 당신이 가진 시간이 불연속적이든 연속적이든 이해하지 못했습니다. Fokker-Planck 방정식은 연속에 대해 정의되고 이동 평균 프로세스는 이산에 대해 정의됩니다.
!!!!!!!!!!!!!
1. 그리고 나는 그것이 유용하다고 말합니다. 다른 기간 동안 거대한 샘플(최소 1,000,000 증분)로 동일한 통화 쌍에 대해 증분을 취하면 증분 분포 매개변수가 "완전히"라는 단어에서 변경되지 않는 것을 볼 수 있습니다.
2. 종류로 코시 분포가 있지만 Forex에는 없습니다.
삼.!!!!!!!!!!!!!!! 예, 맞습니다. 이것은 확실히 박사 학위 논문의 주제입니다. 보세요, 방정식 자체는 연속 시간에 대해 무조건적으로 있지만 수치적으로는 이산 시간을 사용하여 유한 차분 방법으로 풉니다. 아니다?
추신 : 우리는 OPEN 또는 CLOSE 가격 등이 아니라 틱 따옴표 사이의 증분에 대해 이야기하고 있습니다.
112124113122221232216212222261131132121223211111121212121232121212123312123132121213121511322122121212121212121121161111142222121212121212121121111111611222212121212121212112111111114
당신의 공식에 따르면, 나는 이 일련의 타이밍을 얻었습니다.