왜냐하면 사랑하는 딸과 시아버지가 가슴을 흔들며 빠른 수익을 위해 차량의 즉각적인 개선을 요구하며 짧게 글을 씁니다.
그래서 여기에 제가 생각해낸 알고리즘이 있습니다(AUDCAD 쌍에 대해서는 첨부된 표 참조).
1. 기하급수적인 시간 간격으로 인용문을 수락합니다.
A열 - 입찰가
B열 - 가격 문의
C열 - 가격(Ask + Bid) / 2 - 나는 그것을 사용하는데, 어쩌면 내가 틀릴 수도 있다.
논평: 나는 무작위 변수의 적분 역사적 순간을 무시할 수 있고 운동 방정식이 두 벽 사이의 양자 입자 운동 방정식으로 축소되는 의사 상태를 사용하는 Markov 프로세스에 인용의 흐름을 가져옵니다. 이 경우 벽은 확률 변수 분산의 경계 값입니다.
2. 매도호가 및 매수호가 증분 분석
열 D, E, F - 각각 Bid, Ask 및 (Ask+Bid)/2에 대한 증분
어떤 식으로든 변환하지 않고 순수한 증분 값으로 작업합니다.
3. 열 F의 경우 증분의 통계 매개변수를 계산합니다(표의 Sheet1 참조). 가장 중요한 것은 관찰의 슬라이딩 윈도우에 대한 샘플 크기를 찾는 것입니다.
매우 중요한 이정표! Chebyshev 불평등을 기반으로 분산의 경계 값이 예측의 신뢰 수준에 해당하는 필수 샘플 크기를 찾습니다.
4. 테이블의 AUDCAD 탭으로 돌아가서 15625행으로 이동합니다.
열 M - 슬라이딩 관찰 창에서 입자의 경로 길이를 계산하면 = 15625개의 연속 따옴표입니다.
열 N 및 O - 입자의 가능한 처짐의 경계 값("벽")
5. 표의 Sheet2로 이동
AUDCAD 탭의 15625행부터 A, N, M, O 열을 복사했습니다.
6. 그래픽을 만듭니다.
상단 차트 - 실제 가격 값(Ask+Bid)/2
하단 그래프 - 열 B, C 및 D의 값 - 실제로 벽 사이의 입자 움직임을 봅니다(동적 채널에서)
가장 중요한 순간
내 모델에서 정확히 같은 방식으로 분산(C 및 D 열)을 계산했습니다. 그러나 샘플 15625에 대해 이동 평균 SMA에 상대적인 채널을 구축했습니다. B 열 은 없었 습니다.
시간을 가중치로 사용해야 하는 WMA로 전환하려고 했습니다.
결과는 400핍 이상의 총 이익으로 6건의 거래 중 4건이 긍정적이고 2건이 부정적이었습니다.
그리고 이 결정적인 순간에 마법사(Vizard_)가 자신의 일정에 합류하여 (손으로!!!) 실제로 나에게 말했습니다. 바보! 이동 평균을 사용하는 이유는 무엇입니까? 파티클 자체가 어떻게 움직이는지 보세요(관찰 시간 동안 증가분의 합) - 그것은 벽 사이에서 0을 기준으로 움직입니다!!!
이제 B열을 계산하고 다음 그림을 봅니다.
아래쪽 그래프에서 - 슬라이딩 관찰 창의 입자 움직임 = 15625 경계 신뢰 수준 = 99.5%
천재 솔루션!
가격이 이러한 신뢰 수준을 넘어설 때 예측을 구축하는 것이 가능하고 필요합니다.
또는 단순히 입자가 아래쪽 차트의 채널 경계를 넘어섰습니다. 거래를 열 수 있습니다. 0으로 돌아감 - 닫기 등 그러나 나는 내 의견을 강요하지 않을 것입니다. 모든 사람은 스스로 예측 알고리즘을 만들 수 있습니다.
솔직히 - 나는 내 스스로 여기까지 왔는지 확신이 서지 않는다 - 다시 한 번 Vizard_에게 감사드립니다.
이제 문제는 작습니다. 비유적으로 말하면 내 TS의 슬라이딩 WMA를 열 B로 교체해야 하며 누군가는 필요한 경우 위의 모든 사항을 이해해야 합니다. 질문을 하고 자신의 TS를 작성해야 합니다.
건강에 적립! 나는 개인적으로 이 내 말에 대해 유감스럽게 생각하지 않으며 모호함을 찾지도 않습니다.
시아버지는 마침내 벨트를 풀고 음란하게 나를 마침내 앉히고 차량을 마무리합니다.
이에 고개 숙여 인사하지만 작별 인사는 하지 않습니다. 나는 항상 여기 있고 결석합니다. 한마디로 슈뢰딩거의 고양이. :))))))))))))))))))
제안된 접근 방식의 주요 이점 중 하나는 기하급수적으로 증가하는 시간 간격으로 틱을 수용한다는 것입니다.
모두가 이 접근 방식의 장점을 이해하고 있습니다. 마지막 틱은 시간상 멀리 있는 틱에 비해 샘플에서 "더 두껍습니다".
하지만 실제로는?
틱 1, 3, 7, 15를 선택했다고 가정합니다. .... 통계 등을 계산했습니다. 특히 분산 채널로 추정되는 증분 차트를 만들었습니다.
새로운 틱이오고 있습니다. 재계산? 각 틱 에 대해 다시 계산합니까? 틱 번호 1이 틱 번호 2가 되어 선택 항목에 포함되지 않았습니다. 한 눈금만큼 이동하는 두 지수의 눈금 번호가 다를 것이기 때문에 완전히 새로운 눈금이 선택될 것이 분명합니다. 모든 티키는 새롭다! 그때 보여지는 그림은 무엇인가? 우리에게 제시된 그림은 정확히 하나의 틱에 대해 존재한다는 것이 밝혀졌습니다!
여기서 헷갈리는 부분이 있습니다.
파인만은 확실히 천재였다. 그래서 그는 균일한 관찰 간격에서 양자 입자의 움직임을 고려했고, 나는 지수 를 통해 ... 그리고 그는 - 균일한 것을 통해 ... 흠 ...
왜냐하면 사랑하는 딸과 시아버지가 가슴을 흔들며 빠른 수익을 위해 차량의 즉각적인 개선을 요구하며 짧게 글을 씁니다.
그래서 여기에 제가 생각해낸 알고리즘이 있습니다(AUDCAD 쌍에 대해서는 첨부된 표 참조).
1. 기하급수적인 시간 간격으로 인용문을 수락합니다.
A열 - 입찰가
B열 - 가격 문의
C열 - 가격(Ask + Bid) / 2 - 나는 그것을 사용하는데, 어쩌면 내가 틀릴 수도 있다.
논평: 나는 무작위 변수의 적분 역사적 순간을 무시할 수 있고 운동 방정식이 두 벽 사이의 양자 입자 운동 방정식으로 축소되는 의사 상태를 사용하는 Markov 프로세스에 인용의 흐름을 가져옵니다. 이 경우 벽은 확률 변수 분산의 경계 값입니다.
2. 매도호가 및 매수호가 증분 분석
열 D, E, F - 각각 Bid, Ask 및 (Ask+Bid)/2에 대한 증분
어떤 식으로든 변환하지 않고 순수한 증분 값으로 작업합니다.
3. 열 F의 경우 증분의 통계 매개변수를 계산합니다(표의 Sheet1 참조). 가장 중요한 것은 관찰의 슬라이딩 윈도우에 대한 샘플 크기를 찾는 것입니다.
매우 중요한 이정표! Chebyshev 불평등을 기반으로 분산의 경계 값이 예측의 신뢰 수준에 해당하는 필수 샘플 크기를 찾습니다.
4. 테이블의 AUDCAD 탭으로 돌아가서 15625행으로 이동합니다.
열 M - 슬라이딩 관찰 창에서 입자의 경로 길이를 계산하면 = 15625개의 연속 따옴표입니다.
열 N 및 O - 입자의 가능한 처짐의 경계 값("벽")
5. 표의 Sheet2로 이동
AUDCAD 탭의 15625행부터 A, N, M, O 열을 복사했습니다.
6. 그래픽을 만듭니다.
상단 차트 - 실제 가격 값(Ask+Bid)/2
하단 그래프 - 열 B, C 및 D의 값 - 실제로 벽 사이의 입자 움직임을 봅니다(동적 채널에서)
가장 중요한 순간
내 모델에서 정확히 같은 방식으로 분산(C 및 D 열)을 계산했습니다. 그러나 샘플 15625에 대해 이동 평균 SMA에 상대적인 채널을 구축했습니다. B 열 은 없었 습니다.
시간을 가중치로 사용해야 하는 WMA로 전환하려고 했습니다.
결과는 400핍 이상의 총 이익으로 6건의 거래 중 4건이 긍정적이고 2건이 부정적이었습니다.
그리고 이 결정적인 순간에 마법사(Vizard_)가 자신의 일정에 합류하여 (손으로!!!) 실제로 나에게 말했습니다. 바보! 이동 평균을 사용하는 이유는 무엇입니까? 파티클 자체가 어떻게 움직이는지 보세요(관찰 시간 동안 증가분의 합) - 그것은 벽 사이에서 0을 기준으로 움직입니다!!!
이제 B열을 계산하고 다음 그림을 봅니다.
아래쪽 그래프에서 - 슬라이딩 관찰 창의 입자 움직임 = 15625 경계 신뢰 수준 = 99.5%
천재 솔루션!
가격이 이러한 신뢰 수준을 넘어설 때 예측을 구축하는 것이 가능하고 필요합니다.
또는 단순히 입자가 아래쪽 차트의 채널 경계를 넘어섰습니다. 거래를 열 수 있습니다. 0으로 돌아감 - 닫기 등 그러나 나는 내 의견을 강요하지 않을 것입니다. 모든 사람은 스스로 예측 알고리즘을 만들 수 있습니다.
솔직히 - 나는 내 스스로 여기까지 왔는지 확신이 서지 않는다 - 다시 한 번 Vizard_에게 감사드립니다.
이제 문제는 작습니다. 비유적으로 말하면 내 TS의 슬라이딩 WMA를 열 B로 교체해야 하며 누군가는 필요한 경우 위의 모든 사항을 이해해야 합니다. 질문을 하고 자신의 TS를 작성해야 합니다.
건강에 적립! 나는 개인적으로 이 내 말에 대해 유감스럽게 생각하지 않으며 모호함을 찾지도 않습니다.
시아버지는 마침내 벨트를 풀고 음란하게 나를 마침내 앉히고 차량을 마무리합니다.
이에 고개 숙여 인사하지만 작별 인사는 하지 않습니다. 나는 항상 여기 있고 결석합니다. 한마디로 슈뢰딩거의 고양이. :))))))))))))))))))
https://yadi.sk/d/Q26c4qoS3RbJRn여기서 헷갈리는 부분이 있습니다.
파인만은 확실히 천재였다. 그래서 그는 균일한 관찰 간격에서 양자 입자의 움직임을 고려했고, 나는 지수를 통해 ... 그리고 그는 - 균일한 것을 통해 ... 흠 ...
모든 것이 쉽게 설명됩니다. 단지 당신이 그보다 더 똑똑하다는 것뿐입니다. 여기 포럼에서 일반적으로 천재는 천재 위에 앉아 천재를 몰고 다니며 노벨상 수상자를 쉬게 합니다.)
채널의 경계에서 중앙으로의 추세를 줄이고 작업 - 완두콩 왕 시대에 발명 된이 자전거를 가장 훌륭한 솔루션이라고 부르십니까?)))
저는 Forex를 거래한지 3개월밖에 되지 않았습니다. 이 알고리즘이 오랫동안 성공적으로 사용되었다면 다행입니다. 이 주제는 닫을 수 있습니다.
진드기의 기하 급수적 인 수신에 대해 다시 한 번.
간격 틱이 수신되는 시퀀스를 작성했다고 가정합니다. 이것이 가장 정확한 순서라는 것을 어떻게 알 수 있습니까?
다른 유사한 시퀀스와 비교해 보겠습니다. 서로 장단점이 없습니다.
따라서 따옴표의 발전을 위한 몇 가지 병렬 옵션이 있습니다. 동시에 모든 사람은 평등하며 어느 것도 바람직하지 않습니다.
그런 다음 모든 판독값의 평균을 내는 것이 통계적으로 정확합니다.
글쎄요. 전부는 아니지만 통계적으로 유의미한 양(예: 100개)입니다.
그들 중 적어도 하나가 11초의 지연을 가질 확률(그리고 이것은 Alexander가 제안한 지수 틱 수락 방법에서 지연의 최대 길이입니다),
이것은 모든 틱 이 이 판독값의 평균을 낼 수 있을 때까지 11초를 기다려야 함을 의미합니다.
따라서 프로세스는 현재 시간에서 11초가 지날 때까지 잠재적으로 불완전합니다.
현재 데이터로는 판단이 불가능하고, 계산이 완료되지 않은 상태에서 11초가 지나야 가능하게 되며, 1초 후에 올 데이터는 12초가 지나야 판단이 가능합니다.
따라서 우리는 계산이 완료되기를 끝없이 기다리고 있는 자신을 발견하게 됩니다.
또는 다르게 말하면, 우리는 11초 동안 과거 데이터로 작업합니다. 이것은 진드기를 위한 것입니다.
회의록에도 같은 방법을 적용하면 11분 만에 현 상황을 판단할 수 있다.
한 시간이면 11시간 후에 결정을 내립니다.
아이디어가 명확하기를 바랍니다. Masha조차도 반주기 뒤쳐져 있으며 여기에 기하 급수적 인 수신이 있습니다. 아직 평균이 없으며 이미 지연을 의미합니다.
나는 우리가 아무 것도 평균하지 않는다는 런지를 즉시 막을 것입니다. 판독값을 평균화하지 않으면 다변량 공간의 한 변형만 사용하고 있으며 이 분석이 최고라는 것은 사실이 아닙니다. 이 공간에는 신호가 있지만 다른 공간에는 없습니다. 그리고 올바른 신호는 무엇입니까?
계측 및 자동화에는 판독값에 대한 신뢰 개념이 있으며, 3개의 센서에서 측정을 수행하고, 3개 중 2개의 판독값(또는 그 이상)이 올바른 것으로 간주되며, 3개 모두 다른 값을 표시하면 모든 센서가 검사됩니다(이러한 판독값은 신뢰할 수 없음 ).
Nikolai, 여기 일부 지식인은 이 방법이 말도 안되고 알려진 지 100년이 넘었다고 말합니다. 지시자 또는 조언자라는 것이 무엇인지 아십니까?
시간에 관해서는 - 가장 근본적인 질문, 나는 그것을 반복해도 지겹지 않습니다.
제 생각에는 진드기를 무분별하게 다루는 것은 시계열 분석에서 큰 실수입니다. 다른 단계에서 동일한 수의 틱에 대해 시간의 개념 자체가 손실됩니다. 다른 시간과 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 순전한 넌센스, 결과적으로 개인의 빈곤과 불명예.
두 가지 방법이 있습니다.
1. 일정한 간격으로 데이터를 읽고, 보장된 견적도착 값을 시간 간격으로 취한다.
2. 기하급수적 간격을 통해 - 비 마르코프 프로세스를 마르코프 프로세스로 줄이는 방법에 대해 읽으십시오. 이 초점을 통해 모든 것이 완료됩니다.
진드기의 기하 급수적 인 수신에 대해 다시 한 번.
간격 틱이 수신되는 시퀀스를 작성했다고 가정합니다.
....
틱이 있는 이 전체 이야기에는 매우 흥미로운 뉘앙스가 빠져 있는 것 같습니다.
제안된 접근 방식의 주요 이점 중 하나는 기하급수적으로 증가하는 시간 간격으로 틱을 수용한다는 것입니다.
모두가 이 접근 방식의 장점을 이해하고 있습니다. 마지막 틱은 시간상 멀리 있는 틱에 비해 샘플에서 "더 두껍습니다".
하지만 실제로는?
틱 1, 3, 7, 15를 선택했다고 가정합니다. .... 통계 등을 계산했습니다. 특히 분산 채널로 추정되는 증분 차트를 만들었습니다.
새로운 틱이오고 있습니다. 재계산? 각 틱 에 대해 다시 계산합니까? 틱 번호 1이 틱 번호 2가 되어 선택 항목에 포함되지 않았습니다. 한 눈금만큼 이동하는 두 지수의 눈금 번호가 다를 것이기 때문에 완전히 새로운 눈금이 선택될 것이 분명합니다. 모든 티키는 새롭다! 그때 보여지는 그림은 무엇인가? 우리에게 제시된 그림은 정확히 하나의 틱에 대해 존재한다는 것이 밝혀졌습니다!
정확히 하나의 틱에 대해 계산이 존재하는 전략을 테스트할 수 있습니까?
예, 할 수 있습니다. 그러나 이것은 저자의 말이 아닙니다.
2. 기하급수적 간격을 통해 - 비 마르코프 프로세스를 마르코프 프로세스로 줄이는 방법에 대해 읽으십시오. 이 초점을 통해 모든 것이 완료됩니다.