3) 고정되지 않은 시계열에서 고정된 시계열로 이동하고 시계열 또는 신경망을 분석하기 위해 기존 수학적 장치를 사용합니다. 특정 가격 값은 거래에 중요하지 않으며 아는 것만 중요합니다. 추가 움직임의 추세
당신 말이 맞아, 내 친구!
그러나 이것은 매우 매우 어려운 길입니다 ... 이미 1 년 동안이 방향으로 작업 해 왔습니다 ... 지금까지의 결과는 다음과 같습니다.
왼쪽 차트에서 슬라이딩 창에서 틱 따옴표의 증가 합계를 볼 수 있습니다 = 30차 Erlang 흐름의 경우 24시간(30초당 평균 1회)
오른쪽에는 이 창의 ACF 값 집합에 대한 평균 그래프가 있습니다.
프로세스의 비정상성은 다음과 같습니다.
1. 낮 동안의 틱 따옴표의 볼륨이 고르지 않음 - 밤낮 시간에는 다릅니다. 따라서 유일한 올바른 솔루션은 슬라이딩 윈도우 = 24시간에서 작업하는 것입니다. 이 경우에만 틱 따옴표의 의사 푸아송 흐름이 있습니다.
2. 나는 1)이 비정상성의 유일한 이유라고 생각했는데... 내가 틀렸어... 일어난다... 비정상성의 두 번째 이유는 프로세스의 "메모리"의 존재, 즉, 오른쪽 그래프에서 ACF > 0일 때. 보시다시피 이 순간부터 프로세스의 분산이 급격히 증가하기 시작합니다(왼쪽 차트의 빨간색-파란색 선). 특히 EURJPY의 경우 눈에 띄지 않나요?
저는 고차 Erlang 스트림으로 작업하기 위해 이동하여 분산을 "평활화"하기를 정말로 기대합니다.
또는 동등한 막대, 나는 이미 여러 번 썼습니다. 사실, 동일한 진드기로는 충분하지 않습니다. 밤에는 막대당 더 많은 진드기가 있어야 하고, 낮에는 더 적어야 하며, 뉴스에는 일반적으로 하나만 있습니다.
지금은 진드기를 분석하지 않고 진드기의 밀도로 진드기로 역사를 만들곤 했습니다. 예를 들어 진드기가 적으면 한 막대에 쓰고, 진드기가 많으면 많은 막대가 형성됩니다. , 밤에는 여러 개의 막대가 나오며 15-30 분 동안 한 막대 정도, 낮에는 분 막대에서 뉴스의 눈금에 최대 3 개의 막대가 기록 될 수 있습니다.
그런 변환이 큰 가치가 있다고 말하지 않겠습니다. 역시 M1에서도 시장에 진입하는 분석은 스프레드 영역에서 이익이 있습니다. 이제 M5에서 차트를 분석합니다.
알렉산더_K2 :
당신 말이 맞아, 내 친구!
빨리 받으시길 바랍니다...
그것은 작동하지 않을 것입니다. 아무도 성공하지 못할 것입니다. 작동할 수 있는 것은 승리에 대한 큰 수학적 기대를 가진 거래 전략이며, 지속적인 승리가 여러 번 연속적인 손실보다 크면 확실히 작동하지 않을 것입니다. 시험 장치
모든 사람이 이해하지만 스스로에게 큰 소리로 말하는 것을 두려워하는 문제를 설명하는 방법 ... 저는 간단한 예를 좋아합니다. 여기에 카드 한 벌이 있습니다. 여기에서는 포커를 하고 있습니다. 지속적으로 게임하는 방법을 찾을 수 있습니까? 승리에? - 포커 초보자를 상대로 삼더라도 여전히 좋은 카드가 없어 어쩔 수 없이 지는 순간이 있기 마련입니다. 시장 전략과 동일하며 시장에는 초보자가 없고 전문가만 있다는 점에 유의하십시오. 우리는 이미 완료된 행동의 기록에 따라 거래를 시도합니다. 차트의 가격 움직임입니다. 그리고 누군가가 당신이 PC에 이렇게 앉아서 차트에서 영구적인 이익을 찾을 수 있다는 환상을 가지고 있다고요? 이것은 할 수 없고 있어서도 안 됩니다. 글쎄, 돈 관리에 관해서는, 아아, 이것은 전략 자체보다 더 기본이며 손실 된 이익도 나쁘고 일련의 작은 승리 후 큰 손실도 ....
아아, 모든 것을 고려해야하고 포인트는 가격의 미래 방향의 확률조차도 아니라 큰 이익이나 큰 손실을 입을 확률입니다
Alexander_K2 어쨌든 계산을 MT로 전송해야 합니다. 타사 프로그램의 분석에서는 승리 확률을 계산할 수 없습니다.
비정상성의 유일한 "이유"는 가격 책정 원칙 자체이며 가격은 통합 시리즈입니다. I(0)이 아니라 I(1)입니다.
고정(대략적으로)은 가격 시리즈의 파생 상품이 됩니다. 첫 번째 차이점.
증분의 고정성에 대해 말하는 것이 옳다는 것은 절대적으로 사실입니다. 이 포럼에서는 시간이 지남에 따라 어떤 이유로 표현의 정확성이 손실됩니다)
그러나 나는 가격이 본질적으로 고정적이지 않다고 믿습니다. 즉, 어떤 알고리즘 변환(순서의 차이, 변수 변경 등)으로도 충분히 긴 시간 간격에 대해 고정 계열로 가져올 수 없습니다. 동일한 상의/하의가 이에 대한 좋은 예입니다. 반면에 고정 증분을 사용하는 조각별 프로세스를 통해 어느 정도 정확도로 근사화할 수 있습니다. 이를 위해 변경 문제 문제의 방법을 사용할 수 있습니다.
증분의 고정성에 대해 말하는 것이 옳다는 것은 절대적으로 사실입니다. 이 포럼에서는 시간이 지남에 따라 어떤 이유로 표현의 정확성이 손실됩니다)
그러나 나는 가격이 본질적으로 고정적이지 않다고 믿습니다. 즉, 어떤 알고리즘 변환(순서의 차이, 변수 변경 등)으로도 충분히 긴 시간 간격에 대해 고정 계열로 가져올 수 없습니다. 동일한 상의/하의가 이에 대한 좋은 예입니다. 반면에 고정 증분을 사용하는 조각별 프로세스를 통해 어느 정도 정확도로 근사화할 수 있습니다. 이를 위해 변경 문제 문제의 방법을 사용할 수 있습니다.
불행히도 예측할 방법이 없습니다. 사실 이는 고전적 기술적 분석에서 추세 변화의 정의와 유사하다. 신뢰 구간 , 확률 등을 계산할 수 있는 특정 통계 모델만 추가됩니다.
그리고 임의의 공간에 대한 어떤 종류의 이론을 의미합니까? ML에서는 기능 공간 변환을 사용하여 포인트의 최상의 분리성을 찾습니다.
글쎄, 차가 고장나기 시작하면 시장에 불화가 있는 것이 분명하다)
링크를 제공하지 않았습니까? http://www.mathnet.ru/links/8df13a62a9bf8f035cadc19d1d7ad057/at1472.pdf
어디에서 그녀가 한탄하기를 기다리고 있는지 기억나지 않는다)
그리고 임의의 공간에 대한 어떤 종류의 이론을 의미합니까? ML에서는 기능 공간 변환을 사용하여 포인트의 최상의 분리성을 찾습니다.
글쎄, 차가 고장나기 시작하면 시장에 불화가 있는 것이 분명하다)죄송합니다, pr-in - 이것은 프로세스입니다)
불화가 있을 수 있지만 거래에 너무 많은 위험이 있을 수 있습니다. 확률을 고려해야 합니다.
3) 고정되지 않은 시계열에서 고정된 시계열로 이동하고 시계열 또는 신경망을 분석하기 위해 기존 수학적 장치를 사용합니다. 특정 가격 값은 거래에 중요하지 않으며 아는 것만 중요합니다. 추가 움직임의 추세
불행히도 이것이 항상 가능한 것은 아닙니다. 전형적인 예는 급격한 추세 변화(상단/하단)
불행히도 이것이 항상 가능한 것은 아닙니다. 전형적인 예는 급격한 추세 변화(상단/하단)
모든 것이 정확합니다. 그래서 고정 시리즈로의 전환에 대해 기억했습니다. 아무도 가격을 일련의 증분으로 간주하는 것을 금지하지 않습니다. 양수 증가가 있었습니다. 음수가 됩니다.
이제 지그재그 각도의 증가에 따라 이 원리에 따라 지그재그를 분해하고 싶습니다.
가격 움직임을 분석하면 표준 지표보다 더 나은 것은 없습니다. 공식은 아무도 언제 누구에 의해 작성되었는지 모르지만 고전적인 수학 장치보다 더 잘 작동합니다. 동일한 ACF가 2 일 동안 여기에서 리콜되었습니다.
3) 고정되지 않은 시계열에서 고정된 시계열로 이동하고 시계열 또는 신경망을 분석하기 위해 기존 수학적 장치를 사용합니다. 특정 가격 값은 거래에 중요하지 않으며 아는 것만 중요합니다. 추가 움직임의 추세
당신 말이 맞아, 내 친구!
그러나 이것은 매우 매우 어려운 길입니다 ... 이미 1 년 동안이 방향으로 작업 해 왔습니다 ... 지금까지의 결과는 다음과 같습니다.
왼쪽 차트에서 슬라이딩 창에서 틱 따옴표의 증가 합계를 볼 수 있습니다 = 30차 Erlang 흐름의 경우 24시간(30초당 평균 1회)
오른쪽에는 이 창의 ACF 값 집합에 대한 평균 그래프가 있습니다.
프로세스의 비정상성은 다음과 같습니다.
1. 낮 동안의 틱 따옴표의 볼륨이 고르지 않음 - 밤낮 시간에는 다릅니다. 따라서 유일한 올바른 솔루션은 슬라이딩 윈도우 = 24시간에서 작업하는 것입니다. 이 경우에만 틱 따옴표의 의사 푸아송 흐름이 있습니다.
2. 나는 1)이 비정상성의 유일한 이유라고 생각했는데... 내가 틀렸어... 일어난다... 비정상성의 두 번째 이유는 프로세스의 "메모리"의 존재, 즉, 오른쪽 그래프에서 ACF > 0일 때. 보시다시피 이 순간부터 프로세스의 분산이 급격히 증가하기 시작합니다(왼쪽 차트의 빨간색-파란색 선). 특히 EURJPY의 경우 눈에 띄지 않나요?
저는 고차 Erlang 스트림으로 작업하기 위해 이동하여 분산을 "평활화"하기를 정말로 기대합니다.
난 아직 길 위에 있어.... 성배로 가는 길 위에서....
빨리 받으시길 바랍니다...
그때까지 여러분. 앞으로 나는 포럼에서 결석할 것입니다.
모두에게 행운을 빕니다!
프로세스의 비정상성은 다음과 같습니다.
1. 낮 동안의 틱 따옴표의 볼륨이 고르지 않음 - 밤낮 시간에는 다릅니다. 따라서 유일한 올바른 솔루션은 슬라이딩 윈도우 = 24시간에서 작업하는 것입니다. 이 경우에만 틱 따옴표의 의사 푸아송 흐름이 있습니다.
또는 동등한 막대, 나는 이미 여러 번 썼습니다. 사실, 동일한 진드기로는 충분하지 않습니다. 밤에는 막대당 더 많은 진드기가 있어야 하고 낮에는 더 적고 뉴스에는 하나만 있어야 합니다.
비정상성의 두 번째 이유는 프로세스의 "메모리"가 존재하기 때문입니다. 즉, 오른쪽 그래프에서 ACF > 0일 때입니다.
비정상성의 유일한 "이유"는 가격 책정 원칙이며 가격은 통합 시리즈입니다. I(0)이 아니라 I(1)입니다.
고정(대략적으로)은 가격 시리즈의 파생 상품이 됩니다. 첫 번째 차이점.
또는 동등한 막대, 나는 이미 여러 번 썼습니다. 사실, 동일한 진드기로는 충분하지 않습니다. 밤에는 막대당 더 많은 진드기가 있어야 하고, 낮에는 더 적어야 하며, 뉴스에는 일반적으로 하나만 있습니다.
지금은 진드기를 분석하지 않고 진드기의 밀도로 진드기로 역사를 만들곤 했습니다. 예를 들어 진드기가 적으면 한 막대에 쓰고, 진드기가 많으면 많은 막대가 형성됩니다. , 밤에는 여러 개의 막대가 나오며 15-30 분 동안 한 막대 정도, 낮에는 분 막대에서 뉴스의 눈금에 최대 3 개의 막대가 기록 될 수 있습니다.
그런 변환이 큰 가치가 있다고 말하지 않겠습니다. 역시 M1에서도 시장에 진입하는 분석은 스프레드 영역에서 이익이 있습니다. 이제 M5에서 차트를 분석합니다.
당신 말이 맞아, 내 친구!
빨리 받으시길 바랍니다...
그것은 작동하지 않을 것입니다. 아무도 성공하지 못할 것입니다. 작동할 수 있는 것은 승리에 대한 큰 수학적 기대를 가진 거래 전략이며, 지속적인 승리가 여러 번 연속적인 손실보다 크면 확실히 작동하지 않을 것입니다. 시험 장치
모든 사람이 이해하지만 스스로에게 큰 소리로 말하는 것을 두려워하는 문제를 설명하는 방법 ... 저는 간단한 예를 좋아합니다. 여기에 카드 한 벌이 있습니다. 여기에서는 포커를 하고 있습니다. 지속적으로 게임하는 방법을 찾을 수 있습니까? 승리에? - 포커 초보자를 상대로 삼더라도 여전히 좋은 카드가 없어 어쩔 수 없이 지는 순간이 있기 마련입니다. 시장 전략과 동일하며 시장에는 초보자가 없고 전문가만 있다는 점에 유의하십시오. 우리는 이미 완료된 행동의 기록에 따라 거래를 시도합니다. 차트의 가격 움직임입니다. 그리고 누군가가 당신이 PC에 이렇게 앉아서 차트에서 영구적인 이익을 찾을 수 있다는 환상을 가지고 있다고요? 이것은 할 수 없고 있어서도 안 됩니다. 글쎄, 돈 관리에 관해서는, 아아, 이것은 전략 자체보다 더 기본이며 손실 된 이익도 나쁘고 일련의 작은 승리 후 큰 손실도 ....
아아, 모든 것을 고려해야하고 포인트는 가격의 미래 방향의 확률조차도 아니라 큰 이익이나 큰 손실을 입을 확률입니다
Alexander_K2 어쨌든 계산을 MT로 전송해야 합니다. 타사 프로그램의 분석에서는 승리 확률을 계산할 수 없습니다.
비정상성의 유일한 "이유"는 가격 책정 원칙 자체이며 가격은 통합 시리즈입니다. I(0)이 아니라 I(1)입니다.
고정(대략적으로)은 가격 시리즈의 파생 상품이 됩니다. 첫 번째 차이점.
증분의 고정성에 대해 말하는 것이 옳다는 것은 절대적으로 사실입니다. 이 포럼에서는 시간이 지남에 따라 어떤 이유로 표현의 정확성이 손실됩니다)
그러나 나는 가격이 본질적으로 고정적이지 않다고 믿습니다. 즉, 어떤 알고리즘 변환(순서의 차이, 변수 변경 등)으로도 충분히 긴 시간 간격에 대해 고정 계열로 가져올 수 없습니다. 동일한 상의/하의가 이에 대한 좋은 예입니다. 반면에 고정 증분을 사용하는 조각별 프로세스를 통해 어느 정도 정확도로 근사화할 수 있습니다. 이를 위해 변경 문제 문제의 방법을 사용할 수 있습니다.
증분의 고정성에 대해 말하는 것이 옳다는 것은 절대적으로 사실입니다. 이 포럼에서는 시간이 지남에 따라 어떤 이유로 표현의 정확성이 손실됩니다)
그러나 나는 가격이 본질적으로 고정적이지 않다고 믿습니다. 즉, 어떤 알고리즘 변환(순서의 차이, 변수 변경 등)으로도 충분히 긴 시간 간격에 대해 고정 계열로 가져올 수 없습니다. 동일한 상의/하의가 이에 대한 좋은 예입니다. 반면에 고정 증분을 사용하는 조각별 프로세스를 통해 어느 정도 정확도로 근사화할 수 있습니다. 이를 위해 변경 문제 문제의 방법을 사용할 수 있습니다.
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이러한 차이점이 있습니까? 그렇다면 가장자리에서 어떻게 계산합니까?