매우 규칙적인 가격 변동을 유발하는 해당 요인(F1이라고 함)의 활동 강도에 대한 이력이 있다고 가정해 보겠습니다. 필터링 후(C1로 표시할 필터로) 가격 기록을 이 요소의 기록과 명확하게 연관시키는 방식으로 가격 기록을 필터링해야 합니다. 그런 다음 C1 필터에 의해 필터링된 가격은 F1의 동작과 관련된 규칙적인 움직임 C1의 그림을 제공합니다.
가격 결정에 중요한 다른 모든 요소(F2, ..., Fn)를 결정하고 해당 필터(C2, ..., Sn)를 찾아 일정한 가격 변동 범위(P1, ..., 피).
알려주신 필터링 체크 조건을 이해하고 적용해보려고 하고 있는데 어떻게 해야할지 모르겠네요...
문제는 F1 조건을 정의할 수 없다는 것입니다. 나는 역사에서조차 정기적 인 가격 변동을 결정하는 방법을 이해하지 못합니다.
내 알고리즘은 머리와 꼬리의 원칙에 따라 작동하고 실제로 가격이 전혀 역할을하지 않기 때문에 결과의 결과 만 있습니다. 추측 / 추측하지 않았습니다.
역사에는 일련의 사건이 있습니다: 추측/추측되지 않았지만 알고리즘에서 이 이야기는 어떤 식으로든 고려되지 않습니다. 그렇지 않으면 "몬테카를로의 잘못된 결론"에 도달할 수 있습니다.
따라서 결과 외에는 의지할 것이 없습니다.
그리고 앞/뒤를 50% 이상 추측한 결과가 랜덤이거나 자연스럽다는 것을 어떻게든 이해해야 합니다...
차이는 평균 변동성 수준에만 있으며 각 통화 쌍에 대해 고유합니다.
평균 변동성에 대한 데이터는 전문 사이트에서 찾거나 직접 계산할 수 있습니다.
신자와 논쟁하는 것은 무의미합니다.
여기에 믿음이 어디 있습니까? 믿음은 종교입니다... 그리고 거래자들은 사실을 가지고 거래합니다! "여기에는 전혀 없지만 훨씬 더 복잡한" 패턴이 있음을 증명할 수 있습니다...
아니면 고급 상인의 또 다른 "특이점"입니까? ..
100-500-1000-10000 무작위 시리즈를 생성하고 모든 TS를 확인하십시오. 평균적으로 결과가 가격 시리즈의 결과와 더 낫거나 비슷하면 TS를 용광로에 던져야 합니다.
모든 행만 가격 행과 길이가 비슷해야 합니다.
Excel에서 행을 생성할 수도 있습니다.
드미트리. 궁금하다...
"FX 차트와 PRNG를 구별하는 방법"이라는 주제를 살펴보았습니다.
아마도 이것이 내가 지금 필요한 것입니다 ... 그것이 어떻게 완료되었는지 알아내는 것만 남아 있습니다)
본질과 구현 방법, 조건으로 정의한 내용을 설명하십시오.
모든 행만 가격 행과 길이가 비슷해야 합니다.
드미트리. 궁금하다...
"FX 차트와 PRNG를 구별하는 방법"이라는 주제를 살펴보았습니다.
아마도 이것이 내가 지금 필요한 것입니다 ... 그것이 어떻게 완료되었는지 알아내는 것만 남아 있습니다)
본질과 구현 방법, 조건으로 정의한 내용을 설명하십시오.
모든 행만 가격 행과 길이가 비슷해야 합니다.
10년 차트에서 시스템을 테스트했습니다. 몇 점입니까?
동일한 길이와 행 가져오기
차이는 평균 변동성 수준에만 있으며 각 통화 쌍에 대해 고유합니다.
평균 변동성에 대한 데이터는 전문 사이트에서 찾거나 직접 계산할 수 있습니다.
네, 맞습니다. "평균 변동성 수준 - 각 통화 쌍마다 고유합니다"... 하지만 이것은 특별한 경우입니다... 그리고 패턴 검색은 이론으로 시작됩니다...
네, 맞습니다. "평균 변동성 수준 - 각 통화 쌍마다 고유합니다"... 하지만 이것은 특별한 경우입니다... 그리고 패턴 검색은 이론으로 시작됩니다...
Ahtyzhoklamn, 그것은 똑똑한 방법 .....
Ahtyzhoklamn, 그것은 똑똑한 방법 .....
예, 미래 기간에 대한 테스트로 이해합니다 ... 이것을 위해서만이 미래 기간이 올 때까지 기다려야합니다 ...
인생은 짧지만 벌레는 너무 길다))))
악기에 대한 따옴표의 속성에 대해 말하면 미래를 예측하기 위해 어떻게 든 미리 결정하려고 시도한 것이 아니라 그냥 하고 싶었습니다.
스프레드, 내부 변동 범위 또는 기타와 같은 기기의 고유한 기능을 상속합니다.
사실, 나는 이러한 속성과 기능을 잘 이해하지 못하지만 테스트를 통해 EURUSD가 USDCHF와 질적으로 어떻게 다른지 알 수 있습니다.
알고리즘을 동일하게 조정하여 다른 기기에서 특성적으로 다른 분산 모델을 얻습니다.
프랑
엔
동일한 것은 그들을 구별합니다 ... 서로 구별됩니다. 즉, 몇 가지 특성 / 특징이 있음을 의미합니다.
당신이 말한 것과 충돌하지 않고 어떤 것을, 어떻게 식별하고, 모델링에서 합성에 적용하는 방법을 이해하는 것이 궁금합니다( Random Walk ).
이러한 기능이 고려되지 않으면 합성 따옴표를 테스트하는 데 의미가 없습니다. 왜냐하면 동일한 성공으로,
알고리즘은 다른 쌍에서 간단히 테스트할 수 있습니다...
그리고 일반적으로 도구에 대한 따옴표의 특성 차이에 대한 주제가 이미 논의/연구되었습니까?
흥미롭게 읽을 수 있을 것입니다...
우리는 이미 평균 변동성에 대해 썼습니다. 진드기의 평균 강도에 대해서도 말할 수 있습니다. 또한 - 시간에 따라 진드기의 변동성과 강도가 변합니다 - 각 악기가 다릅니다.
다른 도구를 "공통 분모"로 가져오기 시작하면 알고리즘 매개 변수의 다른 값이 다른 도구에 대해 동일한 결과에 해당한다는 것이 밝혀졌습니다.
Frank는 따옴표의 미래 속성을 "추측"하는 "좋은"예제입니다.) - 여기 어딘가에 검은 백조에 대한 좋은 스레드가 있습니다.
다음은 2015년 1월 15일 스위스 프랑으로 날아간 검은 백조 중 하나의 예입니다.
제 생각에는 이런 식으로 식별할 수 있는 전체 범위의 패턴이 있습니다.
매우 규칙적인 가격 변동을 유발하는 해당 요인(F1이라고 함)의 활동 강도에 대한 이력이 있다고 가정해 보겠습니다. 필터링 후(C1로 표시할 필터로) 가격 기록을 이 요소의 기록과 명확하게 연관시키는 방식으로 가격 기록을 필터링해야 합니다. 그런 다음 C1 필터에 의해 필터링된 가격은 F1의 동작과 관련된 규칙적인 움직임 C1의 그림을 제공합니다.
가격 결정에 중요한 다른 모든 요소(F2, ..., Fn)를 결정하고 해당 필터(C2, ..., Sn)를 찾아 일정한 가격 변동 범위(P1, ..., 피).
알려주신 필터링 체크 조건을 이해하고 적용해보려고 하고 있는데 어떻게 해야할지 모르겠네요...
문제는 F1 조건을 정의할 수 없다는 것입니다. 나는 역사에서조차 정기적 인 가격 변동을 결정하는 방법을 이해하지 못합니다.
내 알고리즘은 머리와 꼬리의 원칙에 따라 작동하고 실제로 가격이 전혀 역할을하지 않기 때문에 결과의 결과 만 있습니다. 추측 / 추측하지 않았습니다.
역사에는 일련의 사건이 있습니다: 추측/추측되지 않았지만 알고리즘에서 이 이야기는 어떤 식으로든 고려되지 않습니다. 그렇지 않으면 "몬테카를로의 잘못된 결론"에 도달할 수 있습니다.
따라서 결과 외에는 의지할 것이 없습니다.
그리고 앞/뒤를 50% 이상 추측한 결과가 랜덤이거나 자연스럽다는 것을 어떻게든 이해해야 합니다...
그러나 나는 여전히 당신의 조건을 적용하는 방법에 대해 생각합니다)