Diálogo do autor. Alexander Smirnov. - página 44
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Já faz muito tempo desde março, mas devo dizer que ainda não terminei com os mash-ups. É verdade que os uso de uma forma muito diferente para apenas cruzamentos.
Alguém já tentou os advogados que estão aqui (o registro é obrigatório em Spider)?
Já faz muito tempo desde março, mas devo dizer que ainda não terminei com os mash-ups. Mas eu os uso de forma muito diferente de apenas travessias.
sim Alexei! os braços ondulantes são o poder!
Estou olhando para 2008.
Às vezes é suficiente colocar duas sacolas pesadas e negociar nelas!
pelo menos não contra eles!
Veja o campeão de 2008, os criadores de tendências estão a favor!
e os autores provavelmente usarão, em sua maioria, mergulhões como direção!
--
não é como se eu estivesse discutindo no segmento de mergulho!
mas argumentou claramente que BARABANE sobre a divergência e convergência, é a direção que conta!
( Como regra, uma divergência e uma convergência só proporciona uma entrada indolor com retorno rápido o suficiente ao lucro,
mas eles não garantem a entrada correta).
É a direção que é decisiva, e nenhum dos autores das entradas de divergência gráfica e outros
- como escolher uma direção!
https://www.mql5.com/go?link=http://www.bearcave.com/misl/misl_tech/wavelets/hurst/index.html
Sim, se você se diz um covarde, você entra pelas traseiras. OK, Sergey, aqui está uma prova (eu preciso dela de qualquer forma, para minha própria confiança):
Suponha que tenhamos amostras de tempo - t = 1, 2, ... N. A numeração é invertida em MQL4, ou seja, N é a barra atual, "zero". Estas leituras correspondem à cláusula Сlose(1), Сlose(2), ... Сlose(N). Tentemos construir uma linha reta y = A*t+B passando pelos cloises por MNC. Depois calculamos A*N + B, ou seja, LRMA no bar atual.
Calculamos a soma dos quadrados de erro:
Delta^2 = Soma( ( ( y(i) - Close(i) )^2; i = 1..N ) = Soma( ( A*i + B - Close(i) )^2; i = 1..N )
Diferenciamos este material por A e B e obtemos um sistema de equações para os quocientes A e B ideais:
Soma( ( ( A*i + B - Fechar(i) ) * i ); i = 1...N ) = 0
Soma( A*i + B - Fechar(i) ); i = 1...N ) = 0
Expandindo as somas, obtemos (omitimos as faixas de índice para simplificar a notação)
A*Soma( i^2 ) + B*Soma( i ) = Soma( i*Fechado(i) )
A*Soma( i ) + B*Soma( 1 ) = Soma( Fechar(i) )
Prival, agora olhe para o lado direito. A soma no lado direito da primeira equação é quase LWMA, apenas sem o fator normalizador. Na segunda, é a SMA, também sem ela. Aqui estão as fórmulas exatas para estas escalas:
LWMA = 2/(N*(N+1)) *Soma( i*Fecho(i) )
SMA = 1/N * Soma( Fechar(i) )
Agora, lembre-se do que a soma dos quadrados naturais de 1 a N é igual (é N*(N+1)*(2*N+1)/6), substitua-o em nosso sistema e nós o obtemos:
A * N*(N+1)*(2*N+1)/6 + C * N*(N+1)/2 = LWMA * N*(N+1)/2
A * N*(N+1)/2 + C * N = SMA * N
Simplificando:
A * (2*N+1)/3 + C = LWMA
A * (N+1)/2 + C = SMA
Não vou resolver o sistema, sou muito preguiçoso (já está claro aqui). Eu apenas multiplico a primeira equação por 3, e a segunda por 2, e depois subtraio a segunda da primeira:
A * (2*N+1) + 3 * C - A * (N+1) - 2 * C = 3 * LWMA - 2 * SMA
À esquerda, após a simplificação, permanece A*N + B, ou seja, exatamente nossa regressão no ponto N.
Que explosão! Especialmente a partir deste posto.