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---- это не шутка. отчёт прикладываю.
вот теперь стоит потестить стратегию на тесторе. ;)
Interessante.
Acho que os resultados serão piores - sem olhar para o "futuro".
2) Se existe um algoritmo (por mais tosco que seja) para marcar pontos antes de virar, (talvez até mesmo olhando para o futuro), gostaríamos agora de ver diferenças no comportamento dos desvios. - Por favor, faça isso, isso nos permitirá seguir em frente.
4) se conseguirmos dividir o conjunto, as quatro fatias serão ainda mais informativas.
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5) A "representatividade" estatística do material só faz sentido discutir se houver sugestões sobre o nível necessário dessas representações. Eu dei todos os parâmetros nas ilustrações, incluindo N - tamanho da amostra.
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6) Mas sua afirmação sobre a impossibilidade de dividir o conjunto me coloca em uma posição incômoda.
E isso - que mesmo tentando fazer isso contradiz o próprio significado da idéia.
Eu não sei o que pensar.
Como resolver os "trabalhos de casa"?
6) Você deve ter me entendido mal. Há apenas 4 imagens, cada uma delas se refere a um objeto diferente. O objetivo da idéia é separar estados com contextos diferentes. Em seu caso particular - utilizando a distribuição de desvios de preço do MA.
Você dá uma imagem que é gerada para toda a história. Nele, todos os contextos são misturados e calculados como média. E assim, a partir de 4 lados diferentes. O que segue ?
Aqui (e nos 2 posts seguintes) foi dito sobre este assunto https://www.mql5.com/ru/forum/123154, mas não houve resposta da sua parte.
Tente construir uma distribuição para a janela. Se você quiser jogar no H1, então, com um tempo médio de espera de 5 horas, em minutos seria uma janela de 300 e em M5 seria uma janela de 120. 300 é melhor, mas 120 também é um pouco de um trecho.
Além disso, como o desvio da distribuição da distribuição normal não é expresso por um único número, ele não pode ser tratado como um parâmetro normal. Você só tem que desenhar manualmente tais distribuições para regiões pivô e para regiões de tendência e tentar classificá-las por seus próprios olhos. E depois tente apresentar critérios formais de seu reconhecimento e separação. E depois escrever código e coletar estatísticas desses reconhecimentos.
IMHO, você é um "dever de casa" muito complicado.
2) Se você não tiver seu próprio algoritmo de E/S, então use os vértices em ziguezague. Escolha o parâmetro ZZ à taxa de 2*TR.
5) O tamanho da amostra, neste caso, é o tamanho da janela. Isto é o que dá o conjunto de dados para construir a distribuição. E, é claro, faz sentido escolhê-la para que a distribuição tenha uma forma mais ou menos clara, mas também não muito grande para reduzir o atraso. Só faz sentido totalizar toda a seqüência para resolver o problema de partição quando esta partição já está feita, de forma fina ou fina. Então, as estatísticas de sucesso/falha de reconhecimento também aparecerão.
4) O conjunto só pode ser dividido (se for possível) ao comparar imagens com a mesma ferramenta, e não com imagens diferentes. E para isso você precisa de muitas dessas imagens, e elas devem representar todos os contextos. Então ficará claro se você pode classificá-los com base nestas imagens.
4) Множество удастся разделить (если удастся) только при сравнении картинок с одним инструментом, а не с разными. И для этого нужно достаточно много этих картинок, и они должны представлять все контексты. Тогда и станет ясно сможете ли вы их классифицировать на основании этих картинок.
Obrigado...
Mas você deve olhar para as fotos no anexo...
Você pode ver dois estados ali, de acordo com o algoritmo de divisão de "cruzamento das máscaras". Como disse Alexey ;)
Tenho medo de cavar mais.
6) Наверное вы меня не поняли.
Вы приводите картинку, которая сформирована для всей истории. В ней все контексты смешаны в кучу и усреднены. И так с 4-х разных сторон. Что дальше ?
Você já viu o relatório?
Há muito a se comparar com depois da divisão.
é preciso uma "pilha" para definir "não uma pilha". (c) Jardineiro
para aqueles que não gostam de "imagens" e "desculpas".
txt substituir por htm !
:)
Mas você deve olhar para as fotos no anexo...
Você pode ver dois estados ali, de acordo com o algoritmo de separação "sobreposição das máscaras". Como disse Alexey ;)
Tenho medo de cavar mais.
Está no anexo da página anterior?
Eu realmente não o vi.
O que são CZZ e FC ?
O que está no diagrama superior esquerdo e os dois em que ele está dividido? Princípio de divisão ?
Em que unidades se encontram os eixos ?
Então, qual é o resultado final?
Prova de que em uma série de 100.000 observações os vagões e ziguezagues "entrecruzados" produzem 14% dos sinais que são rentáveis em produção perfeita?
Onde estão os pesquisadores inquisitivos, os ferozes opositores do jardineiro e os comerciantes justos?
;)
Não é um algoritmo simples
1) Ищем по модулю расстояния между машками MaV_MaS. (200 и 15)
2) если оно меньше 10 пунктов, и последняя вершина 33 выше текущей цены не менее 25 пунктов - смело продавайте.
если последняя вершина 33 ниже текущей цены не менее 25 пунктов - смело покупайте.
Стоплоссы = 125 пунктов, ТР =600 пунктов ;) Оптимальнее в случае противоположного сигнала закрывать.
inspirou alguém?
Ziguezague com parâmetros (do roteiro) 20,1,3.
Prazo M5 eurodólar.
;)
Что такое CZZ и FC ?
Что на верхней левой диаграмме и на тех двух на которые она разделяется ? Принцип разделения ?
В каких единицах оси ?
Se você é preguiçoso demais para ler todos os posts, veja o código -
FileWrite(hFile,"date","Time",
"<O>","<C>","<L>","<H>","<V>",
"DirectH","Forecast","ZZ","Direct",
" F-ZZ"," |F-<C>|"," |<C>-ZZ|","maV100","maS33", "МаV_O",
"MaS_O","MaV_MaS","dVaR","Std","Dstd"
);
for (i=Records;i>=0;i--)
{
ZZ=iCustom(NameVal,Tf1,"ZigZag",20,1,3,0,i);
if (ZZ!=0)
{
bS=!bS;
if (!HTF && MathAbs(ZZ-aForecast[i])>Point)
ZZ0=ZZ;
else if (MathAbs(ZZ-aForecast[i])<Point)
ZZ0=aForecast[i];
}
else if (i==Records) {Records--;continue;}
if (aForecast[i]>=10000) {break;}
aZZ=ZZ0;
aVol=iMA(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i);
aSpeed=iMA(NameVal,Tf1,200,0,0,1,i);
FileWrite(hFile,dataConv(iTime(NameVal,Tf1,i)),
iOpen(NameVal,Tf1,i),iClose(NameVal,Tf1,i),
iLow(NameVal,Tf1,i),iHigh(NameVal,Tf1,i),
iVolume(NameVal,Tf1,i),aS[i],
aForecast[i],aZZ,bS
, (aForecast[i]-aZZ),
(aForecast[i]-iClose(NameVal,Tf1,i)),
(aZZ-iClose(NameVal,Tf1,i)),
aVol,aSpeed,
aVol-iOpen(NameVal,Tf1,i),
aSpeed-iOpen(NameVal,Tf1,i),
aVol-aSpeed,
iCustom(NameVal,Tf1,"D_Var",N1+120,15,7,2,false,0,i),
iStdDev(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i),
iStdDev(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i+1)-iStdDev(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i)
COMPUTE filter_$=(Abs(MaV_MaS)<=0,001 & CZZ>0,0025). Contexto B
COMPUTE filter_$=(Abs(MaV_MaS)<=0,001 & CZZ<-0,0025). Contexto S
pontos e freqüência. Gráfico de freqüência normal. :)
Estou pessoalmente chocado. Malditas estatísticas, ciência!
Ou é auto-engano?
Я лично в шоке. Статистика блин, наука!
Или самообман?
As estatísticas são precisamente autodestrutivas. Neste caso, a ciência é contextualização (ou seja, esclarecimento das condições).
Os oponentes ferozes estão se ensopando nos cantos.