Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
С марта много воды утекло, но вынужден констатировать, что с машками я еще не покончил. Правда, пользую я их совсем иначе, чем просто по пересечениям...
А кто пробовал юрики, которые лежат здесь (на Пауке требуется регистрация)?
С марта много воды утекло, но вынужден констатировать, что с машками я еще не покончил. Правда, пользую я их совсем иначе, чем просто по пересечениям...
да Алексей! в машках сила!
Смотрю на 2008 год
порой достаточно выставить две тяжелые машки и торговать по ним!
по крайней мере не против них!
обратите внимание на чемп 2008 там трендовики в фаворе!
и авторы скорее всего юзают в основном машки как направление!
--
я не то что бы спорил в ветке по диверам !
но явно утверждал, по БАРАБАНУ дивера и конвергенции, важно направление!
( дивера и конвергенции,как правило,лишь дают более безболезненный вход с достаточно быстрым улетом в профит,
но не гарантируют правильный выбор )
НАПРАВЛЕНИЕ: именно оно решающую роль играет и никто из авторов граальных входов диверов и прочих
- так и не сумел сформулировать - как выбирать направление!
https://www.mql5.com/go?link=http://www.bearcave.com/misl/misl_tech/wavelets/hurst/index.html
Да уж, назвался груздем - полезай в кузов. ОК, Сергей, вот тебе доказательство (все равно оно мне нужно, для собственной уверенности):
Пусть у нас есть отсчеты времени - t = 1, 2, ... N. Нумерация - обратная принятой в MQL4, т.е. N - текущий бар, "нулевой". Этим отсчетам соответствуют клоузы Сlose(1), Сlose(2), ... Сlose(N). Попробуем построить прямую y = A*t+B, проходящую через клоузы по МНК. А затем вычислим А*N + B, т.е. LRMA на текущем баре.
Вычисляем сумму квадратов ошибок:
Delta^2 = Sum( ( y(i) - Close(i) )^2; i = 1..N ) = Sum( ( A*i + B - Close(i) )^2; i = 1..N )
Дифференцируем эту шнягу по А и В и получаем систему уравнений для оптимальных к-тов А и В:
Sum( ( A*i + B - Close(i) ) * i ); i = 1..N ) = 0
Sum( A*i + B - Close(i) ); i = 1..N ) = 0
Раскрывая суммы, получаем (диапазоны индексов я опускаю для упрощения записи):
А*Sum( i^2 ) + B*Sum( i ) = Sum( i*Close(i) )
А*Sum( i ) + B*Sum( 1 ) = Sum( Close(i) )
Prival, теперь смотри на правые части. Сумма справа в первом уравнении - это уже почти LWMA, только без нормирующего к-та. Во втором - это SMA, тоже без него. Вот точные формулы для этих машек:
LWMA = 2/(N*(N+1)) * Sum( i*Close(i) )
SMA = 1/N * Sum( Close(i) )
Теперь вспоминаем, чему равна сумма квадратов натуральных от 1 до N (это N*(N+1)*(2*N+1)/6), подставляем в нашу систему и получаем:
А * N*(N+1)*(2*N+1)/6 + В * N*(N+1)/2 = LWMA * N*(N+1)/2
А * N*(N+1)/2 + В * N = SMA * N
Упрощаем:
А * (2*N+1)/3 + В = LWMA
А * (N+1)/2 + В = SMA
Решать систему не буду, лень (тут и так уже все ясно). Просто умножу первое уравнение на 3, а второе на 2, после чего вычту почленно из первого второе:
А * (2*N+1) + 3 * В - А * (N+1) - 2 * В = 3 * LWMA - 2 * SMA
Слева после упрощения остается А*N + В, т.е. в точности наша регрессия в точке N.
Вот это отжигали! Особенно начиная с этого сообщения.