Enstrüman bazında puan cinsinden ortalama günlük yol. - sayfa 21
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Her şey mantıklı. Valery, kendin görebilirsin, hemen hemen...
Biraz başarıdan, sosyal olarak faydalı faaliyetlerden bahsedelim...
Her şey mantıklı. Valery, kendin görebilirsin, hemen hemen...
Biraz başarıdan, sosyal olarak faydalı faaliyetlerden bahsedelim...
Tedavinde başarılar dilerim, umarım verimli olur, bunun için eğiliyorum, pasaran biliyorum.
tek başına saçmalamaya devam et.
Bu arada, son yazınız 228 numarada durmuş, sabitlemeden edemedim.
herkes kaçtı
Bu arada, son yazınız 228 numarada durmuş, sabitlemeden edemedim.
herkes kaçtı
Kene akışının yoğunluğundaki değişim cerrahi yöntemde nasıl dikkate alınabilir?
Bu nedenle, paralel olarak, kenelerin yoğunluğunu (tik hacmindeki değişiklikler) hesaba katarak, endekslerin standart geometrik ortalama hesaplamasına bakmak istedim.
ancak formülde (standart) bunun nasıl dikkate alınacağı. belki önce her çift için kenelerin oynaklığını ve yoğunluğunu karşılaştırmanız gerekir, ardından endeksleri hesaplarken bunu bir şekilde hesaba katın.
Varlık fiyatlarının dinamiklerini belirleyen gerçek mekanizma neredeyse hiç kimse tarafından bilinmiyor. Kesin olarak söylenebilecek tek şey, fiyat değişimlerinde rastgele bir faktörün olduğudur. Ancak bu rastgeleliğin doğası farklı olabilir.
Olası bir hipoteze göre, fiyat değişikliklerinin logaritmaları normal bir dağılımı takip eder, ancak bu dağılım durağan değildir. Yani dağılımın hem matematiksel beklentisi hem de standart sapması zamanla değişebilir. Sonuç olarak, ampirik bir örneği standart istatistiksel yöntemlerle işlerken, örneğin tamamının bir genel popülasyondan elde edildiğini varsayarak, örneğin Gauss olmayanlığını elde ederiz. Bu, ampirik dağılımın ağır kuyruklarında ifade edilebilir (örneklemden hesaplanan basıklık 3 sayısını, yani normal dağılımın basıklığını aşmaktadır).
Başka bir hipoteze göre, fiyat değişimlerinin logaritmaları başlangıçta 3'ten büyük basıklığa sahip bir dağılıma uyar. Bu durumda, dağılımın kendisi durağan olsa bile, bu dağılımdan elde edilen ampirik örneklem zaman içinde durağan olmayan bir süreç olarak yorumlanabilir. . Gerçek şu ki, x rastgele değişkeninin matematiksel beklentisinin tahmini, numune üzerindeki aritmetik ortalamadır:
<X> = 1/N * toplam(x(i), ben =1..N )
Rastgele değişkenlerin aritmetik ortalamasının kendisi bir rastgele değişkendir. Aritmetik ortalamanın standart sapması, rastgele değişkenin standart sapmasına ve örneklem büyüklüğüne bağlıdır:
sigma(<X> ) = sigma(X) / sqrt(N)
Böylece, ortalama değerin standart sapması, rastgele değişkenin kendisinin standart sapmasından sqrt (N) kez daha azdır, yani, örneklem büyüklüğü artırılarak matematiksel beklenti tahmininin doğruluğu iyileştirilebilir. Ancak bu, yalnızca sonlu matematiksel beklentiye ve sonlu varyansa sahip rastgele bir değişken için geçerlidir. Gerçek şu ki, sonlu matematiksel beklenti yalnızca, sonsuzdaki olasılık yoğunluğunun 1 / |x|^(2+delta) veya daha dik olduğu dağılımlar için mevcuttur ve sonlu varyans, yalnızca olasılık yoğunluğunun olduğu dağılımlar için mevcuttur. sonsuzda 1 / |x|^(3+delta) veya daha dik (delta keyfi olarak küçük bir pozitif sayıdır) gibi düşer. Sonsuz varyanslı ve/veya fiyat değişimlerinin logaritmaları olarak sonsuz matematiksel beklentili durağan bir dağılımdan alınan rastgele bir örnek kullanarak bir fiyat grafiğini modeller ve bu örneği bağımsız bir gözlemciye analiz için sunarsak, o zaman, o, o zaman, bu grafiğin, fiyat değişikliklerinin logaritmaları olarak, analiz için sunulduğu yanılsamasına kapılabilir. durağan olmayan bir süreçle uğraşmaktadır.
Son olarak, yalnızca dağıtım parametrelerinin değil, aynı zamanda fiyat logaritma artışlarının dağıtım yasasının da zaman içinde durağan olmadığı ve fiyatların zaman serisinde bir dağıtım tarafından açıklanan bölümlerin olabileceği durumu dışlamak imkansızdır. sonsuz varyans ve/veya sonsuz matematiksel beklenti ile.
Yalancı , bu senin için:
Middle_period, dönem zaman çerçevesindeki ortalama çubuk hareketidir. Hareket Yüksek - Düşük (veya örneğin |Kapat - Aç|).
orta_H1 - bu, çubuğun TF H1 üzerindeki ortalama hareketidir.
Parantez içindeki formülde, süreyi dakika cinsinden değiştirmeniz gerekir, yani. H1 = 60.
Örneğin, şu şekilde ortaya çıkıyor: orta_H4 ~ orta_H1 * sqrt( H4 / H1 ) = orta_H1 * sqrt( 240 / 60 ) = 2 * orta_H1.
Alexey, lütfen beni dövme, ama ne kadar yararlı olacak ve bu formülde süreyi dakika (zaman ölçeği) değil de kene (tik sayısı) olarak alırsak, bunda herhangi bir şey var mı? o zaman bu formül geçerli mi? ve eğer öyleyse, n4 ve n1 diyelim değil de (4tik ve 1tik) almaya çalıştınız mı?
bu nedenle, 1 onay ve 0,4 onay alabilirsiniz - yani. 1 tik'e eşit mevcut minimum ayrıklık ile ifade edilen 1 tik'ten küçük ayrıklık değerlerini bu formülle elde edin.
Pek yararlı değil bence. Hiçbiri yoksa neden 0,4 keneye tırmanıyorsunuz? Evet, resmi olarak formül uygulanabilir, ancak yine de ekonomik olarak makul değerlerin ötesine geçen ekstrapolasyonlar uygulamanız gerekir.
Prival , örnekleme hızı ve "doğru" verilerin kullanışlılığı hakkında çok konuştu. Ama DC'de bu doğru verileri nereden alabilirler? Ve hala yalnızca Tanrınızın - DC'nin size verdiği keneler üzerinde ticaret yapıyorsanız, bunların anlamı nedir?
Pek yararlı değil bence. Hiçbiri yoksa neden 0,4 keneye tırmanıyorsunuz? Evet, resmi olarak formül uygulanabilir, ancak yine de ekonomik olarak makul değerlerin ötesine geçen ekstrapolasyonlar uygulamanız gerekir.
Prival , örnekleme hızı ve "doğru" verilerin kullanışlılığı hakkında çok konuştu. Ama DC'de bu doğru verileri nereden alabilirler? Ve hala yalnızca Tanrınızın - DC'nin size verdiği keneler üzerinde ticaret yapıyorsanız, bunların anlamı nedir?
Bu arada, doğruluğunun DC alıntılarından bile daha büyük olduğunu söyledi, puanları var ve bir noktanın kesirlerine kadar hesapladı, bu arada, belki bu mekanizmayı kullandım, bilmiyorum. Bilmiyorum, ancak fiyatın keneler arası "davranışı" o kadar işe yaramaz olmayabilir. Sonuçta, regresyon sırasında hata artışıyla her şey çöküyor, peki ya bu hata artışı tahmin edilebilir mi?