基于艾略特波浪理论的交易策略 - 页 203

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<br / translate="no"> 自然界中没有办法及时发现它们。但也许我错了 :-)
工作上的问题？

抒情的题外话。
我国一位著名的排球运动员因能够几乎准确无误地猜出对手的投篮方向并进行拦网而闻名。当然，当球飞起来的时候，你无法做出反应。当他退役后，在一次采访中他说，他猜测未来打击的方向很简单：在打击前，对手将头转向与踢的方向相反的一侧--这样踢起来更容易。后来，当它被大家所熟知时，它就不再起作用了--排球运动员消除了进攻中的这个技术缺陷。
 
尤里，"突出趋势 "的任务本身也涉及到一个任意性的因素。因为在M5上可能有一个上升的趋势，在H1上可能有一个死平，而在D1上可能有一个明显的下降。因此，在合理的范围内，我们不应该害怕任意的事情。经典的TA方法也是不同的。你可以信任穆瓦米，这是肯定的。基于它们的系统之所以失败，只是因为虽然它们确定了趋势，但却不能说它会持续多长时间，以及价格是否会超过一个重要的点。
事实上，我不喜欢用时间框架来描述市场，因为它现在被使用。更重要的不是回答 "过去了多少时间"，而是回答 "价格是否超过了有意义的点数"。在许多论坛上，如MQL4：自学专家顾问， 有一个关于非常有趣的战斗机的讨论。是的，他远非完美，而且他也在赔钱。但他对市场数据表述的构思非常有趣。他建立了 "模式"。图案是一个整数，例如一个10位数。而每个模式都有一个与之相关的价格台阶--delta。它的工作方式是这样的。
1) 在初始时刻，我们将模板的所有位重置为0，例如。
2) 固定价格的当前值。
3）等待价格的变化，要么上升，要么下降，至少是delta。
4) 将图案向右移1位。
5) 如果价格变化为+delta，向高位写1，如果-delta，写0。
6）返回到（2）。
我们得到一组描述不同delta的历史的模式号码。在我看来，在这里最好不要应用二元的，而是三元的平衡逻辑。即在初始时刻，该模式被重置为0。当价格变化为+delta-时，我们在高位写1。在-delta-上，我们写-1。它在时间间隔内没有变化--0。如果我们说的是市场数据的压缩，我觉得这个方法非常好。如果delta值较高，甚至可以保存非常古老的历史。在delta值较低的情况下，甚至较新的历史也会被保存。而且只保存必要的信息--价格向哪个方向移动了相当多的点。这是一个真正非传统的分析方法的例子。也许我们也应该朝这个方向思考？
 
2grasn

TA是技术分析，而FA是基本面。
在我这页的帖子中（"grasn 06.01.07 23:20），我只是举了一个这样的标准的例子（我想，那时你正在写你的答复:o）。这种情况下的标准是过零的数量。对于一条线来说，根本就不会有零的交叉点。换句话说，零交叉的数量是对数据连接性的间接估计。

说实话，我还是不明白你要怎么用这个标准来识别趋势。

如果有一个严格的应用数学定义，就会更容易找到，就没有必要讨论这个问题了。

我认为在这个问题上你应该首先参考中子 的意见。在他的帖子中写道：

在构建长期的关系模型时，有必要考虑到所分析的时间序列是否有随机趋势。换句话说，我们必须决定是把每一个有关的系列归类为与确定的趋势有关的静止的，还是具有随机的趋势的。

我冒昧地简化了这句话，使其含义更加清晰。特别是，它意味着在数学中存在着 "随机趋势 "和 "决定性趋势 "这样的概念。既然我们已经放弃了家庭主妇的角色，我们首先应该参考科学，并要求谢尔盖，除了他已经写过的东西之外，提出这两个概念的数学定义。所以，工作室里的 "随机趋势 "和 "确定趋势"!:-)))我们可能对这些定义感到不舒服，但这是一个良好的、适当的搜索开始。还有一件事。将趋势的定义（在定义概念的意义上）和识别趋势混为一谈是很危险的。我认为这两件事从一开始就需要分开。给出一个定义是为了有东西可做，这样就可以抓住有关的现象。没有它，我们将在显微镜下得到不同现象的混合，我们将无法确定一些我们正在调查的东西的本质和特征。鉴定是实际的鉴定。而且它可以在事后或早期阶段进行。我们都对早期




识别一个趋势 感兴趣。但是，只有在研究现象本身的过程中，即在研究所有趋势的历史过程中，发现一些规律性的东西才有可能，这些趋势可以用趋势的定义来识别。就是这样，一个关于科学方法论的抒情性题外话。
 
中子，我钦佩你对相关的奉献精神。:о)但让我不同意你的观点，累积总和标准（以下简称CCS）不是来自相关的 "树桩"，而是相当独立的趋势确定标准（我甚至会说是整个趋势），由Woodyer、Woodward、Gielchrist和其他任何人（他们也研究相关）研究。即使我们只是比较公式和逻辑，在KKS（顺便说一下，没有使用窗口）和FAC的方法中，差别也是非常明显的。尽管如此，我还是不明白为什么这些方法是相似的。

正如我前面写的，我用自相关 来确定可靠的预测样本，根据规则：自相关序列收敛得越慢，预测的样本就越可靠（存在强关系）。这就是在定义和量化收敛本身时出现的困难。

<br/ translate="no">工作？
。


当然，让我们做一些工作。(1) 也许让我们从定义一个确定性的趋势开始。这种趋势必须满足哪些条件？那么什么是决定性的趋势呢？(2) 对于CCS，一切都很清楚。有： 统计：R(n) - 通过零的过渡数 标准：R1(alpha, n)<R(n)<R2(alpha, n)，最终确定是否存在趋势（对于Yuri - 如果通过零的过渡数属于这个范围，那么系列被认为是一个随机的。R1和R2是针对每个参照物计算的 n) 自相关方法的统计数据和标准会是什么？ PS：就科学而言，我还没有遇到一个连贯的定义，既不是决定性的趋势，也不是随机的趋势。我甚至倾向于认为，这些概念与特定的应用领域有着紧密的联系
 
...许多论坛都在讨论一个非常有趣的战斗机，例如："MQL4: Самообучающийся ЭКСПЕРТ" 。是的，他远非完美，也有漏网之鱼。但他提出的市场信息的概念非常有趣。他建立了 "模式"。一个图案是一个整数，例如一个10位数...

这种信号处理技术在交易者中被称为kagy/renko，在信号处理理论的崇拜者中被称为delta-modulation。专家顾问自己的技术--搜索模式，在一般情况下可以提供约2-3％的统计优势。
 
...<br / translate="no"> PS：就科学而言，我还没有遇到过关于确定性趋势和随机性趋势的一致定义。我甚至倾向于认为，这些概念在很大程度上是与特定的应用领域联系在一起的。

一般来说，理解（我强调理解，而不是概念）意味着一系列数字中存在某种规律性，存在一个 "稳定 "的过程。据我所知，趋势的概念并没有在任何地方得到阐述。
 
<br / translate="no">Yurixx。
说实话，我还是不明白你要怎么用这个标准来确定趋势。


Yurixx，这很简单。从当前的基准点开始，以+1或更大的增量为例，取样并进行统计和标准分析。可能有几种变体：在第一次迭代后可能会发现一个趋势，我们应该找到样本区间，在这个区间里，趋势消失或者没有发现趋势。在第二种情况下，人们不应感到沮丧，而应继续翻阅历史，直到发现和确定。



北风。
一般来说，理解（我强调理解，而不是概念）意味着一系列数字中存在某种模式，存在一个 "稳定 "的过程。据我所知，趋势的概念并没有在任何地方得到阐述。


这就是我要说的，这都是哲学，直到我们对手头的任务有了应用的理解。
 
这就是我要说的，这都是哲学，直到我们对手头的任务进行应用性的理解。<br / translate="no">

是的，目前就这些了。

关于这个话题，在之前写的内容中，至少有两个 "不适合家庭主妇 "话题的明显特征。过程的质量控制和故障的挑战。好运。
 
Вот и я говорю, что это все философия, до тех пор, пока не перейдем к прикладному пониманию поставленных задач.

是的，目前就这些了。

关于这个问题，在前面写的内容中至少有两个 "不适合家庭主妇 "的主题。过程的质量控制和拆卸的挑战。好运。


我不明白。质量控制（如果我们要在完整的幸福中加入ISO9000）和脱钩的挑战有什么关系？请解释一下。
 
...我不明白。质量控制与它有什么关系（如果我们想在完整的幸福中加上ISO9000），还有故障问题？请解释一下。<br / translate="no">。

好的。稍后，我将制定它。
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