Не согласен! по условию - приращения НЕзависимы. Любая локальная зависимось является случайной (стохастической), следовательно закончится так же неожиданно как и началась, а значит эксплуатировать это свойство не получится. Про второй вариант не понял. А вобще, попытка построить прибыльную ТС на случайном процессе (так как она определена выше) бред! Сергей, я же подчеркнул, что "нельзя в долгосрочной перспективе", и не исключаю вариантов локально выиграть. Это ничему не противоречит. Важно, что в среднем, на БОЛЬШОЙ истории доходность ТС (отношение общего профита к числу проведённых сделок n) стремится к нулю как 1/SQRT(n).
我还是不明白，你怎么能用一个总是在图的右端显示一个的指标来工作？ 它的预测潜力是什么--即使它是根据一个完全正确的公式计算的？如果这是一个愚蠢的问题，我表示歉意......。
这很简单，我以为你很清楚。该指标的目的不是预测，而是按ACF类型和参数分析BP（收集统计数据）。试想一下，在我们所有的技巧之后，ACF的视图和参数并没有改变。这意味着它是一个固定的过程。我们解决逆向问题。我们将所有获得的参数插入过程模型中，只有这样我们才会有一个预测，而且是一个相当好的预测。如果我们设法保持在线性滤波 理论中，那么卡尔曼滤波就会比任何其他滤波（指标，任何数学工具）给出一个更好的先验预测。数学家已经证明了这一点，而且证明非常严谨，令人惊讶的是，甚至连一点常识都没有丢失:-)。
中子
很抱歉在错误的主题中回答，但这个答案确实与这个主题产生了共鸣。
Не согласен! по условию - приращения НЕзависимы. Любая локальная зависимось является случайной (стохастической), следовательно закончится так же неожиданно как и началась, а значит эксплуатировать это свойство не получится. Про второй вариант не понял. А вобще, попытка построить прибыльную ТС на случайном процессе (так как она определена выше) бред! Сергей, я же подчеркнул, что "нельзя в долгосрочной перспективе", и не исключаю вариантов локально выиграть. Это ничему не противоречит. Важно, что в среднем, на БОЛЬШОЙ истории доходность ТС (отношение общего профита к числу проведённых сделок n) стремится к нулю как 1/SQRT(n).
我认为我明白这一切，但我的灵魂不接受，这是不对的。我再用图片解释一下，这对我来说更方便。为了便于解释，我采取了英镑兑美元1440分钟的长线样本，最新的数据。为了更清楚，我在MathCade中建立了图表，t=0在左边，与MT4（在右边）不同。
图1 显示今天英镑兑美元货币对报价变化的图表，只见Close[i]。
图2 使用公式Сlose[i]-Close[i+1]对Yi（见图1）进行转换。
我们已经获得了价格递增的过程，并检查了递增是否独立。让我们把这一系列数字的ACF绘制成图3。
图3 图2中所示过程的ACF。
我们得到的是Delta是ACF，即它是GSC，增量是独立的，没有过程相关性，因此我们无法预测。但奇怪的是，有了这样一个报价过程（如果它们看起来像图2上的那样），我们就可以很好地进行交易，并从中获利（如果我做错了什么或有误解，请纠正）。见图2 can=0 我站在这个点上的任何方向 TakeProfit 10点。在白天，它保证有大约5个交易。唯一的问题是差价，对于这样的报价，我的经纪公司将差价设定为40点。但在这种情况下，没有市场，因为没有交易的意义。
现在让我们回到第一幅图，但这个过程完全不同，甚至从外部我们可以看到（这不是维纳的），它与图2不同，我们得到了增量，因为它取决于相关性。让我们来看看图4。
图4 图1中反映的过程的ACF（X轴归一化为样本量）。
我们可以看到的是，有一个相关的时间，即在这段时间内可以预测；图表上第二个有趣的点是一条虚线（B）；它表明有一个震荡过程。因此，我们可以得到，除了定向运动外，图1中的蓝线（它是用MNC绘制的y(x)=a*x+b）也是一个震荡过程。
只剩下一件事要做:-)。
- 以拾取模型（在我看来，这个ACF对应于一个振荡链接，正如我在这个主题上写的那样）。
- 如果我们有时间在它崩溃之前发现（识别）它，就能找出这个模型的寿命。
- 以及如果我们有时间建立TS。
候选人我有一个请求，如果不难检查ACF图3，如果相同，那么加速度检查没有意义，已经BGS，如果这样的SRS系统将包括2个方程。
我有一个请求，如果有人或遇到文献中ACF的类型是由过程的类型决定的，请告诉我。最好是有例子，这将更容易理解，是更多不同的模型，我没有足够的例子。
1.你创造了一个（从生活中撕下来的）TP，并表明你可以靠它赚钱。那么，你可以为这样的BP建立一个有利可图的TS!那么，你想说什么？我猜你是想把这个案例作为一个反例，来回答关于不可能为MO为零的正态分布SV创建一个有利可图的TS的问题。但是，问题是关于这种系列的增量 的概率分布 和关于价格系列，这是由这些增量的整合 得到的，而且你满足了系列本身的条件M=0。这是一个原则问题。以图2中给出的BP的一系列增量为例，你会看到一个非零的预期报酬，有很大的惊喜。因此，为这一实现构建一个有利可图的TS是可能的，不存在矛盾。
这似乎很简单。
根据定义，ACF显示不同BP值之间的关系。图4中所示的ACF是如何构建的？
我有一个请求，如果检查ACF图3不难，如果相同，那么检查加速度就没有意义了，如果这样，SRS系统将由2个方程组成。
第二，我认为你 只是信噪比不高。如果我们把原始数据概括为Close[i]-Close[i+m]，我们会得到这样的结果。
下面的曲线对应于m=1，中间的曲线对应于m=60。因此，我们可以得出结论，市场是仁慈的：那些想摆脱噪音的人将得到 它，而那些想摆脱噪音的人将得到......。势头:)。然而，正如他们所说，你不能用自己的石头在别人的花园里行走 :)
根据定义，ACF显示不同BP值之间的关系。图4中所示的ACF是如何构建的？
但我们的意思是这种系列和价格系列的增量 的概率分布，这是由这些增量的整合 得到的，你满足系列的条件M=0。这是一个原则问题。以图2中BP的增量系列为例，你会惊讶地看到一个非零的期望值。
如果我理解正确，我们应该采取Close[i]+Close[i+1]。然后我们得到图1的一系列数字，其精确度达到了常数。但我关于图1的过程不是维纳式的说法似乎并没有取消。ACF的观点则不然。如果我错了，让我们到另一边去，证明它是维纳的。
这里有一个更有趣的例子，用这个策略，我将在任何一种法律分布 的std.magnitude只需要满足一个条件可以和sko = sont.So它raprostranlyaetsya不仅到EO与can=0。
候选人 我有一个请求，如果不难检查ACF图3，如果相同，那么加速度检查没有意义，已经是BGS，如果是这样，SRS系统将由2个方程组成。
第二，我认为回报 只是一个糟糕的信号与噪音比率。如果你把原始数据概括为Close[i]-Close[i+m]，你会得到这个。
下面的曲线对应于m=1，中间的曲线对应于m=60。因此，我们可以得出结论，市场是仁慈的：那些想摆脱噪音的人将得到 它，而那些想摆脱噪音的人将得到......。势头:)。然而，正如他们所说，你不能用自己的石头在别人的花园里行走 :)
1.我试过和Y-mu，似乎只是简单地减少了方差（虽然我没有完全检查）。我想在无法长期赚取外汇的论文中再次确认，但这是来自另一个分支。
2.我认为，信号/噪声比很糟糕。但我总是想知道什么是信号，什么是噪音。你这是什么意思，因为当你建立一个模型时，还有一个激励噪声（EIR）的概念，在聪明的书中，他们写的是Mg=0和1的强度，在 这个 强度和狗被埋葬，因为它不是sko，不是分散，在一般情况下往往有这样的维度妈咪。因此，虽然我没有堆肥机（去滑雪2周），但坐在这里的各种废话我认为是书读多了。总的来说，我像狗一样理解一切，但我不能说，我也不能告诉愚蠢的机器（电脑）不能解释我需要什么:-)
"嗯，正如他们所说，不要在别人的花园里找石头 :)" 嗯，你的石头正是需要的地方。即使你开始向我扔东西，我也会试着理解为什么。
是的，关于ACF不在屏幕上的问题，试着像我在第四张图片中那样配给它。结果是恒定的，在输出 "有趣的点 "时，你可能只是把它考虑在内。但我不知道在MT4中是否可以做到，在matcad中通过简单的手部动作:-)。
编辑。差点忘了问动量--它是一个装置吗？即还有质量的概念？如果是这样，如何计算？非常有趣的花束可能会变成，力在那里，能量在那里，惯性似乎也在那里，还有质量。
根本就没有维纳过程这回事。维纳过程是一个高斯噪声的积分。但回报过程看起来并不像高斯噪声。 图2显示，它甚至不像是静止的（在分钟上；在ticks上，过程看起来完全不同）。
从这里可以看到更多的细节，什么是完全不同的意思？我认为你应该有一张类似于图2的图片，只针对蜱虫，把它和解释一起贴出来？也许你真的连分钟都不能用，只是我自己还没有得到明确的答案。
呐，Prival，动量是一种放纵，是由最简单的明显的非物理公式计算的。以下是链接：https://www.metatrader5.com/ru/terminal/help/indicators/oscillators/momentum。还有ROC，类似的东西： https://www.mql5.com/ru/code/9340 。
关于抽搐--这里有一个链接，是我在抽搐研究方面的尝试："抽搐：振幅和延迟分布"，见我在该主题第一页的最后一张图片（oira的抽搐过程）。99.5%的蜱虫是+-1，其余不受影响。