市场礼仪或雷区中的良好风度 - 页 100 1...93949596979899100101102103104 新评论 Михаил 2009.07.12 20:20 #991 Neutron писал(а)>> 关于所做工作的一个小报告。我对建立在欧元/美元跳动报价上的二元模式的盈利能力进行了大约一年的调查。利润率作为以下因素的一个函数进行了调查 谢尔盖。 哪种模式在d=4和5的情况下显示出最高的利润率？ 也许我看不清楚，但在平面图上，看起来最赚钱的模式对H是不变的，这是真的吗？ 如果是，你认为这可以如何解释？ Neutron 2009.07.13 06:17 #992 M1kha1l писал(а)>> 哪种模式在d=4和5的情况下显示出最高的利润率？ 对于d=4：-1+1+1+1和+1-1+1-1 对于d=5：-1+1+1+1-1和+1+1+1+1-1 这些模式显示出最高的盈利能力，以每笔交易的点数表示，其中对整个样本进行了平均化。最大利润率随着图案大小的增加而增加的事实并不意味着基于这种表现机制的TS的利润率也会增加。事实上，随着利润率的增加，这种类型的模式遇到的频率会减少，因为所有可能的模式的数量都在几何上增长。如果我们将图案的维度增加一位（例如，从2段到3段），组合的数量就会增加2倍（从4到8），利润率也会增加20%（见上图）。显然，必须在预测可靠性和交易频率之间做出妥协。有可能最 "方便 "的模式（在这个意义上）将是3连环。 也许这很难看出来，但在平面图中，似乎最有利可图的模式对H是不变的，这是真的吗？ 如果是的话，你认为这可以如何解释？ 让我们仔细看看盈利能力对最陡峭的模式的依赖性，作为分割水平线--H 的函数。 图中给出了6链路模式（图左）和2链路模式（图右）的依赖关系。然而，有一个对H的依赖性。纵轴上的刻度是不同的。 Михаил 2009.07.13 07:20 #993 Neutron писал(а)>> 对于d=4：-1+1-1+1+1和+1-1+1-1 对于d=5：-1+1-1+1-1和+1-1+1+1-1 这就是，我认为，一个单位的 "数字"，按照一般的估计，需要85%的时间。 随着盈利能力的增加，由于所有可能的模式的几何增长，模式出现的频率也在下降。如果我们将图案的维度增加一位（例如从2段到3段），组合的数量就会增加2倍（从4到8），利润率也会增加20%（见上图）。显然，必须在预测可靠性和交易频率之间做出妥协。 我认为，这是对某个帖子中提出的一个典型的数学问题的典型回答："四十次过一次还是四十次都过一次，哪个更好？ 或 两个市场模型：切尔基佐夫斯基和库图佐夫斯基的精品 - 管理中的波特曲线。 图中给出了6链路模式（图左）和2链路模式（图右）的依赖关系。然而，有一个对H的依赖性。纵轴上的刻度是不同的。 我们是否可以假设次积分区域的差异是这一时期的趋势？ 如果 "是"，那么在最高产量的交替模式下，我们有一个众所周知的策略：找到最平的一对和..."进一步"（或选项）。 还能得出什么其他结论？ Neutron 2009.07.13 07:53 #994 M1kha1l писал(а)>>我们是否可以假设次积分区域的差异是这一时期的趋势？ 比这更简单一点。 你是对的，两个依赖关系下的面积之差，将给出趋势成分的贡献。但是，趋势不是趋势!我们可以区分两组趋势。第一组 "随机 "包括所有不能以这种或那种方式进行统计识别的趋势。例如，这种趋势包括维纳过程中的趋势--它们存在于历史上，但人们不能从它们中获利。第二类包括所谓的 "确定性 "趋势，或在BP形成过程中可以在其右侧检测到的趋势。这种趋势包括BP的上升或下降部分的序列，其在第一个差值中样本之间的相互关联系数为正。 因此，随机趋势将导致给定图形上不同的曲线下面积。 而确定性的趋势将 "均匀地 "减少产量（见图elipse）。现在，如果这些线在这一点上 "交换位置"，我们可以谈论商数在给定的交易范围H 中的真正双向行为。 Михаил 2009.07.13 08:25 #995 Neutron писал(а)>> 谢尔盖，请附上d=4和5的规则按支持和兴趣分别排序的表格。 有趣的是，我们可以看到平价模式对%的影响。 Neutron 2009.07.13 08:41 #996 也就是把我在前一页贴出的三维图片以表格形式呈现出来？ Михаил 2009.07.13 09:12 #997 Neutron писал(а)>> 也就是说，以表格的形式呈现我在上一页发布的三维图片？ 我看你没有读过规则，虽然你同意我的观点 :) 这里有很好的布局http://www.basegroup.ru/library/analysis/association_rules/intro/ 简而言之。 你把BP分成了1000个模式，有一个给定的H 和一个给定的 d （1001+d卡木极值）。 其中100个独特的 在1000个样本中，100个独特的第n个模式出现了，例如200次，所以它的支持率=20%（这个如果条件出现在20%的情况下）或一个规则的支持率。 对于这个第n个模式（条件），有两个解决方案，150次 "+"和相应的50次"-"，即利息e.规则=75%的 "+"和25%的"-"（如果（模式==n）然后75%，否则25%）。这在帕斯图霍夫的论文末尾的表格中以事件的数量呈现。但使用相对值更方便。 值得关注的不仅是支持率随着d的增加而下降的速度，还有规则的趣味性的动态变化。 可能会发现符号变异性的细微差别。 我习惯于看表，因为你可以用不同的方式过滤和排序，但你也可以看图。 Neutron 2009.07.13 12:47 #998 我有关于模式的频率（图右）和它们的预测有效性（图左）的数据，作为 H 的函数。 给出的是d=5的数据。红色表示较大的数值，蓝色表示较小的数值。 paralocus 2009.07.13 14:06 #999 对中子 不幸的是，我的生活环境使我不得不无限期地离开市场和论坛。鉴于你最近的发现，我有一个想法。 这个想法是检测切换模式+H/H 并跳过一到两个PT计数，在每个提交的交易之后。肯定的是，应该有+H 和-H 策略的持续时间统计（寿命）。一个策略应该在从+H 到-H的 n个 RT样本后改变（在1步暂停后），反之，在从-H 到+H 的n个 RT样本后改变。根据我对kagi-tick系列拆分的观察，有一个稳定且不断重复的模式：当前一个RT的顶部落入当前（最后一个）Kagi顶部的delta附近（不超过3-5点）--它需要将策略从+H 改为-H，为了抓住这个模式，我们需要在交易后跳过1-2个RT样本--不是为了在上面交易，而是为了分析。 P.S. 非常感谢你的科学！你是如何做到的？有一个良好的趋势和大的利润。 Hide 2009.07.13 14:07 #1000 1000 1...93949596979899100101102103104 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
关于所做工作的一个小报告。我对建立在欧元/美元跳动报价上的二元模式的盈利能力进行了大约一年的调查。利润率作为以下因素的一个函数进行了调查
谢尔盖。
哪种模式在d=4和5的情况下显示出最高的利润率？
对于d=4：-1+1+1+1和+1-1+1-1
对于d=5：-1+1+1+1-1和+1+1+1+1-1
这些模式显示出最高的盈利能力，以每笔交易的点数表示，其中对整个样本进行了平均化。最大利润率随着图案大小的增加而增加的事实并不意味着基于这种表现机制的TS的利润率也会增加。事实上，随着利润率的增加，这种类型的模式遇到的频率会减少，因为所有可能的模式的数量都在几何上增长。如果我们将图案的维度增加一位（例如，从2段到3段），组合的数量就会增加2倍（从4到8），利润率也会增加20%（见上图）。显然，必须在预测可靠性和交易频率之间做出妥协。有可能最 "方便 "的模式（在这个意义上）将是3连环。
也许这很难看出来，但在平面图中，似乎最有利可图的模式对H是不变的，这是真的吗？ 如果是的话，你认为这可以如何解释？
让我们仔细看看盈利能力对最陡峭的模式的依赖性，作为分割水平线--H 的函数。
图中给出了6链路模式（图左）和2链路模式（图右）的依赖关系。然而，有一个对H的依赖性。纵轴上的刻度是不同的。
对于d=4：-1+1-1+1+1和+1-1+1-1
对于d=5：-1+1-1+1-1和+1-1+1+1-1
这就是，我认为，一个单位的 "数字"，按照一般的估计，需要85%的时间。
我认为，这是对某个帖子中提出的一个典型的数学问题的典型回答："四十次过一次还是四十次都过一次，哪个更好？
或
两个市场模型：切尔基佐夫斯基和库图佐夫斯基的精品 - 管理中的波特曲线。
图中给出了6链路模式（图左）和2链路模式（图右）的依赖关系。然而，有一个对H的依赖性。纵轴上的刻度是不同的。
我们是否可以假设次积分区域的差异是这一时期的趋势？
如果 "是"，那么在最高产量的交替模式下，我们有一个众所周知的策略：找到最平的一对和..."进一步"（或选项）。
还能得出什么其他结论？
我们是否可以假设次积分区域的差异是这一时期的趋势？
比这更简单一点。
你是对的，两个依赖关系下的面积之差，将给出趋势成分的贡献。但是，趋势不是趋势!我们可以区分两组趋势。第一组 "随机 "包括所有不能以这种或那种方式进行统计识别的趋势。例如，这种趋势包括维纳过程中的趋势--它们存在于历史上，但人们不能从它们中获利。第二类包括所谓的 "确定性 "趋势，或在BP形成过程中可以在其右侧检测到的趋势。这种趋势包括BP的上升或下降部分的序列，其在第一个差值中样本之间的相互关联系数为正。
因此，随机趋势将导致给定图形上不同的曲线下面积。
而确定性的趋势将 "均匀地 "减少产量（见图elipse）。现在，如果这些线在这一点上 "交换位置"，我们可以谈论商数在给定的交易范围H 中的真正双向行为。
谢尔盖，请附上d=4和5的规则按支持和兴趣分别排序的表格。
有趣的是，我们可以看到平价模式对%的影响。
也就是把我在前一页贴出的三维图片以表格形式呈现出来？
也就是说，以表格的形式呈现我在上一页发布的三维图片？
我看你没有读过规则，虽然你同意我的观点 :)
这里有很好的布局http://www.basegroup.ru/library/analysis/association_rules/intro/
简而言之。
值得关注的不仅是支持率随着d的增加而下降的速度，还有规则的趣味性的动态变化。
可能会发现符号变异性的细微差别。
我习惯于看表，因为你可以用不同的方式过滤和排序，但你也可以看图。
我有关于模式的频率（图右）和它们的预测有效性（图左）的数据，作为 H 的函数。
给出的是d=5的数据。红色表示较大的数值，蓝色表示较小的数值。
对中子
不幸的是，我的生活环境使我不得不无限期地离开市场和论坛。鉴于你最近的发现，我有一个想法。
这个想法是检测切换模式+H/H 并跳过一到两个PT计数，在每个提交的交易之后。肯定的是，应该有+H 和-H 策略的持续时间统计（寿命）。一个策略应该在从+H 到-H的 n个 RT样本后改变（在1步暂停后），反之，在从-H 到+H 的n个 RT样本后改变。根据我对kagi-tick系列拆分的观察，有一个稳定且不断重复的模式：当前一个RT的顶部落入当前（最后一个）Kagi顶部的delta附近（不超过3-5点）--它需要将策略从+H 改为-H，为了抓住这个模式，我们需要在交易后跳过1-2个RT样本--不是为了在上面交易，而是为了分析。
P.S.
非常感谢你的科学！你是如何做到的？有一个良好的趋势和大的利润。