市场礼仪或雷区中的良好风度 - 页 103 1...96979899100101102103104 新评论 Vladimir Gomonov 2009.07.16 17:47 #1021 Neutron писал(а)>> 1.实际上是在这里。 ...................... 2.下面我附上了一个包含交易行的文本文件。 文件的格式如下。 零线以点为单位指定分区H 的水平线。 第一行显示段数。 1.谢谢你! 按照我的理解，这是为欧元兑美元，M1，PRICE_OPEN，//如果我错了，请纠正我。 为便于比较，我可以用同样的方法画出其他几对吗？理想情况下，这将是一个封闭的套利循环 以形成一个封闭的套利循环。即EURUSD（已经存在）-EURGBP-GBPUSD。 // 如果有困难--不要。 这个图表很有意思，我还以为是别的东西。 这本身就很让人沮丧，因为 H与2的差异在任何地方都非常小。 2. ... 以及从第二行开始的交易本身。 这是可以理解的。 只是无法进入编码。 工作假说。 1) 所有交易都是连续的，一个交易的结束=下一个交易的开始 2）交易符号（买入-卖出）是固定的，我们只是看最后的结果（点数）。 3），并与之前的结果相加 或者......如何？ 谢尔盖，我可以用Skype和你聊天吗？ 有一个非常漫长和乏味的需要来告诉和解释我所有的想法 来解释，而且许多人不适合这个主题。我很乐意这样做。 而如果我们想出一些合理的办法。 我们想出的办法，我们会在以后的主题中写出来。 Neutron 2009.07.17 05:19 #1022 该死，我拿错了文件。想要一连串的Kagi劈叉，但得到了RT! 已更正（见以下文件）。 MetaDriver писал(а)>> 1.谢谢!根据我的理解，这是为欧元兑美元，M1，PRICE_OPEN。 不，这些是欧元兑美元的刻度线。 我不明白编码的含义。 *.prn是一种文本格式，可以用任何记事本阅读。如果你有问题，只需将*.prn转换为*.txt，并以任何方式进行查询。 1) 所有交易都是连续的，一个交易的结束=下一个交易的开始 2) 交易符号（买入-卖出）是固定的，只需观察最后的结果（点数）。 3），并与之前的结果相加 或者......如何？ 1.是的，关闭当前位置就是打开相反的方向。RT只显示进场/出场点，不考虑开仓方向。 2,3 我不明白... 谢尔盖，我可以在Skype上和你聊一聊吗？这里 我既没有时间也没有精力进行私聊。如果这个话题是秘密的，那就这样吧。如果不是，那就不是我不明白的事，而且已经是诊断了。 附加的文件： rk.zip 688 kb Михаил 2009.07.17 05:52 #1023 Neutron писал(а)>> 换句话说，只有在这样的H 上才能观察到PT的 "平滑 "效应，即市场是无套利的（平均Kagi段倾向于2H），这可以作为一个信号，在参数 H 上转移到其他交易期限，或者找到一个利用这种模式的方法。 定义已经解决了，实体也差不多解决了。 我认为，有必要立即说明，没有FC（在你看来）的情况下 在给定的方法中，价格是在PT极值之间没有预测的。 我建议，预测的主体也应该被精确定义。 对于卡吉模式，只有一种选择--价格本身。 对于一个PT模式，至少有两个：价格和PT本身（我认为，它们有点不同）。 你建议预测什么？ 关于波动性。 Sergey，请注意，MetaDriver 已经关注了日内波动性。 波动性对你所附的H值的依赖性需要由第三个轴--时间，例如一天中的小时数来补充。 看看我的图表和上面附的表格。 或者/和在你所附的PT和kagi文件中，为每段添加其开始时间，如果可能的话，添加持续时间（可能有兴趣）。 关于预测本身。 就本专题而言，我认为有两种预测选择 在选择H策略的基础上，即实际上是在PT段开始时对当前和未来H波动性的知识的基础上 (还有一个澄清的问题：什么的N个波动性：卡吉还是PT？ 理论上，可以尝试后者） 基于PT模式（或其衍生物，如你建议的第一个区别）。 让我们用你建议的第一个PT差异来准确定义我们要预测的内容和方法。 Neutron 2009.07.18 04:34 #1024 M1kha1l писал(а)>> 让我们准确地定义我们预测的内容，以及我们如何使用你建议的第一个PT差异来预测。 让我们再来看看初始BP的Kagi-partitioning。 根据帕斯图霍夫作品中描述的TS，在每一个RT倒计时（图片中的黑色）时，位置被打开/关闭。此外，对于n+ 策略来说，开仓的方向与Cagi段的方向重合，而对于N- 策略来说则相反。这种TS的盈利能力（每笔交易的平均点数）可以估计为Hvol-2。让我们把 "真实 "交易的结果与估计的盈利能力进行比较。 图中红色断线表示H+策略的评估，带点的红线表示真实交易。你可以看到，收益率低于柱状物--每笔交易不到0.1点。这促使人们寻找一种比琐碎的战略更先进的战略。例如，如果我们看一下上图中的PT，我们会发现它并不是严格意义上的符号可变的，就像琐碎的TS要求的那样。所以我有一个想法，通过分析这个系列的历史，用NS预测PT的预期运动方向。在这个公式中，我们不需要最初的Kagi-divisions（RK）系列进行分析，PT就足够了。此外，在开仓后，我们不需要在每个RT上平仓，这就节省了价差。事实上，如果下一次PT测量预计会朝着开仓的方向发展，那么重新开仓就没有意义了。 作为一个例子，我绘制了一个策略的表现，该策略总是在与之前Pt运动相反的方向开仓。这种算法对应于一个最佳的单向二进制模式。上面我给出了建立在PT的第一个差值上的二元模式的回报估计。有一种观点认为，这种分析对于利用市场静止状态的TS来说，在利润率最大化的意义上是最优的。 Михаил 2009.07.18 08:57 #1025 Neutron писал(а)>> 根据帕斯图霍夫作品中描述的TS，在PT（图片中的黑色）的每个计数上都有位置被打开/关闭。对于N+ 策略，开仓的方向与Cagi段的方向一致，对于N- 策略则相反。 是 中子 写道>> 这种TS的盈利能力（每笔交易的平均点数）可以估计为Hvol-2。让我们比较一下 "真实 "交易的结果和估计的盈利能力。 没有，因为根据P astuhov，必须永远在交易中，这意味着每笔交易的利润将= H*(N-2)- 点差，其中N-N波动率，2-识别kagi极值的 "成本"，即N=2.1时，利润将只有0.1*H-点差。 中子 写道(a)>> 图中的红色断线表示对H+策略的评估，带点的红线表示真实交易。你可以看到，利润率低于基准线--每笔交易不到0.1分。这就是促使我寻找比琐碎的策略更高级的策略的原因。 我认为，你需要用公式 H*(N-2)- Spread 来重新计算利润 。 中子 写道(a)>> 例如，如果我们考虑上图中的PT，我们可以看到它并不是严格意义上的符号可变的，就像琐碎的TS要求的那样。所以我有一个想法，通过分析这个系列的历史，用NS预测预期PT的运动方向。 即建议在RT模式的基础上防止RT的发生。 中子 写道(a)>> 在这种提法中，我们不需要原始的Kagi-partitioning（KP）系列进行分析，PT就足够了。 例如，在图中我展示了一个策略的黑线盈利能力，该策略总是在与之前的PT运动相反的方向开仓。 你自己写道"......如果你看一下上图中的PT，你可以看到它不是严格意义上的符号 变量......"。 那么根据什么"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......"？?这怎么会比投掷硬币好呢？ 中子 写道(a)>> 这种算法对应的是一个最佳的单链路二进制模式。上面我给出了建立在PT的第一个差值上的二元模式的回报估计。有一种观点认为，对于利用静止市场状态的TS来说，这种分析在盈利能力最大化的意义上是最优的。 NS、模式等只是工具。众所周知，如果最完美的工具在输入端被喂以垃圾，那么在输出端也会如此。 现在这里有一个建设性的东西 :) 看看，在我看来，帕斯图霍夫做了什么，而且在我看来，他做得非常有技巧。 1. 他提出了一个新的波动率值。 2. 显示H的波动性在统计学上最接近2 3. 得出结论：如此接近 2 的波动率可以用来预测（即，出于稳定性的考虑， 是一个合理的预测器选择。） 4. 建议 a. 一个基于+/-H策略的简单模型，知道波动性是稳定的 b. 一个有模式的模型，同样，知道波动性是稳定的 如果这样的预测器和预测的顺序是真的，而且波动率H在N接近2的情况下确实是稳定的，那么下面的顺序是真的，我认为。 1. 找到N，它给出的波动率最接近于2 2. 建立kagi 3. 建立PT 然后确实有可能"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......"，因为PT在统计学上会像卡基一样稳定，而且意义非凡。 在估值方面，两者之间甚至会有差异吗？ 但正如我们所知，顺利只是在纸上。 在实践中，N个波动率在一天内 "浮动"。 因此 我们需要学习如何预测H的波动性，以便。 1. ，用于简单模型 a. 或改变H b. 或在RT开始时改变交易开盘方向的规则 2. ，以确定预测器可靠性 的模式。 如果所写的内容是正确的，注意，重复上面几页提出的问题。 有哪些非统计方法可用于预测波动率？ Neutron 2009.07.18 14:47 #1026 M1kha1l писал(а)>> 中子 写道>> 这样一个TS的盈利能力（每笔交易的平均点数）可以估计为Hvol-2。让我们比较一下 "真实 "交易的结果和盈利能力的估计。 没有，因为根据P astuhov需要一直在交易中，这意味着每笔交易的收益率将= H*(N-2)- 利差，其中N-H波动率，2-检测笼子极值的 "成本"，即对于N=2.1，收益率将仅为0.1*H-利差。 我的Hvol-2 与你的N-2 相同， 所以你是对的，我弄糊涂了。对，你需要乘以N，在不考虑DC的佣金的情况下，产量会是这样的。 也就是说，我们建议根据Pt模式来准备Pt 是的，这似乎很合理。 你自己写道："......如果我们考虑上图中的一个Pt，我们看到它不是严格意义上的变量......"。 那么，"......总是在与之前的PT运动相反的方向开仓...... "的依据是什么？?这怎么会比投掷硬币好呢？ 是的，原因很简单，我在上面给出的二元模式的分析说（叫）出了有利于交替组合的理由。 NS、模式等只是工具。众所周知，如果在输入端给最完美的工具以垃圾，那么在输出端也会如此。 我100%同意。 但为什么突然间你允许将统计分析的结果归为 "垃圾"？ 看看我认为帕斯图霍夫在做什么，我认为他在做一个荒唐的工作。 1. 它提出了一些新的波动率值。 2. 显示，H的波动性被自然稳定在接近2 的水平。 3. 得出结论：如此接近 2 的波动率可以用来预测（即，出于稳定性的考虑， 是一个合理的预测器选择）。 1.是 2.是 接近2的波动率是一个接近维纳过程的本质，即不能用来赚取统计学上的可靠利润。你想了解什么？ 相反，Pastukhov表明了不同于2的过程的静止性，即市场本身的可仲裁性，尽管与有效市场略有不同。 你同意我的解释吗？ Михаил 2009.07.18 16:53 #1027 Neutron писал(а)>> 你自己写道"......如果我们看一下上图中的PT，我们可以看到它不是严格意义上的符号 变量......"。 那么根据什么"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......"？?这怎么会比投掷硬币好呢？ 是的，原因很简单，我上面引用的二元模式的分析内容说（尖叫）赞成交替组合 我认为，这些不是分析的结果，而是PT建立在一个熟悉的变量卡基上的结果。 我不想说这是一个意外，而是说这是一个经过稳定性测试的预测器，你没有在任何地方显示出来 中子 写道>> 是的，原因很简单，二元模式分析，我在上面引用的内容，说（喊）赞成符号-变量组合。 NS、模式等只是工具。众所周知，如果在输入端给最完美的工具以垃圾，那么在输出端也会如此。 我100%同意。 但为什么你突然允许将统计分析的结果归为 "垃圾"？ 我认为最简单的方法（不要大喊大叫：）不是显示符号变量RT模式的出现频率，而恰恰是显示其出现的稳定性，就是比较MO和RMS。 我提议这样做是为了澄清产量低的原因，即对PT的熟悉度规则的支持率基本上很低。 中子 写道>> 看看我认为帕斯图霍夫在做什么，而且我认为他做得非常好。 1. 它提出了一些新的H波动率的值 2. 显示H的波动性是自然稳定的，接近于2。 3. 得出结论：如此接近 2 的波动率可以用来预测（即，出于稳定性的考虑， 是一个合理的预测器选择。） 1.是 2.是 接近2的波动率是一个接近维纳过程的本质，即不能用来赚取统计学上的可靠利润。你想了解什么？ 相反，Pastukhov表明了不同于2的过程的静止性，即市场本身的可仲裁性，尽管与有效市场略有不同。 你同意我的解释吗？ 我指的不是2的方程，而恰恰是接近的密度，即波动性2.1比2.8在统计上更稳定。 这正是切尔基佐夫斯基和库图佐夫斯基市场模式之间的区别。 - 是的，在2.1的情况下，我们每笔交易的收入较少。 - 但更经常、更稳定地 比在库图佐夫斯基的精品中的2.8。 因此，我认为，我们又回到了同一个问题。 如何在一天内动态地选择H来获得最接近2的波动率？ Vladimir Gomonov 2009.07.19 01:41 #1028 M1kha1l писал(а)>> 我不是指EQUALITY 2，而是指接近的DILIGENCE，即波动率2.1比2.8在统计上更稳定。 这正是切尔基佐夫斯基和库图佐夫斯基市场模式之间的区别。 - 是的，在2.1的情况下，我们每笔交易的收入较少。 - 但更经常、更稳定地 比在库图佐夫斯基的专卖店里的2.8 因此，我认为，我们又回到了同一个问题。 如何在一天内动态地选择H来获得最接近2的波动率？ 在这个问题上，稳定性没有什么价值，因为它几乎把一切都降低到 "平均室温"。 特别是由于最接近2的H恰恰是个别交易中利润最低的。我更感兴趣的是获得 一套温度计。:) 对我来说，关于H型波动的统计数据就像一幅战略图画，显示了 工具的理论盈利能力（吸引力）和不同规模的策略选择（趋势/反趋势）。 打个比方，可以把它比作部队的阵地选择--"坦克在左边，步兵在右边，炮兵在那边。 中空......"。 直接在Kagi上交易--上帝保佑。:) 我有更微妙的工具来做这个。 在图片中，我圈出了 我认为有趣的区域。 黄色 区域太弱智了，它是为周刊准备的。 和 "月报"，我不是他们中的一员。:) 那些过于接近2的也很有趣，但只是理论上的（像函数的零点）。 H型波动率的日内动态只能对小H型（无论如何不能超过20-30）进行定义。 根本没有足够的实际数据来做更多的事情。 有可能计算出一个指标。我正在考虑这个问题。 输出8行 (MT-limit)，分别为8个H，每行显示指定的统计值H-Vol 在参数中。 通过这些线的扭结程度，将有可能评估H-Vol的非/稳定性。 Vladimir Gomonov 2009.07.19 02:09 #1029 Neutron писал(а)>> 1）该死，我拿错了文件。想要一连串的Kagi劈叉，但得到了RT! 纠正了它（见下面的文件）。 2）不，这些是欧元兑美元的刻度。 3) 只是搞不清楚编码的问题。 *.prn是一种文本格式，看起来像任何记事本。如果你有问题，只要把*.prn改写成*.txt，然后用你想要的东西去查。 3а) 1) 所有交易都是连续的，一个交易的结束=下一个交易的开始 2) 交易符号（买入-卖出）是固定的，只需观察最后的结果（点数）。 3），并与之前的结果相加 或者......如何？ 1.是的，关闭当前位置就是打开相反的方向。PT只显示入口/出口点 进入/退出点，而不考虑开仓的方向。 2,3不明白... 4）我既没有时间也没有精力进行私人交流。如果这个话题是秘密的，那就让它一直这样下去。如果不是，那就不是我不明白什么，这是一种诊断。 1）不管怎样，真的。只要有一点额外的信息，一件事就能转化为另一件事 :) 2）好的，谢谢，知道了。 3) :) 我没有正确表达自己，出现了歧义。 物理 编码没有问题，我三秒钟就搞定了。 我想明白了。 但随着逻辑 问题的出现，我提出了澄清的问题--（3a）。 3a）与1.正确解出。 > 2,3没有得到正确的... 好吧......我有两种可能的解释，正确的解释是第二种--你描述的那种。 4）好的，知道了。 好吧，如果你曾经想过这个问题，没问题，进来吧。 地址就在这个主题的上面（第95页）。 我并不想特别讨论什么 我不想讨论什么特别秘密的事情，只是想相互澄清一些问题，并扭曲一些想法，如此这般。 [删除] 2010.01.12 21:33 #1030 我已经关注这个话题很久了，想弄清楚，但不知为何，它并不那么简单。 请启发我，你所说的RT是什么，你从哪里得到它们？ 这就是帕斯图霍夫在卡木图上用白点画的东西吗？ 1...96979899100101102103104 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
1.实际上是在这里。
......................
2.下面我附上了一个包含交易行的文本文件。
文件的格式如下。
1.谢谢你! 按照我的理解，这是为欧元兑美元，M1，PRICE_OPEN，//如果我错了，请纠正我。
为便于比较，我可以用同样的方法画出其他几对吗？理想情况下，这将是一个封闭的套利循环
以形成一个封闭的套利循环。即EURUSD（已经存在）-EURGBP-GBPUSD。
// 如果有困难--不要。
这个图表很有意思，我还以为是别的东西。 这本身就很让人沮丧，因为
H与2的差异在任何地方都非常小。
2. ... 以及从第二行开始的交易本身。 这是可以理解的。 只是无法进入编码。
工作假说。
1) 所有交易都是连续的，一个交易的结束=下一个交易的开始
2）交易符号（买入-卖出）是固定的，我们只是看最后的结果（点数）。
3），并与之前的结果相加
或者......如何？
谢尔盖，我可以用Skype和你聊天吗？ 有一个非常漫长和乏味的需要来告诉和解释我所有的想法
来解释，而且许多人不适合这个主题。我很乐意这样做。 而如果我们想出一些合理的办法。
我们想出的办法，我们会在以后的主题中写出来。
该死，我拿错了文件。想要一连串的Kagi劈叉，但得到了RT!
已更正（见以下文件）。
1.谢谢!根据我的理解，这是为欧元兑美元，M1，PRICE_OPEN。
不，这些是欧元兑美元的刻度线。
我不明白编码的含义。
*.prn是一种文本格式，可以用任何记事本阅读。如果你有问题，只需将*.prn转换为*.txt，并以任何方式进行查询。
1) 所有交易都是连续的，一个交易的结束=下一个交易的开始
2) 交易符号（买入-卖出）是固定的，只需观察最后的结果（点数）。
3），并与之前的结果相加
或者......如何？
1.是的，关闭当前位置就是打开相反的方向。RT只显示进场/出场点，不考虑开仓方向。
2,3 我不明白...
谢尔盖，我可以在Skype上和你聊一聊吗？这里
我既没有时间也没有精力进行私聊。如果这个话题是秘密的，那就这样吧。如果不是，那就不是我不明白的事，而且已经是诊断了。
换句话说，只有在这样的H 上才能观察到PT的 "平滑 "效应，即市场是无套利的（平均Kagi段倾向于2H），这可以作为一个信号，在参数 H 上转移到其他交易期限，或者找到一个利用这种模式的方法。
定义已经解决了，实体也差不多解决了。
我认为，有必要立即说明，没有FC（在你看来）的情况下
在给定的方法中，价格是在PT极值之间没有预测的。
我建议，预测的主体也应该被精确定义。
你建议预测什么？
关于波动性。
Sergey，请注意，MetaDriver 已经关注了日内波动性。
波动性对你所附的H值的依赖性需要由第三个轴--时间，例如一天中的小时数来补充。
看看我的图表和上面附的表格。
或者/和在你所附的PT和kagi文件中，为每段添加其开始时间，如果可能的话，添加持续时间（可能有兴趣）。
关于预测本身。
就本专题而言，我认为有两种预测选择
(还有一个澄清的问题：什么的N个波动性：卡吉还是PT？ 理论上，可以尝试后者）
让我们用你建议的第一个PT差异来准确定义我们要预测的内容和方法。
让我们准确地定义我们预测的内容，以及我们如何使用你建议的第一个PT差异来预测。
让我们再来看看初始BP的Kagi-partitioning。
根据帕斯图霍夫作品中描述的TS，在每一个RT倒计时（图片中的黑色）时，位置被打开/关闭。此外，对于n+ 策略来说，开仓的方向与Cagi段的方向重合，而对于N- 策略来说则相反。这种TS的盈利能力（每笔交易的平均点数）可以估计为Hvol-2。让我们把 "真实 "交易的结果与估计的盈利能力进行比较。
图中红色断线表示H+策略的评估，带点的红线表示真实交易。你可以看到，收益率低于柱状物--每笔交易不到0.1点。这促使人们寻找一种比琐碎的战略更先进的战略。例如，如果我们看一下上图中的PT，我们会发现它并不是严格意义上的符号可变的，就像琐碎的TS要求的那样。所以我有一个想法，通过分析这个系列的历史，用NS预测PT的预期运动方向。在这个公式中，我们不需要最初的Kagi-divisions（RK）系列进行分析，PT就足够了。此外，在开仓后，我们不需要在每个RT上平仓，这就节省了价差。事实上，如果下一次PT测量预计会朝着开仓的方向发展，那么重新开仓就没有意义了。
作为一个例子，我绘制了一个策略的表现，该策略总是在与之前Pt运动相反的方向开仓。这种算法对应于一个最佳的单向二进制模式。上面我给出了建立在PT的第一个差值上的二元模式的回报估计。有一种观点认为，这种分析对于利用市场静止状态的TS来说，在利润率最大化的意义上是最优的。
根据帕斯图霍夫作品中描述的TS，在PT（图片中的黑色）的每个计数上都有位置被打开/关闭。对于N+ 策略，开仓的方向与Cagi段的方向一致，对于N- 策略则相反。
是
这种TS的盈利能力（每笔交易的平均点数）可以估计为Hvol-2。让我们比较一下 "真实 "交易的结果和估计的盈利能力。
没有，因为根据P astuhov，必须永远在交易中，这意味着每笔交易的利润将= H*(N-2)- 点差，其中N-N波动率，2-识别kagi极值的 "成本"，即N=2.1时，利润将只有0.1*H-点差。
图中的红色断线表示对H+策略的评估，带点的红线表示真实交易。你可以看到，利润率低于基准线--每笔交易不到0.1分。这就是促使我寻找比琐碎的策略更高级的策略的原因。
我认为，你需要用公式 H*(N-2)- Spread 来重新计算利润 。
例如，如果我们考虑上图中的PT，我们可以看到它并不是严格意义上的符号可变的，就像琐碎的TS要求的那样。所以我有一个想法，通过分析这个系列的历史，用NS预测预期PT的运动方向。
即建议在RT模式的基础上防止RT的发生。
在这种提法中，我们不需要原始的Kagi-partitioning（KP）系列进行分析，PT就足够了。
例如，在图中我展示了一个策略的黑线盈利能力，该策略总是在与之前的PT运动相反的方向开仓。
你自己写道"......如果你看一下上图中的PT，你可以看到它不是严格意义上的符号 变量......"。
那么根据什么"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......"？?这怎么会比投掷硬币好呢？
这种算法对应的是一个最佳的单链路二进制模式。上面我给出了建立在PT的第一个差值上的二元模式的回报估计。有一种观点认为，对于利用静止市场状态的TS来说，这种分析在盈利能力最大化的意义上是最优的。
NS、模式等只是工具。众所周知，如果最完美的工具在输入端被喂以垃圾，那么在输出端也会如此。
现在这里有一个建设性的东西 :)
看看，在我看来，帕斯图霍夫做了什么，而且在我看来，他做得非常有技巧。
1. 他提出了一个新的波动率值。
2. 显示H的波动性在统计学上最接近2
3. 得出结论：如此接近 2 的波动率可以用来预测
（即，出于稳定性的考虑， 是一个合理的预测器选择。）
4. 建议
a. 一个基于+/-H策略的简单模型，知道波动性是稳定的
b. 一个有模式的模型，同样，知道波动性是稳定的
如果这样的预测器和预测的顺序是真的，而且波动率H在N接近2的情况下确实是稳定的，那么下面的顺序是真的，我认为。
1. 找到N，它给出的波动率最接近于2
2. 建立kagi
3. 建立PT
然后确实有可能"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......"，因为PT在统计学上会像卡基一样稳定，而且意义非凡。
在估值方面，两者之间甚至会有差异吗？
但正如我们所知，顺利只是在纸上。
在实践中，N个波动率在一天内 "浮动"。
因此
我们需要学习如何预测H的波动性，以便。
1. ，用于简单模型
a. 或改变H
b. 或在RT开始时改变交易开盘方向的规则
2. ，以确定预测器可靠性 的模式。
如果所写的内容是正确的，注意，重复上面几页提出的问题。
有哪些非统计方法可用于预测波动率？
这样一个TS的盈利能力（每笔交易的平均点数）可以估计为Hvol-2。让我们比较一下 "真实 "交易的结果和盈利能力的估计。
没有，因为根据P astuhov需要一直在交易中，这意味着每笔交易的收益率将= H*(N-2)- 利差，其中N-H波动率，2-检测笼子极值的 "成本"，即对于N=2.1，收益率将仅为0.1*H-利差。
我的Hvol-2 与你的N-2 相同， 所以你是对的，我弄糊涂了。对，你需要乘以N，在不考虑DC的佣金的情况下，产量会是这样的。
也就是说，我们建议根据Pt模式来准备Pt
是的，这似乎很合理。
你自己写道："......如果我们考虑上图中的一个Pt，我们看到它不是严格意义上的变量......"。
那么，"......总是在与之前的PT运动相反的方向开仓...... "的依据是什么？?这怎么会比投掷硬币好呢？
是的，原因很简单，我在上面给出的二元模式的分析说（叫）出了有利于交替组合的理由。
NS、模式等只是工具。众所周知，如果在输入端给最完美的工具以垃圾，那么在输出端也会如此。
我100%同意。
但为什么突然间你允许将统计分析的结果归为 "垃圾"？
看看我认为帕斯图霍夫在做什么，我认为他在做一个荒唐的工作。1. 它提出了一些新的波动率值。
2. 显示，H的波动性被自然稳定在接近2 的水平。
3. 得出结论：如此接近 2 的波动率可以用来预测
（即，出于稳定性的考虑， 是一个合理的预测器选择）。
1.是
2.是
接近2的波动率是一个接近维纳过程的本质，即不能用来赚取统计学上的可靠利润。你想了解什么？
相反，Pastukhov表明了不同于2的过程的静止性，即市场本身的可仲裁性，尽管与有效市场略有不同。
你同意我的解释吗？
你自己写道"......如果我们看一下上图中的PT，我们可以看到它不是严格意义上的符号 变量......"。
那么根据什么"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......"？?这怎么会比投掷硬币好呢？
是的，原因很简单，我上面引用的二元模式的分析内容说（尖叫）赞成交替组合
我认为，这些不是分析的结果，而是PT建立在一个熟悉的变量卡基上的结果。
我不想说这是一个意外，而是说这是一个经过稳定性测试的预测器，你没有在任何地方显示出来
是的，原因很简单，二元模式分析，我在上面引用的内容，说（喊）赞成符号-变量组合。
NS、模式等只是工具。众所周知，如果在输入端给最完美的工具以垃圾，那么在输出端也会如此。
我100%同意。
但为什么你突然允许将统计分析的结果归为 "垃圾"？
我认为最简单的方法（不要大喊大叫：）不是显示符号变量RT模式的出现频率，而恰恰是显示其出现的稳定性，就是比较MO和RMS。
我提议这样做是为了澄清产量低的原因，即对PT的熟悉度规则的支持率基本上很低。
看看我认为帕斯图霍夫在做什么，而且我认为他做得非常好。1. 它提出了一些新的H波动率的值
2. 显示H的波动性是自然稳定的，接近于2。
3. 得出结论：如此接近 2 的波动率可以用来预测
（即，出于稳定性的考虑， 是一个合理的预测器选择。）
1.是
2.是
接近2的波动率是一个接近维纳过程的本质，即不能用来赚取统计学上的可靠利润。你想了解什么？
相反，Pastukhov表明了不同于2的过程的静止性，即市场本身的可仲裁性，尽管与有效市场略有不同。
你同意我的解释吗？
我指的不是2的方程，而恰恰是接近的密度，即波动性2.1比2.8在统计上更稳定。
这正是切尔基佐夫斯基和库图佐夫斯基市场模式之间的区别。
- 是的，在2.1的情况下，我们每笔交易的收入较少。
- 但更经常、更稳定地
比在库图佐夫斯基的精品中的2.8。
因此，我认为，我们又回到了同一个问题。
如何在一天内动态地选择H来获得最接近2的波动率？
我不是指EQUALITY 2，而是指接近的DILIGENCE，即波动率2.1比2.8在统计上更稳定。
这正是切尔基佐夫斯基和库图佐夫斯基市场模式之间的区别。
- 是的，在2.1的情况下，我们每笔交易的收入较少。
- 但更经常、更稳定地
比在库图佐夫斯基的专卖店里的2.8
因此，我认为，我们又回到了同一个问题。
如何在一天内动态地选择H来获得最接近2的波动率？
在这个问题上，稳定性没有什么价值，因为它几乎把一切都降低到 "平均室温"。
特别是由于最接近2的H恰恰是个别交易中利润最低的。我更感兴趣的是获得
一套温度计。:) 对我来说，关于H型波动的统计数据就像一幅战略图画，显示了
工具的理论盈利能力（吸引力）和不同规模的策略选择（趋势/反趋势）。
打个比方，可以把它比作部队的阵地选择--"坦克在左边，步兵在右边，炮兵在那边。
中空......"。 直接在Kagi上交易--上帝保佑。:) 我有更微妙的工具来做这个。
在图片中，我圈出了 我认为有趣的区域。 黄色 区域太弱智了，它是为周刊准备的。
和 "月报"，我不是他们中的一员。:)
那些过于接近2的也很有趣，但只是理论上的（像函数的零点）。
H型波动率的日内动态只能对小H型（无论如何不能超过20-30）进行定义。
根本没有足够的实际数据来做更多的事情。 有可能计算出一个指标。我正在考虑这个问题。 输出8行
(MT-limit)，分别为8个H，每行显示指定的统计值H-Vol
在参数中。 通过这些线的扭结程度，将有可能评估H-Vol的非/稳定性。
1）该死，我拿错了文件。想要一连串的Kagi劈叉，但得到了RT!
纠正了它（见下面的文件）。
2）不，这些是欧元兑美元的刻度。
3)
只是搞不清楚编码的问题。
*.prn是一种文本格式，看起来像任何记事本。如果你有问题，只要把*.prn改写成*.txt，然后用你想要的东西去查。
3а)
1) 所有交易都是连续的，一个交易的结束=下一个交易的开始
2) 交易符号（买入-卖出）是固定的，只需观察最后的结果（点数）。
3），并与之前的结果相加
或者......如何？
1.是的，关闭当前位置就是打开相反的方向。PT只显示入口/出口点
进入/退出点，而不考虑开仓的方向。
2,3不明白...
4）我既没有时间也没有精力进行私人交流。如果这个话题是秘密的，那就让它一直这样下去。如果不是，那就不是我不明白什么，这是一种诊断。
1）不管怎样，真的。只要有一点额外的信息，一件事就能转化为另一件事 :)
2）好的，谢谢，知道了。
3) :) 我没有正确表达自己，出现了歧义。 物理 编码没有问题，我三秒钟就搞定了。
我想明白了。 但随着逻辑 问题的出现，我提出了澄清的问题--（3a）。
3a）与1.正确解出。
> 2,3没有得到正确的...
好吧......我有两种可能的解释，正确的解释是第二种--你描述的那种。
4）好的，知道了。 好吧，如果你曾经想过这个问题，没问题，进来吧。 地址就在这个主题的上面（第95页）。 我并不想特别讨论什么
我不想讨论什么特别秘密的事情，只是想相互澄清一些问题，并扭曲一些想法，如此这般。
我已经关注这个话题很久了，想弄清楚，但不知为何，它并不那么简单。
请启发我，你所说的RT是什么，你从哪里得到它们？
这就是帕斯图霍夫在卡木图上用白点画的东西吗？