marketeer>>: grasn, есть маленькое рацпредложение, если оно, конечно, не противоречит вашей личной политике публикации прогнозных материалов: сопровождать каждый рисунок csv-файлом со структурой "время, цена". Это дало бы возможность воспроизвести прогноз непосредственно на чарте в МТ и, может быть, сделать дополнительный анализ по мере развития событий.
谢尔盖，为什么你要用一个有效值建立一个边界，而不是3个，例如，99.97%的概率（如果分布是正常的）？也许一个西格玛还不足以进行可靠的预测？
PS。我明白这个问题是相当反问的，但希望价格能在一个西格玛之内。
我在边际上做了额外的计算，但我没有显示所有的东西。在概念上，该模型假设了两种方法。
- (1) 估计 "统计上可能的轨迹"（只是我在预测上显示的内容）。也就是说，它是一种对未来进程的 "数学预期"（取引号），作为一种轨迹。未来的变现可能会在附近形成，从。
- (2) 对轨迹进行分类，并确定系统演变中的替代 "方向"。这是一个更详细的分析，但仍在进行中。
替代方案必须被理解为一种从一个过程模型到另一个模型的过渡，这些模型非常不同，将导致与 "起始 "条件的重大偏差。看起来，相对于预测，实际的价格表是rhomno减半。
然后预测在时间上重合，然后在价格上重合，甚至更可能在结构上重合。
由于我现在只展示了第一点，这基本上是对可信的过程轨迹的 "平均化"。粗略地说，均方根值总是小于，有时甚至大大小于过程分布（max()-min()），人们不应该期望在这里得到精确的打击。这只有在一种情况下才有可能（有时会遇到），即几乎完全没有替代品。
为了不至于没有证据，下面是从现在开始的一周内最有可能的轨迹家族（不是全部）。欧元兑美元，观察，预测未来120小时
这个家庭处理NS。对眼睛来说，你可以看到，你必须等待下行，尽管仍有向上的可能性。和往常一样，所以你去那里，但要小心。:о)
没有任何详细的评论。概率向量 "正在发生轻微的变化。
因此，我们再次接近于可能的1.5
grasn, есть маленькое рацпредложение, если оно, конечно, не противоречит вашей личной политике публикации прогнозных материалов: сопровождать каждый рисунок csv-файлом со структурой "время, цена". Это дало бы возможность воспроизвести прогноз непосредственно на чарте в МТ и, может быть, сделать дополнительный анализ по мере развития событий.
没问题。我将报告csv文件，也许有时间做MT转换。我唯一提醒你的是，这只是测试，不应该完全相信预测。此外，情况在变化，从好的方面看，预测应该比我更经常地重新计算。
- 太神奇了，我创造了一个平行宇宙
引用你的头像，不是针对你的））。
- 令人惊讶的是，我创造了一个平行宇宙!
引用你的头像，不是针对你的）））。
很高兴见到同事 :o)至于头像和这句话--这是我最喜欢的动画片。比如我，也喜欢这个。
-教授，15日晚上你在哪里？
- 揉着他的后脑勺）--我现在在哪里呢？
PS：好吧，既然你是第一个开始的人，......只是好奇，你为什么把可敬的水桶放在他头上？
未来世界》（Futurama）、《辛普森一家》（The Simpsons）和《挠痒痒》（Tickle and Scratch），这是现存的三个最伟大的动画系列。
(我花了不多的木头来收集所有的季节，特别是辛普森一家，他们从86年开始就已经存在了)
^_^
....
我喜欢你的预测，在我看来，预测通过消化新鲜数据而不断 "变异 "是非常正确的。
让我问你几个问题。
- 你是否已经设法将这些预测的交易自动化？
- 预测的准确性如何取决于TF（输入数据的 "规模"）、预测深度/窗口？你设法找到了黄金分割点吗？这对我来说是个绊脚石......
- 如果我可以的话，用两个一般的词和大约，NS的输入是什么？
但我的绊脚石是一台低性能的电脑（Intel(R) Pentium(R) Dual CPU E2220 @ 2.40GHz）。
如果它至少快1000倍，我就可以只在M1分析计算H-C-L，对未来几天（2880条）进行预测。
在这样做的时候，预测本身应该是所分析的历史数据的大约5-10%（至少30000х3=90000个H-C-L的值）。
而为了优化算法，我们需要至少3个月的М1历史（IMHO）。虽然我错过了这一点，因为我实际上是在对M15进行提前8小时的预测
为了计算提前8小时的预测，需要10天的数据（大约600-700个价格的收盘价，最高价或最低价分别），为了优化算法，需要1.5-2个月的历史数据。
计算需要大约10秒，优化--在扣除器中需要15-20分钟。自动化--手动：运行一个脚本--计算预测；运行另一个--在图上显示结果。