В пору, к сожалению, былой активности предыдущей темы Сергея поисследовал каги-паттерны n-длинной. Получилось несколько интересных "побочных" выводов, например: - есть "сходящиеся к" и "расходящиеся от" 2Н паттерны со значительной поддержкой и интересностью,
- и самое интересное, имхо, у них большая "привязка" к "внешним" меткам, например времени ( что и понятно, например, для относительно непродолжительных паттерн)
Отсюда можно попробовать сделат связку с соотношением SL и TP
Считаю, что здесь упущен один момент: при выставлении TP сделки с h[i] > TP попадут в столбик распределения с h[i] = TP. То есть сделок, где профит будет больше TP будет 0. Точно такие же рассуждения можно, естественно, отнести и к SL - сделок, где лос будет меньше SL будет 0. И, следовательно, распределение кардинально изменяется. Хотя формула все еще остается верной.
Сергей, всё, что ты сейчас пытаешься для себя определить, сводится к требованию конкретизировать условия работы како-то определённой ТС. Пока, в рамках принятого формата изложения материала, нам это не нужно
На графике немного путает логорифмическая шкала для оси ординат (g[i]). А насчет моего замечания по изменению распределения то оно относится прежде всего к полученой новой форме кривой, сильно отличной от гаусовой.
В пору, к сожалению, былой активности предыдущей темы Сергея поисследовал каги-паттерны n-длинной. Получилось несколько интересных "побочных" выводов, например:
- есть "сходящиеся к" и "расходящиеся от" 2Н паттерны со значительной поддержкой и интересностью,
- и самое интересное, имхо, у них большая "привязка" к "внешним" меткам, например времени ( что и понятно, например, для относительно непродолжительных паттерн)
Отсюда можно попробовать сделат связку с соотношением SL и TP
你指的是这个 吗？我曾经（现在仍有）将H+和H-语境与一天中的时间，即交易时段相关联的想法。但我还没来得及做。我的理解是否正确，你的照片有相当接近的主题？
至于SL和TP，似乎使用高级-高级SL捆绑允许在H-策略中不使用人工SL。只是这里有一张图片和对它的一点解释（唉，都是很杂乱的）。所以我目前对外部硬盘SL的兴趣有限。
我的数据也证实了H-背景在日内视野中的全球主导地位（我有时将H+和H-背景分别称为突破和反弹）。此外，上面提到的2ZZ计划似乎提供了一个简单的机会 来明显地放大这种背景。唉，没有达到可持续交易的足够程度。
你指的是这个 吗？我曾经（现在仍有）将H+和H-语境与一天中的时间，即交易时段相关联的想法。但我还没来得及做。我的理解是否正确，你的照片有相当接近的主题？
更像是下一页的白绿色表格。 不幸的是，我不知道如何链接到一个特定的帖子。你如何/在哪里复制邮政地址？
至于SL和TP，看起来使用高级-年轻的ZZ捆绑可以消除H策略的人工SL。只是这里有一张图片和对它的一点解释（唉，都是些噪音）。所以我目前对外部硬盘SL的兴趣有限。
现在还不能评论这个问题--还没有进入这个主题
我的数据也证实了H-背景在日内视野中的全球主导地位（我有时将H+和H-背景分别称为突破和反弹）。此外，上面提到的2ZZ计划似乎提供了一个简单的机会 来明显地放大这种背景。唉，对于可持续贸易来说，程度还不够。
一般来说，与2H的差异只表明存在所谓的趋势，这对CD来说是正常的：）。
但差异的大小在很大程度上取决于图案的长度和H的大小。
如果有兴趣，让我们在Skype或ICQ上更及时地用语音讨论这个问题。我在那里也有同样的绰号。
Скорее, белозеленая таблица на след. стр. К сожалению, не знаю как дать ссылку на конкретный пост. Как/где Вы копируете адрес поста?
我还不能评论这个问题--我还没有进入这个话题。
一般来说，与2H的差异只表明存在所谓的趋势，这对CD来说是正常的：）。
但差异的大小在很大程度上取决于图案的长度和H的大小。
如果有兴趣，让我们在Skype或ICQ上更及时地用语音讨论这个问题。我在那里也有同样的绰号。
这个想法是，从2H向上的差异是一个趋势（H+背景），向下是一个平面（H-背景）。虽然我不确定我们的条件现在是否相同。
关于用语音讨论--我还是喜欢离线讨论。这个话题是这样的，你经常需要思考和给出一个图片，有一个档案也不错。也许私人/电子邮件/等会更好？
Считаю, что здесь упущен один момент: при выставлении TP сделки с h[i] > TP попадут в столбик распределения с h[i] = TP. То есть сделок, где профит будет больше TP будет 0. Точно такие же рассуждения можно, естественно, отнести и к SL - сделок, где лос будет меньше SL будет 0. И, следовательно, распределение кардинально изменяется. Хотя формула все еще остается верной.
当TP被设定时，h[i]>TP的交易会落入h[i]=TP的列。也就是说，利润大于TP的交易为0（请看图中的蓝色柱状图），与SL的效果完全相同，因此，分布没有变化。
或者我不明白什么......
对了，还有一点：这个公式中的积分被错误地应用了，因为g[i]和h[i]都只能是离散的量，因此这个函数不应该被积分，只应该被求和。 我必须说，这个话题很有趣，而且与我很接近。我希望能继续讨论。
你，ystr，当然是对的。从离散量到积分微积分的限制性过渡问题对我来说是个问题。我通过实验发现，在参数1（整数）的离散性上，与这种转换相关的误差很小，就此我强行镇定下来（埋下了问题）。我想听听熟悉数学的人的意见...我将对他们表示感谢!Yurixx和 Mathemat，你们能帮忙吗？你们是能玩命地分解这种东西的人。为了使问题的实质一目了然，让我举一个简单的例子。假设我们想找到由1到n 的整数组成的谐波数列之和。 众所周知，这样的数列是发散的，并随着项数的增加而趋向于无穷大。问题：怎样才能找到前n个 成员的总和？按照我提出的逻辑，我们可以很容易地从总和变为积分，方法是将总和乘以和除以同一个数字--参数-1的离散化步骤，然后取它，找到原始数列的总和。让我们看看这样做会得到什么。要做到这一点，可以将谐波数列的和的值绘制成与项数--n 的函数（见图中的红色），然后将得到的积分取到与原始和（蓝色）相同的极限。
可以看出，这些图形与一个小常数相吻合，似乎是欧拉常数。事实上，这种过渡是正确的。但它总是这样吗？我不知道一个严格的答案。无论如何，TC贿赂的FR函数的这种转变与TC产量的对数对参数值的依赖性的直接数字模型在第一近似值上是吻合的。但问题是开放的，我真的请求在这一知识领域有能力的人的帮助。
中子
，你不能根据贿赂分布正确分析SL和TP的影响和效果。并因此转入利用SL和TP进行贿赂的分配。
SL和TP不仅截断了分布，拿走了它们的概率，而且还使它们之间的区域变形。他们如何变形，取决于从进入点开始，利润/亏损如何随时间变化
。慢慢来吧，阿瓦尔斯 ，这些细节还不是那么重要。你看，我至少想知道最佳TP的最一般的观点，也许没有细节，将来可能不需要仔细考虑。
当TP被设定时，h[i]>TP的交易会落入h[i]=TP的列。也就是说，利润大于TP的交易为0（请看图中的蓝色柱状图），与SL的效果完全相同，因此，分布没有变化。
或者我不明白什么......
你，ystr，当然是对的。从离散量到积分微积分的边际过渡问题，对我来说是一个问题。我通过实验发现，在参数1（整数）的离散性上，这样的转换所带来的误差是微不足道的，就此我强行镇定下来（埋下了问题）。我想听听熟悉数学的人的意见...我将对他们表示感谢!Yurixx和 Mathemat，你们能帮忙吗？你们是能玩命地分解这种东西的人。为了使问题的实质一目了然，让我举一个简单的例子。假设我们想找到由1到n 的整数组成的谐波数列之和。 众所周知，这样的数列是发散的，并随着项数的增加而趋向于无穷大。问题：怎样才能找到前n个 成员的总和？按照我提出的逻辑，我们可以很容易地从和到积分，通过乘以和除以相同的数字--参数-1的离散化步骤，并采取它，找到原始系列的总和。让我们看看这样做会得到什么。要做到这一点，可以将谐波数列的和的值绘制成与项数--n 的函数（见图中的红色），然后将得到的积分取到与原始和（蓝色）相同的极限。
可以看出，这些图形与一个小常数相吻合，似乎是欧拉常数。事实上，这种过渡是正确的。但它总是这样吗？我不知道一个严格的答案。无论如何，TC贿赂的FR函数的这种转变与TC产量的对数对参数值的依赖性的直接数字模型在第一近似值上是吻合的。但问题是开放的，我真的请求在这个知识领域有能力的人帮助。
不要急于阿瓦尔斯 ，这些细节还不是那么重要。你看，我至少想知道最佳TP的最一般观点，也许没有细节，这在将来可能不需要仔细检查。
该图的序轴（g[i]）采用了对数刻度，有点令人困惑。至于我所说的分布的变化，首先是指所得到的曲线的新形式，它与高斯曲线非常不同。
从形式上看，这种情况下的积分可能是有效的，但你应该明白，通过积分（因为积分是函数值的总和）得到的结果 "总和 "可能与通过简单求和得到的实际总和有很大差别。而且，自然地，随着被集成的函数值的增加，差异也会增加。我建议考虑在积分区间内有大数值（几千、几万）的函数的通常和与积分的区别。顺便说一句，就你的公式而言，积分区间的数值可以达到非常大的数值，因为图上考虑的交易数量（大约两三千）的比率K[n]/K[0]可以非常大（从单位到百万）。
至于寻找一个系列的首项之和：在我看来，数学的有限差分部分最适合这项任务。
对中子
Сергей, всё, что ты сейчас пытаешься для себя определить, сводится к требованию конкретизировать условия работы како-то определённой ТС. Пока, в рамках принятого формата изложения материала, нам это не нужно
我还不能同意这一点，但我们会看到。
从离散量到积分微积分的边际过渡问题是我的一个难题
虽然我不是数学家，但那里没有问题，特别是对于你的这种假设。这是很久以前的事了（非常久远），但如果我的记忆没有说谎的话，在DSP中，有一个定理证明了从离散信号（量化后）恢复连续信号的可能性，而且这个解决方案似乎是通用的，当然有一些假设条件。试着朝这个方向看一看。
对Yurixx
是的，我现在不能和你争论了--教授。
我们将。
所以我把它收回。
为了取回，你必须付出一些东西。而话语是一种棘手的东西，它们并不总是能变成你可以带走的东西。
就这样吧!
所有的东西？你是否因为我把上下文称为一片仙境而感到不快（C）？我希望不会。但这是背景，而不是你的相位空间。顺便说一下。从根本上说，为一个引证过程构建一个相空间是不可能的，甚至连塔肯斯都帮不上忙 :o)诚然，整个世界已经开始变得疯狂，不再清楚谁把什么意义放在哪里。而TC参数的相位空间是一种瘟疫!这真是一团糟啊!但我没有打扰你，安静地坐着--玩得开心点 :o)
顺便说一句，就你的公式而言，积分区间上的数值可以达到非常高的数值，因为图表上考虑的交易数量（大约两三千笔）的比率K[n]/K[0]可以非常大（从单位到百万）。
这是很有趣的算术。你能不能告诉我们，在什么样的f 值和平均交易规模h（考虑到亏损的交易）下，有可能在两千次交易中增加200万次存款。我希望你明白，参数f<c/K0， 其中c 是点值，K0是 一手的最小存量（对于欧元兑美元，它是f<10/1500=1/150）。
还有一点。在现实中，分布g[i] 只在有限区间上与零不同。而在理论上，如果你不胡编乱造，它就会快速减少。即使你是对的，而且K[n]/K[0] 的比率可以达到数百万（即6阶的ln(S)），即使在这种情况下ln(1+h*f) 也不会与零有太大差别。那么问题出在哪里？是表述的准确性吗？
对Yurixx
总而言之？你是否因为我称之为仙女的作品而感到不快（C）？
不，当然不是。那里有一个笑脸，我很清楚。一定是在路上迷路了。
我是这样得到某个帖子的锚的：......。
顺便说一下，这有点麻烦，也许有人知道如何做得更简单？
在所需帖子的结尾处找到类似的 词
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在我们的回应中插入它，例如：https://www.mql5.com/ru/forum/123072/page10#similar255957
从中删除一个词， 得到https://www.mql5.com/ru/forum/123072/page10#255957
На графике немного путает логорифмическая шкала для оси ординат (g[i]). А насчет моего замечания по изменению распределения то оно относится прежде всего к полученой новой форме кривой, сильно отличной от гаусовой.
新的曲线形状与之前的完全一样--在SL和TP（表耳）之间的区域是高斯形。停止对FF这部分的分布形状完全没有影响。而在止境之外，FR与零相同（理想化的情况。关于与现实的对应关系的评论就在上面由Candid 提出）。
按照我现在的理解，在积分的划分上有一个不准确的地方。问题是，我在积分时考虑到了直方图的同一个边界条，即两次。请看TC的利润的对数是如何定义的（第一个表达式）。
考虑到上述整合区域的重叠，它应该是什么样子的（第二种表达方式）。很明显，误差很小（与TP或SL相比为1），但让我们尽可能的准确。
我建议考虑通常的和与积分区间内数值较大（几千、几万）的函数的积分之间的区别。顺便说一句，就你的公式而言，积分区间上的数值可以达到非常高的数值，因为图上考虑的交易数量（大约两三千个）的比率K[n]/K[0]可以非常大（从单位到百万）。
正如尤拉在 上面正确指出的那样，我们正在使用相对利润的对数（见上面的表达），这个值在合理的范围内，最高为10。至于考虑到边际转移中可能出现的误差而解决给定问题的准确性问题，让我提醒你，对我们来说，重要的不是相对利润值本身，也不是它的对数，而是由它定义的函数的极值，这才是我们要找到的。而且它只是不依赖于沿序数轴的移动（在这种情况下，表达的最大值不会移动）。我认为这是一个可以接受的举措。
让我们继续推理关于恢复最优TS的一般属性。
首先，我想再次定义我赋予 "最佳TS "概念的含义。我们将认为它是一个TS，它平均在单位时间内带来最大数量的分数。在时间量子下，我们将假设（除非另有特别提及）以开盘价读取价格系列（为清晰起见）。另外，我们将把 "理想的TS "称为一个系统，除了已经提到的以外，它还可以展望未来（即，它在历史数据上工作，并使用位于当前时间区间右侧的读数来分析进入/退出点）。
让我们试着确定理想的TS的一般类型的TFs。那么一目了然，不需要太多的智慧，我们可以假设与左边图片中所示的情况类似。
事实上，对于这样的TS来说，没有亏损的交易（FR的左边界正好与FC的佣金值重合），而且正面的交易在规模上没有限制。但我们想想，真的没有更好的了吗？毕竟，任何任意大的利润存在的可能性涉及到无限的开仓时间，因此，对于TS来说，基本要求没有得到满足--在一个单位（有限值）的时间内带来最大数量的点。因此，我们必须承认强制将TF向右切割的必要性，其结果是不可避免地退化为delta函数（图右所示直方图中的一个单条）。 问题：它（栏）能否位于参数h 的定义区的任何地方？事实证明没有，在任何地方都没有。它的位置不应该太远（不要按时间延长交易），也不应该太接近点差，因为当它等于点差时，TS的利润就会被取消。相应地，我们可以谈论两个相互竞争的过程（交易频率和每笔交易中的贿赂价值）以及传播的决定性作用。我们需要解决优化问题，找到这个问题的最大函数。如果我们记住持仓时间与利润的平方成正比，就不难建立起这个功能。后面的声明是价格序列与随机（在这种情况下，我们认为BP是一个马太效应，不会对结果产生很大影响）一维布朗运动相似的结果。对于布朗运动，众所周知，平均振幅随着时间的平方根增长。换句话说，如果我们取前一个时间间隔的两倍，我们得到的振幅是价格的平方根的两倍。考虑到这一点，我们可以确定最佳的取舍H 的大小，结果是等于理想的TS的双倍传播。在这种情况下，我们不应该忘记，只有等于Sp的价值才会变成利润（我们不应该忘记向TC支付佣金）。
在这里，我们有这样一个理想的TS，虽然不是真实的（神话般的）。这将有助于我们在构建最优TS的一般形式时进一步考虑。