То есть выдвинуто утверждение : TP=SL, Вы дали формулу, я туда подставил проверчные значения, и именно TP=SL, и получил не 0.5. Где ошибка? Я подставил в вашу формулу.
Скорее всего линейная степенная зависимость - простейший результат теории вероятности. Другое дело, что на рыночных данных по мажорам сохраняется именно квадратная зависимость.
我想，这是由生成的系列？由于该图仍然明显是非线性的，任何程度的依赖性都会变成一条直线。
由于我从另一个主题复制了帖子，旧的称呼仍然是：TP 和SL
。值得把它们解释为Pips1 和Pips2。主要结论是在假设 中提出的。
。好吧，我认为，这是另一个支持区分价格系列和随机漫谈的客观论据。
如果价格要走的距离相等，则概率为0.5。SL-Spread=TP+spread
这就是提出的说法：TP=SL，你给出了公式，我把测试值代入其中，就是TP=SL，得到的不是0.5。错在哪里呢？我把它放在你的公式中。
难道只有我一个人不明白盖奇在做什么？也许你应该清楚地知道正在做什么。人字形跟它有什么关系？ 什么人字形？这与 "之 "字形有什么关系？
То есть выдвинуто утверждение : TP=SL, Вы дали формулу, я туда подставил проверчные значения, и именно TP=SL, и получил не 0.5. Где ошибка? Я подставил в вашу формулу.
没有错误...达到SL的可能性比TP大，TP=SL。 TP=SL的值越高，概率就越接近于0.5的值。
啊，我没有看记号。要表现出程度依赖性，对数刻度必须在两个轴上。
没有错误...达到SL的可能性比TP大，TP=SL。TP=SL的值越高，概率就越接近0.5的值。
证明.以下是数据 --Op - 开盘价
TP-
SL-
点 - 点价格
价差 -- 开盘时的价差，到收盘时的价差不变。
***
计算卖出和买入的情况。
啊，我没有看记号。对数刻度必须在两个轴上，才能表现出程度依赖性。
对市场价格的权力依赖。
以正常增量分布和偏差=15 的方式产生的价格的功率依赖性。
在正常增量分布和偏差=30 的情况下，产生的价格的功率依赖性。
线性力量关系可能是概率论中最简单的结果。
另一点是，在各大公司的市场数据中持续存在的是二次方的依赖性。
Я один не понимаю что Getch делает? Может надо четко и понятно сформулировать - что делается.
在某一数据上考虑两个ZigZag。
上面产生的假设。这些代码和图表是对这一主题的研究结果。
Скорее всего линейная степенная зависимость - простейший результат теории вероятности.
Другое дело, что на рыночных данных по мажорам сохраняется именно квадратная зависимость.
从视觉上看，生成的斜率与真实的斜率大致相同，而且确实有明显的不同。首先想到的是这是由于增量的分布不同（厚尾）。
P.S. 理想情况下，从这里应该有通往分形特征的路径，通往同一个赫斯特。抱歉打断一下--但是，先生们，你们为什么要生成你们不知道如何生成的东西？我（在上面）提出了一个简单的方法--让我更精确地表述--1）任何TS都是订单分布（按时间和类型）从均匀 到其他东西的变化（哪个并不重要......甚至可能是均匀）。2）如果我们能用规则（*）（或其他一些规则），在均匀分布的情况下--换句话说，在工作手数（固定手数）中，计算出（非常准确）投资资金的利润（损失）。不同的TP与固定手数适用相同的规则吗？
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为了计算均匀分布的TS的利润，我们可以把它表示为eTS（"参考TS"），我们应该--把盈利交易的概率乘以它的平均值（点），把亏损交易的概率乘以它们的价值（点）。然后，我们需要用第一项减去第二项，再乘以一个点的利润。就这样了。
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我认为这是一个关键问题!
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我希望大家了解ETS的平均交易量是多少？