市场是一个受控的动态系统。 - 页 137

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yosuf:
我想你是同意在现实生活中测试这个模型吧？

我对这个模型的了解太少了。我还不能推荐任何东西。
2.有了精心设计的TS策略，你可以不使用止损单，但无论如何它们应该是虚拟的。
 
MetaDriver:
一个永久的地段？



是的。

 
FAGOTT:

如果人们接受市场模式一直在变化/转变的假设，就无法逃避采用滑动窗口。我不认为这是个缺点。市场上永恒的模式？

浮动窗口要怎么做--如何在每个步骤中挑选最佳尺寸？

固定的滑动窗口既不是一个缺点，也不是一个优点。

这只是一种强迫性的自愿方法，由于缺乏更好的东西，大家都在使用。

可变滑动窗口的想法是非常古老的，我看到过一些基于它的指标描述，但我还没有测试它们。

市场上的规律性的 东西活了一些时间。

你必须在他们活着的时候利用他们。

随着它们的变化/转变，你需要及时采取行动，更新动态模型（你需要保持最新的统计数据）。

即时调整使用中的模型。

瞬态（信号）的开始应通过一些指示来识别，这一点应成为 "窗口的左边界"（零），但 "窗口的右边界 "是滑动的

(到瞬时结束时为止)

过程）。

通过对历史上的瞬态进行一次又一次的 "快照"，我们得到一种可再生的典型反应（在奥列格的例子中，它是一个等价物），我们用它来进行预测。

 
sergeyas:

固定的滑动窗口既不是一个缺点，也不是一个优点。

这只是一种强迫性的自愿主义技术，每个人都在使用，因为没有更好的东西。

市场上的规律性生活了一段时间。

你必须在他们活着的时候利用他们。

随着他们的变化/转变，动态模型应及时更新（保持当前的统计数据），所使用的模型也应随着你的发展而调整。

瞬态（信号）的开始应通过一些指示来识别，这一点应成为 "左窗边界"（零），但 "右窗边界 "是滑动的（直到瞬态结束）。

过程）。

通过反复拍摄瞬态的快照，我们得到某种典型的反应（在奥列格的例子中，它是一个等价物），我们用它来做一个预测。

只有当你有一个不时出现在引号中的模式时，所有这些才是正确的--在这种情况下，你可以首先识别它，然后定义 "瞬时的开始"，并使窗口的右边界成为滑动的。

一般的回归模型，特别是优素福的模型是在不同的基础上工作的--它们根据移动窗口不断 "调整 "以适应变化的市场。他们有一个不同的问题--他们在其生命周期结束时或已经在其死亡后识别出一个模式。

你的方法有一个好处，那就是在市场的生命周期开始时识别一个模式，但前提是这个模式在未来是有效的。这是不现实的。

 

给版主的问题。

我可以开设两个分支机构吗？

1.博士学位论文：优化贸易

2.与会者对论文的意见和建议。

主题1是为只读模式的参与者准备的。

主题2是一个常规主题。

论文中会有一些章节（大）。

1.所考虑的整个NSP模型，包括具有证明其全能性和普遍性的回归模型，转化为许多已知的函数。

2. 指标和基于它的专家顾问。

3.利润方程。

4.普通市场上的最佳交易条件，是销售价格、贸易加价、收入和销售产品数量的函数。

5.市场上的竞争水平和评估竞争的数字方式。

6.货物的最佳销售价格。

7.商品的边际购买价格。

8."市场价格 "的概念，它的数字定义，它在市场价格层次中的地位。

9.两个盈亏平衡点和它们的数字定义方法。

10.商品的边际销售价格。 11;

市场上的价格层次。 12;

12.估计多变量线性回归方程的系数（比高斯和克拉默方法更简单）。

 
Roman.:



是的。

毕竟，只有八个交易。
 
sergeyas:

固定的滑动窗口既不是一个缺点，也不是一个优点。

这只是一种强迫性的自愿主义技术，每个人都在使用，因为没有更好的东西。

带有可变滑动窗口的想法是一个老的想法，我看到过一些基于它的指标描述，但我自己没有检查过，也没有使用过。

市场上的规律性生活了一段时间。

你必须在他们活着的时候利用他们。

随着他们的变化/转变，他们需要及时更新动态模型（应保持最新的统计数据）。

即时调整使用中的模型。

瞬态（信号）的开始应该由一些符号来识别，这一点应该成为 "窗口的左边界"（零），但 "窗口的右边界 "是一个滑动的

(直到过渡期结束。

过程）。

通过反复拍摄瞬态的 "快照"，我们得到某种可再生的典型反应（在奥列格的例子中，它是一个等价物），用来进行预测。




该模型通过不断地重新计算模型参数来实现这一目标。
 
yosuf:
毕竟，只有8个行业。

这是一年前的一个月的作品！
http://forum.finam.ru/index.php?showtopic=13324&hl=%D1%E5%E7%EE%ED%ED%E0%FF&st=0

"最后的'和弦'。

http://forum.finam.ru/index.php?showtopic=13324&hl=%D1%E5%E7%EE%ED%ED%E0%FF&st=150


====================== 所以，根据每月商品交易的结果，估计初始资本额约为[b]2.5万美元 - 获得了+4900美元的利润。交易组合是以尽量减少可能的风险的方式进行的。而且我认为它是成功的--在总结每周的结果时，我们看到资金已经稳定地逐步增加了！我认为这是很成功的。--------------------------- 在一些人看来，这个结果可能是随机的。"嗯，就像--幸运！"。今天很幸运--明天不幸运！" ，我不会争辩！也许是这样的!我只注意到，我几乎没有在其他地方看到过这种公开的、知情的股票交易的类似物，实际上是在网上对每笔交易进行了初步（！）的描述！"。如果有人看过，请给我一个链接!此外，以下事实也说明了结果的非随机性。在过去的一年半或两年里，我几乎是在网上进行交易，并在某个论坛上的一个特殊主题中对我的




比赛账户 进行初步（！）描述。而每个月我都能收到从+5到+15%的利润!我过去每周都会总结结果。文章、分析等都可以在那里找到：http://www.procapital.ru/showthread.php?t=34876 对套利商品-基金交易的描述和解释图表读起来（毫不夸张）就像任何一页的惊悚片一样！。----------------------------"


 
FAGOTT:

所有这些只有在你有一个在报价中不时出现的模式时才是正确的--那么你可以首先识别它，然后确定 "瞬态的开始"，并使窗口的右侧边缘滑动。

一般的回归模型，特别是优素福的模型是在不同的基础上工作的--它们根据移动窗口不断 "调整 "以适应变化的市场。他们有一个不同的问题--他们在其生命周期结束时或已经在其死亡后识别出一个模式。

你的方法有一个好处，那就是在市场的生命周期开始时识别一个模式，但前提是这个模式在未来是有效的。这是不现实的。


是什么让你认为模式是在生命过程的最后阶段被揭示出来的？它在3个小节过后就已经被检测到了，然后不断完善。最主要的是要正确设置历史数据的样本量。
 
FAGOTT:

这只有在你有一个在报价中不时出现的模式时才是正确的--那么你可以首先识别它，然后确定 "瞬态的开始"，并使窗口的右侧边缘成为滑动的。

它（模式）需要一些时间来 "在你手中 "出现，即在创建的模型的帮助下积累数据。

该模型应运行一段时间，以收集数据并确定一个模式，然后尝试进行预测。


法戈特。

一般的回归模型，特别是优素福模型的工作基础不同--它们根据滑动窗口不断 "调整 "以适应变化的市场。他们有

问题是其他的东西--他们在生命周期结束时或已经死亡后识别模式

关于优素福模式的缺点及其应用的缺陷，已经说了很多，也说了很多。

可能有些东西可以纠正，在这里奥列格把一切都掌握在自己手中。

FAGOTT:如果这个模式在未来是有效的。这是不现实的。

你的模式是现实的吗？

还是什么？

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