市场现象 - 页 64 1...575859606162636465666768697071...75 新评论 Sceptic Philozoff 2012.01.21 07:08 #631 有一些特殊的静止性测试，你知道是哪些（例如DF）。我不认识他，我只是听说过他。 СанСаныч Фоменко 2012.01.21 07:37 #632 Mathemat: 有一些特殊的静止性测试，你知道哪些（例如DF）。我不知道，只是听说过。 我给了一张KPSS的照片。 СанСаныч Фоменко 2012.01.21 07:39 #633 Mathemat: 这完全是一条养成的安全电缆。 彼得斯认为：该分布有一个跃迁的特点：尖顶和厚尾。根据曼德布罗特的说法：分布不是正态，而是帕累托，其中方差根本就是无限的。 [删除] 2012.01.21 07:48 #634 Mathemat: 给我看看你的帖子（或至少是主题），我不想浪费时间去找它。特别是这里的话题也很值得关注。 是的，我不想这样，这个问题并不难。在专题百科辞典中，这个概念只被定义为具有一个模式的分布。此外，众所周知，从直觉上看，即使在这些数据中，许多数据根本没有尾巴，或者在任何 "峰度系数 "的值上都非常小。 Sceptic Philozoff 2012.01.21 08:06 #635 -Aleksey-: 我也不觉得，这个问题并不复杂。根据《主题百科辞典》，这个概念只对具有一个模式的分布进行了定义。此外，众所周知，从直觉上看，即使在这些数据中，许多数据根本没有尾巴，或者在任何 "峰度系数 "的值上都有非常小的尾巴。 那么，对于任何分布来说都是肯定的，只是在多模的情况下，互访是困难的。 faa： 根据Peters的说法：分布有leptokursois：尖顶和厚尾。根据曼德布罗特的说法：分布不是正态，而是帕累托，其中方差根本就是无限的。 这与它的静止性没有关系。具有完全独立收益的随机漫步，由Cauchy以固定参数围绕零对称分布（即收益的正式静止分布），具有厚尾，第二动量是无限的。(实际上，对于Cauchy来说，即使是第一个动量也是未定义的）。 同时，很容易产生一个具有浮动参数的正态分布的值，其分布将具有细尾，但将是非平稳的。 Alexey Burnakov 2012.01.21 08:59 #636 在我的食谱中，有一个现象具有实际应用的潜力。我将在最后勾勒出它。 Alexey Burnakov 2012.01.21 09:42 #637 alexeymosc: 在我的食谱中，有一种现象有可能被实际应用。我将在一分钟内勾勒出它。我们有一个固定的随机数系列，相邻项之间的自相关接近于零。此外，这些条件只能部分满足，不能严格满足......。对于我们的目的，一些货币对的一系列增量是合适的；我采取了欧元兑美元M5 - 从终端A-ri从2011年3月8日至2012年1月20日，开放[0]-开放[1]。 就在那里，我的梦想行，就在那里。 整个系列的平均值接近于零--0到小数点后5位。现在，这一现象的基础。如果时间t=X(t)的值大于该系列的平均值，那么下一个时间t+1=X(t+1)的值将以75%的概率小于前一个。反之，如果t的值小于平均值，那么在t+1时，该值将大于前一个值，概率为75%。75%.(我将应要求指出关于这个问题的文章)。 如果open[0]-open[1]大于0，那么到下一个开盘的预期上涨不会大于open[0]-open[1]，概率为75%（可能出现负的上涨，价格会下降）。价格可能也会上涨，但可能 不会超过前两个公开赛的差额所设定的距离。到目前为止，没有任何实用的东西出来。只是基本的启发式方法。 警告：一个给行家的问题。 如果一个柱状图中的价格已经超过了open+（open[0]-open[1]）， 只要open[0]-open[1]大于0，价格将 以75%的概率 返回到< open+（open[0]-open[1]） 的范围 ？ 答案：请问，阿列克谢。不，在全球范围内（在整个样本中），概率模式发生了变化。如果价格已经超过了由以前的价值所确定的阈值，有近50%的概率它将返回到根据初始假设0.75应该在的地方。 现在说点变态的事。让我们试着玩玩open[0]-open[1] 尺寸。也许还有一些对价格运动范围（波动性）的依赖。 所以，高潮来了。 图中只显示了open[0]-open[1] <0的 情况 （虽然我提到了相反的情况，但仍然是对称的） 。在汇总表中，K列走的是open[0]-open[1] 的数值，并四舍五入到小数点后4位，也就是我原来系列中的所有变 体。N列是案例的数量。在 M列中，有 这样的 概率 ，即在条形图内减少的价格由 open[0]-open[1] 的值 将高于未来开盘时的open+ open[0]-open[1]。也就是说，它将开启概率预测的可能性，甚至是......嘘......。利润。 简而言之，写起来可能很混乱。这是一个值得思考的问题。 图表显示：蓝线是价格回到预测区域的概率，红线是案例的数量，阴线行是open[0]-open[1]从少到多的 分布。 所以，对于open[0]-open[1]的数值较大的modulo，价格在突破 open[0]-open[1] 的前一个数值设定的水平后 ，倾向于返回（回滚）到预测的区域，尽管这种回滚的概率低于75%。 以下是模拟交易的结果（我采取了10个五位数的点差）。 一行是卖出，一行是买入，以及它们的金额。纵轴上是点。 我正在回答问题，而我还有力气。 就这样了。 Rorschach 2012.01.21 10:05 #638 alexeymosc: 如果时间t=X(t)的值大于系列平均值，那么....。 概率是否取决于振幅Open[0]-Open[1]？ Alexey Burnakov 2012.01.21 10:09 #639 Rorschach: Open[0]-Open[1]的振幅是否有概率上的相关性？ 也许有，试试吧。 Alexey Burnakov 2012.01.21 10:22 #640 我还会补充什么呢...其他框架和对带着同样的能力，可以预测地工作。但我还没有检查过它。 还有一件事--做一个专家顾问应该不难（只有一个可调整的条件，通过一个新的条形条件关闭一个头寸）。也许我自己会勾勒它（在我的下辈子），也许有人会感兴趣，而且...... 1...575859606162636465666768697071...75 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
有一些特殊的静止性测试，你知道哪些（例如DF）。我不知道，只是听说过。
我给了一张KPSS的照片。
这完全是一条养成的安全电缆。
给我看看你的帖子（或至少是主题），我不想浪费时间去找它。特别是这里的话题也很值得关注。
我也不觉得，这个问题并不复杂。根据《主题百科辞典》，这个概念只对具有一个模式的分布进行了定义。此外，众所周知，从直觉上看，即使在这些数据中，许多数据根本没有尾巴，或者在任何 "峰度系数 "的值上都有非常小的尾巴。
那么，对于任何分布来说都是肯定的，只是在多模的情况下，互访是困难的。
faa： 根据Peters的说法：分布有leptokursois：尖顶和厚尾。根据曼德布罗特的说法：分布不是正态，而是帕累托，其中方差根本就是无限的。
这与它的静止性没有关系。具有完全独立收益的随机漫步，由Cauchy以固定参数围绕零对称分布（即收益的正式静止分布），具有厚尾，第二动量是无限的。(实际上，对于Cauchy来说，即使是第一个动量也是未定义的）。
同时，很容易产生一个具有浮动参数的正态分布的值，其分布将具有细尾，但将是非平稳的。
在我的食谱中，有一种现象有可能被实际应用。我将在一分钟内勾勒出它。
我们有一个固定的随机数系列，相邻项之间的自相关接近于零。此外，这些条件只能部分满足，不能严格满足......。对于我们的目的，一些货币对的一系列增量是合适的；我采取了欧元兑美元M5 - 从终端A-ri从2011年3月8日至2012年1月20日，开放[0]-开放[1]。
就在那里，我的梦想行，就在那里。
整个系列的平均值接近于零--0到小数点后5位。现在，这一现象的基础。如果时间t=X(t)的值大于该系列的平均值，那么下一个时间t+1=X(t+1)的值将以75%的概率小于前一个。反之，如果t的值小于平均值，那么在t+1时，该值将大于前一个值，概率为75%。75%.(我将应要求指出关于这个问题的文章)。
如果open[0]-open[1]大于0，那么到下一个开盘的预期上涨不会大于open[0]-open[1]，概率为75%（可能出现负的上涨，价格会下降）。价格可能也会上涨，但可能 不会超过前两个公开赛的差额所设定的距离。到目前为止，没有任何实用的东西出来。只是基本的启发式方法。
警告：一个给行家的问题。 如果一个柱状图中的价格已经超过了open+（open[0]-open[1]）， 只要open[0]-open[1]大于0，价格将 以75%的概率 返回到< open+（open[0]-open[1]） 的范围 ？
答案：请问，阿列克谢。不，在全球范围内（在整个样本中），概率模式发生了变化。如果价格已经超过了由以前的价值所确定的阈值，有近50%的概率它将返回到根据初始假设0.75应该在的地方。
现在说点变态的事。让我们试着玩玩open[0]-open[1] 尺寸。也许还有一些对价格运动范围（波动性）的依赖。
所以，高潮来了。
图中只显示了open[0]-open[1] <0的 情况 （虽然我提到了相反的情况，但仍然是对称的） 。在汇总表中，K列走的是open[0]-open[1] 的数值，并四舍五入到小数点后4位，也就是我原来系列中的所有变 体。N列是案例的数量。在 M列中，有 这样的 概率 ，即在条形图内减少的价格由 open[0]-open[1] 的值 将高于未来开盘时的open+ open[0]-open[1]。也就是说，它将开启概率预测的可能性，甚至是......嘘......。利润。
简而言之，写起来可能很混乱。这是一个值得思考的问题。
图表显示：蓝线是价格回到预测区域的概率，红线是案例的数量，阴线行是open[0]-open[1]从少到多的 分布。
所以，对于open[0]-open[1]的数值较大的modulo，价格在突破 open[0]-open[1] 的前一个数值设定的水平后 ，倾向于返回（回滚）到预测的区域，尽管这种回滚的概率低于75%。
以下是模拟交易的结果（我采取了10个五位数的点差）。
一行是卖出，一行是买入，以及它们的金额。纵轴上是点。
我正在回答问题，而我还有力气。
就这样了。
alexeymosc:
如果时间t=X(t)的值大于系列平均值，那么....。Open[0]-Open[1]的振幅是否有概率上的相关性？
我还会补充什么呢...其他框架和对带着同样的能力，可以预测地工作。但我还没有检查过它。
还有一件事--做一个专家顾问应该不难（只有一个可调整的条件，通过一个新的条形条件关闭一个头寸）。也许我自己会勾勒它（在我的下辈子），也许有人会感兴趣，而且......