trol222: 2- предложенное вами сваливание в одну кучу думаю врядли будет отличатся особо от общедоступных индикаторов семеныча, в том моем примере с шариком(написал сначала с нариком, ладно хоть опечатку увидел))) я делал упор именно на то что нужно как то отделить от общей массы те молекулы которые именно ударяют о стенки шара (как не придумал еще) .
https://www.youtube.com/watch?v=s2H3UG7Nab4 视频链接，无法进入。
如果你不介意，把它放在这里
我得出去一下，稍后再回来讨论视频...
>
trol222:
也许能派上用场......看看吧......
Renat 24.08.2006 09:08
最简单粗暴的方法是自动计算tick volume（例如M1）。
成交量 = (开盘 - 低点 + 高点 - 低点 + 高点 - 收盘) * pow(10,数字) + 1
https://www.mql5.com/ru/forum/54216
关于点子和点子......，我认为点子对点子来说是没有必要的....。试想一下，一个气球里面有很多分子。一些分子向前飞去，撞击球壁。而如果这些冲击的压力更多的是向右--球向右移动，如果向左--向左....，很明显，乍一看这样的小动作是很豪迈的....。因此，如果我们分析这种分子的时刻（当它们撞击墙壁时）和它们的持续时间，我们可以对球的运动性质（运动的继续或停止）做出假设
总之，气球的比喻非常好，来自statthermodynamics。这里是从统计热力学的角度看这个系统。滴答卷...当然，它们并不坏，但它们不会告诉你关于运动的任何重要信息：一个大的勾股量可能既是趋势又是平的。最好是看一下一定时间内（比如说，时间范围内）的费率增长，这样会更有参考价值。
现在------在本质上简单说说。按三类中的一类对运动进行编码。
-1-强势下行，
0-弱势下行，
+1-强势上行。
行动之间的界限最好从收益的概率分布的量级来计算，把它分成三个量级。或者，如果你太懒，就从无到有。
考虑到被分析的货币对的位置，以便将其归入正确的类别。例如，如果你分析法郎，而美元兑瑞郎对 强势上涨（+1），法郎将下跌，即对法郎来说是-1类。
接下来，做一个气体状态的矢量。假设我们有九个chif对，我们得到，例如，以下数字：<+1,0,-1,0,+1,-1,0,0,+1>。这是气体的微观状态 ，在每个位置都有一个特定的对的类。一个气体的所有可能的微观状态都是同样可能的。
气体的宏观状态 是一组等价的微观状态。对于这个序列中的气体的宏观状态，这些数字的顺序实际上并不重要。只有不同类别的数量是重要的。这 就是你得到不同概率的地方。有三个+1，两个-1和四个0。顺便说一下，与chiff flatt非常相似的东西。这就是它的作用。扁平化通常是最可能的宏观状态。
该宏观状态的热力学概率（相当于微观状态的数量--见下划线）通过阶乘计算：9！/（2！*3！*4！）=1260。(顺便说一下，最可能的宏观状态是完美的Chif flatt：9！/(3！*3！*3！)=1680。在这种情况下，完美的平面是三个+1，三个0和三个-1）。
而且，比如说，一个微观状态<+1,+1,0,+1,+1,+1,+1,0,+1>对应于一个热力学概率为9！/(7！*2！)=36的宏观状态。而这种宏观状态，正如我们所看到的，比上一个宏观状态的可能性小35倍。它实际上非常类似于一种趋势。
趋势是一种罕见的宏观状态。一个货币对的趋势是一个有趣的家伙，但它只有在考虑到多货币的情况下才可以可靠地登记。一个趋势只能通过货币来可靠地登记。一个单位的情况更棘手，因为它更复杂。事实上，有几种类型的单位，但我不会详细介绍。
顺便说一下，如果你取热力学概率的对数，你几乎得到了熵。这种熵可能会跟随我一生：然后是信息性的（在关于特征选择的分支中），然后是物理性的:)。
你可以从这里做你自己的挖掘。如果你有任何反对意见或有趣的想法，请写信给我。只不过，请不要问关于什么是量化、阶乘如何计算或为什么概率要通过阶乘来计算的白痴问题。你不像一个需要用银盘子带来一切的人。试着多读几遍这篇废话，让它有意义。我花了几个月的时间才把这些垃圾在我的大脑中固化下来。
P.S. 我们可以进入一些关于相变（气态/液态/死板和结晶趋势）的非常谵妄的东西，但这对于第一个大纲来说已经足够了。当然也有很多隐患。
。
该死的，我写了一个详尽的回复--当我点击 "添加评论 "栏时，它就全部消失了。这是因为会议时间太短了。
总之，气球的比喻非常好，来自于静态热力学。这里是从统计热力学的角度看这个系统。 滴答卷...当然，它们并不坏，但它们不会告诉你关于运动的任何重要信息：一个大的勾股量可能既是趋势又是平坦的。最 好是看一下一定时间内（比如说，时间范围内）的费率增长，这样会更有参考价值。
现在------在本质上简单说说。按三类中的一类对运动进行编码。
-1 -强势下行。
0--运动微弱。
+1 - 强势上扬。
1- 很明显，在趋势和平坦的情况下，嘀嗒声的音量都可以很高，但你一定误解了我的意思....。2- 如果我们转向tick，我强调tick到达的频率（成交量）和价格变化不能分开考虑，它们必须结合起来.....。
2-我不认为你建议的方式会与常见的塞梅尼奇指标有多大区别，在我用球举的例子中（我先用垃圾桶写的，至少我有错别字）），我是在提请注意需要将击球的分子与总质量分开（我还没有想出方法）。
现在我对速度和风扇感兴趣...还有从FF到FF的过渡部分...让我们看看
瓦莱里，尽量用这样的方式回答，让人清楚地知道引用的内容和引用的答案是什么。我（今天）很清楚，但我们其他人不清楚。
trol222: 2- предложенное вами сваливание в одну кучу думаю врядли будет отличатся особо от общедоступных индикаторов семеныча, в том моем примере с шариком(написал сначала с нариком, ладно хоть опечатку увидел))) я делал упор именно на то что нужно как то отделить от общей массы те молекулы которые именно ударяют о стенки шара (как не придумал еще) .
它是不同的，而且很有意义。
你注意到区别了吗？
我一开始就想写塞梅尼奇 ，但在最后一刻改变了主意......好了，就这样吧。首先，尝试管理你自己的想法。
该死的，我写了一个详尽的回复--当我点击 "添加评论 "栏时，它就全部消失了。这是因为会议时间太少。
该死的，我写了一个详尽的答复--但当我点击 "添加评论 "栏时，它全部消失了。这是因为会议时间太少。总
之，气球的比喻非常好，来自于stattermodynamics。这里是从统计热力学的角度看这个系统。滴答卷...当然，它们并不坏，但它们不会告诉你关于运动的任何重要信息：一个大的勾股量可能既是趋势又是平的。最好是看一下一定时间内（比如说，时间范围内）的费率增长，这样会更有参考价值。现在------在本质上简单说说。按三类中的一类对运动进行编码。-1-强势下行， 0-弱势下行， +1-强势上行。行动之间的界限最好从收益的概率分布的量级来计算，把它分成三个量级。或者，如果你太懒，就从无到有。考虑到被分析的货币对的位置，以便将其归入正确的类别。例如，如果你分析法郎，而美元兑瑞郎对强势上涨（+1），法郎将下跌，即对法郎来说是-1类。接下来，做一个气体状态的矢量。假设我们有九个chif对，我们得到，例如，以下数字：<+1,0,-1,0,+1,-1,0,0,+1>。这是气体的
微观状态 ，在每个位置都有一个特定的对的类。一个气体的所有可能的微观状态都是同样可能的。气体的
宏观状态 是一组等价的微观状态。对于这个序列中的气体的宏观状态，这些数字的顺序实际上并不重要。只有不同类别的数量是重要的。这 就是你得到不同概率的地方。有三个+1，两个-1和四个0。顺便说一下，与chiff flatt非常相似的东西。这就是它的作用。扁平化通常是最可能的宏观状态。该宏观状态的热力学概率（相当于微观状态的数量--见下划线）通过阶乘计算：9！/（2！*3！*4！）=1260。(顺便说一下，最可能的宏观状态是完美的Chif flatt：9！/(3！*3！*3！)=1680。在这种情况下，完美的平面是三个+1，三个0和三个-1）。而且，比如说，一个微观状态<+1,+1,0,+1,+1,+1,+1,0,+1>对应于一个热力学概率为9！/(7！*2！)=36的宏观状态。而这种宏观状态，正如我们所看到的，比上一个宏观状态的可能性小35倍。它实际上非常类似于一种趋势。趋势是一种罕见的宏观状态。一个货币对的趋势是一个有趣的家伙，但它只有在考虑到多货币的情况下才可以可靠地登记。一个趋势只能通过货币来可靠地登记。一个单位的情况更棘手，因为它更复杂。事实上，有几种类型的单位，但我不会详细介绍。顺便说一下，如果你取热力学概率的对数，你几乎得到了熵。这种熵可能会跟随我一生：然后是信息性的（在特征选择分支），然后是物理性的:)。
你可以从这里做你自己的挖掘。如果你有任何反对意见或有趣的想法，请写信给我。只不过，请不要问关于什么是量化、阶乘如何计算或为什么概率要通过阶乘来计算的白痴问题。你不像一个需要用银盘子带来一切的人。试着多读几遍这篇废话，让它有意义。我花了几个月的时间才把这些垃圾在我的大脑中固化下来。
P.S.我们可以进入一些关于相变（气态/液态/死板和结晶趋势）的非常谵妄的东西，但这对第一个声明来说已经足够了。当然，也有很多隐患。
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你介意我加入讨论吗？有些事情越来越有趣了。
顺便说一下，是的，论坛上的会话时间减少，增加了整体的乐趣。
阿列克谢提出的货币状态向量具有信息熵--假设其状态的概率结果相等--14.26466比特。但显然，其状态的概率密度函数 是不均匀的，所以熵会更小。
如何在这种表述中正式确定这一趋势？上升趋势的元素之和大于零，下降趋势的元素之和小于零？
再往下看，我看到了以下行动的一般化方案。当然，我们计算趋势事件的概率时要考虑到符号的问题。然后我们再着手预测货币的趋势。