MACD的第一和第二导数 - 页 27 1...202122232425262728293031323334...67 新评论 Сергей 2012.01.10 09:29 #261 简而言之，在摘要中。 (1)这个。 котри= тренд+ шум+ периодичность+ сезонность+ выбросы. 不可能找到，而且，这不是真的。没有季节性，没有周期性，没有噪音（！！）。这种模式并不奏效。在其他方面，你将不能直接使用商数工作。我强烈建议寻找一种转变，使kotir至少达到某种静止状态 (2) 大家都把注意力集中在回归上，很多帖子里都是一些常见的废话，大家不知道术语，不要把不适用于你的事情放在心上。 这是我试图让你集中精力做更重要的事情。很明显，不是每个人都是数学家等等。 (3) 在评估任何事情之前，你必须先指定炉灶的位置。而这就是TA，与之相比，EViews是一个巨大的进步。 TA不是 "炉灶"，它完全是一派胡言--在这里呆了很久的同事知道我不喜欢这个东西。 (4) 问题和更重要的问题--可预测性。 顺便说一下，你如何评估可预测性？ Сергей 2012.01.10 09:34 #262 faa1947: 这是对裂缝问题的回答。早在200年前，黑格尔就得出了数量向质量过渡的规律（之一）。这是指一个系统在积累了数量后，在一个小动作下过渡到一个新的质量。这现在被称为分形。 而黑格尔和分形有什么关系呢？然而，这并不重要。让它成为黑格尔，因为第一个理解就可以了。 如果认真地说，我们预测的是什么呢？定性的跳跃？将对市场走势产生未知影响的消息？ 我上面给出的市场模型是一个趋势模型，也就是说，我要用趋势，一切。我相信我要么不想预测其他东西（如vols），要么不能预测（如spike）。 然后证明引文中存在的趋势，在此之前，记得给它一个明确的定义。 СанСаныч Фоменко 2012.01.10 09:50 #263 我建议我们转移到专门的分支机构。 把我最后的帖子移到了那里 AlexeyFX 2012.01.10 12:31 #264 faa1947: 在有信号的地方，近似和插值这两个词是合适的。DSP专家一直忘了，市场上没有这样的信号 我无法理解 "没有信号 "是什么意思。数字化信号与数组close[n]有什么本质上的不同？ СанСаныч Фоменко 2012.01.10 12:39 #265 AlexeyFX: 我无法理解没有信号是什么意思。数字化信号与close[n]阵列有什么本质区别？因为信号就是信号。例如，一台带有载体的电视和一些其他狗屎。 我们没有这个信号，每个科蒂尔都分配他想要的东西，谁是马什卡，谁是随机的，等等。 最重要的是，我们没有像DSP信号中那样的目标来单挑。我们正在强调一些东西，以便对未来进行预测 Vladimir 2012.01.10 14:55 #266 Farnsworth: 这是正确的，它是一个普通的tr-regression。我不太确定这两个正弦和余弦会彻底改变DSP，但试着在一篇文章上打勾。 你如何充分识别模型，这一点不是很清楚。我的意思不是坚定地把模型 "画 "进一个系列，用MNC你可以把任何模型画进任何系列（对准确性有一些假设）。我问的是这样的理解：找到的 "最佳 "参数将在未来很长一段时间内保持不变，长到有时间来工作。有一个强烈的怀疑，那就是参数的行为是随机的。 除其他外，该模型有一个明显的缺点--你需要提前很长时间预测，以便从中获利。它不是很准确，此外，它根本没有描述市场，通过对模型的误差分析会发现--第一个滞后期会有强烈的相关性。 PS：虽然，对这件事的发展有一些想法，如果你有兴趣--我可以私下里写。 我描述了我的旧正弦波模型，因为有人问起它的输出。我很久以前就放弃了回归，也不在这里推广我的模式。为了使回归成功，在报价中必须有一个超过噪音的确定性和可预测的信号。自然现象或多或少是可以预测的，因为其物理假设的可重复性（一个著名的例子是预测太阳黑子的数量）。在我看来，外汇行情中这样的确定性信号并不存在。有faa提到季节性和经济周期。也许在更大的时间范围内（几年），他们仍然可以看到，尽管由于政府对经济的影响，他们试图避免经济的快速增长及其通货膨胀和经济衰退，这是事情的自然过程，所以不太经常。想象一下，如果人们为了避免寒冷的冬天和炎热的年份，学会了以一定的精度来调节空气温度，那么预测空气温度的任务就会变得很困难。如果我们谈论的是交易者感兴趣的小时间段的报价（分钟、小时），那么就不存在季节性和周期性。只有外部扰动（新闻）和市场反应。因为在我看来，新闻的方向是无法预测的，所以把它们纳入市场模型（比如说回归模型）是没有意义的。市场反应，即价格在最初飙升或下跌之后的行为，仍然可以预测，或者至少我希望它可以。 СанСаныч Фоменко 2012.01.10 15:29 #267 gpwr: 在我看来，外汇行情中没有这种确定性的信号。 我们可以拿一张图表来绘制ZZ，我们可以看到前天、昨天、今天、明天和一直以来的趋势。就像天气背后的物理过程一样，这些趋势背后也有经济过程、生产过程、政治等等。它们在本质上 都是惯性的，我们可以预期它们是确定性的趋势，而不是带有漂移的随机游走。新闻是无法预测的，但单个新闻极少对报价产生强烈的影响，但累积的新闻却对报价产生影响。但在这种情况下，背后又有一些过程，它以这种新闻汇总的形式表现出来，影响了报价。因此，这一趋势的基础是经济和政治生活的惯性。这种惯性被人群的情绪所搅乱，我们可以从图表上看到。 Faa提到了季节性和经济周期。也许在较大的时间范围内（年），他们仍然可以被注意到。 如果我们谈论的是你的预后，那么对我来说，以下内容无疑是有意义的。在外汇中没有季节性成分。至少没有人写这篇文章。但有一个周期性，即一些具有可变周期的波。在我的主题中，C_4 给出了一本非常有趣的书的链接，作者证明了具有对数周期的波幅在股灾前增长，而在股灾后开始消退。也就是说，有可能预测到股市的崩溃!例如，87 97等。 对我来说，这在外汇领域是非常有趣的。还没有人证明外汇中不存在这种周期性。我对撞车不是很感兴趣，但能够识别这样的波浪，并通过考虑这样的波浪来提高模型的可预测性，是非常有趣的。 这种波的存在可以通过ZZ之间的距离看出。在我看来，这种波浪的存在对市场的非平稳性概念有很大影响。也许这就是我们在离散性的变化中看到的情况。 Vladimir 2012.01.10 17:42 #268 faa1947:在我看来，外汇报价中没有这种确定性的信号。你可以拿一张图表来绘制ZZ，我们会看到前天、昨天、今天、明天和永远的趋势。就像天气背后的物理过程一样，这些趋势背后也有经济过程、生产过程、政治等等。它们在本质上 都是惯性的，我们可以预期它们是确定性的趋势，而不是带有漂移的随机游走...... 对数周期的波幅在股市暴跌前上升，在股市暴跌后开始消退。也就是说，股票市场的崩溃是可以预测的!例如，87年，97年，等等。能够识别这样的波浪并通过考虑这样的波浪来提高模型的可预测性是非常有趣的。通过ZZ之间的距离可以看出这种波的存在。在我看来，这种波浪的存在对市场的非平稳性概念有重大影响。也许这就是我们在离散性的变化中看到的东西。 首先，如果我们采取一个完全随机的过程，其概率密度函数 与外汇价格相同，并具有相同的1/f频率响应（"粉红 "噪声），那么我们得到一个与报价非常相似的时间序列。由于频谱的1/f形状（低频成分强于高频成分）、尖峰和高频 "噪音"，会有 "确定性 "趋势。不知道这个时间序列是如何产生的计量经济学家会猜测季节性、周期性、趋势、生产惯性等等。他们将应用低通滤波器（混杂，同样是Hodrick-Prescott）或ZigZag来隔离 "确定性 "成分。但过滤后的噪音仍将是噪音。当然，过滤后的噪声的可预测性要高得多，因为我们事先知道，过滤器输出的变化速度不能超过我们的过滤器带宽允许的速度。但推断过滤噪音的能力与交易盈利能力关系不大。 其次，在两次撞车前对 "对数 "波的观察，对其预测撞车的能力没有提供什么信息，对其有利可图的使用更是没有信息。总共有多少次这样的浪潮，其中有多少次导致了坍塌？例如，艾略特波浪国际公司的罗伯特-普雷克特因其对1980年代的牛市、1987年的崩溃、2000-2002年和2008-2009年的熊市以及2009年3月的反弹的 "准确 "预测而闻名。但如果你看一下他的预测历史，其准确性并不高。他预测1982-2000年的牛市将在1978年开始，提前4年。2000-2002年的熊市是在他的预测（1995年）5年后出现的。而根据他的预测，2008-2009年的熊市应该在2003年到来。道琼斯指数在2003-2007年期间从8000点上升到14000点是 "在预测的误差范围内"。根据他的预测，在2009年的短暂反弹之后，市场应该重新回到熊市，道指应该跌到2000点。我们知道道琼斯指数今天的位置。普雷赫特继续论证，他的预测是正确的，错误的是市场行为。他们印制了大量的货币，使美元贬值...他甚至绘制了道琼斯指数与黄金的对比图，在那里你实际上可以看到，从2000年到今天，市场一直在看跌。这对他的投资者的盈利能力有什么帮助？自1980年以来，普雷克特的建议所带来的利润低于简单的买入并持有道指股票。简而言之，"即使是一个坏掉的时钟，一天也会有两次正确的时间"。 СанСаныч Фоменко 2012.01.10 18:00 #269 gpwr: 首先，如果我们采取一个完全随机的过程，具有与外汇价格相同的概率密度和相同的1/f频率响应（"粉红 "噪声），我们得到 一个与报价非常相似的时间 序列。由于频谱的1/f形状（低频成分强于高频成分）、尖峰和高频 "噪音"，会有 "确定性 "趋势。 懒得找链接，但区分随机趋势和确定性趋势的尝试是领先的，而且有一些解决了这个问题的案例清单，但根据该出版物，这个问题在一般情况下没有得到解决。 在这里，遇到随机性与确定性趋势的概率要重要得多。我们知道，直到最近，市场的主要理论是一个具有随机行走的有效市场。诺贝尔奖得主都在这里。但在过去的20-30年里，这一理论受到了合理的批评，事实证明，在市场上运行的主要是确定性的趋势，几乎没有随机性的趋势存在。 其次，在两次撞车前对 "对数 "波的观察，对其预测撞车的能力没有提供什么信息，对其有利可图的使用更是没有信息。 我对预测崩盘不感兴趣，但我对市场的口头模式非常感兴趣。预测的成功取决于考虑到商数特征的完整性：趋势、噪音、季节性和大概的周期性。我已经列出了趋势交易中商数的几乎所有属性。数学家 表示，他还看到一个属性。如果有些东西没有被建模，那就意味着这些东西可能很重要。与大多数指标一样，噪音也会消失。正是在这个意义上，我对周期性感兴趣。在图表上，我们看到：价格围绕趋势线或横线波动。 Vladimir 2012.01.10 21:32 #270 纠正：外汇报价的行为就像1/f^2噪音（红色噪音）。这是欧元兑美元的M5光谱，8192条（代码附后）。 红线是一个完美的1/f^2光谱。1/f^2频谱是典型的布朗运动。阅读这个关于本主题的链接很有意思。 https://www.mql4.com/go?http://includesoft.com/Statistics/About_the_Randomness_of_ the-_ FOREX_Rates.htm 附加的文件： fft_spectrum.mq5 14 kb 1...202122232425262728293031323334...67 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
简而言之，在摘要中。
(1)这个。
котри= тренд+ шум+ периодичность+ сезонность+ выбросы.
不可能找到，而且，这不是真的。没有季节性，没有周期性，没有噪音（！！）。这种模式并不奏效。在其他方面，你将不能直接使用商数工作。我强烈建议寻找一种转变，使kotir至少达到某种静止状态
(2)
大家都把注意力集中在回归上，很多帖子里都是一些常见的废话，大家不知道术语，不要把不适用于你的事情放在心上。
这是我试图让你集中精力做更重要的事情。很明显，不是每个人都是数学家等等。
(3)
在评估任何事情之前，你必须先指定炉灶的位置。而这就是TA，与之相比，EViews是一个巨大的进步。
TA不是 "炉灶"，它完全是一派胡言--在这里呆了很久的同事知道我不喜欢这个东西。
(4)
问题和更重要的问题--可预测性。
顺便说一下，你如何评估可预测性？
这是对裂缝问题的回答。早在200年前，黑格尔就得出了数量向质量过渡的规律（之一）。这是指一个系统在积累了数量后，在一个小动作下过渡到一个新的质量。这现在被称为分形。
而黑格尔和分形有什么关系呢？然而，这并不重要。让它成为黑格尔，因为第一个理解就可以了。
如果认真地说，我们预测的是什么呢？定性的跳跃？将对市场走势产生未知影响的消息？
我上面给出的市场模型是一个趋势模型，也就是说，我要用趋势，一切。我相信我要么不想预测其他东西（如vols），要么不能预测（如spike）。
然后证明引文中存在的趋势，在此之前，记得给它一个明确的定义。
我建议我们转移到专门的分支机构。
把我最后的帖子移到了那里
在有信号的地方，近似和插值这两个词是合适的。DSP专家一直忘了，市场上没有这样的信号
我无法理解 "没有信号 "是什么意思。数字化信号与数组close[n]有什么本质上的不同？
我无法理解没有信号是什么意思。数字化信号与close[n]阵列有什么本质区别？
因为信号就是信号。例如，一台带有载体的电视和一些其他狗屎。
我们没有这个信号，每个科蒂尔都分配他想要的东西，谁是马什卡，谁是随机的，等等。
最重要的是，我们没有像DSP信号中那样的目标来单挑。我们正在强调一些东西，以便对未来进行预测
这是正确的，它是一个普通的tr-regression。我不太确定这两个正弦和余弦会彻底改变DSP，但试着在一篇文章上打勾。
你如何充分识别模型，这一点不是很清楚。我的意思不是坚定地把模型 "画 "进一个系列，用MNC你可以把任何模型画进任何系列（对准确性有一些假设）。我问的是这样的理解：找到的 "最佳 "参数将在未来很长一段时间内保持不变，长到有时间来工作。有一个强烈的怀疑，那就是参数的行为是随机的。
除其他外，该模型有一个明显的缺点--你需要提前很长时间预测，以便从中获利。它不是很准确，此外，它根本没有描述市场，通过对模型的误差分析会发现--第一个滞后期会有强烈的相关性。
PS：虽然，对这件事的发展有一些想法，如果你有兴趣--我可以私下里写。
我描述了我的旧正弦波模型，因为有人问起它的输出。我很久以前就放弃了回归，也不在这里推广我的模式。为了使回归成功，在报价中必须有一个超过噪音的确定性和可预测的信号。自然现象或多或少是可以预测的，因为其物理假设的可重复性（一个著名的例子是预测太阳黑子的数量）。在我看来，外汇行情中这样的确定性信号并不存在。有faa提到季节性和经济周期。也许在更大的时间范围内（几年），他们仍然可以看到，尽管由于政府对经济的影响，他们试图避免经济的快速增长及其通货膨胀和经济衰退，这是事情的自然过程，所以不太经常。想象一下，如果人们为了避免寒冷的冬天和炎热的年份，学会了以一定的精度来调节空气温度，那么预测空气温度的任务就会变得很困难。如果我们谈论的是交易者感兴趣的小时间段的报价（分钟、小时），那么就不存在季节性和周期性。只有外部扰动（新闻）和市场反应。因为在我看来，新闻的方向是无法预测的，所以把它们纳入市场模型（比如说回归模型）是没有意义的。市场反应，即价格在最初飙升或下跌之后的行为，仍然可以预测，或者至少我希望它可以。
在我看来，外汇行情中没有这种确定性的信号。
我们可以拿一张图表来绘制ZZ，我们可以看到前天、昨天、今天、明天和一直以来的趋势。就像天气背后的物理过程一样，这些趋势背后也有经济过程、生产过程、政治等等。它们在本质上 都是惯性的，我们可以预期它们是确定性的趋势，而不是带有漂移的随机游走。新闻是无法预测的，但单个新闻极少对报价产生强烈的影响，但累积的新闻却对报价产生影响。但在这种情况下，背后又有一些过程，它以这种新闻汇总的形式表现出来，影响了报价。因此，这一趋势的基础是经济和政治生活的惯性。这种惯性被人群的情绪所搅乱，我们可以从图表上看到。
Faa提到了季节性和经济周期。也许在较大的时间范围内（年），他们仍然可以被注意到。
如果我们谈论的是你的预后，那么对我来说，以下内容无疑是有意义的。在外汇中没有季节性成分。至少没有人写这篇文章。但有一个周期性，即一些具有可变周期的波。在我的主题中，C_4 给出了一本非常有趣的书的链接，作者证明了具有对数周期的波幅在股灾前增长，而在股灾后开始消退。也就是说，有可能预测到股市的崩溃!例如，87 97等。
对我来说，这在外汇领域是非常有趣的。还没有人证明外汇中不存在这种周期性。我对撞车不是很感兴趣，但能够识别这样的波浪，并通过考虑这样的波浪来提高模型的可预测性，是非常有趣的。 这种波的存在可以通过ZZ之间的距离看出。在我看来，这种波浪的存在对市场的非平稳性概念有很大影响。也许这就是我们在离散性的变化中看到的情况。
在我看来，外汇报价中没有这种确定性的信号。
你可以拿一张图表来绘制ZZ，我们会看到前天、昨天、今天、明天和永远的趋势。就像天气背后的物理过程一样，这些趋势背后也有经济过程、生产过程、政治等等。它们在本质上 都是惯性的，我们可以预期它们是确定性的趋势，而不是带有漂移的随机游走......
对数周期的波幅在股市暴跌前上升，在股市暴跌后开始消退。也就是说，股票市场的崩溃是可以预测的!例如，87年，97年，等等。能够识别这样的波浪并通过考虑这样的波浪来提高模型的可预测性是非常有趣的。通过ZZ之间的距离可以看出这种波的存在。在我看来，这种波浪的存在对市场的非平稳性概念有重大影响。也许这就是我们在离散性的变化中看到的东西。
首先，如果我们采取一个完全随机的过程，其概率密度函数 与外汇价格相同，并具有相同的1/f频率响应（"粉红 "噪声），那么我们得到一个与报价非常相似的时间序列。由于频谱的1/f形状（低频成分强于高频成分）、尖峰和高频 "噪音"，会有 "确定性 "趋势。不知道这个时间序列是如何产生的计量经济学家会猜测季节性、周期性、趋势、生产惯性等等。他们将应用低通滤波器（混杂，同样是Hodrick-Prescott）或ZigZag来隔离 "确定性 "成分。但过滤后的噪音仍将是噪音。当然，过滤后的噪声的可预测性要高得多，因为我们事先知道，过滤器输出的变化速度不能超过我们的过滤器带宽允许的速度。但推断过滤噪音的能力与交易盈利能力关系不大。
其次，在两次撞车前对 "对数 "波的观察，对其预测撞车的能力没有提供什么信息，对其有利可图的使用更是没有信息。总共有多少次这样的浪潮，其中有多少次导致了坍塌？例如，艾略特波浪国际公司的罗伯特-普雷克特因其对1980年代的牛市、1987年的崩溃、2000-2002年和2008-2009年的熊市以及2009年3月的反弹的 "准确 "预测而闻名。但如果你看一下他的预测历史，其准确性并不高。他预测1982-2000年的牛市将在1978年开始，提前4年。2000-2002年的熊市是在他的预测（1995年）5年后出现的。而根据他的预测，2008-2009年的熊市应该在2003年到来。道琼斯指数在2003-2007年期间从8000点上升到14000点是 "在预测的误差范围内"。根据他的预测，在2009年的短暂反弹之后，市场应该重新回到熊市，道指应该跌到2000点。我们知道道琼斯指数今天的位置。普雷赫特继续论证，他的预测是正确的，错误的是市场行为。他们印制了大量的货币，使美元贬值...他甚至绘制了道琼斯指数与黄金的对比图，在那里你实际上可以看到，从2000年到今天，市场一直在看跌。这对他的投资者的盈利能力有什么帮助？自1980年以来，普雷克特的建议所带来的利润低于简单的买入并持有道指股票。简而言之，"即使是一个坏掉的时钟，一天也会有两次正确的时间"。
首先，如果我们采取一个完全随机的过程，具有与外汇价格相同的概率密度和相同的1/f频率响应（"粉红 "噪声），我们得到 一个与报价非常相似的时间 序列。由于频谱的1/f形状（低频成分强于高频成分）、尖峰和高频 "噪音"，会有 "确定性 "趋势。
懒得找链接，但区分随机趋势和确定性趋势的尝试是领先的，而且有一些解决了这个问题的案例清单，但根据该出版物，这个问题在一般情况下没有得到解决。
在这里，遇到随机性与确定性趋势的概率要重要得多。我们知道，直到最近，市场的主要理论是一个具有随机行走的有效市场。诺贝尔奖得主都在这里。但在过去的20-30年里，这一理论受到了合理的批评，事实证明，在市场上运行的主要是确定性的趋势，几乎没有随机性的趋势存在。
其次，在两次撞车前对 "对数 "波的观察，对其预测撞车的能力没有提供什么信息，对其有利可图的使用更是没有信息。
我对预测崩盘不感兴趣，但我对市场的口头模式非常感兴趣。预测的成功取决于考虑到商数特征的完整性：趋势、噪音、季节性和大概的周期性。我已经列出了趋势交易中商数的几乎所有属性。数学家 表示，他还看到一个属性。如果有些东西没有被建模，那就意味着这些东西可能很重要。与大多数指标一样，噪音也会消失。正是在这个意义上，我对周期性感兴趣。在图表上，我们看到：价格围绕趋势线或横线波动。
纠正：外汇报价的行为就像1/f^2噪音（红色噪音）。这是欧元兑美元的M5光谱，8192条（代码附后）。
红线是一个完美的1/f^2光谱。1/f^2频谱是典型的布朗运动。阅读这个关于本主题的链接很有意思。
https://www.mql4.com/go?http://includesoft.com/Statistics/About_the_Randomness_of_ the-_ FOREX_Rates.htm