测量振动振幅 - 页 7 12345678910 新评论 VonDo Mix 2012.03.29 04:30 #61 我也忍不住想说点题外话。关于逻辑和编程。 编程和抽象思维才是不可分割的。 而逻辑学作为一门科学，也需要这种思考。 但人们也有直观的逻辑，这有时会给他们带来优势。显然，他们的脑子里有一台超级计算机。 这就是为什么他们不倾向于数学、Exel和编程。 而在Fora案件中，他们往往比摘要更成功。( 人们仍然可以在这里争论分析和综合的问题...... ;) Maxim Romanov 2012.03.29 08:47 #62 Freud: 这里是振荡运动，我们需要确定每个案例中的主导谐波并将其合并。 一般来说，我对你确定主导谐波的原则感兴趣。 一般来说，没有什么特别的，最简单的方法。简单地说：用标准设置取一个 "之 "字形（尽管这并不重要），在一定时期内，例如在M15上的一个星期，测量其每个膝盖的长度（以点为单位）和条数，得到一个数据长度为点-条数的数组。 然后将所有收到的值分成+-20%的范围（参数根据目标而变化），并计算振幅阵列中的单个振幅有多少落入每个范围。 然后，对于每个范围，计算出振幅总数的百分比，以及每个范围内的平均条数。 结果是一个大的表格，内容是："。 振幅范围 ---- 百分比 ---- 振幅的平均条数 gince 2012.03.29 09:15 #63 khorosh: 如果你认为将编程与逻辑联系起来很奇怪，那么你就不知道这个词是什么意思。能够进行逻辑思考是能够进行编程、设计房屋或电子电路的必要条件，但不是充分条件。你的理由就像米特罗法努什卡："我为什么要知道地理，我可以告诉我的马车夫要去哪里，他就会带我去那里。我明白，达芬奇的时代已经过去了，有很多职业。但如今，编程已成为所有自尊心强的专业人士在科学、技术、工业甚至医学的任何分支工作中不可或缺的工具。 例子 我在一家化工厂工作。我们在车间里生产化学品。所有这些都是由人控制的，他得到了自动化（带有程序的计算机）的协助。过程工程师意识到这种程序的存在，并使用它们，但他们对编程没有任何头绪。过程工程师把任务交给程序员，他说他可以改变编程，使其发挥作用。这就是在技术和程序之间找到妥协的方式。程序员往往对化学过程知之甚少，反之亦然。 这种化学过程曾经在没有计算机的情况下被控制。因此，这些理论也可以在没有编程知识的情况下建立。 P.s. 我为这些错误道歉。我对普西不是很在行。 hrenfx 2012.03.29 09:21 #64 223231: 一般来说，没有什么特别的，最简单的方法。简单地说：取一个标准设置的 "之 "字形（尽管这并不重要），在一定时期内，例如在m15上的一个星期，测量其每个膝盖的长度（以点为单位）和条数，得到一个数据长度为点-条数的数组。 然后将所有收到的值分成+-20%的范围（参数根据目标而变化），并计算振幅阵列中的单个振幅有多少落入每个范围。 然后，对于每个范围，计算出振幅总数的百分比，以及每个范围内的平均条数。 结果是一个大的表格，内容是："。 振幅范围 ---- 百分比 ---- 振幅的平均条数 罕见的（不幸的）好帖子。这里有更多 关于这个问题的信息。 [删除] 2012.03.29 09:22 #65 gince: 例子 我在一家化工厂工作。我们在车间里生产化学品。所有这些都是由人控制的，他得到了自动化（带有程序的计算机）的协助。过程工程师意识到这种程序的存在，并使用它们，但他们对编程没有任何头绪。过程工程师把任务交给程序员，他说他可以改变编程并使其发挥作用。这就是在技术和程序之间找到妥协的方式。程序员对化学过程的了解往往非常有限，反之亦然。 这种化学过程曾经在没有计算机的情况下被控制。因此，这些理论也可以在没有编程知识的情况下建立。 P.s. 我为这些错误道歉。我的阴部不是很好。 你不会否认，完全自动化在原则上是可能的。但当然没有人会花一百万美元生产一个甜食，然后以5卢布的价格出售。 khorosh 2012.03.29 10:08 #66 gince: 例子我在一家化工厂工作。在车间里，我们生产一种化学物质。所有这些都是由一个人管理的，他得到了自动化（带有程序的计算机）的协助。过程工程师意识到这种程序的存在，并使用它们，但他们对编程没有任何头绪。过程工程师把任务交给程序员，他说他可以改变编程并使其发挥作用。这就是在技术和程序之间找到妥协的方式。程序员对化学过程的了解往往非常有限，反之亦然。这种化学过程曾经在没有计算机的情况下被控制。因此，这些理论也可以在没有编程知识的情况下建立。P.s. 我为这些错误道歉。阴部有点困难。 在计算机技术诞生之前，既没有编程，也没有程序员，但进步的速度并不慢。这不是问题的关键。问题是，如今任何知识分支的专家如果在工作中在一定程度上使用编程，就能取得更大的成功。而且，特别是如果一个人发展了市场波动理论，编程的能力将对他有很大帮助。而如果一个人完全不懂编程，他甚至很难为一个程序员写一份 职权范围。如果程序员不熟悉化学，而化学家不熟悉编程，他们有时很难相互理解。最理想的事情是让化学家对自己的任务进行编程。我认为，随着时间的推移，任何专业的专家都会自然而然地懂得编程。下面是一个例子。我参与了复杂的无线电电子复合体的开发。在生产这些综合体时，在调试和调整这些设备方面存在困难，因为对调整人员来说，迅速掌握新的、复杂的技术是相当困难的，寻找装配故障和有缺陷的元件也非常耗时。挑战是如何加快这一进程。我建议创建一个程序--一个搜索缺陷的专家系统。虽然我是电路方面的专家，但我擅长编程，虽然不是很专业。我读了一本关于专家系统的书，开发了这样一个程序。由于我对设备的原理图和操作有透彻的了解，对我来说，为这个程序创建和完成一个知识库并不困难。为理赔人员设置产品的工作得到了极大的便利。该程序以对话的方式提出关于故障性质的问题，操作人员输入答案。该程序建议在哪里以及检查什么来定位故障。于是，通过多阶段的钻研，搜索的结果是一个特定的元件或装配故障。想象一下，如果我不得不求助于程序员的知识--开发过程会慢得多，因为为一个不懂电子的女孩程序员写职权范围相当复杂，而自己做程序要容易得多。 Maxim Romanov 2012.03.29 16:23 #67 这是本月英镑M15的振幅分布。X轴是百分比，Y轴是范围。偏差为30%的频段 gince 2012.03.30 05:19 #68 khorosh: 还有一件事。我也用EXCEL做了很多事情。我从μl那里导出，在那里看，因为我不是什么事都用μl做。 [删除] 2012.03.30 10:09 #69 223231: 这是本月英镑M15的振幅分布。X轴是百分比，Y轴是范围。偏差为30%的频段 我仍然不明白30%的偏差范围（与什么有关），以及什么与什么的X百分比比例？ Maxim Romanov 2012.03.30 10:30 #70 例如，第一个区间是10-13点，相当于10+30%。 我称它为有30%偏差的区间。在42-54.6点范围内的最大百分比（在图表上），它意味着在42-54.6点范围内的所有单次波动中（比如有100次），下跌了26件，即26%。这意味着，有26%的概率，价格在通过42-54.6点后会逆转，并在相反的方向通过相同数量的点。自然，范围越大，单个波动落入其中的可能性就越大。 在短暂的历史中（一个月），我们可以看到最低点和最高点；如果我们采取3年的历史，它变得几乎平坦，在开始时有一个下降。因此，历史越长，分布就越均匀。它显示了市场是如何变化的，在每个独立的时间段，振幅分布是不同的，所以为一个时期优化的TS将在最前面失败。因此，了解振幅的分布，我们可以调整TS的参数，如实时优化。 12345678910 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
我也忍不住想说点题外话。关于逻辑和编程。
编程和抽象思维才是不可分割的。
而逻辑学作为一门科学，也需要这种思考。
但人们也有直观的逻辑，这有时会给他们带来优势。显然，他们的脑子里有一台超级计算机。
这就是为什么他们不倾向于数学、Exel和编程。
而在Fora案件中，他们往往比摘要更成功。(
人们仍然可以在这里争论分析和综合的问题......
;)
这里是振荡运动，我们需要确定每个案例中的主导谐波并将其合并。
一般来说，我对你确定主导谐波的原则感兴趣。
一般来说，没有什么特别的，最简单的方法。简单地说：用标准设置取一个 "之 "字形（尽管这并不重要），在一定时期内，例如在M15上的一个星期，测量其每个膝盖的长度（以点为单位）和条数，得到一个数据长度为点-条数的数组。
然后将所有收到的值分成+-20%的范围（参数根据目标而变化），并计算振幅阵列中的单个振幅有多少落入每个范围。
然后，对于每个范围，计算出振幅总数的百分比，以及每个范围内的平均条数。
结果是一个大的表格，内容是："。
振幅范围 ---- 百分比 ---- 振幅的平均条数
如果你认为将编程与逻辑联系起来很奇怪，那么你就不知道这个词是什么意思。能够进行逻辑思考是能够进行编程、设计房屋或电子电路的必要条件，但不是充分条件。你的理由就像米特罗法努什卡："我为什么要知道地理，我可以告诉我的马车夫要去哪里，他就会带我去那里。我明白，达芬奇的时代已经过去了，有很多职业。但如今，编程已成为所有自尊心强的专业人士在科学、技术、工业甚至医学的任何分支工作中不可或缺的工具。
例子
我在一家化工厂工作。我们在车间里生产化学品。所有这些都是由人控制的，他得到了自动化（带有程序的计算机）的协助。过程工程师意识到这种程序的存在，并使用它们，但他们对编程没有任何头绪。过程工程师把任务交给程序员，他说他可以改变编程，使其发挥作用。这就是在技术和程序之间找到妥协的方式。程序员往往对化学过程知之甚少，反之亦然。
这种化学过程曾经在没有计算机的情况下被控制。因此，这些理论也可以在没有编程知识的情况下建立。
P.s. 我为这些错误道歉。我对普西不是很在行。
一般来说，没有什么特别的，最简单的方法。简单地说：取一个标准设置的 "之 "字形（尽管这并不重要），在一定时期内，例如在m15上的一个星期，测量其每个膝盖的长度（以点为单位）和条数，得到一个数据长度为点-条数的数组。
然后将所有收到的值分成+-20%的范围（参数根据目标而变化），并计算振幅阵列中的单个振幅有多少落入每个范围。
然后，对于每个范围，计算出振幅总数的百分比，以及每个范围内的平均条数。
结果是一个大的表格，内容是："。
振幅范围 ---- 百分比 ---- 振幅的平均条数
例子
我在一家化工厂工作。我们在车间里生产化学品。所有这些都是由人控制的，他得到了自动化（带有程序的计算机）的协助。过程工程师意识到这种程序的存在，并使用它们，但他们对编程没有任何头绪。过程工程师把任务交给程序员，他说他可以改变编程并使其发挥作用。这就是在技术和程序之间找到妥协的方式。程序员对化学过程的了解往往非常有限，反之亦然。
这种化学过程曾经在没有计算机的情况下被控制。因此，这些理论也可以在没有编程知识的情况下建立。
P.s. 我为这些错误道歉。我的阴部不是很好。
你不会否认，完全自动化在原则上是可能的。但当然没有人会花一百万美元生产一个甜食，然后以5卢布的价格出售。
例子
我在一家化工厂工作。在车间里，我们生产一种化学物质。所有这些都是由一个人管理的，他得到了自动化（带有程序的计算机）的协助。过程工程师意识到这种程序的存在，并使用它们，但他们对编程没有任何头绪。过程工程师把任务交给程序员，他说他可以改变编程并使其发挥作用。这就是在技术和程序之间找到妥协的方式。程序员对化学过程的了解往往非常有限，反之亦然。
这种化学过程曾经在没有计算机的情况下被控制。因此，这些理论也可以在没有编程知识的情况下建立。
P.s. 我为这些错误道歉。阴部有点困难。
在计算机技术诞生之前，既没有编程，也没有程序员，但进步的速度并不慢。这不是问题的关键。问题是，如今任何知识分支的专家如果在工作中在一定程度上使用编程，就能取得更大的成功。而且，特别是如果一个人发展了市场波动理论，编程的能力将对他有很大帮助。而如果一个人完全不懂编程，他甚至很难为一个程序员写一份 职权范围。如果程序员不熟悉化学，而化学家不熟悉编程，他们有时很难相互理解。最理想的事情是让化学家对自己的任务进行编程。我认为，随着时间的推移，任何专业的专家都会自然而然地懂得编程。下面是一个例子。我参与了复杂的无线电电子复合体的开发。在生产这些综合体时，在调试和调整这些设备方面存在困难，因为对调整人员来说，迅速掌握新的、复杂的技术是相当困难的，寻找装配故障和有缺陷的元件也非常耗时。挑战是如何加快这一进程。我建议创建一个程序--一个搜索缺陷的专家系统。虽然我是电路方面的专家，但我擅长编程，虽然不是很专业。我读了一本关于专家系统的书，开发了这样一个程序。由于我对设备的原理图和操作有透彻的了解，对我来说，为这个程序创建和完成一个知识库并不困难。为理赔人员设置产品的工作得到了极大的便利。该程序以对话的方式提出关于故障性质的问题，操作人员输入答案。该程序建议在哪里以及检查什么来定位故障。于是，通过多阶段的钻研，搜索的结果是一个特定的元件或装配故障。想象一下，如果我不得不求助于程序员的知识--开发过程会慢得多，因为为一个不懂电子的女孩程序员写职权范围相当复杂，而自己做程序要容易得多。
这是本月英镑M15的振幅分布。X轴是百分比，Y轴是范围。偏差为30%的频段
还有一件事。我也用EXCEL做了很多事情。我从μl那里导出，在那里看，因为我不是什么事都用μl做。
这是本月英镑M15的振幅分布。X轴是百分比，Y轴是范围。偏差为30%的频段
我仍然不明白30%的偏差范围（与什么有关），以及什么与什么的X百分比比例？
例如，第一个区间是10-13点，相当于10+30%。 我称它为有30%偏差的区间。在42-54.6点范围内的最大百分比（在图表上），它意味着在42-54.6点范围内的所有单次波动中（比如有100次），下跌了26件，即26%。这意味着，有26%的概率，价格在通过42-54.6点后会逆转，并在相反的方向通过相同数量的点。自然，范围越大，单个波动落入其中的可能性就越大。
在短暂的历史中（一个月），我们可以看到最低点和最高点；如果我们采取3年的历史，它变得几乎平坦，在开始时有一个下降。因此，历史越长，分布就越均匀。它显示了市场是如何变化的，在每个独立的时间段，振幅分布是不同的，所以为一个时期优化的TS将在最前面失败。因此，了解振幅的分布，我们可以调整TS的参数，如实时优化。