价格变动的规律性：第一部分。价格定位 - 页 8

新评论
 
tara:


首先，你必须定义什么是渠道。剩下的就很容易了:)


据我所知，我们在代码中设置了最初和最后的条形和价格斜率，并寻找离此斜率最大的价格。当然，这是最简单的方法。根据我的定义，如果我能够找到一条价格至少触及（没有交叉）3次的直线，那么通道就会存在。为什么是3次？因为2个接触是不相关的（任何2个点总是可以被一条直线通过）。这条线可以是支撑位（价格上涨），也可以是阻力位（价格下跌）。坡度可以是任何东西。
  
// Поиск ближайшей точки пробоя линии
void fBreakPoint(string Name                 // Имя пробоя
                ,int Bar1,double Price1      // Начать поиск
                ,double Speed                // Наклон линии
                ,int Bar2                    // Закончить поиск
                ,int& Bar,double& Price) {   // Пробой линии
   Bar=LastBar-1;
   Price=0;
   datetime Time1=Time[Bar1],
            Time2=Time[Bar2];
   if( Bar1<LastBar || Bar2<LastBar || Price1<Zero ) {
      if( РежимОтладки ) Print("***   "+Name+" - параметры пробоя: "
                    +DoubleToStr(Price1,Digits)+" ("+Bar1+"/"+TimeToStr(Time1)
                                            +")...("+Bar2+"/"+TimeToStr(Time2)+")");
      return;
   }
   int Step;
   double H, L, P;
   if( Bar2>Bar1 ) Step=1; else Step=-1;
   if( High[Bar1]-Price1>Zero
    && Price1-Low[Bar1]>Zero ) {             // Первый бар
      Bar=Bar1;
      Price=Price1;
      return;
   }
   while( Bar1!=Bar2 ) {
      H=High[Bar1];                          // Предыдущий бар
      L=Low[Bar1];
      P=Price1;
      Price1-=Step*Speed;                    // Текущий бар
      Bar1+=Step;
      if( ( High[Bar1]-Price1>Zero && P-L>Zero )
       || ( Price1-Low[Bar1]> Zero && H-P>Zero ) ) {
         Bar=Bar1;
         Price=Price1;
         return;
   }  }
   return;
}

确定一个通道的起点和终点。

 
gpwr:

按照我的理解，在代码中，我们设置了初始和最后的条形图以及价格的斜率，并寻找与此斜率相距最大的价格。当然，这是最简单的方法。根据我的定义，如果我们能找到一条价格至少触及（没有越过）3次的直线，那么通道就存在。为什么是3次？因为2个接触是不相关的（任何2个点总是可以被一条线通过）。这条线可以是支撑位（价格上涨），也可以是阻力位（价格下跌）。坡度可以是任何东西。

在谈到模式时，我不喜欢具体的数字。

我的主要工具是切线。只是在我们的案例中得到的两点：(

 
睡觉去了。已经过了午夜了:)
 
alsu:

它可能不会。热力学第二定律告诉我们：一个封闭系统的熵不能减少。这意味着，对于任何真实的过程，我们必须始终观察到时间上前进和后退方向之间的不平衡。

在实践方面，我们可以用一点不同的方式来看待第二定律：如果我们确实在某个时间点上登记了熵的减少（例如，在这种情况下，我们看到了一个摆动），这意味着系统受到了外部影响。如果我们能尽快找出哪条路，我们就能得到一份奖品)


在随机的情况下，如果我们产生一个没有波动效应的系列，将是随机的。而如果从一个真实的保留波动性的序列中得到一个随机序列，它将与原始序列相同。也就是说，对于每个概率为0.5的条形图，我们要么保持不变，要么对其进行镜像。
 
Avals:

如果我们生成一个没有波动效应的随机数列，它将与原来的数列相同。而如果我们从一个真实的保留波动性的随机数列中得到一个随机数列，它将与初始数列相同。也就是说，对于每个概率为0.5的条形图，要么保持不变，要么对其进行镜像。


我调整了第一篇帖子中的脚本，使其能与随机引文一起工作（概率为0.5的镜面反射条）。我也得到了大于1的内部和外部数字的比率，但稳定地低于真正的酒吧。

也许剧本中出现了错误。

// Скрипт для подсчёта доли внешних и внутренних бар //
#property  copyright "Copyright © Svinotavr-2000"
#property  link      "DmitriyN"

int start()
 {
   MathSrand(TimeLocal());
   double n;                // Количество бар всего, шт
   double KolVneshBar;      // Количество внешних бар, шт
   double KolVnutrBar;      // Количество внутренних бар, шт
   double ProcentVneshBar;  // Процент внешних бар, %
   double ProcentVnutrBar;  // Процент внутренних бар, %
   double OtnoshVnutKVnesh; // Отношение числа внутренних бар к числу внешних бар, раз
   double H,L,pH,pL;
   // Берём число бар на единицу меньшее, чем всего
   n=Bars-1; 
   double lastCl=Close[Bars];
   // Цикл по всем барам
        for(int j = n; j > 0; j--)
        {      
              int rnd=MathRand();
              if (rnd>=16384) bool zerk=true; else zerk=false;
              pH=H;
              pL=L;
              if (!zerk){
                H=lastCl+(High[j]-Close[j+1]);
                L=lastCl+(Low[j]-Close[j+1]);
                lastCl=lastCl+(Close[j]-Close[j+1]);
              } else {
                H=lastCl-(Low[j]-Close[j+1]);
                L=lastCl-(High[j]-Close[j+1]);
                lastCl=lastCl-(Close[j]-Close[j+1]);
              }
               // Считаем количество внутренних бар
               if ((H < pH) && (L > pL))
               {
               KolVnutrBar=KolVnutrBar+1;
               }  
               // Считаем количество внешних бар               
               if ((H > pH) && (L < pL))
               {
               KolVneshBar=KolVneshBar+1;
               
               }      
         }
  // Считаем отношение числа внутренних бар к числу внешних бар
  OtnoshVnutKVnesh=KolVnutrBar/KolVneshBar;
  // Переводим в проценты
  ProcentVneshBar=KolVneshBar/n*100;
  ProcentVnutrBar=KolVnutrBar/n*100;
  // Формируем строки для печати
   string S0 = "\n" + "=============== Результаты расчётов ===============" + "\n" + "\n";  
   string S1 = "Исследовано бар = " + DoubleToStr(n,0)+ " шт" + "\n"; 
   string S2 = "Процент внешних бар = " + DoubleToStr(ProcentVneshBar,3) +" %" + "\n"; 
   string S3 = "Процент внутренних бар = " + DoubleToStr(ProcentVnutrBar,3)+ " %" +"\n";
   string S4 = "Отношение числа внутренних бар к числу внешних бар = " + DoubleToStr(OtnoshVnutKVnesh,2);
  // Выводим на экран     
   Comment(S0, S1, S2, S3, S4);          
 }
 

参与这个话题的每个人都在同一个钟楼上，从那里你只能看到过去。在过去是你所有的内部和外部的酒吧。问题不在于认识过去的酒吧，而在于预测未来。

当你有足够的材料对酒吧的类型做出判断时，那么从交易的角度来看，火车已经出发了。很可能下一个出现在右手边的柱状物将是一个新的模式的开始，与你所认识的那个模式没有关系。

主要问题是你的数字有什么预测属性。像头肩顶是一个纯粹的预测模式：你突破了右肩，然后继续前进（更有可能，而且你不知道这个 "更有可能 "的概率）。

在这个网站上，我们只对预测感兴趣--其他的都是纯粹的体育兴趣。

 
faa1947:

参与这个话题的每个人都在同一个钟楼上，从那里你只能看到过去。在过去是你所有的内部和外部的酒吧。问题不在于认识过去的酒吧，而在于预测未来。

当你有足够的材料对酒吧的类型做出判断时，那么从交易的角度来看，火车已经出发了。很可能下一个出现在右手边的柱状物将是一个新的模式的开始，与你所认识的那个模式没有关系。

主要问题是你的数字有什么预测属性。像头肩顶是一个纯粹的预测模式：你突破了右肩，然后继续前进（更有可能，而且你不知道这个 "更有可能 "的概率）。

在这个网站上，我们只对预测感兴趣--其他的都是纯粹的体育兴趣。


而且你怎么能确定数百万个终端接下来会做什么？
 
faa1947: 在这个网站上，我们 只对预测感兴趣--其他的都是纯粹的体育兴趣。

然后你必须去中心...水文气象中心...他们在那里提供预测...或这里。


不过，他已经长大了，而且相信童话故事 :-)

 

在一个正态分布的SB上测试结果。令人惊讶的是，在这种情况下，两种结果的概率是相等的！在这种情况下，两种结果的概率是相等的。我特意将分析的系列分成几个独立的子时期。所有子周期都显示出向单一数值的显著收敛。

范围扩大：89274（9.55%）。
范围缩小：89494（9.58%）。

范围扩展：5416（9.44%）。
范围缩小：5550(9.67%)

范围缩小: 21299(9.6%)
范围缩小: 21362(9.63%)

范围扩大：12519（9.55%）。
范围缩小: 12423(9.48%)

范围扩大: 21098(9.51%)
范围缩小: 21193(9,56%)

范围扩大：16863（9.52%）。
范围缩小: 16974(9.58%)

Avals:

这是一种波动模式：在一个尖峰之后缓慢下降，并形成几个内线；快速上升--往往在一个柱子里，并相应地形成一个外线。


是的，唯一仍然存在的解释是波动率在稳定的帕累托分布上的集聚。但总的来说，这种情况下的时间箭头也可以向前，也可以向后。毕竟，谁能阻止一个小范围的柱状物在急剧跳跃前形成--但似乎有什么东西阻止了它，因为它们的数量要少得多？

下面是RTS市场的相同算法。

范围扩大：10597（7.67%）。
范围缩小: 18714(13.55%)

12345678910111213
新评论