图片1。 如果您仔细查看直方图，您会注意到该分布与二项式分布非常相似，因为 N 趋于无穷大。 N 等于无穷大的离散随机变量的二项分布的极限情况是连续随机变量的指数分布。由于我们不知道每小时柱的大小原则上可以取多少最大值，我们有权假设该值不受任何限制并使用指数分布规律。这样的替换是很合理的，因为。描述二项式和指数分布的公式在复杂性上有所不同，例如“自行车的机车”。指数分布 -
现在我们可以将得到的公式代入系统期望的公式（1）中，为了找到解，对 T 和 L 取偏导数。将得到的两个方程等式为零，我们发现由此产生的方程组没有解析形式的解。她根本没有办法！这是很自然的，因为。对于指数分布，从系统最大利润的角度来看，最有利可图的解决方案在于等于无穷大的止损区域。但我们不需要它！ 然后我们知道真实的统计分布是有限的并且不会扩展到无穷大 - 因此存在解决方案，但必须通过数值方法寻求。好了，现在我们可以认为证明完成了。我没有给出结果图，根据提炼的公式，因为订单触发的概率曲线的性质没有改变，只是曲线的具体数字表达发生了变化，我们不需要，因为解决方案仍需用数值方法求。是的，而且这个图像看起来并不那么漂亮，因为它应该由空间中的表面来描绘。
1.关于所谓的市场分形--我将得到这样一个伪历史M1，我将从中构建所有的时间框架，它可以发表在关于外汇分形的教科书上--曼德布罗特将从坟墓中站起来。
最主要的是产生一个较长的系列
计算（而不是计算）自相关的问题是对窗口大小的选择。
正是如此。然后在解决的过程中，发现......。这几乎是同样的事情。
克雷洛夫爷爷（数学家，不是诗人）用俄语简单地解决了这个问题：他....等于，现在DSP得到了十倍的精度。
某位斯坦尼斯拉夫-克拉夫琴科在论坛上试图建立和解决模型（是的，是的，以及反保留问题，所以一秒钟）做基于理论数学的 "上帝情结"，这就像"...如果是这样，那么...总是能找到......"，但他没有考虑到所有的资源都是有限的，而解决真实问题的算法应该考虑到这一点。
而我只是提供灯塔--在哪里看，特别是--在哪里不看。然后，一个人在疲劳时可以有1-2个小时没有灵感，对吗？还有什么，我应该只是打哈欠，看着这场小规模的战斗，如果我已经经历了很长时间？基本上，你不需要 "经历 "什么，经济学家在学院里被教导 "概率论虚无主义"。
奥尔洛夫教授几乎直接写到了这一点。
一般来说，不了解特定市场的定价过程的数学、无线电工程等都不需要学习。这里也有一个信标;)
1.关于所谓的市场分形--我将得到这样一个伪历史M1，我将从中构建所有的时间框架，它可以在外汇分形的教科书中发表--曼德尔布罗特将从坟墓中复活。
最主要的是要产生一个更真实的行
好吧，发挥你的想象力，我再讲一遍，换句话说。
无论你测量英格兰海岸的长度，1米或1公里，它永远是无限的，有人来了，从苏格兰到英格兰南部，会说，"你知道，从山上看，我们有和你一模一样的海湾！"。世界在重复，但只是有一点不同。伽利略用 "螺旋 "一词来描述世界的这种结构。
这里的关键词不是 "更真实"，而是 "CRT在任何地方都是一样的，它是连续的，但对其价值的考虑尺度在任何地方都是不同的"。普利瓦洛夫以前在这里写过--为了简单起见，你可以把市场看作是某种未知模拟过程的ADC。只是他当时没有深入下去，其他人也不支持他。而且是徒劳的。
是的，一般来说，数学、无线电工程等如果不了解特定市场定价背后的过程，就不要挖掘。这里也有一个信标;)
哇，哇。怎么说呢？在这个论坛上，除了我之外，没有人发表过关于外汇定价的真正书籍。没有人在 "定价 "主题中回复我。那里没有人。这就是为什么我在这里说话，着眼于那里。
哇，哇。怎么说呢？在这个论坛上，除了我之外，没有人发表过关于外汇定价的真正书籍。没有人在 "定价 "主题中回复我。那里没有人。这就是为什么我在这里说话，着眼于那里。
你在这个主题中写的东西（特别是你写的）与定价有什么关系？
那么打开你的想象力，我再重复一遍，换句话说。
无论你测量英格兰海岸的长度，1米或1公里，它总是无限的，有人从苏格兰来到英格兰南部，会说："你知道，从山上看，我们的海湾和你的完全一样！"世界在重复，但只是有一点不同。伽利略用 "螺旋 "一词来描述世界的这种结构。
这里的关键词不是 "真实"，而是 "GSF在任何地方都是一样的，它是连续的，但考虑其大小的尺度在任何地方都是不同的"。普利瓦洛夫以前在这里写过--为了简单起见，你可以把市场看作是某种未知模拟过程的ADC。只是当时他没有深入下去，而其他人也没有支持他。而且是徒劳的。
Yeah....
听听这个。
"英格兰的海岸线有多长？"- 这不是 "施瓦格书中的交易员 "说的，是曼德尔布罗特写的一篇普及分形几何的文章。
你在帖子里写的是试图解释分形几何，把它当作你自己思想的成果。谢谢你，但不要。
E;我不知道它是否在主题中，但既然需要满足科学先进的人，那么它可能会很有趣，虽然不是事实）。
指向外汇俱乐部论坛上的 UP 发布其数学证明的帖子的链接，该证据表明外汇交易是可能的。此外（！）不是由于违反过程的马尔可夫性质，而是精确地基于它是完全随机的假设，即马尔科夫过程。
其实链接http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=22097&page=3
向高层大会致以热烈的问候！
正如对帖子作者所承诺的那样，我正在发布一个关于外汇交易盈利可能性的数学证明。
然而，自从上一篇文章以来，这种证明已经存在很长时间的想法已经浮现在脑海中。是鞅！游戏的系统，很久以前就在数学上得到了严格的证明，钻研庄家或赌场老板限制上下赌注，剥夺玩家的机会，这不是数学的事。充分利用鞅。即使他们有足够的钱玩马丁格尔...
但既然我答应了，我将不得不这样做，特别是因为系统仍然考虑到外汇的特殊性。
首先，考虑一小时内汇率变动的性质。为了使命令起作用，最大偏差值不小于设定的命令是必要的。因此，我们对汇率的最大小时值的概率分布感兴趣。如果我们在足够长的时间段内取每小时汇率柱形图，计算所有相同高度的柱形图，并根据柱形图的值排列得到的退出频率，则很容易以直方图的形式获得这种分布。这样的直方图如图 1 所示。横坐标显示柱的大小（高 - 开盘），纵坐标显示研究期间此类柱的数量。不幸的是，我不记得直方图是为哪种货币计算的以及在什么时期计算的。欧元最有可能是从 1998 年 12 月 16 日到大约今年 4 月。虽然最后，这对于证明并不重要，因为对于所有货币对，这种分布的性质几乎相同，仅在特定的数值参数上有所不同。
图片1。
如果您仔细查看直方图，您会注意到该分布与二项式分布非常相似，因为 N 趋于无穷大。 N 等于无穷大的离散随机变量的二项分布的极限情况是连续随机变量的指数分布。由于我们不知道每小时柱的大小原则上可以取多少最大值，我们有权假设该值不受任何限制并使用指数分布规律。这样的替换是很合理的，因为。描述二项式和指数分布的公式在复杂性上有所不同，例如“自行车的机车”。指数分布 -
p(x) = λ*exp(-λ*x)
它只是一个指数，在积分和微分之后，它仍然是相同的指数。好用的小东西。
此外，这两条定律都是从随机变量与历史无关的假设推导出来的。换句话说，它们表征了绝对不可预测的过程。并且，如果我们逼近现有的统计分布 - 指数，那么，因此，我们将已经考虑该过程，其预测是不可能的，即马尔科夫斯基。
图 2 显示：货币对（可能是 EUR/USD）的标准化统计分布以棕色显示，而指数分布以蓝色显示。
图 2。
从图中可以看出，统计分布与指数分布的最大偏差集中在数值较小的区域，最高可达 13 个点左右。在较大值的区域，符合几乎完全，而在“非常大的值”区域，分布密度再次发散，因为统计的简单结束，而指数“永远”持续。
由于统计分布偏离“不可预测”指数的程度和面积表征了汇率的可预测性程度，因此可以得出结论，无论采用哪种预测方法，汇率的可预测性都非常非常低，几乎没有。除了非常小的值（让pipsers高兴）和非常大的值。那些。我们可以自信地预测，在距当前价格八位数的距离下的止损单，在接下来的一个小时内，价格将不会达到...
“可怜的”交易者应该去哪里？预测是不可能的，但我想要一个denyushka！
让我们考虑交易系统盈利能力的数学期望方程：
M(sys) = M(T) – M(L),
其中 M(T)——利润预期；
M(L) – 损失预期。
众所周知，随机变量的数学期望可以计算为该值与其概率的乘积，即
M(x) = x * p(x)，那么
M(sys) = (T - S) * p(T) - (L + S) * p(L),
其中 T 是获利订单的价值；
L 是止损单的大小；
S——点差值；
p(T) – 触发止盈订单的概率；
p(L) – 触发侧损单的概率。
对原方程稍作变换：
M(sys) = T* p(T) – L * p(L) – S * (p(T) + p(L))
并考虑到 p(T) + p(L) 是一组完整的事件，即等于 1，因为我们将坚持“直到脸色发青”，直到止损或获利起作用。最后：
M(sys) = T* p(T) – L * p(L) – S 或
M(sys) = T* p(T) – L * (1 - p(T)) – S(1)
剩下的只是计算 p(T)，我们的口袋里有一个双赢的系统......
现在是时候再次查看指数分布了。
图 3
图 3 显示订单：获利 - 点 A，止损 - 点 B。这些点在横坐标轴上的投影等于所下订单的值，在纵坐标轴上 - 其触发的概率。按照数学期望的计算公式，形成的矩形的面积等于对应阶数的数学期望。红色 - 利润，蓝色 - 止损，绿色 - 点差。剩下的只是决定这些矩形是否有最大值并在那里冒泡获利。
我已经说过，有一个普遍的观点，即止损单和获利单的大小无关紧要，因为。订单规模越大，触发的可能性越小，反之亦然，因此，我们不会从改变订单规模中获得收益或损失。
甚至在一个地方的线程的作者也这样说：
引用：来自 M. Jobbaryannik 的消息
确实，如果利润比止损短，那么它开始更频繁地起作用，但同时有必要将头寸朝向运动概率最高的方向，否则会出现一个大止损在一系列小利润，这将摧毁所有利润......
，在另一个中，像这样：
引用：来自 M. Jobbaryannik 的消息
在我看来，关于存在大于损失的目标的陈述是不够的。
您可以通过以下方式检查它 - 使用随机条目测试系统，其中预期利润的大小是预期损失大小的 2-3 倍。
然而，对这样一个系统的测试显示肯定是负数，因为如果损失比利润短，那么根据统计数据，它会比利润更频繁地工作。
最后，您将决定“昨天五个 - 但大，还是今天三个 - 但小”更好。 (c) M. Zhvanetsky
然而现实并没有他们想象的那么可怕，因为如果内接矩形（图3）的面积是恒定的
x * y = Const - 那么这是双曲线方程。
并且不存在双曲线分布，因为随机变量的概率密度图，虽然它可以是任何形状，但命运的安排，有一个必不可少的条件：该图的积分必须等于 1。双曲线的积分等于无穷大。此外，所有曲率大于双曲线的平滑曲线的中间内接矩形面积最小，其边缘增加，曲率更小 - 中心最大，边缘减少。
好吧，实际上，可以认为证明几乎是完整的。剩下的只是微分指数规律的分布密度，将其归零，解方程，得到自然期望值：
T(opt) = 1/ λ 。
但是，这个决定不适合我们，因为。我们同意将订单“直到脸色发青”，直到它们起作用，我们计算了一个小时内工作的概率。这行不通！要获得正确的解决方案，您需要在不考虑时间的情况下查看触发订单的概率——直到它们起作用。
在我的工作簿中，这些公式的推导用了三页多的“玩弄象形文字”，所以这里就不给出推导了。但是，我会告诉你方法，对于那些想自己做的人。有必要对订单触发的概率做一个递归表达式，假设它在前一个小时内没有工作。结果，我们得到一个几何级数，计算其总和。计算该金额后，应得到以下订单触发概率公式：
p(T) = (p(t) * q(l))/(1 - q(t)*q(l) – p(t)*p(l))；
在哪里
q(t) = 1 – p(t),
q(l) = 1 – p(l)；
最后
p(t) = exp(-λ*T), p(l) = exp(-λ*L)。
现在我们可以将得到的公式代入系统期望的公式（1）中，为了找到解，对 T 和 L 取偏导数。将得到的两个方程等式为零，我们发现由此产生的方程组没有解析形式的解。她根本没有办法！这是很自然的，因为。对于指数分布，从系统最大利润的角度来看，最有利可图的解决方案在于等于无穷大的止损区域。但我们不需要它！
然后我们知道真实的统计分布是有限的并且不会扩展到无穷大 - 因此存在解决方案，但必须通过数值方法寻求。好了，现在我们可以认为证明完成了。我没有给出结果图，根据提炼的公式，因为订单触发的概率曲线的性质没有改变，只是曲线的具体数字表达发生了变化，我们不需要，因为解决方案仍需用数值方法求。是的，而且这个图像看起来并不那么漂亮，因为它应该由空间中的表面来描绘。
M(sys) = f(T, S)。
发现：
1. 不使用预测方法的外汇交易盈利的可能性已被证明。为此，有必要在所用货币对和止损的概率分布规律的数学期望区域或足够大的值区域中设置止盈，其中统计货币对的分布结束，或在小值区域。在这种情况下，开仓的方向无关紧要。系统的第二个版本（有一个短暂的停止）可能更有趣，因为。系统的方差非常高，我认为没有人会有足够的存款来度过她的动荡。然而，对于那些“对利润不感兴趣”的人来说，这并不重要......
2. 图 3 在小额止盈值区域的分析表明，pipsing 系统具有“强烈负”的利润预期（对于pipsers 来说是山上）。事实上，如果我们观察红色矩形并将点 A 指向原点，我们会看到红色和绿色矩形的面积之差趋于零，即利润趋于零。但是，无论我们止损多小，损失都不会趋于零，因为。它等于蓝色和绿色矩形的面积之和。现在很清楚关于pipsing高盈利能力的神话是基于什么：小价值区域汇率的可预测性。但总而言之，我们可以说，pipser 需要：强大的头脑（用于预测）、灵活的手（更快地进入和退出），以及非常友好的经销商，因为。即使不小心在显示器后面打了个喷嚏，经销商也可以从市场上刷掉一大群吹嘘者......
3.我想立即警告那些喜欢批评指标和TA的人，以免他们提到我涉嫌证明汇率的不可预测性。汇率确实是不可预测的，即使使用神经网络，即使使用数字过滤器，甚至使用卡特彼勒，甚至使用占星术，也无法预测，但是（！）仅在当前价格的 15-150 点范围内.在超过100-150点的区域，统计分布和指数分布再次发散，速率可预测性增加。如果我们采用非每小时的统计分布，比如说每天和更多柱，那么那里的分布与指数分布完全不同，并且更准确地近似为柯西分布。并告诉我一个能在一天内绘制趋势的称职分析师？如果“某人”正在寻找三到五个小时柱的差异；建议在十分钟 MACD 上平仓；是的，同时，他还建议在计算间隙时不要设置止损（！），并且当他被暗示与 Vasya Pupkin 相似时，他不明白这种比较直截了当；毫不奇怪，随后出现的分支名称如下：“某某是骗子！”。
这条线上写的东西（特别是你写的）与定价有什么关系？
方法是这样的：在这个主题的第8页上
https://forum.mql4.com/ru/53661/page8
ALSU给出了定义，但 "忘了 "说明系列的自 相关和连续随机变量之间的相关在那里起什么作用（这些有点不同，但这不是我们现在要讨论的）。
因此，首先应该考虑所谓的随机价格报价之间的相关性必须存在，然后再从这一点出发。
为什么它在那里--在定价主题中。
为什么要考虑到这一点--好吧，伙计，在概率论中，所有的结论都以".... 随机不相关的值..... "开始。