圣杯指标 - 页 7 1234567891011121314...22 新评论 [删除] 2013.09.07 21:11 #61 yosuf: 过去(P)+现在(N)+未来(B)=有关的单一过程。尽管函数P(c)、H(c)和B(c)的类型有功能上的区别,其中c是时间,但归一化条件:P(c)+H(c)+B(c)=1在任何时间时刻都是满足的。 这些阶段的时间界线取决于所考虑的时间单位。如果我们考虑千年,"现在 "的时间=1000年,虽然看起来很奇怪。如果我们考虑年,"现在"=1年,等等。 在我们的例子中,"现在 "是指在当前酒吧期间发生的事件。事实证明,如果我们不考虑当前条形图之前的价格行为,我们也不使用历史数据。 有趣的想法;)换句话说,未来是通过现在和过去的一个非常简单的关系来表示的:B(c) = 1 - H(c) - P(c) 而这样的归一化条件P(c)+H(c)+B(c)=1的公平性或不公平性,可以根据以下考虑轻松检查。 如果 present == H(c), 那么过去==P(in)=H(in-1)。 和未来==B(c)=H(c+1)。 来自 P(in) + H(in) + B(in) = 1 我们得到 H(in-1) + H(in) + H (in+1) = 1 即 H(in+1) = 1 - H(in) - H(in-1)。 或者说是 H(in) = 1 - H(in-1) - H(in-2)。 我们有最简单的递归。考虑酒吧--小时、日、年、千禧年。 你应该初步将过程拟合到[-1;1]的范围内,这并不困难,在初步做到这一点后,你可以检查你对任何过程的H-H-B关系的陈述。 但这种检查不太可能得到一个积极的结果;) 不是圣杯,只是一个普通的--Bablokos!!!。 我怎样才能区分外汇图表和PRNG? 用于预测市场价格的通用回归模型 Юсуфходжа 2013.09.08 00:54 #62 avtomat: 有趣的想法;)换句话说,未来是通过现在和过去的一个非常简单的依赖关系来表示的:B(c) = 1 - H(c) - P(c)而这样的归一化条件P(c)+H(c)+B(c)=1的公平性或不公平性,可以基于以下考虑轻松检查。如果 本==H(c)。那么过去==P(in)=H(in-1)。和未来==B(c)=H(c+1)。来自 P(in) + H(in) + B(in) = 1 我们得到 H(in-1) + H(in) + H (in+1) = 1即H(in+1) = 1 - H(in) - H(in-1)。或者说是H(in) = 1 - H(in-1) - H(in-2)。我们有最简单的递归。考虑酒吧--小时、日、年、千禧年。你应该初步将过程拟合到[-1;1]的范围内,这并不困难,在初步做到这一点后,你可以检查你对任何过程的H-H-B关系的陈述。但这种检查不太可能得到一个积极的结果;) 完全正确。不要怀疑,如果你以指定的原始方式想出了这样的检查,因为,我发现,从数学的角度来看,归一化条件是绝对无误的,尽管有必要在B(c)中引入之前未知的"双参数积分指数"函数E--所有指数的 "始祖",因此,B(C)=1-E,而E本身,奇迹般地,在其积分部分分解为和H(C)+P(C)(看文件)。而正常化的条件是作为一个单一的管弦乐队来发声的(!),因此,"蚊子不能削尖鼻子"(c)。 Alexey 2013.09.08 01:10 #63 就我对物理课程的理解而言。时间是一个系统过渡到一个新的状态,熵值不断增加。因此,时间可以由基本粒子的空间位置来描述(如何基本是个问题)。在这里,空间又是离散或连续的,所以时间也将是离散或连续的。如果上帝不玩骰子,一切都会好起来。一个随机变量引入了它的修正。事实证明,未来是由相互作用的规律描述的,由概率扇校正,离现在的时刻越远,结果就越不可预测。例如,以接近1的概率,我会称你为一个出色的人。在10-15分钟内,概率显然较低,在一年内,谁知道呢。回到我们的羊肉,我们必须知道现在系统的位置,基本粒子的位置读商,以某种方式建立它们的行为模型(让我们假设有一个足够准确的行为模型来说明随机性)。还有一个问题是,初始数据的表述的准确性。结果可能就像蝴蝶引起飓风,而拥有一英镑存款的交易员导致金融系统的崩溃。 今年的蘑菇非常强壮。 Юсуфходжа 2013.09.08 01:11 #64 avtomat: 为什么过滤器突然成了乌托邦? 然而,"过滤器 "的概念过于宽泛,因此相当含糊。毕竟,"过滤器 "一词也很适用于(18)。 我的观点是,一个刚开始的有用信号可以被一个滤波器大致 "切断"。你需要一个聪明的过滤器,但一旦你发明了一个,你就不需要其他东西了。因此,这是一个恶性循环。 Юсуфходжа 2013.09.08 01:32 #65 ivandurak: 就我对物理课程的理解而言。时间是一个系统过渡到一个新的状态,熵值不断增加。因此,时间可以由基本粒子的空间位置来描述(如何基本是个问题)。在这里,空间又是离散或连续的,所以时间也将是离散或连续的。如果上帝不玩骰子,一切都会好起来。一个随机变量引入了它的修正。事实证明,未来是由相互作用的规律描述的,由概率扇校正,离现在的时刻越远,结果就越不可预测。例如,以接近1的概率,我会称你为一个出色的人。在10-15分钟内,概率显然较低,在一年内,谁知道呢。回到我们的羊肉,我们必须知道现在系统的位置,基本粒子的位置读商,以某种方式建立它们的行为模型(让我们假设有一个足够准确的行为模型来说明随机性)。还有一个问题是,初始数据的表述的准确性。它可能会发生,就像蝴蝶导致飓风,而拥有一美元存款的交易者导致金融系统的崩溃。 今年的蘑菇非常强壮。 为了成功地描述交易者随机行动的结果,有一个很好的例子来解决这样的问题,被称为气体定律,只是在这种情况下,气体分子的 "疯狂 "是通过连接体积、温度和压力的关系来实现的。温度的类似物可以是价格,市场的容量可以采取,作为第一近似值,不变。但 "压力 "参数是什么?这就是我们的麻烦的原因--不可能仅用 "价格 "这个参数来描述定价过程!"。缺少一个参数--压力的类似物。想想吧,先生们。我们需要一个在任何时候都能明确估计的参数。也许宣布的所有价格的买入和卖出合同的总数就可以了? [删除] 2013.09.08 01:40 #66 yosuf: 很对。不要怀疑,如果你以特定的原始方式设想了这种检查,因为我发现,从数学的角度来看,归一化的条件是绝对无误的,尽管有必要在B(c)中引入未知的早期"双参数积分指数 "函数E--所有指数的 "始祖",因此,B(C)=1-E,而E本身,奇迹般地,在其积分部分分解为和H(C)+P(C)(看文件)。而正常化的条件是作为一个单一的管弦乐队来发声的(!),因此,"蚊子不能削尖鼻子"(c)。 . 驱动过程进入[-1;1]范围 这里的评论显示出明显的不一致。 . 而这里是故事上的样子。 Y[j]=1-X[j+1]-X[j+2]。 . 相对于原始过程,这看起来更像是一个共轭过程。 但你必须同意,这与所述内容相去甚远。 Юсуфходжа 2013.09.08 02:30 #67 avtomat: . 驱动过程进入[-1;1]范围 这里的评论显示出明显的不一致。 . 而这里是故事上的样子。 Y[j]=1-X[j+1]-X[j+2]。 . 相对于原始过程,这看起来更像是一个共轭过程。 但是,同意,这与所述内容相去甚远。 一个转换错误在不知不觉中悄然出现。这些说法是错误的。 那么,过去==P(c)=H(c-1)。 和未来==B(c)=H(c+1)。 P(c)和B(c)是积分函数,而H(c)是微分函数,不能以这种方式进行等价。 B(c) = 1- E E = 积分(从0到t) (t/τ)^(n-1)/G(n)*exp(-t/τ)dt - 由我引入的函数,所以E=H(in)+P(in )。 H(c) = (t/τ)^n/G(n+1)*exp(-t/τ) P(B)=积分(从0到t)(t/τ)^(n)/G(n+1)*exp(-t/τ) dt G(n+1) =积分(0到无限) x^n*exp(-x)dx-Hamma Euler函数 G(n+1) = 1*2*3*....*n =n! -对于n 的整数值。 积分的符号没有显示,我想你会看到。 Grail indicators The ratio of MetaTrader mql5语言的特点、微妙之处以及技巧 [删除] 2013.09.08 02:34 #68 yosuf: 转化中一个未被注意到的错误已经悄然出现。这些说法是错误的。 则过去==P(c)=H(c-1)。 和未来==B(c)=H(c+1)。 P(c)和B(c)是积分函数,而H(c)是微分函数,它们不能以这种方式进行等价。 好吧,我们来纠正一下。给出P(c)和B(c)的公式。 Avals 2013.09.08 02:47 #69 avtomat: 好吧,我们来纠正一下。给出P(c)和B(c)的公式。 B(c)=f(P(c),H(c)) f-?:)这些公式是没有用的。你必须研究这些过程--它们的内部时间和阶段。在市场上很复杂,因为有很多过程,它们的价格是由此产生的,过程不是周期性的(天文时间的周期不是一个常数),它们是变化的)。仍然只考虑一部分过程,并期望它们不会迅速消失。 Vladimir Paukas 2013.09.08 02:48 #70 yosuf: 1.我同意,但我们仍应努力了解自然过程。 2.我不同意,这个过程正在进行中。这是第二个月的僵局:最初的存款2K以1.7-2.4K的振幅围绕其轴心旋转。市场无法压倒算法,正如算法对市场没有明显的优势一样,尽管交易数量巨大(每15分钟连续设置2个订单,手数为0.1)。目前,股权=2.109K。 1.你可以在不理解的情况下安全地使用一些东西。 2.市场并没有被任何算法所压倒,离开这个致命的业务,投资于pams,那里是一个简单的想法--过程的惯性。 而且没有大量的交易--每天最多只能有一次。 1234567891011121314...22 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
过去(P)+现在(N)+未来(B)=有关的单一过程。尽管函数P(c)、H(c)和B(c)的类型有功能上的区别,其中c是时间,但归一化条件:P(c)+H(c)+B(c)=1在任何时间时刻都是满足的。 这些阶段的时间界线取决于所考虑的时间单位。如果我们考虑千年,"现在 "的时间=1000年,虽然看起来很奇怪。如果我们考虑年,"现在"=1年,等等。
在我们的例子中,"现在 "是指在当前酒吧期间发生的事件。事实证明,如果我们不考虑当前条形图之前的价格行为,我们也不使用历史数据。
有趣的想法;)换句话说,未来是通过现在和过去的一个非常简单的关系来表示的:B(c) = 1 - H(c) - P(c)
而这样的归一化条件P(c)+H(c)+B(c)=1的公平性或不公平性,可以根据以下考虑轻松检查。
如果
present == H(c),
那么过去==P(in)=H(in-1)。
和未来==B(c)=H(c+1)。
来自
P(in) + H(in) + B(in) = 1
我们得到
H(in-1) + H(in) + H (in+1) = 1
即
H(in+1) = 1 - H(in) - H(in-1)。
或者说是
H(in) = 1 - H(in-1) - H(in-2)。
我们有最简单的递归。考虑酒吧--小时、日、年、千禧年。
你应该初步将过程拟合到[-1;1]的范围内,这并不困难,在初步做到这一点后,你可以检查你对任何过程的H-H-B关系的陈述。
但这种检查不太可能得到一个积极的结果;)
有趣的想法;)换句话说,未来是通过现在和过去的一个非常简单的依赖关系来表示的:B(c) = 1 - H(c) - P(c)
而这样的归一化条件P(c)+H(c)+B(c)=1的公平性或不公平性,可以基于以下考虑轻松检查。
如果
本==H(c)。
那么过去==P(in)=H(in-1)。
和未来==B(c)=H(c+1)。
来自
P(in) + H(in) + B(in) = 1
我们得到
H(in-1) + H(in) + H (in+1) = 1
即
H(in+1) = 1 - H(in) - H(in-1)。
或者说是
H(in) = 1 - H(in-1) - H(in-2)。
我们有最简单的递归。考虑酒吧--小时、日、年、千禧年。
你应该初步将过程拟合到[-1;1]的范围内,这并不困难,在初步做到这一点后,你可以检查你对任何过程的H-H-B关系的陈述。
但这种检查不太可能得到一个积极的结果;)
就我对物理课程的理解而言。时间是一个系统过渡到一个新的状态,熵值不断增加。因此,时间可以由基本粒子的空间位置来描述(如何基本是个问题)。在这里,空间又是离散或连续的,所以时间也将是离散或连续的。如果上帝不玩骰子,一切都会好起来。一个随机变量引入了它的修正。事实证明,未来是由相互作用的规律描述的,由概率扇校正,离现在的时刻越远,结果就越不可预测。例如,以接近1的概率,我会称你为一个出色的人。在10-15分钟内,概率显然较低,在一年内,谁知道呢。回到我们的羊肉,我们必须知道现在系统的位置,基本粒子的位置读商,以某种方式建立它们的行为模型(让我们假设有一个足够准确的行为模型来说明随机性)。还有一个问题是,初始数据的表述的准确性。结果可能就像蝴蝶引起飓风,而拥有一英镑存款的交易员导致金融系统的崩溃。
今年的蘑菇非常强壮。
为什么过滤器突然成了乌托邦?
然而,"过滤器 "的概念过于宽泛,因此相当含糊。毕竟,"过滤器 "一词也很适用于(18)。
就我对物理课程的理解而言。时间是一个系统过渡到一个新的状态,熵值不断增加。因此,时间可以由基本粒子的空间位置来描述(如何基本是个问题)。在这里,空间又是离散或连续的,所以时间也将是离散或连续的。如果上帝不玩骰子,一切都会好起来。一个随机变量引入了它的修正。事实证明,未来是由相互作用的规律描述的,由概率扇校正,离现在的时刻越远,结果就越不可预测。例如,以接近1的概率,我会称你为一个出色的人。在10-15分钟内,概率显然较低,在一年内,谁知道呢。回到我们的羊肉,我们必须知道现在系统的位置,基本粒子的位置读商,以某种方式建立它们的行为模型(让我们假设有一个足够准确的行为模型来说明随机性)。还有一个问题是,初始数据的表述的准确性。它可能会发生,就像蝴蝶导致飓风,而拥有一美元存款的交易者导致金融系统的崩溃。
今年的蘑菇非常强壮。
很对。不要怀疑,如果你以特定的原始方式设想了这种检查,因为我发现,从数学的角度来看,归一化的条件是绝对无误的,尽管有必要在B(c)中引入未知的早期"双参数积分指数 "函数E--所有指数的 "始祖",因此,B(C)=1-E,而E本身,奇迹般地,在其积分部分分解为和H(C)+P(C)(看文件)。而正常化的条件是作为一个单一的管弦乐队来发声的(!),因此,"蚊子不能削尖鼻子"(c)。
.
驱动过程进入[-1;1]范围
这里的评论显示出明显的不一致。
.
而这里是故事上的样子。
Y[j]=1-X[j+1]-X[j+2]。
.
相对于原始过程,这看起来更像是一个共轭过程。
但你必须同意,这与所述内容相去甚远。
.
驱动过程进入[-1;1]范围
这里的评论显示出明显的不一致。
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而这里是故事上的样子。
Y[j]=1-X[j+1]-X[j+2]。
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相对于原始过程,这看起来更像是一个共轭过程。
但是,同意,这与所述内容相去甚远。
一个转换错误在不知不觉中悄然出现。这些说法是错误的。
那么,过去==P(c)=H(c-1)。
和未来==B(c)=H(c+1)。
P(c)和B(c)是积分函数,而H(c)是微分函数,不能以这种方式进行等价。
B(c) = 1- E
E = 积分(从0到t) (t/τ)^(n-1)/G(n)*exp(-t/τ)dt - 由我引入的函数,所以E=H(in)+P(in )。H(c) = (t/τ)^n/G(n+1)*exp(-t/τ)
P(B)=积分(从0到t)(t/τ)^(n)/G(n+1)*exp(-t/τ) dt
G(n+1) =积分(0到无限) x^n*exp(-x)dx-Hamma Euler函数
G(n+1) = 1*2*3*....*n =n! -对于n 的整数值。
积分的符号没有显示,我想你会看到。
转化中一个未被注意到的错误已经悄然出现。这些说法是错误的。
则过去==P(c)=H(c-1)。
和未来==B(c)=H(c+1)。
P(c)和B(c)是积分函数,而H(c)是微分函数,它们不能以这种方式进行等价。
好吧,我们来纠正一下。给出P(c)和B(c)的公式。
好吧,我们来纠正一下。给出P(c)和B(c)的公式。
B(c)=f(P(c),H(c))
f-?:)这些公式是没有用的。你必须研究这些过程--它们的内部时间和阶段。在市场上很复杂,因为有很多过程,它们的价格是由此产生的,过程不是周期性的(天文时间的周期不是一个常数),它们是变化的)。仍然只考虑一部分过程,并期望它们不会迅速消失。
1.我同意,但我们仍应努力了解自然过程。
2.我不同意,这个过程正在进行中。这是第二个月的僵局:最初的存款2K以1.7-2.4K的振幅围绕其轴心旋转。市场无法压倒算法,正如算法对市场没有明显的优势一样,尽管交易数量巨大(每15分钟连续设置2个订单,手数为0.1)。目前,股权=2.109K。
1.你可以在不理解的情况下安全地使用一些东西。
2.市场并没有被任何算法所压倒,离开这个致命的业务,投资于pams,那里是一个简单的想法--过程的惯性。
而且没有大量的交易--每天最多只能有一次。