概率。 - 页 10 1...345678910111213 新评论 Veniamin Skrepkov 2017.11.01 12:02 #91 Uladzimir Izerski: 如果我们依靠计算出来的点，这些都是相当之字形的膝盖，或者基本上是某种顺序的波。也就是说，它本质上是一个百分比的 "之 "字形，这些运动以某种方式被过滤，你可以在M-1上得到一个 "云 "的数据。如果你试图结合这些技术，你可以使用Boryspolz通道策略，在H-4，H-6有分析，标准偏差 通道在交易中不是很有参考价值（适用），看美元-日元对平的例子（大约4），另一点是用线性工具预测（分析）。非线性阵型即使在概率方面，我认为这也不是正确的工具。试着用尺子描述一片雪花，通过温度+凝结和雪花形成（生长）的材料（除尘作为参考点）来描述其形成的性质。 Renat Akhtyamov 2017.11.01 17:23 #92 同志们，加油吧!这是正确的做法。很遗憾，第一个帖子和最后一个帖子是在同一页。没有人明白什么。我在某个地方有一个指示器，松散地躺在预测的树枝上。我想这是14年的作品。巫师一直在狙击它，但它就在那里。我记得当时我说过，它并没有和一个TF挂钩。我现在会试着记住这个公式....类似的情况。概率=（高+低）/（2*当前价格）。大概是...一些逻辑...它与买入和卖出概率类似，即我们得到2个公式卖出概率=当前价格/高点买入概率=海/当前价格乘以100，就是一个百分比。 最终的结果是一个很酷的系统，当然，但不是那么多... Uladzimir Izerski 2017.11.01 17:24 #93 Veniamin Skrepkov: 也就是说，它本质上是一个百分比的 "之 "字形，而这些运动以某种方式被过滤掉了，你可以在M-1上得到 "吨 "的数据。如果你试图结合这些技术，你可以使用Boryspolz通道策略，有关于H-4，H-6的分析，标准偏差 通道D-1在交易中不是很有参考价值（适用），看美元-日元对平的例子（大约4），这是另一个用线性工具预测（分析）的时刻非线性阵型即使在概率方面，我认为这也不是正确的工具。试着用尺子描述一片雪花，通过温度+凝结和雪花形成（生长）的材料（除尘作为参考点）来描述其形成的性质。各位交易员和程序员，你们好。我有一个机会可以继续我们的谈话。我不明白维尼亚明-斯克雷普科夫的 帖子的内容。让我们从头开始。让我们假设一个ZZ的膝盖是一个波。这对你来说是否方便？ Alexander Sevastyanov 2017.11.01 17:56 #94 Uladzimir Izerski:从前面的图片我们可以得出以下结论。目前，有一个向上的修正波。进一步上涨的可能性只有28%。目前（并非不重要）。这样可能会更清楚。概率的计算应该基于统计数据，而不是基于一些假设、算法。让我们以某一设置（烛台形态）为例，在历史上检查它。如果它被遇到1万次，其中6125次能带来利润，那么它出现的概率将是61.25%。另一个例子。GEP与周一开市。同样，如果GEP在10000次中被关闭6473次，我们将看到其发生的概率为64.73%。也就是说，为了计算概率，我们应该有一个样本和它的历史（统计）。这并不意味着自制的方法不会成功，很有可能会成功。但这与概率毫无关系。 Renat Akhtyamov 2017.11.01 18:21 #95 Alexander Sevastyanov: 概率的计算应以统计学为基础，而不是以某些假设或算法为基础。让我们采取一个设置（一个蜡烛图样），并在历史上检查它。如果它被遇到1万次，其中6125次能带来利润，那么它出现的概率将是61.25%。另一个例子。GEP与周一开市。同样，如果GEP在10,000次中被关闭6,473次，我们将看到其发生的概率是64.73%。也就是说，为了计算概率，我们应该有一个样本和它的历史（统计）。这并不意味着自制的方法不会成功，很有可能会成功。但这与概率毫无关系。是的，统计学是需要的，如果你彻底地去研究它。但在这里，无论收集到什么统计数据，都不会有太大作用，因为它是在交易历史上完成的。但是历史已经过去了...或多或少的神经网络。简而言之，将贸易与历史相适应，类似于统计分析。而这仍然是无稽之谈。拖车。 附加的文件： uw6qay_3z_mzxsr_Robot_Wealth.zip 489 kb Uladzimir Izerski 2017.11.01 19:22 #96 Renat Akhtyamov:是的，如果你深入了解，统计是必要的。但在这里，无论收集什么统计数据，都不会有特别吸引人的效果，因为它们是根据交易历史做出的。但是历史已经过去了...或多或少的神经网络。简而言之，将贸易与历史相适应，类似于统计分析。而且无论如何，这都是无稽之谈。在预告片中。明早见。让我们在早上进行。今天很累））））你可以直接祝贺我的孙女出生。 Renat Akhtyamov 2017.11.01 20:02 #97 Uladzimir Izerski: 明早见。让我们在早上进行。今天很累））））你可以直接祝贺你的孙女。 Maxim Kuznetsov 2017.11.01 20:04 #98 Uladzimir Izerski: 明早见。让我们在早上进行。今天很累））））你可以直接祝贺我的孙女出生。 祝贺你！！！ Yuriy Asaulenko 2017.11.01 22:51 #99 Alexander Sevastyanov: 概率的计算应以统计学为基础，而不是以某些假设或算法为基础。让我们采取一个设置（一个蜡烛图样），并在历史上检查它。如果它被遇到1万次，其中6125次能带来利润，那么它出现的概率将是61.25%。另一个例子。GEP与周一开市。同样，如果GEP在10000次中被关闭6473次，我们将看到其发生的概率为64.73%。也就是说，为了计算概率，我们应该有一个样本和它的历史（统计）。这并不意味着自制的方法不会成功，很有可能会成功。但这与概率毫无关系。与优化后的系统只在其被优化的时间序列上成功工作一样。工作统计需要随着游戏的进行而收集和评估，类似于评估扑克和其他游戏的获胜概率。过去的游戏统计是很少或没有人需要的信息了。基本的统计数据是此时此刻的情况。 Veniamin Skrepkov 2017.11.02 06:27 #100 Uladzimir Izerski: 向所有交易员和程序员先生们问好。有机会继续讨论。我不太明白维尼亚明-斯克雷普科夫 的帖子的内容。让我们从头开始。让我们假设一个ZZ的膝盖是一个波。这对你来说是否方便？我同意它是一个浪潮。问题可能是关于5-7个点的过滤波 - 这种噪音是以某种方式调节的吗？至于渠道，大家都在交换意见，我也决定参加。雪花作为模型的形象，即其成分是市场运动的组成部分 - 1）体积（凝结物）2）市场参与者对价格的变化（温度）3）形成点。一旦定义了一个过程，就会出现一种理解。 1...345678910111213 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
如果我们依靠计算出来的点，这些都是相当之字形的膝盖，或者基本上是某种顺序的波。
也就是说，它本质上是一个百分比的 "之 "字形，这些运动以某种方式被过滤，你可以在M-1上得到一个 "云 "的数据。
如果你试图结合这些技术，你可以使用Boryspolz通道策略，在H-4，H-6有分析，标准偏差 通道在交易中不是很有参考价值（适用），看美元-日元对平的例子（大约4），另一点是用线性工具预测（分析）。
非线性阵型即使在概率方面，我认为这也不是正确的工具。试着用尺子描述一片雪花，通过温度+凝结和雪花形成（生长）的材料（除尘作为参考点）来描述其形成的性质。
同志们，加油吧!
这是正确的做法。
很遗憾，第一个帖子和最后一个帖子是在同一页。没有人明白什么。
我在某个地方有一个指示器，松散地躺在预测的树枝上。
我想这是14年的作品。
巫师一直在狙击它，但它就在那里。
我记得当时我说过，它并没有和一个TF挂钩。
我现在会试着记住这个公式....
类似的情况。
概率=（高+低）/（2*当前价格）。
大概是...一些逻辑...
它与买入和卖出概率类似，即我们得到2个公式
卖出概率=当前价格/高点
买入概率=海/当前价格
乘以100，就是一个百分比。
最终的结果是一个很酷的系统，当然，但不是那么多...也就是说，它本质上是一个百分比的 "之 "字形，而这些运动以某种方式被过滤掉了，你可以在M-1上得到 "吨 "的数据。
如果你试图结合这些技术，你可以使用Boryspolz通道策略，有关于H-4，H-6的分析，标准偏差 通道D-1在交易中不是很有参考价值（适用），看美元-日元对平的例子（大约4），这是另一个用线性工具预测（分析）的时刻
非线性阵型即使在概率方面，我认为这也不是正确的工具。试着用尺子描述一片雪花，通过温度+凝结和雪花形成（生长）的材料（除尘作为参考点）来描述其形成的性质。
各位交易员和程序员，你们好。我有一个机会可以继续我们的谈话。
我不明白维尼亚明-斯克雷普科夫的 帖子的内容。
让我们从头开始。
让我们假设一个ZZ的膝盖是一个波。
这对你来说是否方便？
从前面的图片我们可以得出以下结论。
目前，有一个向上的修正波。
进一步上涨的可能性只有28%。目前（并非不重要）。
这样可能会更清楚。
概率的计算应该基于统计数据，而不是基于一些假设、算法。让我们以某一设置（烛台形态）为例，在历史上检查它。如果它被遇到1万次，其中6125次能带来利润，那么它出现的概率将是61.25%。另一个例子。GEP与周一开市。同样，如果GEP在10000次中被关闭6473次，我们将看到其发生的概率为64.73%。
也就是说，为了计算概率，我们应该有一个样本和它的历史（统计）。这并不意味着自制的方法不会成功，很有可能会成功。但这与概率毫无关系。
概率的计算应以统计学为基础，而不是以某些假设或算法为基础。让我们采取一个设置（一个蜡烛图样），并在历史上检查它。如果它被遇到1万次，其中6125次能带来利润，那么它出现的概率将是61.25%。另一个例子。GEP与周一开市。同样，如果GEP在10,000次中被关闭6,473次，我们将看到其发生的概率是64.73%。
也就是说，为了计算概率，我们应该有一个样本和它的历史（统计）。这并不意味着自制的方法不会成功，很有可能会成功。但这与概率毫无关系。
是的，统计学是需要的，如果你彻底地去研究它。
但在这里，无论收集到什么统计数据，都不会有太大作用，因为它是在交易历史上完成的。但是历史已经过去了...
或多或少的神经网络。简而言之，将贸易与历史相适应，类似于统计分析。而这仍然是无稽之谈。
拖车。
是的，如果你深入了解，统计是必要的。
但在这里，无论收集什么统计数据，都不会有特别吸引人的效果，因为它们是根据交易历史做出的。但是历史已经过去了...
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你可以直接祝贺我的孙女出生。
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概率的计算应以统计学为基础，而不是以某些假设或算法为基础。让我们采取一个设置（一个蜡烛图样），并在历史上检查它。如果它被遇到1万次，其中6125次能带来利润，那么它出现的概率将是61.25%。另一个例子。GEP与周一开市。同样，如果GEP在10000次中被关闭6473次，我们将看到其发生的概率为64.73%。
也就是说，为了计算概率，我们应该有一个样本和它的历史（统计）。这并不意味着自制的方法不会成功，很有可能会成功。但这与概率毫无关系。
与优化后的系统只在其被优化的时间序列上成功工作一样。
工作统计需要随着游戏的进行而收集和评估，类似于评估扑克和其他游戏的获胜概率。过去的游戏统计是很少或没有人需要的信息了。基本的统计数据是此时此刻的情况。
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我同意它是一个浪潮。问题可能是关于5-7个点的过滤波 - 这种噪音是以某种方式调节的吗？至于渠道，大家都在交换意见，我也决定参加。
雪花作为模型的形象，即其成分是市场运动的组成部分 - 1）体积（凝结物）2）市场参与者对价格的变化（温度）3）形成点。一旦定义了一个过程，就会出现一种理解。