从理论到实践 - 页 149 1...142143144145146147148149150151152153154155156...1981 新评论 Alexander_K2 2018.01.22 07:27 #1481 让我困惑的是。当然，Feynman是个天才。所以他是在研究统一观测间隔的量子粒子的运动，而我是在研究指数 间隔的运动...他在看制服...嗯... ILNUR777 2018.01.22 07:36 #1482 khorosh 2018.01.22 09:24 #1483 Alexander_K2:由于我亲爱的女儿和岳父正在摇晃我的乳房，并要求立即改进我的TS，以便获利，所以我将简单写一下。因此，这是我想出的算法（AUDCAD见附表）。1.以指数级的时间间隔接收报价。A栏--投标价格B栏--要价C栏--价格(Ask+Bid)/2--我正在用它工作，也许我搞错了。评论：我把引文流带到了一个带有伪态的马尔科夫过程，在这个过程中，随机变量的积分矩可以被忽略，运动方程被简化为两堵墙之间的量子粒子的运动方程。在这种情况下，墙是一个随机变量的分散的边界值。2.让我们分析一下价格增量Ask和BidD、E、F栏分别是买入、卖出和（卖出+买入）/2的增量。我使用的是梯度的纯值，没有以任何方式进行转换。3.计算F列的统计参数（见表中的第1张表）。最重要的是要找到滑动观察窗口的样本量这是一个非常重要的步骤！！！。根据切比雪夫不等式，我们找到必要的样本量，其中分散的边界值将对应于预测的信心水平。4.让我们回到表格的AUDCAD选项卡，并转到第15625行M列--计算我们的滑动观察窗口中的粒子运行长度=15625个连续报价。N栏和O栏--粒子（"墙"）的可能偏转的边界值5.移动到表格的第2页我从AUDCAD标签的第15625行开始复制了A、N、M、O列6.我建立图表。顶部图表--实际价格值(Ask+Bid)/2下图--来自B、C和D列的数值--我们实际上看到了粒子在墙壁之间的运动（在动态通道中）。非常重要的一点我在我的模型中以同样的方式计算了分散性（C和D列）。但我将通道与15625样本的SMA移动平均线作了对比。B栏缺失。正准备转到WMA，在那里，时间要作为砝码使用。结果相当令人满意--在6次交易中--4次为正，2次为负，总利润超过400点。而在这个关键时刻，术士（Vizard_）接通了，居然用他的图表（手写的！！）告诉我：白痴！！！！。你为什么要用一些移动平均线来工作？你看一下粒子本身是如何移动的（在观察时间内的增量之和）--它在墙壁之间相对于零移动！！。现在我计算B列，看到以下图片。在下图中--滑动观察窗口中粒子的运动=15625，边界置信度=99.5%。巧妙的解决方案!当价格超出这些信心水平时，有可能也有必要进行预测或者你可以简单地--当一个粒子离开下图的通道边界时--开启一笔交易。当它返回到零时--关闭它，等等。但我不会把我的意见强加于人--每个人都可以自由地做出他或她自己的预测算法。但说实话--我不确定我是否能靠自己的智慧做到这一点--再次感谢Vizard。现在我只需要把我的TS中的滑动WMA形象地替换成B列，有人应该理解上述所有描述，必要时提出问题，并制作我自己的TS。靠自己的力量赚钱!我个人并不感到抱歉，也不需要在我的话语中找到歧义。我的岳父终于有了暴力和淫秽的形式让我终于坐下来完成TS。我告别了，但没有告别。我总是在这里，而且有点缺席--好吧，你明白我的意思。薛定谔的猫，一句话。:))))))))))))))))https://yadi.sk/d/Q26c4qoS3RbJRn 解除趋势和从通道的边界到中心的工作--你称这是豌豆国王时代发明的最巧妙的解决方案？）"哦，启蒙的精神为我们准备了多少奇妙的发现。"）。 khorosh 2018.01.22 09:33 #1484 Alexander_K2:让我困惑的是。当然，Feynman是个天才。所以他是在研究统一观测间隔的量子粒子的运动，而我是在研究指数间隔的运动...他在看制服...嗯...这很容易解释--你只是比他更天才。在这个论坛上一般来说，一个天才坐着一个天才，开着一个天才，诺贝尔奖获得者让他们休息）。 Alexander_K2 2018.01.22 09:40 #1485 khorosh: 解除趋势，从通道的边界到通道的中心--你称这是豌豆王时代发明的最巧妙的解决方案吗）））。 我从事外汇交易只有3个月。如果这种算法已经成功使用了很长一段时间--我很高兴。在这一点上，我可以结束这个话题。 khorosh 2018.01.22 09:53 #1486 Alexander_K2: 我只做了三个月的外汇。如果这种算法已经成功使用了很长时间，我很高兴。这是该主题的结束。 这种算法的成功是一个相对的概念。它将在平坦时期获得成功，而在平坦趋势中则会失败。如果你能成功识别趋势平坦，并及时从反趋势策略切换到趋势，那么也许会有成功。 Mykola Demko 2018.01.22 09:57 #1487 再次谈及对蜱虫的指数式接受。假设我们已经建立了一个序列，在这个序列中接受刻度线的间隔。我们怎么知道这是最正确的序列，凭空出现的。让我们把它与另一个类似的序列进行比较；它们彼此之间没有任何优势。因此，我们有几个平行的报价演变的变体。所有这些都是平等的，没有一个是可取的。那么，从统计学的角度来看，对所有这些读数进行平均是正确的。好吧，不是所有的人，但在统计学上有意义的数量，例如100。其中至少有一个滞后11秒的概率（而这也是亚历山大提出的指数式打勾接受方法中的最大滞后长度）。这意味着每一个刻度 我们都要等待11秒，直到这个读数可以被平均化。因此，这个过程有可能是不完整的，直到从当前的时间起过了11秒，以此类推，从每一秒开始。不能根据当前的数据进行判断，计算不完整，11秒后才有可能，而1秒后的数据只能在12秒后进行判断。因此，我们处于一个无尽的等待期，等待计算完成。或者换个说法，我们是用过去11秒的数据工作的。这是为虱子准备的。如果我们将同样的方法应用于分钟，那么我们将能够在11分钟后决定当前的情况。如果是时钟，我们在11小时内决定。我希望你能明白这个道理。即使马赫滞后半个周期，而指数法还没有平均化，它已经意味着滞后。我马上回应说，我们没有平均化什么。如果我们不对读数进行平均，那么我们的工作就只有多元空间的一个变体，而不是这个特定的分解是最好的事实。我们在这个空间有信号，在另一个空间没有信号。那么哪个是最好的信号呢？在I&C中，有读数可信度的概念，用三个传感器进行测量，三个读数中的两个（或更多）被认为是正确的，如果三个读数都显示不同的值，那么所有的传感器都要检查（这样的读数是不可信的）。 Alexander_K2 2018.01.22 10:12 #1488 Nikolay Demko:尼古拉，这里的一些知情人说，这种方法是无稽之谈，已经有100年的历史了。你知道它是被称为指标还是顾问吗？至于时间，这是一个原则问题，我永远不会厌倦地重复它。在我看来--不分青红皂白地使用刻度线是时间序列分析中最糟糕的错误。时间的概念本身已经丢失；对于不同阶段的一个相同数量的刻度，你有不同的时间，反之亦然。这纯粹是胡说八道，其结果是个人的贫困和耻辱。这就给我们留下了两条路。1.以相等的时间间隔读取数据，并将保证到达的报价值作为一个离散的时间。2.通过指数 区间--阅读关于将非马尔科夫过程还原为马尔科夫过程的文章。这正是一切的诀窍，通过它来完成。 СанСаныч Фоменко 2018.01.22 10:24 #1489 Nikolay Demko:再次谈及对蜱虫的指数式接受。假设我们已经建立了一个序列，在这个序列中接受刻度线的间隔。....在我看来，在这整个打勾的故事中，似乎缺少一个非常有趣的细微差别。我们宣布，所提出的方法的主要优点之一，是接受以指数级增加的间隔的抽搐。这种方法的优点是显而易见的：在样本中，与那些被删除的时间相比，最新的刻度线是 "密集 "的。但在实践中呢？假设我们以1、3、7、15为刻度 .....我们计算了统计数据和其他东西，特别是绘制了增量与假定方差的通道。一个新的虱子来了。我们是否重新计算？每次打勾 时，我们都要重新计算吗？那个原本是1号的蜱虫变成了2号的蜱虫，没有被列入样本中。很明显，绝对会有新的刻度取样，因为两个指数的刻度数不同，而这两个指数有一个刻度的位移，所以会有不同的刻度，也就是说，所有的刻度都是新的。那么提出的数字指的是什么？事实证明，呈现在我们面前的数字恰好存在一个勾股定律!是否有可能检查一个策略，其中的计算正好存在一个tick!是的，你可以，但作者对此只字未提。 СанСаныч Фоменко 2018.01.22 10:28 #1490 Alexander_K2:2.通过指数间隙--阅读关于将非马尔科夫过程还原为马尔科夫过程的文章。这正是一切的诀窍，通过它来完成。 上面我已经为你的数据贴出了图表，显示出有近40000个刻度的记忆! 1...142143144145146147148149150151152153154155156...1981 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
让我困惑的是。
当然，Feynman是个天才。所以他是在研究统一观测间隔的量子粒子的运动，而我是在研究指数 间隔的运动...他在看制服...嗯...
由于我亲爱的女儿和岳父正在摇晃我的乳房，并要求立即改进我的TS，以便获利，所以我将简单写一下。
因此，这是我想出的算法（AUDCAD见附表）。
1.以指数级的时间间隔接收报价。
A栏--投标价格
B栏--要价
C栏--价格(Ask+Bid)/2--我正在用它工作，也许我搞错了。
评论：我把引文流带到了一个带有伪态的马尔科夫过程，在这个过程中，随机变量的积分矩可以被忽略，运动方程被简化为两堵墙之间的量子粒子的运动方程。在这种情况下，墙是一个随机变量的分散的边界值。
2.让我们分析一下价格增量Ask和Bid
D、E、F栏分别是买入、卖出和（卖出+买入）/2的增量。
我使用的是梯度的纯值，没有以任何方式进行转换。
3.计算F列的统计参数（见表中的第1张表）。最重要的是要找到滑动观察窗口的样本量
这是一个非常重要的步骤！！！。根据切比雪夫不等式，我们找到必要的样本量，其中分散的边界值将对应于预测的信心水平。
4.让我们回到表格的AUDCAD选项卡，并转到第15625行
M列--计算我们的滑动观察窗口中的粒子运行长度=15625个连续报价。
N栏和O栏--粒子（"墙"）的可能偏转的边界值
5.移动到表格的第2页
我从AUDCAD标签的第15625行开始复制了A、N、M、O列
6.我建立图表。
顶部图表--实际价格值(Ask+Bid)/2
下图--来自B、C和D列的数值--我们实际上看到了粒子在墙壁之间的运动（在动态通道中）。
非常重要的一点
我在我的模型中以同样的方式计算了分散性（C和D列）。但我将通道与15625样本的SMA移动平均线作了对比。B栏缺失。
正准备转到WMA，在那里，时间要作为砝码使用。
结果相当令人满意--在6次交易中--4次为正，2次为负，总利润超过400点。
而在这个关键时刻，术士（Vizard_）接通了，居然用他的图表（手写的！！）告诉我：白痴！！！！。你为什么要用一些移动平均线来工作？你看一下粒子本身是如何移动的（在观察时间内的增量之和）--它在墙壁之间相对于零移动！！。
现在我计算B列，看到以下图片。
在下图中--滑动观察窗口中粒子的运动=15625，边界置信度=99.5%。
巧妙的解决方案!
当价格超出这些信心水平时，有可能也有必要进行预测
或者你可以简单地--当一个粒子离开下图的通道边界时--开启一笔交易。当它返回到零时--关闭它，等等。但我不会把我的意见强加于人--每个人都可以自由地做出他或她自己的预测算法。
但说实话--我不确定我是否能靠自己的智慧做到这一点--再次感谢Vizard。
现在我只需要把我的TS中的滑动WMA形象地替换成B列，有人应该理解上述所有描述，必要时提出问题，并制作我自己的TS。
靠自己的力量赚钱!我个人并不感到抱歉，也不需要在我的话语中找到歧义。
我的岳父终于有了暴力和淫秽的形式让我终于坐下来完成TS。
我告别了，但没有告别。我总是在这里，而且有点缺席--好吧，你明白我的意思。薛定谔的猫，一句话。:))))))))))))))))
https://yadi.sk/d/Q26c4qoS3RbJRn让我困惑的是。
当然，Feynman是个天才。所以他是在研究统一观测间隔的量子粒子的运动，而我是在研究指数间隔的运动...他在看制服...嗯...
这很容易解释--你只是比他更天才。在这个论坛上一般来说，一个天才坐着一个天才，开着一个天才，诺贝尔奖获得者让他们休息）。
解除趋势，从通道的边界到通道的中心--你称这是豌豆王时代发明的最巧妙的解决方案吗）））。
我只做了三个月的外汇。如果这种算法已经成功使用了很长时间，我很高兴。这是该主题的结束。
再次谈及对蜱虫的指数式接受。
假设我们已经建立了一个序列，在这个序列中接受刻度线的间隔。我们怎么知道这是最正确的序列，凭空出现的。
让我们把它与另一个类似的序列进行比较；它们彼此之间没有任何优势。
因此，我们有几个平行的报价演变的变体。所有这些都是平等的，没有一个是可取的。
那么，从统计学的角度来看，对所有这些读数进行平均是正确的。
好吧，不是所有的人，但在统计学上有意义的数量，例如100。
其中至少有一个滞后11秒的概率（而这也是亚历山大提出的指数式打勾接受方法中的最大滞后长度）。
这意味着每一个刻度 我们都要等待11秒，直到这个读数可以被平均化。
因此，这个过程有可能是不完整的，直到从当前的时间起过了11秒，以此类推，从每一秒开始。
不能根据当前的数据进行判断，计算不完整，11秒后才有可能，而1秒后的数据只能在12秒后进行判断。
因此，我们处于一个无尽的等待期，等待计算完成。
或者换个说法，我们是用过去11秒的数据工作的。这是为虱子准备的。
如果我们将同样的方法应用于分钟，那么我们将能够在11分钟后决定当前的情况。
如果是时钟，我们在11小时内决定。
我希望你能明白这个道理。即使马赫滞后半个周期，而指数法还没有平均化，它已经意味着滞后。
我马上回应说，我们没有平均化什么。如果我们不对读数进行平均，那么我们的工作就只有多元空间的一个变体，而不是这个特定的分解是最好的事实。我们在这个空间有信号，在另一个空间没有信号。那么哪个是最好的信号呢？
在I&C中，有读数可信度的概念，用三个传感器进行测量，三个读数中的两个（或更多）被认为是正确的，如果三个读数都显示不同的值，那么所有的传感器都要检查（这样的读数是不可信的）。
尼古拉，这里的一些知情人说，这种方法是无稽之谈，已经有100年的历史了。你知道它是被称为指标还是顾问吗？
至于时间，这是一个原则问题，我永远不会厌倦地重复它。
在我看来--不分青红皂白地使用刻度线是时间序列分析中最糟糕的错误。时间的概念本身已经丢失；对于不同阶段的一个相同数量的刻度，你有不同的时间，反之亦然。这纯粹是胡说八道，其结果是个人的贫困和耻辱。
这就给我们留下了两条路。
1.以相等的时间间隔读取数据，并将保证到达的报价值作为一个离散的时间。
2.通过指数 区间--阅读关于将非马尔科夫过程还原为马尔科夫过程的文章。这正是一切的诀窍，通过它来完成。
再次谈及对蜱虫的指数式接受。
假设我们已经建立了一个序列，在这个序列中接受刻度线的间隔。
....
在我看来，在这整个打勾的故事中，似乎缺少一个非常有趣的细微差别。
我们宣布，所提出的方法的主要优点之一，是接受以指数级增加的间隔的抽搐。
这种方法的优点是显而易见的：在样本中，与那些被删除的时间相比，最新的刻度线是 "密集 "的。
但在实践中呢？
假设我们以1、3、7、15为刻度 .....我们计算了统计数据和其他东西，特别是绘制了增量与假定方差的通道。
一个新的虱子来了。我们是否重新计算？每次打勾 时，我们都要重新计算吗？那个原本是1号的蜱虫变成了2号的蜱虫，没有被列入样本中。很明显，绝对会有新的刻度取样，因为两个指数的刻度数不同，而这两个指数有一个刻度的位移，所以会有不同的刻度，也就是说，所有的刻度都是新的。那么提出的数字指的是什么？事实证明，呈现在我们面前的数字恰好存在一个勾股定律!
是否有可能检查一个策略，其中的计算正好存在一个tick!
是的，你可以，但作者对此只字未提。
2.通过指数间隙--阅读关于将非马尔科夫过程还原为马尔科夫过程的文章。这正是一切的诀窍，通过它来完成。