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一张图片的清晰度。
PS。
时间线是一种幻觉。你不知道人类的感知是多么具有欺骗性。
市场上几乎什么都没有。
没有数字，没有指标，没有运动，没有你最喜欢的MACD，时间序列是人类发明的，随机运动的规律是大自然发明的，是通往多样性的最短途径：人类可见的秩序是通过混乱来实现的。
所有的答案都是正确的，所有的渠道都是正确的，每条都是真真假假。
任何选定的参考期在每一个时间点上都同时是真的和假的。
你可以把我的回答当作一个疯子的呓语，你可以把它当作你的愿望。
在我的帖子之后，会有通常的废话、口头语......但只是因为我的文字拥有一切，也没有什么--每个人都会看到他们想看的东西。
我们的整个生命是一个幻觉，我们现在能做什么。但有时你可以得到具体的))
嗯...幻想站在我们自己的立场上，它们的来源是主观的=>虚幻的肯定是正确的，其原因是无力客观地理解事实=>基于理论的 "事实 "的构建，在实践中自然产生没有任何意义的结果。
只有那些对它一无所知的人才会失败。
趋势和平坦是两个具有不同概率特征的静止序列。将它们结合在一个单一的价格序列中，会产生一个非平稳过程，其中的MO和方差是与时间有关的。
继续。让我提醒你，问题是如何用概率分布的 特性来定义趋势的概念。既然你已经选择了这些条款。
- 告诉我，从MO和随时间变化的方差来看，你如何定义什么是趋势。展示一下吧。给出这个定义。 因此，很明显，它给出了与已知相同的分类。例如，像查尔斯-道：在上升趋势中，图上随后的峰值必须高于之前的峰值，在下降趋势中，图上随后的下降必须低于之前的下降。
用MO和方差随时间变化来表示。
你的推理是完全正确的，弗拉基米尔。而我所强调的最有力的声明（见上文）。
但是，这就是过去的方式。我真的只用价格和它的增量来工作，没有考虑到时间。这是一个严重的错误。 现在，我在我的TS中使用市场事件的具体时间，嘀嗒声量，报价之间的时间间隔。我对事件的顺序给予了极大的关注。
因此，以下是我最近的10笔交易。
不要偷懒--看看进入和退出的准确性。
不要偷懒--看一看。像往常一样，将交易返回到最后的平均值。结果很好，没有一个进场就变成了反对交易的长期趋势的开始。
你可能会看到，前两笔交易是在澳元弹出时开启的，然后是日元弹出时的三笔，接下来又是日元弹出时的两笔，然后是瑞士法郎弹出时的两笔，最后是澳元弹出时的一笔。收盘也是在尖顶上。
你可能想显示8对弹射，而不是28对。这将是更准确和更简单的。
关于报价之间的时间间隔。这并不是价格序列的唯一属性。而在一个序列中，时间并不发挥通常的作用，重要的是时间差的符号。什么是前，什么是后。如同在拓扑学中。关键是步骤的方向和它们的长度（大小为点）。如果我们忘记了天文时间的均匀流动，而进入我们自己的时间（在外汇交易中，它也被称为操作时间，我们可以把它看作是点数或烛台的数字），这些数据足以绘制出速率变化的曲线。
关于报价的时间间隔。这并不是价格序列的唯一属性。而在一个序列中，时间并不发挥通常的作用，重要的是时间差的符号。什么是前，什么是后。如同在拓扑学中。 步骤的方向和它们的长度（点的大小）是关键。如果我们忘记天文时间的均匀流动，而去考虑我们自己的时间（在外汇中也被称为操作性，你可以把它看成只是点或烛台的数字），这些数据足以画出速率变化的曲线。
弗拉基米尔，如果你没有圣杯，并希望参与其创建，我正式要求你参与分歧指标的工作。
首先，我对赫斯特和自相关系数感兴趣。
有必要选择一个商定的时期（例如，一个星期）对某一货币对进行调查。在此期间，应观察到趋势和平缓的运动。我们应该考虑当价格离开分散通道（有条件的 "Katya Savkina走廊"：）时，在OPEN M1和ticks上的指定比率的值。
然后我将为我的系列提供详细的解释，说明它的来源和我为什么用它工作。我也需要用它来检查赫斯特和自相关系数。对所有的实验做一个汇总表，比较研究结果，得出结论。
作为回报，我希望得到我自己的算法的完整描述和详细解释。
如果你有兴趣，请与我本人联系。
Alesha，不存在经典形式的概率论。
人们用各种方法研究市场上的随机过程，以便将其还原为已知的模型--奥恩斯坦-乌伦贝克过程、方差伽马过程（两者都可还原为平均值）或简单地还原为一些公式或正弦波。
也就是说，那些渴望在显示器中看到他们所知道的东西的人。如果这需要移动到希尔伯特空间，我们也会这么做。
我有一个巨大的请求（我已经重复了十亿次了）--帮助我调查实践中的不连续性指标，例如Hurst参数。首先，在OPEN M1上，然后在ticks上，然后我将下载我的转化系列。不连续指标（与已知模型的偏差）的问题仍然存在，尽管我在这个方向上已经取得了很大进展。
你写一篇文章，你会得到钱，你会给人们带来希望。А?
在谷歌上搜索类似 "Ornstein uhlenbeck过程变化检测 "的内容。关于这个问题的文章已经够多了。
那么，请继续吧。让我提醒你，问题是如何用概率分布的 属性来定义一个趋势。既然你已经选择了这些条款。
- 告诉我，从MO和随时间变化的方差来看，你如何定义什么是趋势。展示一下吧。给出这个定义。因此，很明显，它给出了与已知相同的分类。例如像查尔斯-道琼斯指数：在上升趋势的情况下，图表上的下一个峰值必须高于之前的峰值；在下降趋势的情况下，图表上的下一个下降点必须低于之前的下降点。
用MO和方差随时间变化来表示。
我应该继续为你做什么，哦，弗拉基米尔？
要我给你大学一年级的课本 吗？
或者揭示代号为 "谷歌数学统计趋势"的信息隐秘？
P.S. 用线性函数近似时间序列，取直线的斜率，引入趋势-平坦评价标准，金钥匙就在你的口袋里。
P.S.S. 把数学统计学放在一个没有数学背景的19世纪记者的胡言乱语中--我不同意。
如果你知道，乡巴佬，你用这种语气和谁说话，你会让自己永远被禁止（当然，如果你有良心的话）。
正是你这样的人，让我对这个论坛感到厌恶。
如果你知道，乡巴佬，你用这种语气和谁说话，你会让自己永远被禁止（当然，如果你有良心的话）。
像你这样的人让我对出现在这个论坛上感到厌恶。
而我，"物理学家"，如果我与一个今天才知道趋势的概念包括在matstat的仪器中，并在大学一年级被教授的人交流，我应该怎么做？
而我，"物理学家"，如果我和一个今天才知道趋势的概念是matstat仪器的一部分并且在大学一年级就被教授的人交流，我该怎么做？
问题很具体--如何在MO和分散的帮助下确定趋势？答案是否定的。这就是为什么我们要寻找所谓的趋势指标。
弗拉基米尔从来不会无缘无故地问问题。他是这里唯一一个总是试图帮助的人。更重要的是，我知道他的培训和教育水平。你不应该这样和他说话。你可以和我谈 :)