从理论到实践 - 页 75

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Nikolay Demko:

半年的时间足够了，你可以在两星期内学会MQL。而对于那些懂得C、C++、C#并且只需要其中一部分的人来说，他们可以在一天之内学会它。

虽然我同意，为了编写EA，你需要一些经验，特别是作为一个交易员，以了解所有的细节。


最主要的是练习！我也在两星期内学会了语言（语法、循环、函数）。

 
Vladimir:

我重读了一遍，它真的是歪打正着了。就好像我想强调我有的而你没有的东西。如果你也这么想，我很抱歉。我没有这个想法，我真的想知道这种自动建模的方式能起到什么作用。

我自己只用平方根法来缩小搜索范围，找出 "要找的地方"。例如，理论上可能获得最大利润的地方（每笔交易有一个点差调整后的利润出来）。这往往可以让你实际降低搜索空间的维度。

不要紧。我没有公布结果，只是公布了结论。我甚至懒得保存计算结果，因为我对有或无感兴趣。时至今日，我还不知道它可能被用来做什么。有些东西没有看到，你的结论是什么？

至于实验本身，它们几乎是等同的。只是我没有使用MA，而是使用了LF过滤器，也没有使用 "频率 "分布（就我理解的你的应用而言），而是使用了一个概率分布。我通过将滤波器的截止频率转换为统一的方式将它们一起减少，并通过信号能量相应地改变振幅。

另外，也可以通过傅里叶变换和通过缩放比较光谱来显示。这一点并没有做到。

 
Alexander_K2:
让我再解释一下。你在增量上看到的概率分布--它没有去哪里。它想活下去!它以这样或那样的方式出现在价格与移动平均线 的偏差中。而弗拉基米尔所做的这些实验的目的是要了解在哪个MA的偏差形成的分布与你在增量上看到的分布最为相似。这将是计算追踪MA的取样量，将使利润最大化。有什么不明白的呢？

为什么你决定你在增量上的分布应该与偏离马的分布相同。

 
Alexander_K2:
让我再解释一下。你在增量中看到的概率分布--它没有去哪里。它想活下去!它以这样或那样的方式显示在价格与移动平均线 的偏差上。而弗拉基米尔所做的这些实验的目的是要了解在哪个MA的偏差形成的分布与你在增量上看到的分布最为相似。这将是计算追踪MA的取样量，将使利润最大化。有什么不明白的呢？
这不是我们的意思）。
 
Alexander_K2:

而且不费吹灰之力!

让我解释一下。我是在回答弗拉基米尔的具体问题。
 
Alexander_K2:

:)))))))))))))))我就是这样的人。正如这里有人所说，"我要求继续举行宴会！":))))))


什么宴会？ 让我看看你的中间结果！？)

 
Максим Дмитриев:

什么宴会？ 让我看看你的中间结果！？)

从观众席上，他们向我喊话--给我细节！"。(с)


哦，你得写一篇文章，亚历山大）。顺便说一句，他们给钱的文章）。真正的那些，而不是演示的那些。

 
Alexander_K2:
嗯...不，我很懒。我习惯于专门监督， 但如果在座的一些学生，在非参数方法的基础上写一篇关于静止性/非静止性的学期论文，并将其张贴在这里，并有导师的签名 - 这将是YES!

我受到了启发。而作为一个老成持重的挑衅者，我忍不住了）。

我不是一杆秤或半杆秤，我坐在那里嚼着黑面包，我一直看着Ksen'kin的脸，他是如何假装成一个科学家的。 

也许我自己就是一个神学院学生。 
也许我是这个场合的司机，我看到连客人都睡着了，即使是Ksen'ka，我看到，也是云里雾里。 

但他像唱诗班一样通宵达旦地唱着，都是关于伊克西斯、伊克西斯和赛因斯，他的衣服也没什么好看的。 
一个裁缝的裁缝的裁缝的尾巴。 

而且他并不住在杜布纳，而是住在卡希拉附近的某个研究所。 

他会告诉她，"二十五乘以九又一百。"然后他就坐在那里，踢腿呻吟，而她则工作。 

她的工作没有任何杂音，遥控器上的灯是流线型的! 
那么，我们是什么，在机器人中，我们该怎么做，那些迷失的人？
 
Alexander_K2:
...如果这里有学生 写学期论文...

在这里，学生是极其罕见的。年轻人（30岁以下）也非常少。主要的队伍在40多岁和70多岁之间，所以说老了是个错误。你在这个论坛上的年龄地位更接近于年轻人的地位。

 
Alexander_K2:

嗯...你们这些人为什么要花这么长时间完成这项任务？


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