从理论到实践 - 页 887 1...880881882883884885886887888889890891892893894...1981 新评论 Alexander_K2 2019.01.30 09:38 #8861 Yuriy Asaulenko:这一点不需要任何研究就很清楚。而且是在很长一段时间内）。:)))而选择移动平均线 可以使渠道性能得到明显的改善/恶化。我也设法检查了这一点。 因此，为了不随意选择令人垂涎的平均数--我们需要对患者进行一系列的研究。让他们像教皇一样工作，在这里他们展示了结果。这是接近圣杯的唯一途径。 Alexander_K2 2019.01.30 09:45 #8862 Evgeniy Chumakov: 我不能做直方图，但我只能给你一个有价格、标准平均值和 "正态分布平均值 "的文件。我正在等待结果。 该窗口是1440分钟。 不，Zhenya。你不需要正态分布的平均值，你需要正态分布的价格与平均值的线性偏差。 这将避免沉重的尾巴，因为这些尾巴简直是在撕毁所有的渠道战略。这是一个非常大的进步+峰度和不对称性的武器可以减少亏损交易的数量。我已经查过了。 Alexander_K2 2019.01.30 09:56 #8863 Evgeniy Chumakov: 我明白了，文件中有一个价格和一个平均值，可以从中计算出偏差，知道是否存在正态分布是很有意思的。:)))我个人并不感兴趣。我已经知道哪个MA比SMA更好。让巴斯和菲利克斯-怀特这样的热心人去做他们的工作--没必要像蟑螂一样坐在角落里。 Yuriy Asaulenko 2019.01.30 10:11 #8864 Alexander_K2::)))而选择移动平均线 确实在渠道结果上产生了明显的改善/恶化。我也设法检查了这一点。 因此，为了不随意选择令人垂涎的平均数--我们需要一系列来自患者的研究。让他们像教皇一样工作，在这里他们展示了结果。这是接近圣杯的唯一途径。WMA可能不是最差的选择--相当于FIR滤波器。但是系数选择是一个真正的挑战。那里不是那么容易）。 你很难想到一个更好的半回归线，但分析区间必须相对较小。 而且，如果不重新安排，无论是FIR还是倒退，都不太可能起作用。 Alexander_K2 2019.01.30 10:15 #8865 Evgeniy Chumakov: 那么，在中型结构中，有很大的创造空间。 嗯哼，这就是我说的。因此，为了不随意选择这个平均值，我们需要研究。 总的来说，我必须说一件事--尤里-阿索连科，尽管他是个书呆子，但在对市场的物理和数学理解方面是论坛上最好的，尽管，也许他自己并不理解:) Evgeniy Chumakov 2019.01.30 10:32 #8866 Alexander_K2:嗯哼，这就是我说的。所以我们不必随机选择这个平均数。 我正确的理解是，正态分布的算术平均数、模式、中位数相等，偏度与峰度=0？ 而我们需要在正态分布内。 Alexander_K2 2019.01.30 10:42 #8867 Evgeniy Chumakov: 我假设正态分布的算术平均数、模式、中位数相等，偏度与峰度=0，这样的假设是否正确？ 而且我们需要在一个正态分布里面。 是的，这是对的。我们需要这样做--但它仍然不起作用。我们谈论的是渐进式的近似，研究应该在至少1年的档案数据上进行。你应该得到一个接近正态分布 的线性偏离那令人羡慕的平均值。严格意义上的正常将永远无法获得。 因此，最终的平均数应该比任何其他平均数显示出更好的渐进结果。 Alexander_K2 2019.01.30 11:02 #8868 Evgeniy Chumakov: 因此，那么就没有什么可以阻止我们在这个分布中，在不重新发明轮子的情况下，有一定的误差空间。 :))怎么说呢？ 这个问题有一个非常不明显的解决方案，目标是使这个错误最小化。 现在看起来不错--但在高排放下？ multiplicator 2019.01.30 11:20 #8869 Alexander_K2:我无法忘却阿索伦科的假设，即最真实的移动平均线 是其线性价格偏差形成正态分布的。 我给受难者们布置了一个任务。 1.收集任何货币对一年内的CLOSE M1数据。 2.选择一个滚动的时间窗口=24小时（1440值）。 3.计算价格与移动平均线的线性偏差。 a) 中位数 b) 算术平均数 c) 具有不同权重的加权平均数（时间、增量的绝对值、增量的概率等）。 d) 你选择的任何其他平均数 4.绘制直方图 5.计算获得的分布的中心矩 6.展示成果 谢谢你。 如果我们能建立一个程序，通过假人的时期，并确定哪些假人在运河中心最成功。 但是，我们应该在每个通道上检查什么属性？ 什么属性告诉我们macha会在通道的中心位置？ 什么属性告诉我们醪液会进入运河的中心？ Alexander_K2 2019.01.30 11:30 #8870 multiplicator: 我希望我能建立一个程序，通过MA的各个时期，确定哪一个最成功地穿过通道的中心。 但是，我们应该在每一关检查什么属性？ 什么属性告诉我们macha会在通道的中心位置？ 什么属性告诉我们醪液会进入运河的中心？好想法，伙计。只不过--不是MA周期，是我们自己选择的1个时间段，而恰恰是平均数的类型，它总是去到通道的中心。是的，我们应该检查分布的时刻--不对称性和峰度，在许多测量的平均水平 上，它们与0的偏差最小。 我个人花了很多时间来寻找这样一个硕士，不想直接告诉你一切。虽然SMA I的结果不是最差的，但它绝对不是最好的选择。 1...880881882883884885886887888889890891892893894...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
这一点不需要任何研究就很清楚。而且是在很长一段时间内）。
:)))而选择移动平均线 可以使渠道性能得到明显的改善/恶化。我也设法检查了这一点。
因此，为了不随意选择令人垂涎的平均数--我们需要对患者进行一系列的研究。让他们像教皇一样工作，在这里他们展示了结果。这是接近圣杯的唯一途径。
我不能做直方图，但我只能给你一个有价格、标准平均值和 "正态分布平均值 "的文件。我正在等待结果。
该窗口是1440分钟。
不，Zhenya。你不需要正态分布的平均值，你需要正态分布的价格与平均值的线性偏差。
这将避免沉重的尾巴，因为这些尾巴简直是在撕毁所有的渠道战略。这是一个非常大的进步+峰度和不对称性的武器可以减少亏损交易的数量。我已经查过了。
我明白了，文件中有一个价格和一个平均值，可以从中计算出偏差，知道是否存在正态分布是很有意思的。
:)))我个人并不感兴趣。我已经知道哪个MA比SMA更好。让巴斯和菲利克斯-怀特这样的热心人去做他们的工作--没必要像蟑螂一样坐在角落里。
:)))而选择移动平均线 确实在渠道结果上产生了明显的改善/恶化。我也设法检查了这一点。
因此，为了不随意选择令人垂涎的平均数--我们需要一系列来自患者的研究。让他们像教皇一样工作，在这里他们展示了结果。这是接近圣杯的唯一途径。
WMA可能不是最差的选择--相当于FIR滤波器。但是系数选择是一个真正的挑战。那里不是那么容易）。
你很难想到一个更好的半回归线，但分析区间必须相对较小。
而且，如果不重新安排，无论是FIR还是倒退，都不太可能起作用。
那么，在中型结构中，有很大的创造空间。
嗯哼，这就是我说的。因此，为了不随意选择这个平均值，我们需要研究。
总的来说，我必须说一件事--尤里-阿索连科，尽管他是个书呆子，但在对市场的物理和数学理解方面是论坛上最好的，尽管，也许他自己并不理解:)
嗯哼，这就是我说的。所以我们不必随机选择这个平均数。
我正确的理解是，正态分布的算术平均数、模式、中位数相等，偏度与峰度=0？
而我们需要在正态分布内。
我假设正态分布的算术平均数、模式、中位数相等，偏度与峰度=0，这样的假设是否正确？
而且我们需要在一个正态分布里面。
是的，这是对的。我们需要这样做--但它仍然不起作用。我们谈论的是渐进式的近似，研究应该在至少1年的档案数据上进行。你应该得到一个接近正态分布 的线性偏离那令人羡慕的平均值。严格意义上的正常将永远无法获得。
因此，最终的平均数应该比任何其他平均数显示出更好的渐进结果。
因此，那么就没有什么可以阻止我们在这个分布中，在不重新发明轮子的情况下，有一定的误差空间。
:))怎么说呢？
这个问题有一个非常不明显的解决方案，目标是使这个错误最小化。
现在看起来不错--但在高排放下？
我无法忘却阿索伦科的假设，即最真实的移动平均线 是其线性价格偏差形成正态分布的。
我给受难者们布置了一个任务。
1.收集任何货币对一年内的CLOSE M1数据。
2.选择一个滚动的时间窗口=24小时（1440值）。
3.计算价格与移动平均线的线性偏差。
a) 中位数
b) 算术平均数
c) 具有不同权重的加权平均数（时间、增量的绝对值、增量的概率等）。
d) 你选择的任何其他平均数
4.绘制直方图
5.计算获得的分布的中心矩
6.展示成果
谢谢你。
但是，我们应该在每个通道上检查什么属性？
什么属性告诉我们macha会在通道的中心位置？
什么属性告诉我们醪液会进入运河的中心？
我希望我能建立一个程序，通过MA的各个时期，确定哪一个最成功地穿过通道的中心。
但是，我们应该在每一关检查什么属性？
什么属性告诉我们macha会在通道的中心位置？
什么属性告诉我们醪液会进入运河的中心？
好想法，伙计。只不过--不是MA周期，是我们自己选择的1个时间段，而恰恰是平均数的类型，它总是去到通道的中心。是的，我们应该检查分布的时刻--不对称性和峰度，在许多测量的平均水平 上，它们与0的偏差最小。
我个人花了很多时间来寻找这样一个硕士，不想直接告诉你一切。虽然SMA I的结果不是最差的，但它绝对不是最好的选择。