寻找模式 - 页 149

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Anatolii Zainchkovskii:
股价可能因为更先进的竞争对手而下跌，但这并没有使公司破产，只是赚的钱少了。
是的，谢谢，我刚刚得到这个消息，我们的想法是一致的。
 

不知道为什么，我想起了关于椭圆的几何学，我记得我的老师教我如何用绳子画一个椭圆，用松散的绳子绑住两个钉子，用绳子画出椭圆。

在绘画 中，三角形是红色的，所以它的两条折边总是相等的，在椭圆的任何一点上都是如此。

我的意思是记得不久前有一个话题，当时一些TC在这里展示了什么公式，我忘了这个话题，作者展示了技巧。所以这个焦距也被称为焦点))))。也许他从那里得到了配方....

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Martingeil:

不知道为什么，我想起了关于椭圆的几何学，我记得我的老师教我如何用绳子画一个椭圆，用松散的绳子绑住两个钉子，用绳子画出椭圆。

在图中，一个三角形 是红色的，所以它的两条折边总是相等的，在椭圆的任何一点上。

我的意思是，记得不久前有一个话题，当时一些TC在这里展示了什么公式，我忘了这个话题，作者展示了技巧。所以这个焦距也被称为焦点))))。也许他从那里得到了配方....

在这种情况下，无论你如何扭曲它的焦点，所产生的样本将是完全正态分布的。

;))

 

市场是有规律可循 的:)

因为我自己在2014年就在卖2个这样的东西。只要注意市场...

一般来说，和任何生意一样，交易90%是运气，因为2008年的那些反转并不像13-14年那样，但现在呢 :)例如，在我交易香草期权的地方，我会告诉你，那些用去年11月的合同在石油25的价格上至少赚了10 000%，而现在一些 "分析师 "正在推动每桶5美元，你知道有多少开盘者坐在那里，他们等待并祈祷BRENT的20，我没有这么慷慨地做，不幸的是））。如果你还记得13年--我的资本是直接从垃圾基金文件中开始的经典之作。所以现在很多人都在喝香槟。

如果你记得14年的开始--当卢布崩溃和坚戈没有....。他们在一天内能做多少事？)))而且即使现在也有这样的规律性，只是不那么优雅而已:)。

还有黄金，我最喜欢的黄金，因为很多人预计未来的价格会超过2000:)但没有，黄金又像2013年那样骗过了所有人:)

至于石油，它是一匹黑马，没有人能够驯服它。因为它是唯一的工具，在我看来是无法进行任何分析的......。

寻找资金流向--因为模式和它的秘密是资金流向何处，以及人群的行为方式......。以纳斯达克的证券为例，在3年的时间内，一切都很清楚:)

 
Yury Stukalov:

我还有一个问题：2018年莫斯比兹的股票价值下降，但公司却赚钱并派发股息，这是怎么回事？

公司的收益与股价 没有关系

 
Roman:

在这种情况下，无论你如何扭曲焦点，所得到的样本将是完全正态分布的。

;))

我也想过这个问题，有一些神奇的东西，我还不知道如何改编......

 

它变得有点安静。也许我们应该继续实验的纯洁性。

总的来说，这个话题的标题与这里的内容没有什么对应。搜索是搜索，而检查建议的是另一个。但还是要感谢。一般来说，我提议讨论寻找和测试模式的方法，并在一个简化问题的条件下评估其有用性。

最初的价格是一个价格系列，按时间，或tick数字进行双向报价。任务是进行交易（在一个时间间隔内找到价格差异，考虑到向上-向下的标志），即在一个新的tick收据的时刻，固定的时期的开始或结束，与规则的损失的双向传播报价差异。在输入端有三个参数。我们知道历史，但未来的嘀嗒声却不是。交易的数量 没有限制。 目标，最大的差异量。

额外的输入参数还包括体积，但它们在刻度上考虑得很差，以其纯粹的形式使任务复杂化，因此让我们简化一下，假设刻度上的体积相等。

我们有各种各样的选择来减少信息量。我们有细化、经典蜡烛图、范围、Renko、Boxplot和各种平均法，通过这些方法，我们建立更容易理解的图表和表格，并寻找规律性的东西))

我们也明白，价格系列不是时间的函数，而是我们没有考虑到的许多因素，包括全球的和小的。

时间对价格没有影响。

我们也明白，小的因素（一些交易者或其他一些人的行动，这些因素很小，而且有很多）有一个协同作用，他们的行动在数学上可能根本不相加。

从明显的全球模式来看，当然是时间性的，年份性的，季度性的，时间性的，月份性的，星期性的，日子性的，以及日子性的当中，看什么时候做交易比较好或者比较差。

搜索通常是通过指定交易条件和考虑利润和股权来进行的，当然也可以通过其他方式进行。

还发现了基于重复发生的事件的规律性。它们通常以同样的方式被评估。

一般来说，由于了解到价格不是随机的，而是由许多因素组成的，我们可以描述价格运动行为。一般来说，我们应该引入价格行为的概念。我们几乎确切地知道，在正常情况下，各点之间的价格有一些平均差异，我们可以计算出历史上百万分之一或十亿分之一概率的差异，但这是在真实情况下，并对各点之间的差异作出相应的行为排名。我们不接受缺口，那是另外一个故事。简化。一般来说，我们可以对稀释的数据进行同样的处理。以同样的方式，我们可以估计其他平均参数。

研究点差和掉期行为以及它们对价格行为的影响是一个独立的话题，但它也会给出一些概率性的结果。 尽管对我来说这仍然是一片黑暗的森林。

一般来说，任务是选择描述价格行为的最完整和最重要的参数，这些参数可以被记录下来，可以发现规律性。相关性和傅里叶当然会有帮助，还有用NM的统计分析和GA。

 

我已经发现了这个东西，还不是一个模式，但却是一个最喜欢的价格行为。当波动性减弱时，例如在晚上，价格接近一个整数值，并开始来回跨越它。 这些不是孤立的例子，而是很多。


这里的红色直线是25点的圆形水平倍数，黄色线是5点的倍数（四位数）。而从圆形水平的价格差，每边最多10个点。

 
Aleksei Stepanenko:

我已经发现了这个东西，还不是一个模式，但却是一个最喜欢的价格行为。当波动减弱时，例如在晚上，价格接近一个圆值，并开始来回跨越它。 这些不是孤立的例子，而是很多。

然后呢？....

它跳了起来，然后.....，去了哪里？

在我看来，这不是一种模式，而是无政府状态（就是秩序之母的那个))))))))))))))

 

等等，谢尔盖，现在跳还为时过早，等等!

当然只是开玩笑，这不是一个行动呼吁。这可能在某个地方是微不足道的，但有时你需要强调细微的差别，以便于思考。

例如：确定价格以何种概率完成其每日的波动，在某一水平附近徘徊，以及以何种概率在各水平之间游走。在这些水平上的波动是什么（平均数、中位数）。这个动作的持续时间。

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