从理论到实践。第二部分 - 页 27

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根据一些算法筛选了从12月到现在的 Open M1价格，得到了大约1000个价格数据。

得到了这样的'照片'。

像萨沙的指标。样本=5;)))哈哈，如果10只是一个交易。 区间范围的公式D = 3 * const * Sqrt(样本)

那就是如何找到这样一把钥匙来过滤掉一个错误的信号（或反转它）？

算什么，只有书呆子才懂的语言；）？


我附上了一份数据档案，有一个买入和卖出时间的标记。有几个（算是）亏损的条目。

附加的文件：
Tabs_Exel.zip  42 kb
 
Shurik的模型不假设存在虚假信号）它假设（几乎）所有的信号都是真的)
 
secret:
Shurik的模型不假设存在虚假信号）它假设（几乎）所有的信号都是真的)

不幸的是（对Shurik而言），市场并不总是认同他们（模特和Shurik）。但这不是他（市场）的问题）。

就个人而言，我对从头开始重建整个模型不感兴趣，而只是试图在它已经包含的指标--增量及其模块的总和--的基础上对其进行一些补充。

让他自己做完整的重建工作)

 
那么，具体的建议在哪里呢？到目前为止，只是什么都没有说。
 
Evgeniy Chumakov:
那么，具体的建议在哪里呢？只是到目前为止什么都没有。
增加魔法常数）交易会减少，但会更好（可能）。
 

如果你本着对现有系统的多样化思考，那么你应该尝试捕捉强势的运动，之后价格会卡在一个新的水平，不急于返回。

首先想到的是在通道突破 方向上的明显进场（与原系统的宽度不同），并在返回时退出。

 
Aleksey Nikolayev:

就我个人而言，我有兴趣不从头开始重建整个模型，而只是尝试根据它已有的指标--增量的总和及其模块--对其进行一些补充。

射程与行程比是一个众所周知的事情（你可以谷歌一下考夫曼的AMA）。
你可以玩这个系数，但在我看来，它将是差不多的。所有这些指标都滞后很多。
 
Aleksey Nikolayev:

你也许还可以在通道内增加一个突破前的最小停留时间，作为一个过滤器。

我想在这两个版本中加入渗透的 "速度 "作为一个过滤器。
 
Aleksey Nikolayev:

首先想到的是在通道崩溃 的方向上明显的进入（与原系统的宽度不同），并在返回时退出)

我认为回报信号和趋势信号之间会有一个非常小的距离。）
在布林格变体中，这一切已经被探究者探索了很久了)
 
secret:
射程与行程比是一个众所周知的事情（谷歌考夫曼的AMA）。
你可以玩玩这个系数，但我想它会是差不多的。所有这些指标都滞后很多。

我同意，这些模子的总和经常出现--例如，在马坦中，它被称为变异。

唉，滞后指标是我们的全部)

顺便说一下，过去漂亮的股票（无论是从测试还是从真实）也只是另一个滞后指标)

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