基于数字滤波器的交易策略 - 页 59 1...525354555657585960616263646566...138 新评论 krzysiaczek99 2009.03.17 12:25 #581 //我们检查振幅的峰值并对其进行标记 for(i=MinPer+1; i<MaxPer; i++) { if(AmpBuf>AmpBuf && AmpBuf>AmpBuf) PicBuf=i*MathPow(10,-1*digs)。 否则 PicBuf=0.0。 找到频谱振幅的图片并标记。稍后你可以将标记过的振幅图片与阈值进行比较并进行排序。 我认为阈值不应该在代码中固定，而是作为一个外部的 可改变的参数，这样优化器才能找到最佳值。 Krzysztof homestudy 2009.03.17 16:52 #582 山谷中的和平 真的很高兴看到这里的和平!!!!!毕竟这是关于将点子放入账户。你们俩显然都是聪明人，最好朝同一个方向努力，而不是用精力去争论。我喜欢你的图表的清洁度，辛巴! 良好的交易 吉姆 SIMBA 2009.03.17 17:16 #583 homestudy: 真的很高兴在这里看到和平!!!!!毕竟这是关于将点子放入账户。你们俩显然都是聪明人，最好朝同一个方向努力，而不是用精力去争论。我喜欢你的图表的清洁度，辛巴!良好的交易 吉姆 哈哈哈，谢谢吉姆，好久不见......我在 "rentaclean chartdotcom "租了我的图表，它们很贵，但简化了交易的问题。 一切进展如何？对周期有什么意见吗？ 谢谢 辛巴 Mihail Yanakiev 2009.03.17 18:38 #584 求你了，谁来回答我在518号帖子中的问题。 谢谢你的帮助。 大家好。Excuse me for my poor English.首先，谁能告诉我哪个程序对频谱分析最好？ 我是用免费程序 "数字滤波器方法 "做的。 然后，我尝试了付费程序 "Spectral Analyzer"，见下面的图片。 你看到的分析方法是不同的，我不知道谁是正确的？ 请看两张用 "光谱分析器 "制作的图片，我只改变了相关矩阵按钮（用黑笔标记），并查看了不同的分析方法。 所以，让有经验的人告诉我，如何进行光谱分析，哪个程序最好。 其次，当我们看到光谱分析时，我们如何用免费的 "数字滤波器方法 "程序制作 "完美的周期指标"，如何理解谁是大周期？ 谁是P1、D1、P2、D2的最佳设置？ 我试图用253号帖子中的Simba方法制作这个指标。 我把P1-74，P2-76（以隔离峰值75）和D1-57，D2-96（底部），所以得到了一些指标，当我改变D1和D2，用一点不同的数字D1-56，和D2-97，我做出了完全不同的指标，所以我认为这不是制作 "完美周期指标 "的正确方法。 谢谢你的帮助。 SIMBA 2009.03.18 01:32 #585 fajst_k://我们检查振幅峰值并标记它们 for(i=MinPer+1; i<MaxPer; i++){if(AmpBuf>AmpBuf && AmpBuf>AmpBuf)PicBuf=i*MathPow(10,-1*digs)。否则PicBuf=0.0。找到频谱振幅的图片并标记。稍后你可以将标记过的振幅图片与阈值进行比较并进行排序。我认为阈值不应该在代码中固定，而是作为一个外部的可改变的参数，这样优化器可以找到最佳值。 冯志强 阈值应该是必要的宽......根据测试......BTW,不要在未来几天买入GBPJPY ......寻找卖点......这是真正的建议（一如既往，在演示 ），好与坏，现实会告诉你。 不要把服部半藏和黑曼巴搞错......。 附加的文件： gjmsa.gif 72 kb SIMBA 2009.03.18 01:45 #586 marketmaker1974: 请回答我在第518帖中提出的问题。谢谢你的帮助。 你好。 使用最新的......D1,P1,P2,D2如68,80,161,183......如果发生奇怪的不适合的循环，扩大D1和D2（68和183.到67(66,65...)和184(185,186...)），直到你有一个适合。 80和161处的两个峰值可能是谐波。 是的，你说的很对，我没有理解你的问题，希望这能解决你的问题，如果可能的话，请把你的周期图片贴到图表上。 EDIT:试试，另外，60,80,92,161...看看会发生什么。 谢谢 辛巴 krzysiaczek99 2009.03.18 08:36 #587 没有因果关系的SSA SIMBA: 阈值应该是必要的宽......根据测试......BTW，在接下来的几天不要买GBPJPY......寻找卖点......这是真正的建议（一如既往，在演示 ），无论好坏，现实会说不要把Hattori Hanzo和Black Mamba搞错...... 首先我也认为外汇上的钱足够这里的每个人使用 关于这张照片。我认为你在这里使用了非因果的SSA。你确定买入/卖出信号的重绘没有发生在这里吗？ 这种重绘的例子在这里 神经网络交易，只有认真的人才能做到!- 第6页 88点后的下跌。 这就是策略中非因果指标的影响，如果你看一下屏幕截图，你会发现买入/卖出信号正在自我调整。 这是很难推断的，肯定不是在4H TF上，只是在1M或5M TF上观察。所有的交易策略的统计数据都是伪造的，结果太好。 这里有一篇CSSA的帮助文章 原始SSA算法的一个主要注意事项；从特征向量建立的自适应过滤器是时间对称的过滤器，使用过去和未来的数据。因此，最后一段（m-histories宽）随着最近的价格变化而变化。换句话说，SSA是非因果关系，不能用于生成信号。 Krzysztof William Snyder 2009.03.18 13:09 #588 英镑兑日元下跌 是的，simba的建议非常好，看起来开始下跌了 ，好的建议! 工具 SIMBA 2009.03.18 13:39 #589 fajst_k: 首先，我认为外汇市场上有足够的钱给每个人。关于这幅画。我认为你在这里面使用了非因果的SSA。你确定买入/卖出信号的重绘没有发生在这里吗？ 这种重绘的例子在这里 神经网络交易，只有认真的人才能做到!- 第6页 88点后的下跌。 这就是策略中非因果指标的影响，如果你看一下屏幕截图，你会发现买入/卖出信号正在自我调整。 这是很难推断的，肯定不是在4H TF上，只是在1M或5M TF上观察。所有的交易策略的统计数据都是伪造的，结果太好。 这里有一篇CSSA的帮助文章 冯志强 国际预测杂志 25 (2009) 103-118 摘要 在本文中，奇异频谱分析（SSA）技术的性能是通过应用于24个系列来评估的 衡量德国、法国和英国经济重要部门的月度未经季节调整的工业生产。 经济体的24个系列进行评估。结果与使用Holt-Winters和ARIMA模型得到的结果进行了比较。所有这三种方法 在短期预测和预测变化方向（DC）方面表现相似。然而，在较长的时间内，SSA 明显优于ARIMA和Holt-Winters的方法。 摘要结束 BTW...长期范围是>=3个月(3 Bars,因为他们使用了月度数据)。 我的观点。 SSA特别适用于分析和预测 预测具有季节性成分的系列 我们可以讨论外汇数据的季节性程度，而不是非静止性，如果外汇是静止的，就不会有游戏，没有对应的交易，太容易预测了....，我将总结计量经济学家使用SSA的实际流行方法...为了读者。 第一：使用SSA将原始序列分解为一个小的序列之和。 将原始序列分解为少量子序列的总和，这样每个子序列就可以被识别为 趋势、周期性/准周期性循环或噪声......。 或者是噪声......这就是 然后是重建原始序列......显然没有噪声...如何？ 下一步：你使用正交性（缺乏相关性）和特征值之间的距离来决定使用多少个特征值来重建原始信号（顺便说一下，这是离散的）......以及你抛弃哪些 特征值......好的，所以我们采取不同的 "不相关因素"，直到它们开始 "分组"，其余的我们都抛弃了。 下一步。模拟几百个或几千个独立的 ....，这样就可以猜测出蒙特卡洛的平均概率，BTW，我注意到这个过程意味着相信高斯PDF，而这在金融时间序列中并没有发生，所以，高概率只是一个猜测......Vivan los nerds。 下一步：将实际预测与 "平均 "蒙特卡洛(boostrap)进行比较，如果与之相差太远，就放弃...如果没有... 下一步：计算置信区间......同样，由于不正确的PDF假设而出现偏差。 因此，即使SSA受到计量经济学家的喜爱，它也只是为他们提供了一个 "不那么糟糕 "的估计值，目前...但是...SSA在过滤噪音方面非常有用，不会对原始时间序列的趋势和周期性质量（如果有的话）造成扭曲（好吧，造成最小的扭曲）。 无论如何，你不能使用它们中的任何一个，就像你不能使用EMA来预测，只是为了去噪。 因果关系，非因果关系......为什么要这样区分？......价格在不断变化，所以两套工具都是有用的......你可以使用任何一种......再说，重要的不是工具，而是艺术家，而艺术家只是一个聪明而有兴趣的人，用工具练习一万小时。你认为这是科学，不，这是一门艺术，很明显，就像每一门艺术（想想爵士乐，一个没有部件的即兴演奏......），从业者需要对艺术的科学元素（节奏、旋律、作曲等）有最低限度的掌握，但关键因素，就像即兴演奏，是适应能力，快速......是的，我知道你在思考这个问题 你为什么不发表一些使用诺克萨综合症对实际外汇对的 "预测 "呢......这将是非常有趣的，比交易 "CHIRPS "更有趣，没有人会指责你失败，只是没有尝试。 Ciao 辛巴 krzysiaczek99 2009.03.18 17:15 #590 SIMBA: International Journal of Forecasting 25 (2009) 103-118 摘要本文通过对德国、法国和英国重要部门的24个序列进行分析，评估了奇异频谱分析（SSA）技术的性能。衡量德国、法国和英国经济重要部门的每月未经季节性调整的工业生产。经济体的24个系列进行评估。结果与使用Holt-Winters和ARIMA模型得到的结果进行了比较。所有这三种方法在短期预测和预测变化方向（DC）方面表现相似。然而，在较长的时间内，SSA明显优于ARIMA和Holt-Winters的方法。摘要结束BTW...长期范围是>=3个月(3 Bars,因为他们使用了月度数据)。我的观点。SSA特别适用于分析和预测预测具有季节性成分的系列我们可以讨论外汇数据的季节性程度，而不是非静止性，如果外汇是静止的，就不会有游戏，没有对应的交易，太容易预测了....，我将总结计量经济学家使用SSA的实际流行方法...为了读者。第一：使用SSA将原始序列分解为一个小的序列之和。将原始序列分解为少量子序列的总和，这样每个子序列就可以被识别为趋势、周期性/准周期性循环或噪声......。或者是噪声......这就是然后是重建原始序列......显然没有噪声...如何？下一步：你使用正交性（缺乏相关性）和特征值之间的距离来决定使用多少个特征值来重建原始信号（顺便说一下，这是离散的）......以及你抛弃哪些 特征值......好的，所以我们采取不同的 "不相关因素"，直到它们开始 "分组"，其余的我们就抛弃。下一步。模拟几百个或几千个独立的....，这样就可以猜测出蒙特卡洛的平均概率，BTW，我注意到这个过程意味着相信高斯PDF，而这在金融时间序列中并没有发生，所以，高概率只是一个猜测......Vivan los nerds。下一步：将实际预测与 "平均 "蒙特卡洛(boostrap)进行比较，如果与之相差太远，就放弃...如果没有...下一步：计算置信区间......同样，由于不正确的PDF假设而出现偏差。因此，即使SSA受到计量经济学家的喜爱，它也只是为他们提供了一个 "不那么糟糕 "的估计值，目前...但是...SSA在过滤噪音方面非常有用，不会对原始时间序列的趋势和周期性质量（如果有的话）造成扭曲（好吧，造成最小的扭曲）。无论如何，你不能使用它们中的任何一个，就像你不能使用EMA来预测，只是为了去噪。因果和非因果......为什么要分开？......价格在不断变化，所以两套工具都是有用的......你可以使用任何一种......再说一遍，重要的不是工具，而是艺术家，而艺术家只是一个对工具有10K小时练习的聪明人。你认为这是科学，不，这是一门艺术，很明显，就像每一门艺术（想想爵士乐，一个没有部件的即兴演奏......），从业者需要对艺术的科学元素（节奏、旋律、作曲等）有最低限度的掌握，但关键因素，就像即兴演奏，是适应能力，快速......是的，我知道你在思考这个问题你为什么不发表一些使用诺克萨综合症对实际外汇对的 "预测 "呢......这将是非常有趣的，比交易 "CHIRPS "更有趣，没有人会指责你失败，只是没有尝试。Ciao 辛巴 我已经在TRADE2WIN上对欧元兑美元的1,5和15m TF进行了样本测试，你可以看一下，NOXA CSSA。 我知道SSA是用来去噪的，但交易系统的反应是重绘和伪造买/卖信号和策略结果。 那么，什么是结论呢？昨天的图片和你的策略结果是否是由SSA重绘而伪造的？真正的图片是什么样子的呢？ 我贴出的重绘例子给了80%的命中率，但当我去掉 非因果因素后，它下降到42%。 蒋志强 1...525354555657585960616263646566...138 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
//我们检查振幅的峰值并对其进行标记
for(i=MinPer+1; i<MaxPer; i++)
{
if(AmpBuf>AmpBuf && AmpBuf>AmpBuf)
PicBuf=i*MathPow(10,-1*digs)。
否则
PicBuf=0.0。
找到频谱振幅的图片并标记。稍后你可以将标记过的振幅图片与阈值进行比较并进行排序。
我认为阈值不应该在代码中固定，而是作为一个外部的
可改变的参数，这样优化器才能找到最佳值。
Krzysztof
山谷中的和平
真的很高兴看到这里的和平!!!!!毕竟这是关于将点子放入账户。你们俩显然都是聪明人，最好朝同一个方向努力，而不是用精力去争论。我喜欢你的图表的清洁度，辛巴!
良好的交易
吉姆
真的很高兴在这里看到和平!!!!!毕竟这是关于将点子放入账户。你们俩显然都是聪明人，最好朝同一个方向努力，而不是用精力去争论。我喜欢你的图表的清洁度，辛巴!
良好的交易
吉姆哈哈哈，谢谢吉姆，好久不见......我在 "rentaclean chartdotcom "租了我的图表，它们很贵，但简化了交易的问题。
一切进展如何？对周期有什么意见吗？
谢谢
辛巴
求你了，谁来回答我在518号帖子中的问题。
谢谢你的帮助。
Excuse me for my poor English.
首先，谁能告诉我哪个程序对频谱分析最好？
我是用免费程序 "数字滤波器方法 "做的。
然后，我尝试了付费程序 "Spectral Analyzer"，见下面的图片。
你看到的分析方法是不同的，我不知道谁是正确的？
请看两张用 "光谱分析器 "制作的图片，我只改变了相关矩阵按钮（用黑笔标记），并查看了不同的分析方法。
所以，让有经验的人告诉我，如何进行光谱分析，哪个程序最好。
其次，当我们看到光谱分析时，我们如何用免费的 "数字滤波器方法 "程序制作 "完美的周期指标"，如何理解谁是大周期？
谁是P1、D1、P2、D2的最佳设置？
我试图用253号帖子中的Simba方法制作这个指标。
我把P1-74，P2-76（以隔离峰值75）和D1-57，D2-96（底部），所以得到了一些指标，当我改变D1和D2，用一点不同的数字D1-56，和D2-97，我做出了完全不同的指标，所以我认为这不是制作 "完美周期指标 "的正确方法。
谢谢你的帮助。//我们检查振幅峰值并标记它们
for(i=MinPer+1; i<MaxPer; i++)
{
if(AmpBuf>AmpBuf && AmpBuf>AmpBuf)
PicBuf=i*MathPow(10,-1*digs)。
否则
PicBuf=0.0。
找到频谱振幅的图片并标记。稍后你可以将标记过的振幅图片与阈值进行比较并进行排序。
我认为阈值不应该在代码中固定，而是作为一个外部的
可改变的参数，这样优化器可以找到最佳值。
冯志强阈值应该是必要的宽......根据测试......BTW,不要在未来几天买入GBPJPY
......寻找卖点......这是真正的建议（一如既往，在演示
），好与坏，现实会告诉你。
不要把服部半藏和黑曼巴搞错......。
请回答我在第518帖中提出的问题。
谢谢你的帮助。
你好。
使用最新的......D1,P1,P2,D2如68,80,161,183......如果发生奇怪的不适合的循环，扩大D1和D2（68和183.到67(66,65...)和184(185,186...)），直到你有一个适合。
80和161处的两个峰值可能是谐波。
是的，你说的很对，我没有理解你的问题，希望这能解决你的问题，如果可能的话，请把你的周期图片贴到图表上。
EDIT:试试，另外，60,80,92,161...看看会发生什么。
谢谢
辛巴
没有因果关系的SSA
阈值应该是必要的宽......根据测试......BTW，在接下来的几天不要买GBPJPY
首先我也认为外汇上的钱足够这里的每个人使用
关于这张照片。我认为你在这里使用了非因果的SSA。你确定买入/卖出信号的重绘没有发生在这里吗？
这种重绘的例子在这里
神经网络交易，只有认真的人才能做到!- 第6页
88点后的下跌。
这就是策略中非因果指标的影响，如果你看一下屏幕截图，你会发现买入/卖出信号正在自我调整。
这是很难推断的，肯定不是在4H TF上，只是在1M或5M TF上观察。所有的交易策略的统计数据都是伪造的，结果太好。
这里有一篇CSSA的帮助文章
Krzysztof
英镑兑日元下跌
是的，simba的建议非常好，看起来开始下跌了
，好的建议!
工具
首先，我认为外汇市场上有足够的钱给每个人。
关于这幅画。我认为你在这里面使用了非因果的SSA。你确定买入/卖出信号的重绘没有发生在这里吗？
这种重绘的例子在这里
神经网络交易，只有认真的人才能做到!- 第6页
88点后的下跌。
这就是策略中非因果指标的影响，如果你看一下屏幕截图，你会发现买入/卖出信号正在自我调整。
这是很难推断的，肯定不是在4H TF上，只是在1M或5M TF上观察。所有的交易策略的统计数据都是伪造的，结果太好。
这里有一篇CSSA的帮助文章
冯志强国际预测杂志 25 (2009) 103-118
摘要
在本文中，奇异频谱分析（SSA）技术的性能是通过应用于24个系列来评估的
衡量德国、法国和英国经济重要部门的月度未经季节调整的工业生产。
经济体的24个系列进行评估。结果与使用Holt-Winters和ARIMA模型得到的结果进行了比较。所有这三种方法
在短期预测和预测变化方向（DC）方面表现相似。然而，在较长的时间内，SSA
明显优于ARIMA和Holt-Winters的方法。
摘要结束
BTW...长期范围是>=3个月(3 Bars,因为他们使用了月度数据)。
我的观点。
SSA特别适用于分析和预测
预测具有季节性成分的系列
我们可以讨论外汇数据的季节性程度，而不是非静止性，如果外汇是静止的，就不会有游戏，没有对应的交易，太容易预测了....，我将总结计量经济学家使用SSA的实际流行方法...为了读者。
第一：使用SSA将原始序列分解为一个小的序列之和。
将原始序列分解为少量子序列的总和，这样每个子序列就可以被识别为
趋势、周期性/准周期性循环或噪声......。
或者是噪声......这就是
然后是重建原始序列......显然没有噪声
...如何？
下一步：你使用正交性（缺乏相关性）和特征值之间的距离来决定使用多少个特征值来重建原始信号（顺便说一下，这是离散的）......以及你抛弃哪些 特征值......好的，所以我们采取不同的 "不相关因素"，直到它们开始 "分组"，其余的我们都抛弃了。
下一步。模拟几百个或几千个独立的
....，这样就可以猜测出蒙特卡洛的平均概率，BTW，我注意到这个过程意味着相信高斯PDF，而这在金融时间序列中并没有发生，所以，高概率只是一个猜测......Vivan los nerds。
下一步：将实际预测与 "平均 "蒙特卡洛(boostrap)进行比较，如果与之相差太远，就放弃...如果没有...
下一步：计算置信区间......同样，由于不正确的PDF假设而出现偏差。
因此，即使SSA受到计量经济学家的喜爱，它也只是为他们提供了一个 "不那么糟糕 "的估计值，目前
...但是...SSA在过滤噪音方面非常有用，不会对原始时间序列的趋势和周期性质量（如果有的话）造成扭曲（好吧，造成最小的扭曲）。
无论如何，你不能使用它们中的任何一个，就像你不能使用EMA来预测，只是为了去噪。
因果关系，非因果关系......为什么要这样区分？......价格在不断变化，所以两套工具都是有用的......你可以使用任何一种......再说，重要的不是工具，而是艺术家，而艺术家只是一个聪明而有兴趣的人，用工具练习一万小时。你认为这是科学，不，这是一门艺术，很明显，就像每一门艺术（想想爵士乐，一个没有部件的即兴演奏......），从业者需要对艺术的科学元素（节奏、旋律、作曲等）有最低限度的掌握，但关键因素，就像即兴演奏，是适应能力，快速......是的，我知道你在思考这个问题
你为什么不发表一些使用诺克萨综合症对实际外汇对的 "预测 "呢......这将是非常有趣的，比交易 "CHIRPS "更有趣，没有人会指责你失败，只是没有尝试。
Ciao
辛巴
International Journal of Forecasting 25 (2009) 103-118
摘要
本文通过对德国、法国和英国重要部门的24个序列进行分析，评估了奇异频谱分析（SSA）技术的性能。
衡量德国、法国和英国经济重要部门的每月未经季节性调整的工业生产。
经济体的24个系列进行评估。结果与使用Holt-Winters和ARIMA模型得到的结果进行了比较。所有这三种方法
在短期预测和预测变化方向（DC）方面表现相似。然而，在较长的时间内，SSA
明显优于ARIMA和Holt-Winters的方法。
摘要结束
BTW...长期范围是>=3个月(3 Bars,因为他们使用了月度数据)。
我的观点。
SSA特别适用于分析和预测
预测具有季节性成分的系列
我们可以讨论外汇数据的季节性程度，而不是非静止性，如果外汇是静止的，就不会有游戏，没有对应的交易，太容易预测了....，我将总结计量经济学家使用SSA的实际流行方法...为了读者。
第一：使用SSA将原始序列分解为一个小的序列之和。
将原始序列分解为少量子序列的总和，这样每个子序列就可以被识别为
趋势、周期性/准周期性循环或噪声......。
或者是噪声......这就是
然后是重建原始序列......显然没有噪声
...如何？
下一步：你使用正交性（缺乏相关性）和特征值之间的距离来决定使用多少个特征值来重建原始信号（顺便说一下，这是离散的）......以及你抛弃哪些 特征值......好的，所以我们采取不同的 "不相关因素"，直到它们开始 "分组"，其余的我们就抛弃。
下一步。模拟几百个或几千个独立的
....，这样就可以猜测出蒙特卡洛的平均概率，BTW，我注意到这个过程意味着相信高斯PDF，而这在金融时间序列中并没有发生，所以，高概率只是一个猜测......Vivan los nerds。
下一步：将实际预测与 "平均 "蒙特卡洛(boostrap)进行比较，如果与之相差太远，就放弃...如果没有...
下一步：计算置信区间......同样，由于不正确的PDF假设而出现偏差。
因此，即使SSA受到计量经济学家的喜爱，它也只是为他们提供了一个 "不那么糟糕 "的估计值，目前
...但是...SSA在过滤噪音方面非常有用，不会对原始时间序列的趋势和周期性质量（如果有的话）造成扭曲（好吧，造成最小的扭曲）。
无论如何，你不能使用它们中的任何一个，就像你不能使用EMA来预测，只是为了去噪。
因果和非因果......为什么要分开？......价格在不断变化，所以两套工具都是有用的......你可以使用任何一种......再说一遍，重要的不是工具，而是艺术家，而艺术家只是一个对工具有10K小时练习的聪明人。你认为这是科学，不，这是一门艺术，很明显，就像每一门艺术（想想爵士乐，一个没有部件的即兴演奏......），从业者需要对艺术的科学元素（节奏、旋律、作曲等）有最低限度的掌握，但关键因素，就像即兴演奏，是适应能力，快速......是的，我知道你在思考这个问题
你为什么不发表一些使用诺克萨综合症对实际外汇对的 "预测 "呢......这将是非常有趣的，比交易 "CHIRPS "更有趣，没有人会指责你失败，只是没有尝试。
Ciao
辛巴我已经在TRADE2WIN上对欧元兑美元的1,5和15m TF进行了样本测试，你可以看一下，NOXA CSSA。
我知道SSA是用来去噪的，但交易系统的反应是重绘和伪造买/卖信号和策略结果。
那么，什么是结论呢？昨天的图片和你的策略结果是否是由SSA重绘而伪造的？真正的图片是什么样子的呢？
我贴出的重绘例子给了80%的命中率，但当我去掉 非因果因素后，它下降到42%。
蒋志强