트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2753

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Maxim Kuznetsov #:

클래식 SB를 넘어선 역사 속 포인트는 특별히 주목할 가치가 있습니다.


포함하지만 MO를 포함한 적절한 방법을 사용하려면 그 성격을 결정하고 일반적으로 어떻게 든 설명 할 필요가 있습니다.

제 생각에는이 경우 프랙탈 이론이 신체에 더 가깝습니다.

 
Valeriy Yastremskiy #:

프랙탈리즘은 무엇을 제공하나요?

프랙탈 계열의 속성은 통찰력을 제공할 수 있습니다.

일반적으로 나쁘지 않은 만델브로트를 읽다 보면 이 이론에서 설명하는 '패턴'을 볼 수 있습니다.

이러한 패턴은 서로 다르지만 공통된 속성을 공유합니다.

물론 예측력은 입증되지 않았습니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:

를 포함하지만, MoD를 포함한 적절한 방법을 사용하려면 그 성격을 정의하고 일반적으로 어떻게든 설명할 필요가 있습니다.

제 생각에는이 경우 프랙탈 이론이 신체에 더 가깝습니다.

그리고 그것은 이미 프랙탈, 자기 유사합니다...

분 단위로 정확히 동일한 그래프입니다:

그리고 어떤 출발점에서든 두 가지 방법 모두 :-)))

가격은 편차를 최소화하는 경향이 있으므로 (결국 시장은 모든 수준과 시간대에서 협상) 이러한 편차가 최대 인 위치에주의를 기울이십시오.

 
Maxim Kuznetsov #:

그리고 이미 프랙탈, 자기 유사성.....

분 단위로 정확히 동일한 차트입니다:

그리고 어느 출발점에서든 양방향으로 :-)

가격은 편차를 최소화하는 경향이 있으므로(결국 모든 수준과 시간대에서 거래되는 시장) 이러한 편차가 최대가 되는 지점에 주목하세요.

여러분은 지표를 발명하기도 했습니다.

MO의 틀 안에서 이 문제를 처리하는 데 관심이 있습니다. 그리고 다른 속성들도요. 나중에 뭔가 해볼게요.

네, 이만 가볼게요. 나중에 예제와 함께 뭔가를 작성해볼게요.
 

작은 추가 사항: SB는 일반적으로 플랫이 금지되어 있다는 점에서 클래식 SB와 다릅니다. 경제적 이유로 수평선을 따라 길게 이동하는 것은 불가능합니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:

프랙탈 계열의 속성은 다음과 같은 인사이트를 제공할 수 있습니다.

일반적으로 나쁘지 않은 만델브로트를 읽으면 이 이론이 설명하는 "패턴"을 볼 수 있습니다.

이러한 패턴은 서로 다르지만 공통된 속성을 공유합니다.

물론 예측력은 입증되지 않았습니다.

우리의 경우 속성은 공식화하기가 매우 어렵거나 심지어 불가능합니다. 이 방향으로 파고들 필요가 있지만, 우리의 경우에는 효과가 있는지 여부에 대한 해답은 아직 없습니다. 날씨를 포함한 다른 요소의 경우 효과가 있습니다.

 
Maxim Kuznetsov #:

클래식 SB를 넘어선 역사 속 포인트는 특별히 주목할 가치가 있습니다.


혜성

;)

 

차수 7-9의 다항식을 통해 기준점을 결정하는 또 다른 방법 (2-3이 아니라 과도하게는 아니지만 실수로 부드럽게 할 것입니다):

- 다소 큰 역사 (많은, 많은 막대)를 가져옵니다.

- 다항식의 차수의 패리티를 어떻게 든 정의하거나 지정합니다.

- 오래된 막대의 경우 가장 작은 것부터 새로운 막대의 경우 가장 큰 것까지 막대에 가중치를 할당합니다. 동일하지 않은 경우 선형 또는 기하급수적으로 지정할 수 있습니다.

- ISC를 적용합니다.

를 적용하면 특수 지점(정점 및 굴곡) 근처에서 유효한 막대를 검색합니다.

 
Maxim Kuznetsov #:

차수 7-9의 다항식을 통해 기준점을 결정하는 또 다른 방법입니다(2-3이 아니라 과도하게 평활화하지 않으면 실수로 평활화할 수 있습니다):

- 다소 큰 히스토리(많은, 많은 막대)를 가져옵니다.

- 다항식의 차수의 패리티를 어떻게 든 결정하거나 지정합니다.

- 오래된 막대의 경우 가장 작은 것부터 새 막대의 경우 가장 큰 것까지 막대에 가중치를 할당합니다. 선형적으로 또는 기하급수적으로, 가장 중요한 것은 동일하지 않아야 한다는 것입니다.

- ISC를 누릅니다.

짜잔-특정 지점(정점 및 굴곡) 근처에서 유효한 막대를 검색합니다.

이러한 레퍼토리는 분기 레퍼토리가 될 것이며, 그 후에는 다음 분기까지 끌어당기는 요소를 찾아 창을 조정해야 합니다.

비선형 동역학이나 다른 측면에서요.

이 창을 MO에 넣고 가까운 미래를 예측할 수 있습니다.

그래프의 이 자기-정확한 부분의 중간 이후 어딘가에서만 인력이 명확해질 것이고, 그 전에는 아무것도 명확하지 않거나 더 크거나 작은 인력이 작용할 것입니다.

걱정할 필요 없이 훈련 예제에서 모든 것을 고려하는 알고리즘적으로 간단한 방법이 있을 것입니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:

이 레퍼토리는 분기 레퍼토리가 될 것이며, 그 후에는 다음 분기까지 끌어 당기는 요소를 찾아 창을 조정해야합니다.

비선형 동역학이나 다른 측면에서요.

이 창을 MO에 넣고 가까운 미래를 예측합니다.

이 그래프의 자기-정확한 부분의 중간 이후 어딘가에서만 유인 요소가 명확해질 것이고, 그 전에는 아무것도 명확하지 않거나 더 큰 유인 요소가 작용할 것입니다.

왜 그렇게 창문에 집착하는지 모르겠습니다. 윈도우에 대해 - 이것은 마이크로 소프트에 대한 것입니다 :-)

당신은 참조 지점을 선택했고, 그것이 당신이 계산해야하는 곳입니다. 귀하는 개인 계정 / 시리즈 / 거래의 개인적인 운명에 관심이 있습니다. 그게 가장 중요합니다.

계정의 수명이 길수록 더 깊이 파고들어야 합니다. 여러분 자신도 짧은 바지를 입던 시절에는 일주일이 영원에 가깝다고 생각했지만, 이제는 일주일이 눈 깜짝할 사이에 지나갑니다;

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