De la teoría a la práctica - página 77
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:-) No es necesario quitarlo. Lo principal es tener tiempo para hacer y vender para el Año Nuevo. Después de todo, no habrá mercado después de Año Nuevo.
Me resulta difícil, por supuesto, programar y procesar datos y comunicarme en el foro. Pero me las arreglaré, es una cuestión de principios.
Lo hago todo yo mismo porque pensé seriamente que la mayoría de la gente joven está aquí y quería demostrar que una persona puede hacer todo por sí misma si quiere.
OK
Aquí los jóvenes llaman a los recién llegados, así como tú por ejemplo.
Pero... hay todo tipo de personas, no sólo principiantes
... Por ejemplo, no lo encuentro - OrdersTotal() da el número de posiciones abiertas para TODOS los pares, pero cómo puedo saber cuántas posiciones están abiertas para un par en particular, algo como OrdersEURUSD() :))))) ...
Esta es una función que devolverá el número de posiciones abiertas para un determinado par de divisas sy:
Así es el programa para 16 parejas en Wissima.
Esto es lo que se ve en los bloques ..._Escribir es la escritura de comandos en el archivo .csv: 1 - abrir la operación, 0 - cerrar.
En MQL, acabo de leerlo. Como un martillo. Es curioso, ¿verdad?
Así es el programa para 16 parejas en Wissima.
Esto es lo que se ve en los bloques ..._Escribir es la escritura de comandos en el archivo .csv: 1 - abrir la operación, 0 - cerrar.
En MQL, acabo de leerlo. Como un martillo. Es curioso, ¿verdad?
No importa. No he publicado los resultados, sólo la conclusión. Ni siquiera me molesté en guardar los cálculos, porque me interesaba la presencia o ausencia de la misma. A día de hoy no sé para qué puede servir. Algo no vio, ¿cuál es su conclusión?
En cuanto al experimento en sí, son casi equivalentes. Sólo que en lugar de MA usé filtros LF, y en lugar de una distribución de "frecuencias" (por lo que entendí que aplicaste) usé una distribución de probabilidades. Los reduje juntos convirtiendo las frecuencias de corte de los filtros a la unidad, con el correspondiente cambio en la amplitud por la energía de la señal.
Alternativamente, se podría mostrar lo mismo a través de la transformada de Fourier y la comparación de los espectros a través de la escala. Esto no se hizo.
Las conclusiones a las que llegué probablemente merezcan ser citadas.
1. La ley de la raíz cuadrada(https://www.mql5.com/ru/forum/193378/page16#comment_5116118, fórmula (1))
tiene un grado de generalidad muy alto, claramente no relacionado con ningún modelo en particular.
2. A partir de la Fig. 4 https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page75#comment_6203173 podemos ver que en la zona de las curvas superpuestas
dependencias de frecuencia en d/Ti^0,4 estas dependencias siguen una línea recta. A ojo, según el número de rectángulos de la cuadrícula de la figura,
la tangente de su pendiente es aproximadamente -4. Las cifras del cuadro lo confirman. Así que log(n) es proporcional a
log (d/Ti^0,4) a la potencia menos 4. En otras palabras, la frecuencia n es proporcional a (d/Ti^0,4)^(-4). El periodo medio dt es respectivamente
es proporcional a (d/Ti^0,4)^4. Para cada período particular de la media móvil Ti, el período de oscilación dt del curso relativo a ella es proporcional a
d^4. No d^2, como se deduce de la aplicación de ZKK sin análisis.
3*. Puedo explicar mi versión de la razón de esta diferencia sólo con la participación amateur del aparato de la característica
de las distribuciones de probabilidad. Estas son funciones de valor complejo sobre el plano complejo, y allí. Como ellos dicen,
uno se convierte en matemático cuando entiende el comportamiento del logaritmo multivalente en torno a cero. Desde este punto de vista
No soy matemático, por lo que la explicación posterior no está bien fundamentada, es una suposición. En general, una expansión en serie de Taylor de f
da coeficientes de dependencia de los grados de tiempo, iguales a los momentos estadísticos. Para un proceso aleatorio de citas
el primer impulso, la expectativa, es cero. La segunda es la dispersión, o el cuadrado de la desviación. Si nos limitamos a este segmento
de las series de Taylor, entonces el cuadrado de la desviación es proporcional al tiempo, y la propia desviación es una raíz de la misma (ZKC). Esto es cierto para
distribuciones con expectativa cero. Aunque sean diferentes. Así es como veo ahora las "raíces" de la ley de la raíz cuadrada.
En este caso (Fig. 4), la propia "media lenta" sigue las fluctuaciones del orden de su varianza, se deduce
curso. Y el segundo punto también se convierte en cero. Como he sumado las frecuencias con diferentes signos de la misma
el tercer impulso, como el primero y el segundo, es cero. Queda el cuarto. El cuarto grado de desviación
hasta el cuarto grado de desviación, como muestran los cinco gráficos de la fig. 4. Se trata de las desviaciones de las medias rápidas con respecto a las lentas.
4. Creo que es posible reducir las gráficas de la Fig.4 a una sola común empalmando las asíntotas correspondientes al dominio del 4º y 2º momento,
a lo largo de un límite, que también estaría determinado por la ley de la raíz cuadrada. Si es necesario. Las colas de los gráficos se pueden suavizar mediante
rejilla de valores de las desviaciones en esta zona para que sea más escasa. De nuevo, si es necesario.
P.D. * Habría que ver si lo dicho se puede relacionar más con las funciones derivadas que con las funciones características.
Así es el programa para 16 parejas en Wissima.
Esto es lo que se ve en los bloques ..._Escribir es la escritura de comandos en el archivo .csv: 1 - abrir la operación, 0 - cerrar.
En MQL, acabo de leerlo. Como un martillo. Es curioso, ¿verdad?
Lástima que nunca hayas leído lo que es la Equidad. Creo que tampoco has leído lo que es la Equidad.
Déjenme contarles una historia real sobre el número de pares de divisas en esta ocasión. Una vez en mi vida estuve en el Teatro de la Comedia Musical de Moscú, se estaba representando "Pigmalión", y el padre del protagonista, un borracho, primero hablaba de lo difícil que era la vida, luego recordaba la ayuda mutua de sus vecinos, después que él también era un vecino y que la gente podía acudir a él pidiendo un préstamo, terminando así su aria:
Si tengo suerte, cuando venga el vecino, no estaré en casa. Si tienes suerte, si tienes suerte, si tienes suerte, si tienes suerte..."
Fue un acto benéfico para Larisa Golubkina.
No vas a un acto benéfico, vas a debutar. Su objetivo es trabajar con el mayor número posible de parejas. 36. Si cuentas a cada uno de ellos como un vecino, ¿estás preparado para que vengan a por dinero al mismo tiempo? ¿Se da cuenta de que cada operación que abre y aún no cierra requiere un depósito de su cuenta? ¿Va a negociar cada par con 1/36 de sus fondos disponibles? Entonces los beneficios serán 36 veces menos...
¿O está seguro de que tendrá "suerte", y por cada par, el trato ya estará cerrado, cuando tenga que abrir en otro par?
Déjate aconsejar por tu hija, ellas suelen conocer los debuts mejor que los padres. Todavía es demasiado pronto para ellos en los beneficiarios.
Las conclusiones a las que llegué probablemente merezcan ser citadas.
1. La ley de la raíz cuadrada(https://www.mql5.com/ru/forum/193378/page16#comment_5116118, fórmula (1))
tiene un grado de generalidad muy alto, claramente no relacionado con ningún modelo en particular.
2. A partir de la Fig. 4 https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page75#comment_6203173 podemos ver que en la zona de las curvas superpuestas
dependencias de frecuencia en d/Ti^0,4 estas dependencias siguen una línea recta. A ojo, según el número de rectángulos de la cuadrícula de la figura,
la tangente de su pendiente es aproximadamente -4. Las cifras del cuadro lo confirman. Así que log(n) es proporcional a
log (d/Ti^0,4) a la potencia menos 4. En otras palabras, la frecuencia n es proporcional a (d/Ti^0,4)^(-4). El periodo medio dt es respectivamente
es proporcional a (d/Ti^0,4)^4. Para cada período particular de la media móvil Ti, el período de oscilación dt del curso relativo a ella es proporcional a
d^4. No d^2, como se desprende de la aplicación de EQC sin análisis.
3*. Puedo explicar mi versión de la razón de esta diferencia sólo con la participación amateur del aparato de la característica
de las distribuciones de probabilidad. Estas son funciones de valor complejo sobre el plano complejo, y allí. Como ellos dicen,
uno se convierte en matemático cuando entiende el comportamiento del logaritmo multivalente en torno a cero. Desde este punto de vista
No soy matemático, por lo que la explicación posterior no está bien fundamentada, es una suposición. En general, una expansión en serie de Taylor de f
da coeficientes de dependencia de los grados de tiempo, iguales a los momentos estadísticos. Para un proceso aleatorio de citas
el primer impulso, la expectativa, es cero. La segunda es la dispersión, o el cuadrado de la desviación. Si nos limitamos a este segmento
de las series de Taylor, entonces el cuadrado de la desviación es proporcional al tiempo, y la propia desviación es una raíz de la misma (ZKC). Esto es cierto para
distribuciones con expectativa cero. Aunque sean diferentes. Así es como veo ahora las "raíces" de la ley de la raíz cuadrada.
En este caso (Fig. 4), la propia "media lenta" sigue las fluctuaciones del orden de su varianza, se deduce
curso. Y el segundo punto también se convierte en cero. Como he sumado las frecuencias con diferentes signos del mismo
el tercer impulso, como el primero y el segundo, es cero. Queda el cuarto. El cuarto grado de desviación
hasta el cuarto grado de desviación, como muestran los cinco gráficos de la fig. 4. Se trata de las desviaciones de las medias rápidas con respecto a las lentas.
4. Creo que es posible reducir las gráficas de la Fig. 4 a una sola general empalmando las asíntotas correspondientes a la prevalencia de los momentos 4º y 2º,
a lo largo de un límite, que también estaría determinado por la ley de la raíz cuadrada. Si es necesario. Las colas de los gráficos se pueden suavizar mediante
rejilla de los valores de las desviaciones en esta zona para que sea más escasa. De nuevo, si es necesario.
P.D. * Habría que ver si lo dicho se puede relacionar más con las funciones derivadas que con las funciones características.
Quizá tenga algo que ver con las propiedades de la varilla. Siempre repito mi investigación en el gráfico de la SB. si el gráfico de la SB muestra el mismo resultado, llego a la conclusión de que no hay ninguna utilidad práctica para esa investigación.
Para quién. Aquí empecé a indagar un poco más porque la relación de grados resultó ser la misma que en un problema completamente diferente. Que es, de hecho, lo que me interesa en este momento.
Por cierto, no sé lo que es un "gráfico de paseo aleatorio". ¿Puede decírmelo?
Para quién. Aquí empecé a indagar un poco más porque la relación de grados resultó ser la misma que en un problema completamente diferente. Que es, de hecho, lo que me interesa en este momento.
Por cierto, no sé lo que es un "gráfico de paseo aleatorio". ¿Puede decírmelo?
Bueno, el caso más sencillo es el lanzamiento de una moneda.