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Sí, el tamaño de la muestra es diferente para cada par. Exactamente. Esto es muy importante. Incluso Vizard_, en mi opinión, no comprende del todo este punto. Y la respuesta es sencilla: la función de onda de cada par es diferente, por así decirlo, tiene nombre.
¿Por qué tantas preguntas? El camarada toma el período de muestreo del precio - 1s. Entonces todo tipo de estadísticas. Si algo no ha cambiado durante este tiempo)). Ya el autor se ha convertido en Mago)).
Lo que realmente no entiendo es el tiempo exponencial. ¿Para qué? Existen enfoques estándar con factores de ponderación que reducen el peso en las estadísticas de los datos antiguos.
Con el tiempo exponencial (recuentos) sólo tiramos parte de la información entre recuentos, y a medida que la ventana se mueve, esa información empieza a parpadear: los recuentos aparecen, desaparecen y vuelven a aparecer, etc.
Una vez más, sin Wizard habría llegado a estos gráficos mucho más tarde. Aunque lo hubiera hecho. Se dio cuenta y ayudó un poco. Al parecer, se cansó de esperar.
Y aquí está la cosa: este algoritmo ya es bueno y veremos los resultados. Si los resultados son positivos, me quedaré en este algoritmo para siempre. Pero, una vez más - Feynman ha argumentado explícitamente que sobre la base del conocimiento de la función de onda y su amplitud se puede y debe predecir el movimiento de las partículas. Y Wizard está sentado en las redes neuronales, es simplemente obvio. Así que, si algo va mal de repente, nos trasladaremos sin problemas a la siguiente rama y empezaremos a enseñar a todos allí y a interferir entre las frases :)))))
Así que, de forma similar a la imagen anterior, ¿puede publicar una lista de sus pares con volúmenes de muestra para cada uno de ellos?
¿Por qué tantas preguntas? El camarada toma el período de muestreo del precio - 1s. Luego todo tipo de estadísticas. Si algo no ha cambiado durante este tiempo)). Ya el autor se ha convertido en Mago)).
Lo que realmente no entiendo es el tiempo exponencial. ¿Para qué? Existen enfoques estándar con factores de ponderación que reducen el peso en las estadísticas de los datos antiguos.
Con el tiempo exponencial (recuentos) sólo tiramos parte de la información entre recuentos, y a medida que la ventana se mueve, esa información empieza a parpadear: los recuentos aparecen, desaparecen y vuelven a aparecer, etc.
Lo único en lo que tiene razón el autor es que nadie lo hace).
Sospecho que para obtener la inversa del exponente y luego una relación lineal entre la normal y la distribución resultante
El problema es que al añadir aleatoriedad donde antes no la había, estamos aumentando la entropía, no disminuyéndola.
Si se propusiera un método determinista, no habría ningún problema.
En ella, el paso de la medición depende de los datos pasados según una fórmula. Como en Kagi o Renko, pero un poco más complicado.
Ya sea por el volumen acumulado, o por la acumulación de volumen en una compra cuando el mercado está cayendo.
Espero que los ejemplos sean claros. Pero una secuencia aleatoria es exagerada.
Volúmenes de muestra:
AUDCAD = 19600
AUDCHF = 14400
AUDJPY = 12100
AUDUSD = 14400
CADJPY = 16900
CHFJPY = 19600
EURAUD = 32400
EURCAD = 44100
EURCHF = 16900
EURGBP = 14400
EURJPY = 22500
EURUSD = 16900
Bueno, esto es para procesar un archivo de 200.000 citas, necesitamos al menos 1.000.000.
Me pregunto qué tiene de especial el EURCAD para que supuestamente necesite 3 veces más de muestreo)
Todos los cruces son similares en volatilidad y tendencia, hay diferencias, pero no por tiempos.
Huele a ficción. Alexander, ¿de dónde viene esa diferencia de cálculos?
Me pregunto qué tiene de especial el EURCAD que supuestamente necesita 3 veces más de muestreo)
Todos los cruces son similares en volatilidad y tendencia, hay diferencias, pero no por tiempos.
Huele a ficción. Alexander, ¿de dónde viene esa diferencia de cálculos?
Estimados programadores, ¿por qué aunque tengo un control en todas partes cuando abro un pedido
pero sigo teniendo 4 órdenes abiertas simultáneamente en diferentes pares?
¿Es por esto?
Este parámetro es el mismo para todos los EAs.
¡Entrenados! ¿Dónde están los reales? Sin bromas y sin chistes...