C'est impossible de gagner de l'argent avec le Forox ! !! - page 39

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Shniperson >> :
Et pine pourquoi tous ces arguments mathématiques ? La fondation peut toujours interférer, elle le fait presque toujours, et elle interfère très sévèrement.

Une fondation, seulement l'ombre d'une ombre.

 

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Mathématiques écrites (a) >>

Tu pourrais être un peu plus précis, Oleg?

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Parmi les sous-classes de systèmes de contrôle automatique adaptatifs, on trouve les systèmes de contrôle extrême (ECS).

Les régulateurs extrêmes ont été proposés au début des années 20 et ont été justifiés théoriquement dans les années 40. Ces régulateurs ont été conçus pour maintenir à un niveau extrême un certain paramètre de fonctionnement d'un objet réel avec une dépendance naturelle extrême du paramètre indiqué par rapport aux quantités d'entrée de l'objet.
Le régulateur extrême et l'objet de la régulation extrême constituent un ERS. Les caractéristiques du BER sont des transformations a priori inconnues, généralement relativement lentes (dérive) des caractéristiques de l'objet. C'est pourquoi les BER se sont développés dès le début comme des systèmes de recherche dans lesquels le manque d'informations a priori était compensé par des informations actuelles obtenues sous la forme de réactions de l'objet à des influences de recherche (essais, tests) introduites artificiellement. Par exemple, la réponse d'un circuit oscillant avec une réponse de résonance peut être mesurée à deux ou plusieurs fréquences simultanément.
Dans la conception du SER mentionnée ci-dessus, on suppose que la sortie extrême d'un objet est disponible pour une mesure directe. La GTB comprend également des systèmes dans lesquels la valeur extrême n'est pas mesurée directement, mais est calculée à partir de la mesure d'un ensemble de quantités de sortie de l'objet.
SER comprend un dispositif de formation d'un indicateur d'extrémum (fonction cible Q), un dispositif d'organisation de la recherche et des organes de contrôle. Le dispositif d'organisation de la recherche comprend des éléments d'action logique. En fonction de la variation de Q(t), il génère des signaux de commande, reçus par les éléments de contrôle, nécessaires pour que le système se rapproche de l'extremum de l'indicateur Q.
Le système fonctionne comme suit. Des influences de recherche (essais) sont appliquées aux entrées de l'objet et la réponse de l'objet à ces influences, qui se manifeste par un changement de Q(t), est évaluée. En outre, les influences u(t), qui se rapprochent de l'extremum Q, sont déterminées. Ensuite, les signaux à l'entrée de l'objet sont modifiés dans la direction souhaitée, c'est-à-dire que des impacts opérationnels sont appliqués. De plus, nous attachons d'autres stimuli de recherche aux entrées de l'objet et déterminons les stimuli qui se rapprochent de Q à un extremum. Ensuite, des actions de travail sont appliquées à l'objet, et ainsi de suite. Après avoir dépassé la valeur U ek correspondant à l'extremum de l'exposant Q, il inverse l'entrée de l'objet et commence les mouvements oscillatoires du système autour du point d'extremum. Parfois, les influences de recherche et de travail sont produites en même temps (c'est-à-dire qu'elles sont combinées). Dans certains cas, des effets aléatoires (fluctuations) d'origine artificielle ou naturelle peuvent être utilisés comme signaux de recherche.

Une autre généralisation du concept de SER est possible, lorsqu'au lieu de la fonction cible Q on considère une fonction calculée, en particulier, sur le mouvement prédit d'un objet. Avec cette généralisation, BER devient indiscernable des systèmes de contrôle optimal de recherche en général.

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C'est un sujet très vaste, avec de nombreux pièges...

En ce qui concerne les synthétiques joo proposés , je vois la possibilité suivante.

1. Un modèle d'objet (c'est-à-dire sa fonction de transfert) est défini. Un nombre raisonnable de ces modèles peut être défini.

(2) Un signal d'échantillon avec des caractéristiques bien définies est utilisé.

3. Un mélange de superposition G1=<P+S> et G2=<P-S> (pas nécessairement additif) du flux d'entrée P et du signal d'essai S est formé.

4. Deux copies (ou plus) du modèle sont alimentées en parallèle par G1 pour l'une et G2 pour l'autre.

5. Les sorties des modèles sont transmises à un discriminateur de phase.

6. En fonction de la discordance à la sortie du discriminateur de phase, une correction est apportée au signal d'essai.

Retournez à l'étape 2.

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Il convient de mentionner qu'il peut y avoir de nombreuses variantes de construction ici.

Et je mentionnerai également une caractéristique très limitative des indicateurs dans MT4 : il y a 8 tampons d'indicateurs. C'est très peu pratique et il faut parfois construire toute la cascade d'indicateurs liés pour obtenir le résultat.

 
Reshetov писал(а) >>

P...ck tant que vous voulez, mais dx n'est pas du tout la dispersion ou RMS, c'est la distance (déplacement) d'un point à un autre en fonction du temps le long de l'un des axes choisis.

voir les données expérimentales :

Le mouvement brownien "à travers les yeux" d'un microscope numérique


Je cite pour les personnes particulièrement douées :

"Ainsi, si en 1 min une particule brownienne se déplace en moyenne de 10 µm, alors en 9 min elle devrait en moyenne se déplacer de -10 = 30 µm, en 25 min de -10 = 50 µm, etc.".

reste muet, nerd :)

Même votre exemple le plus ridicule pour les écoliers dit qu'il mesure : l'écart type de la particule dans le temps. Vous prenez tous les points que la particule a visités au cours du temps t et pour tous ces points vous trouvez la RMS, pas pour un seul point : "l'écart de la distance du point actuel par rapport au point de départ en fonction du temps".

Les traces d'une particule brownienne sont tracées sur l'écran du moniteur à l'aide de la souris et les distances entre les nœuds de la polyligne sont calculées automatiquement.

Ne comprenez-vous pas la différence entre prédire la position d'une particule et le placement moyen de l'ensemble de sa trajectoire ?

Vous pouvez utiliser la règle des 3 sigmas pour estimer, par exemple, l'intervalle à partir duquel une particule ne partira pas dans un certain temps. Prenez une pièce de monnaie, face=+1, pile=-1 et somme cumulée. Sur 100 lancers, la probabilité que la particule ne dépasse pas +-30 est supérieure à 99 %. C'est-à-dire pas un seul point de sa trajectoire, pas un seul. En 400 lancers, il ne dépassera pas +-60. Il est utile de spécifier l'intervalle de confiance dans lequel la particule se trouvera au temps t avec la probabilité requise, mais la valeur la plus probable de la particule après un temps quelconque est 0, si nous prédisons au début avant de nous égarer. On peut également calculer la probabilité que la particule se déplace au-delà d'une certaine frontière au moins une fois au cours du temps t, mais pas où (ou à quelle distance) elle se retrouvera après le temps t.

Aucune formule ne permet donc de prédire la distance entre le point actuel et le point de départ en fonction du temps. Vous imaginez cela en raison de votre manque total de connaissances sur le sujet ;)

 
Mathemat >> :

Depuis Einstein et Wiener, les intellectuels savent très bien ce qu'est le mouvement brownien. Cela ne les aide pas à le prévoir. La particularité du processus de Wiener est qu'il s'agit d'un processus aléatoire et non d'une fonction déterministe.


Ils savent ce qu'est un processus brownien. Mais ce qu'est un marché, ils ne le savent pas. C'est là toute la différence. D'ailleurs, on peut faire fortune avec un mouvement brownien, mais avec la démolition. Et les intellectuels le savent aussi.

 
Avals >> :

reste muet, nerd :)

Même votre exemple le plus ridicule pour les écoliers dit qu'il mesure : l'écart type d'une particule dans le temps.

Mon garçon, apprends les maths.


Il est dit qu'il calcule l'écart type par rapport à la coordonnée initiale - la distance, la distance. La RMS (la racine carrée de la variance, sur laquelle vous insistez avec une persistance digne d'un âne) est l'écart type de la moyenne arithmétique.


Avals >> :


Vous pouvez, par exemple, utiliser la règle des 3 sigmas pour estimer la plage dans laquelle une particule ne sortira pas en un temps donné. Prenez une pièce de monnaie, face=+1, pile=-1 et construisez une somme cumulée. Sur 100 lancers, la probabilité que la particule ne dépasse pas +-30 est supérieure à 99 %. C'est-à-dire pas un seul point de sa trajectoire, pas un seul. En 400 lancers, il ne dépassera pas +-60. Il est utile de spécifier l'intervalle de confiance dans lequel la particule se trouvera au temps t avec la probabilité requise, mais la valeur la plus probable de la particule après un temps quelconque est 0, si nous prédisons au début avant de nous égarer. Il est également possible de calculer la probabilité que la particule dépasse une certaine frontière au moins une fois au cours du temps t, mais pas où (ou à quelle distance) elle se retrouvera après le temps t.

Pourquoi ai-je besoin de la règle botanique des trois sigmas ou de la somme cumulative, alors que tout cela peut être calculé de manière tout à fait acceptable par la formule de Moivre (voir le théorème de Moivre-Laplace) ou plus exactement par la distribution binomiale (cas plus général par la distribution géométrique) ?


Pourquoi diable couper les amygdales par l'anus, alors que tout l'appareil mathématique a été établi et décrit depuis longtemps dans les livres de théorie des probabilités ?


En outre, mesurer les limites au-delà desquelles un point ne peut aller n'est pas tout à fait vrai pour la dérive d'une particule selon le schéma de Bernoulli, car même en cas de dérive symétrique, une particule se comportera de manière asymétrique dans le temps, selon la loi de l'arcsinus. C'est-à-dire qu'il passera la plupart du temps d'un côté par rapport à la coordonnée initiale (axe des coordonnées).


En fait, je répète encore une fois, pour les personnes particulièrement douées, que le mouvement brownien n'a aucun rapport avec le commerce, car il s'agit strictement d'un processus physique où des caractéristiques telles que, par exemple, la viscosité dynamique du milieu, le rayon des particules et le coefficient de diffusion sont prises en compte. Rien de tout cela n'est présent dans le commerce. Sans mentionner le fait que le déplacement du prix se fait par rapport à un seul axe de coordonnées, c'est-à-dire que le temps ne peut être déplacé que vers la droite et de manière strictement proportionnelle au temps, alors que dans le mouvement brownien, la particule se déplace par rapport à toutes les coordonnées dont elle dispose. Dans le mouvement brownien, une particule interagit non seulement avec le milieu dans lequel elle se trouve, mais aussi avec d'autres particules. Contrairement au prix, une particule de mouvement brownien n'a pas d'écart et pas de vide.


En général, discuter du mouvement brownien en relation avec le trading est une manifestation évidente de ringardise.

 
Reshetov писал(а) >>

Mon garçon, apprends tes maths.

Il est dit qu'il calcule la déviation RMS par rapport à la coordonnée initiale - distance, distance. Et la RMS (la racine carrée de la variance, sur laquelle vous insistez avec une persistance digne d'un âne) est l'écart type de la moyenne arithmétique.

Nerd, je t'ai expliqué plusieurs fois où tu mentais, et tu ne comprends toujours pas. Tant en ce qui concerne le mouvement brownien que tout autre modèle mathématique dont le SB est un modèle. Il est indiqué qu'il "calcule l'écart type par rapport à la coordonnée initiale - distance, distance". Mais il ne prévoit pas "l'écart de la distance du point actuel par rapport au point de départ en fonction du temps". Prédisez la distance à laquelle se trouvera une particule brownienne dans une heure ou deux à partir du début de l'observation. :)

Je ne vais pas vous dire comment étudier la question, je vois que c'est inutile ;)

Reshetov a écrit (a) >>

En général, il est évident que discuter du mouvement brownien appliqué au trading relève de la ringardise.


Je ne sais pas pourquoi diable vous avez commencé à en parler ici, surtout sans comprendre les choses élémentaires

 
Avals >> :

>> Reposez-vous !

 
Vous ne devriez pas vous lancer dans la physique avec vos approches abstraites. Le sujet est bien sûr accessible, si l'on a la bonne approche et la bonne expérience. Que vous n'avez pas. Vous voyez, en physique, comme en programmation, tout est sans imbécile. Si vous vous y prenez mal, ça ne marchera pas. Contrairement aux mathématiques :)
 

Bonjour, j'aimerais apporter mon point de vue sur la théorie des probabilités et le mouvement chaotique. Je veux d'abord analyser ce qui précède pour Avals.

" Aucune formule ne permet donc de prédire la distance entre le point actuel et le point de départ en fonction du temps. Vous imaginez cela en raison de votre manque total de connaissances sur le sujet ;)" "Vous ne comprenez pas la différence entre prédire la position d'une particule et le placement moyen de toute sa trajectoire ?"
 Ne prenez pas pour argent comptant le mouvement physique des molécules et le mouvement du prix du marché. Nous ne pouvons comparer que le mouvement chaotique, c'est-à-dire le changement de direction.

Faisons simple. Nous ouvrons une transaction pour un changement de direction d'une particule. Nous ne savons pas où il ira ensuite, comme sur le marché. Mais nous pouvons inventer une théorie (un système) selon laquelle nous ferons du commerce. Par exemple - la particule se déplace de manière chaotique et change constamment de direction comme le prix. On peut en déduire que la particule ne peut pas se déplacer dans une seule direction comme le prix. Par conséquent, plus le mouvement de la particule est long dans une direction, plus il est probable que la particule tourne dans la même direction que le prix. La distance est une autre question, mais en termes d'inversion, elle est tout à fait prévisible dans un mouvement chaotique. La distance du chemin est presque impossible à prévoir, on ne peut que la limiter à l'avance par le système, par des moyennes dans l'histoire du mouvement.

Tout mouvement sur le marché est un mouvement aléatoire pour nous, simples mortels, qui ne travaillons pas pour la banque nationale américaine et n'avons aucune information sur les mouvements de devises à venir. Nous n'avons que peu d'informations et d'idées sur le comportement d'une paire de devises particulière.

C'est pourquoi il est préférable pour nous de considérer le marché comme un processus aléatoire et d'observer le marché comme un mouvement aléatoire. En outre, il existe des indices sur le marché qui, associés à la théorie du mouvement chaotique, donnent plus de résultats que tout système basé sur la lecture d'indicateurs. Les indices - par exemple le prix revient à son sommet, dessine un pic, le prix ralentit, l'accumulation se produit et le renversement est fourni à 75% avec un stop au-dessus du sommet et un profit après une chute précipitée. Rien ne peut être prédit avec précision. Et d'autant plus sur le marché.

Mais comment tourner le chaos à votre avantage ? Comment se comporter ? On peut s'entraîner sur le mouvement des molécules ou étudier la construction de l'univers ou trouver les origines du marché dans l'histoire des Templiers. Qui dirige le monde et le marché ? Une chose est sûre, nous voyons le marché, nous voyons le mouvement et nous voyons les pertes.

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi, lorsque nous ouvrons une transaction, nous analysons, réfléchissons, dessinons des indicateurs, attendons le temps nécessaire, gaspillons nos nerfs et notre vue et appuyons sur le bouton BUY, mais au même moment, notre robot de trading ouvre stupidement la transaction opposée, gaspillant des secondes et gagnant à la fin ?
Je connais la réponse, n'est-ce pas ?

 

Allez...

Ne t'arrête pas, mon pote.

Nous vous attendons dans ce fil et vous êtes ici.

Vous nous avez promis trois indicateurs, vous vous souvenez ?

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