Mesure de l'amplitude des vibrations - page 9
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La courbe dépend de l'algorithme zigzag particulier.
Il existe un zigzag connu qui stipule explicitement : si le genou actuel est inférieur à N pips - il n'est pas formé. Et un tel zigzag n'aura pas de genoux inférieurs à N pips.
La courbe dépend de l'algorithme zigzag particulier.
Il existe un zigzag connu qui stipule explicitement : si le genou actuel est inférieur à N pips - il n'est pas formé. Et un tel zigzag n'aura pas de genoux inférieurs à N pips.
Golly, Alexey : quelle courbe dépend d'un algorithme zigzag particulier ?
La courbe dépend de l'algorithme zigzag particulier.
Il existe un zigzag connu qui stipule explicitement : si le genou actuel est inférieur à N pips - il n'est pas formé. Et un tel zigzag n'aura pas de genoux inférieurs à N pips.
Alors, ne nous dérangez pas. Cachez votre richesse. Bonne chance dans vos entreprises et bonheur dans votre vie personnelle.
Alexei, pas toi.
Lequel vous faut-il ?
Au moins deux écarts ont un sens à regarder...
;)
Par exemple, la première fourchette est de 10-13 pips, ce qui équivaut à 10+30%. Je l'appelle la fourchette avec un écart de 30%. Le pourcentage maximum (sur le graphique) dans l'intervalle 42-54,6 points, cela signifie que sur toutes les fluctuations uniques (disons qu'il y en a 100) dans l'intervalle 42-54,6 points, est tombé 26 pièces, ou 26%. Cela signifie qu'il y a 26% de probabilité que le prix ayant passé 42-54.6 points s'inverse et passe le même nombre de points dans la direction opposée. Naturellement, plus la fourchette est large, plus il est probable qu'une seule fluctuation s'y inscrive.
Dans une histoire courte (un mois), nous pouvons voir des minimums et des maximums ; si nous prenons l'histoire de 3 ans, elle devient presque plate, avec une chute au début. Ainsi, plus l'historique est long, plus la distribution devient uniforme. Il montre comment le marché évolue, que la distribution des amplitudes est différente dans chaque période de temps distincte, de sorte que le TS optimisé pour une période échouera à l'avant-plan. Ainsi, en connaissant la distribution des amplitudes, nous pouvons ajuster les paramètres du TS, comme une optimisation en temps réel.
Peut-être serait-il alors plus logique d'ouvrir un nouveau sujet ou de renommer celui-ci en quelque chose comme la prévision des distributions d'amplitude.
Il ne s'agit essentiellement de rien d'autre qu'une distribution des rendements, mais elle dépend de la longueur de l'échantillon sur lequel la distribution est basée (en gras).
mais quelle est la relation entre le changement de la longueur de l'échantillon et le changement de l'uniformité de la distribution ? ce serait plus intéressant à voir.