記事"Boxplotによる金融時系列のシーズンパターンの探索"についてのディスカッション - ページ 3 12345678910...33 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2019.12.05 22:28 #21 Igor Makanu:トレーダーの戯言や憶測は捨てよう。ここで、時系列によって記述された確率過程があります。私たちは、15分の離散性を作ることにしました。そして、評価にはMA(25)=4時間の累積平均値を使うことにしました。この4時間前の評価によって、確率過程の成長が保証される一定の時間間隔を割り当てることができるのですね？とすれば、この過程は前4時間の時系列データに依存すると結論づけることができる。つまり、私が言いたいのは、時間間隔を推定するためのMAはまだ調整中であるか、調査されたプロセスは間違いなく以前のデータと関連性があるということです。 私たちは、平均して、各時間の乖離が4時間の間にMAを上回っていることを持っています。 そして、MAより下で買い、MAより上で決済すれば、平均してプラスになるということです。 なぜ憤慨するのか理解できない。これは、あなたの夢（もしあれば）をすべて打ち砕き、現実に突き落とす、都合よく視覚化された統計に過ぎない。 水踏み）歴史上、このようなサイクルを見つけることができないからというだけで、もっと生存可能な他のサイクルを探すことができるかもしれない。私は古典で確認した。 あなたは毎月/毎日/毎時を組み合わせることができることを忘れないでください。 すべてのアルゴリズムは、同じもの、サイクルの欠如でクラッシュします。それが基礎だ。同じことでクラッシュするアルゴリズムを何個も書くより、一度図に書いて見た方が簡単だ。 Maxim Dmitrievsky 2019.12.05 22:52 #22 Igor Makanu:私は恨んでいるのではなく、TSが手法を評価するのが気に入らなかったのです。上に書いたように、MAでのそのような取引は全く何も示していません。だから、私は規則性を探すのをあきらめた、というか、市場には一つの規則性しかありません -参加者の 毎日の活動、それは時間間隔によって繰り返され、その後、力学 - 時間間隔を検索し、テスターの遺伝学は、単純なルールに従って、カオティックに注文を入れ、テスターで良い実行を持っているそれらの結果は、私はフォワード上で実行され、テストのごく一部は理にかなっている - 彼らはすべての実際のティックのモードでも、自信を持ってフォワードを通過します。このアプローチでは、TSを考案してそれをテストするよりも、検索する方が速い。OK、私はこのトピックを去ります、私はそれについて議論したかった - 私は著者とそれを議論しました、Pythonのために再び感謝 - 有用な改訂と明確に提示された材料！ なぜ削除？)更新をキャッチし、データのグループ化で記事の不正確さがあります。 MAがそれを好まないなら、私はそれを行うだろう。 ファイル: Seasonal_exploration.zip 385 kb Maxim Dmitrievsky 2019.12.05 22:56 #23 Igor Makanu:私のカルマを台無しにしたくないし、その資料は役に立つし、おそらく多くの読者がそれを必要としていただろうし、そして私はここにいる......。ダルタニャンかロビン・フッドか？)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) また、私はフィードバックを得るために書いているのであって、理解できないことを自慢するために書いているのではありません。 ボットは改良され、マーケットでいくつかのソースの下で提供されることができます。多くの洗練されたソリューションでさえ、3行から、これには到達しない。 300p Maxim Dmitrievsky 2019.12.05 23:03 #24 Igor Makanu:まあ、本当にBP研究のテーマをきちんとマスターしたいのであれば、規則性のあるものを研究する必要がある。同じ方法論（記事より）の変形として、天候の温度スケジュールを研究する場合、そこには間違いなく規則性があり、当てはめることはできない。もしその方法論がいくつかの温度データで正しく機能するのであれば、それをカオス（CR）に移し、その方法が機能していることを知った上で、CRで機能しない理由を探すことができます。どんな規則的なサイクルでも機能する。 アレクサンダーだけが浮動サイクルの扱い方を知っている。 Alexander_K 2019.12.06 04:15 #25 私のTCでもほぼ同じ研究（ただし、間引いたダニをベースにしている）を行っている。 もちろん、私はこのデータからいくつかの異なる結論を出した......。私は、特定のペア（この場合はEURUSD）でどの時間帯に上昇や下落があるかを知る必要はない。 私が気にしているのは、季節的な、カレンダーの「ひげ箱」の安定性です。いつも平均的にこのようなものなのでしょうか？この記事が証明している。これらの箱ひげ図の外観は常にほぼ同じである。これは非常に重要なポイントである。これらの研究にティック・ボリュームを 加えれば、これらのローソク足の広がりがそれらに比例していることが明らかになる。あとはテクニックの問題である。 Alexander_K 2019.12.06 04:35 #26 要するに（熱心な読者を退屈させないために）、この記事の研究は、次のような予測に使えるし、使うべきだということだ。 ボラティリティ 市場のボラティリティを予測するために使うことができるし、使うべきである。今ここにある」データを見るためではなく、次のことを知るためである。 しかし 次の期間に分散チャネルが拡大／縮小することを知ること。そして、これは常にそうである。 実際、この記事の写真は、市場循環性の一般的なイメージの一部である。たしかに醜い。しかし、直線的な世界ではそうなのだ。非線形の世界では美しいのだ。 削除済み 2019.12.06 05:24 #27 季節性はコモディティのものであり、通貨のものではない。 fxsaber 2019.12.06 10:01 #28 Alexander_K:私にとって重要な原則は、季節ごとのカレンダー「ヒゲの箱」の持続性である。平均していつもこうなのだろうか？この記事が証明している。これらの箱ひげ図の外観は常にほぼ同じで ある。 これは奇妙な読み方である。著者はそれが違うことを具体的に示している。 これは非常に重要なポイントである。これらの研究にティック・ボリュームを 加えれば、これらのローソク足の広がりがそれに比例していることが明らかになる。あとはテクニックの問題だ。 ネチャエフの戯言か。 Maxim Dmitrievsky 2019.12.06 10:06 #29 Vladimir Baskakov: 季節性はコモディティのものであり、通貨のものではない。 理論的には、そちらの方が顕著である。実際には、それを見なければならない。 とにかく、私はより詳細な分析を始めた。興味深い結果が出たら、また書くつもりだ。 Igor Makanu 2019.12.06 14:44 #30 またよろしく」と言われるので、この話題で休むわけにはいかない！ ここで私は仮説をテスト するために私のテストコードをスケッチしている "次の数時間後に取引がまだ利益で閉鎖されるという仮定で、0〜1時間にのみ取引を開くことを許可してみましょう、"。 input int Hour_Open = 0; input int Hour_Close = 1; input int TakeProfit = 500; input int StopLoss = 500; #include <fxsaber\MT4orders.mqh> int LastTradeDay; long LastTicket; double d_takeprofit, d_stoploss; //+------------------------------------------------------------------+ int OnInit() { //--- LastTradeDay = -1; LastTicket = -1; d_takeprofit = TakeProfit * _Point; d_stoploss = StopLoss * _Point; //--- return(INIT_SUCCEEDED); } //+------------------------------------------------------------------+ void OnTick() { MqlDateTime dt; TimeCurrent(dt); bool tradetime = (dt.hour >= Hour_Open && dt.hour <= Hour_Close); if(LastTicket > 0 && !tradetime) { if(!OrderSelect(LastTicket, SELECT_BY_TICKET)) LastTicket = -1; if(LastTicket > 0 && OrderCloseTime() > 0) LastTicket = -1; // if(LastTicket > 0 && OrderClose(LastTicket, OrderLots(), SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_BID), 30) LastTicket = -1; //非取引時間でのクローズ } if(tradetime && LastTradeDay != dt.day && LastTicket == -1) { double ask = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_ASK); LastTicket = OrderSend(_Symbol, OP_BUY, 0.1, NormalizeDouble(ask, _Digits), 30, NormalizeDouble(ask - d_stoploss, _Digits), NormalizeDouble(ask + d_takeprofit, _Digits), "", 0, 0, INT_MIN); if(LastTicket > 0) LastTradeDay = dt.day; } } //+------------------------------------------------------------------+ 私はオプティマイザー01.01.2017-01.0.12019で実行し、美しいバランスチャートを探すために、オプティマイザーはtakek 100pとstoploss 4600pを見つける場合 妥当なテイク/ストップロスを探すと、全くパターンがありません。 というか、パターンを探すという方法論が通用しないので、まあ、仕方ないので、練習不足で、曲がったコードを書いてみた。 12345678910...33 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
トレーダーの戯言や憶測は捨てよう。
ここで、時系列によって記述された確率過程があります。私たちは、15分の離散性を作ることにしました。そして、評価にはMA(25)=4時間の累積平均値を使うことにしました。この4時間前の評価によって、確率過程の成長が保証される一定の時間間隔を割り当てることができるのですね？
とすれば、この過程は前4時間の時系列データに依存すると結論づけることができる。
つまり、私が言いたいのは、時間間隔を推定するためのMAはまだ調整中であるか、調査されたプロセスは間違いなく以前のデータと関連性があるということです。
私たちは、平均して、各時間の乖離が4時間の間にMAを上回っていることを持っています。
そして、MAより下で買い、MAより上で決済すれば、平均してプラスになるということです。
なぜ憤慨するのか理解できない。これは、あなたの夢（もしあれば）をすべて打ち砕き、現実に突き落とす、都合よく視覚化された統計に過ぎない。
水踏み）歴史上、このようなサイクルを見つけることができないからというだけで、もっと生存可能な他のサイクルを探すことができるかもしれない。私は古典で確認した。
あなたは毎月/毎日/毎時を組み合わせることができることを忘れないでください。
すべてのアルゴリズムは、同じもの、サイクルの欠如でクラッシュします。それが基礎だ。同じことでクラッシュするアルゴリズムを何個も書くより、一度図に書いて見た方が簡単だ。
私は恨んでいるのではなく、TSが手法を評価するのが気に入らなかったのです。上に書いたように、MAでのそのような取引は全く何も示していません。
だから、私は規則性を探すのをあきらめた、というか、市場には一つの規則性しかありません -参加者の 毎日の活動、それは時間間隔によって繰り返され、その後、力学 - 時間間隔を検索し、テスターの遺伝学は、単純なルールに従って、カオティックに注文を入れ、テスターで良い実行を持っているそれらの結果は、私はフォワード上で実行され、テストのごく一部は理にかなっている - 彼らはすべての実際のティックのモードでも、自信を持ってフォワードを通過します。このアプローチでは、TSを考案してそれをテストするよりも、検索する方が速い。
OK、私はこのトピックを去ります、私はそれについて議論したかった - 私は著者とそれを議論しました、Pythonのために再び感謝 - 有用な改訂と明確に提示された材料！
なぜ削除？)更新をキャッチし、データのグループ化で記事の不正確さがあります。
MAがそれを好まないなら、私はそれを行うだろう。
私のカルマを台無しにしたくないし、その資料は役に立つし、おそらく多くの読者がそれを必要としていただろうし、そして私はここにいる......。ダルタニャンかロビン・フッドか？))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))
また、私はフィードバックを得るために書いているのであって、理解できないことを自慢するために書いているのではありません。
ボットは改良され、マーケットでいくつかのソースの下で提供されることができます。多くの洗練されたソリューションでさえ、3行から、これには到達しない。
300p
まあ、本当にBP研究のテーマをきちんとマスターしたいのであれば、規則性のあるものを研究する必要がある。同じ方法論（記事より）の変形として、天候の温度スケジュールを研究する場合、そこには間違いなく規則性があり、当てはめることはできない。
もしその方法論がいくつかの温度データで正しく機能するのであれば、それをカオス（CR）に移し、その方法が機能していることを知った上で、CRで機能しない理由を探すことができます。
どんな規則的なサイクルでも機能する。
アレクサンダーだけが浮動サイクルの扱い方を知っている。私のTCでもほぼ同じ研究（ただし、間引いたダニをベースにしている）を行っている。
もちろん、私はこのデータからいくつかの異なる結論を出した......。私は、特定のペア（この場合はEURUSD）でどの時間帯に上昇や下落があるかを知る必要はない。
私が気にしているのは、季節的な、カレンダーの「ひげ箱」の安定性です。いつも平均的にこのようなものなのでしょうか？この記事が証明している。これらの箱ひげ図の外観は常にほぼ同じである。これは非常に重要なポイントである。これらの研究にティック・ボリュームを 加えれば、これらのローソク足の広がりがそれらに比例していることが明らかになる。あとはテクニックの問題である。
要するに（熱心な読者を退屈させないために）、この記事の研究は、次のような予測に使えるし、使うべきだということだ。 ボラティリティ 市場のボラティリティを予測するために使うことができるし、使うべきである。今ここにある」データを見るためではなく、次のことを知るためである。 しかし 次の期間に分散チャネルが拡大／縮小することを知ること。そして、これは常にそうである。
実際、この記事の写真は、市場循環性の一般的なイメージの一部である。たしかに醜い。しかし、直線的な世界ではそうなのだ。非線形の世界では美しいのだ。
私にとって重要な原則は、季節ごとのカレンダー「ヒゲの箱」の持続性である。平均していつもこうなのだろうか？この記事が証明している。これらの箱ひげ図の外観は常にほぼ同じで ある。
これは奇妙な読み方である。著者はそれが違うことを具体的に示している。
これは非常に重要なポイントである。これらの研究にティック・ボリュームを 加えれば、これらのローソク足の広がりがそれに比例していることが明らかになる。あとはテクニックの問題だ。
ネチャエフの戯言か。
季節性はコモディティのものであり、通貨のものではない。
理論的には、そちらの方が顕著である。実際には、それを見なければならない。
とにかく、私はより詳細な分析を始めた。興味深い結果が出たら、また書くつもりだ。またよろしく」と言われるので、この話題で休むわけにはいかない！
ここで私は仮説をテスト するために私のテストコードをスケッチしている "次の数時間後に取引がまだ利益で閉鎖されるという仮定で、0〜1時間にのみ取引を開くことを許可してみましょう、"。
私はオプティマイザー01.01.2017-01.0.12019で実行し、美しいバランスチャートを探すために、オプティマイザーはtakek 100pとstoploss 4600pを見つける場合
妥当なテイク/ストップロスを探すと、全くパターンがありません。
というか、パターンを探すという方法論が通用しないので、まあ、仕方ないので、練習不足で、曲がったコードを書いてみた。