繰り返されるパターンなど - ページ 2

[Denis Lazarev]

この場合、一定の周期を持ったZigZagインジケータが非常に有効です。

1）我々は、2つのピークの間の距離を取る、そのような指標は、市場のノイズから抽出することができます

2) 次に、これらの値を互いに割って比較し、比率を推論する（最初の直線は次の直線の2倍で、トレンドの大きさを表す、など）。

3) 次に、この「パターン」の後にあるべきものを正確に書き出し、トレースを開始します。

プラスは、相対値によって市場の変動要因を中和できること、数字の大きさに関係なく、しばらくの間、確実に下落することがわかっていることです。

ノイズを考慮しないので、ジグザグ・インジケータが有効、フラクタル・インジケータも 有効

[Vladimir Kustikov]

gpwr:

この面白いもの、誰かプログラミングできないかな？

テーマは面白いが、自動化するには複雑すぎる。

まず、公開された図面の美しさとは裏腹に、グラフの構成には 不正確な点が多く、例えば最後の赤いチャンネルは、その底辺がもっと上に描かれるべきで、「ブレークダウンが通常新しいチャンネルの真ん中になる」という原則に明らかに適合しているのですが、その点についてはどうでしょうか？

2つ目の厄介なポイントは、偽の故障です。ブレイクアウトなのか、トレンドラインの修正なのか、どう見分ければいいのでしょうか？歴史を見ればよくわかるが、実際にはそんなものはない。

私自身、以前からチャンネル取引に興味があり、このテーマについてどんな考えを持っているのか興味があります。

[Rustamzhan Salidzhanov]

もうひとつ、再現性とフラクタル性という問題があります。これらは分析に役立つように見えますが、現在（我々が今いる場所）、自分がどの階層のどのチャンネルで作業しているかは、実際にはわからないのです。これはその例で、チャンネルは後から描いたものですが、すべて歴史と完全に一致しており、つまり、将来は古いチャンネルに従って価格が動くことになります。でも、どれが？しかも、描けるのはほんの一部。

[Vladimir]

というわけで、前ページの予測はかなり正確に当たりました。赤い模様もそろそろ終わりです。今は上方へのブレークを期待しています。

[Vladimir]

Vladix:

...最後の赤いチャネルは、そのボトムラインがより高く描かれているはずなので、「ブレイクアウトは通常、新しいチャネルの真ん中になる」という原則に明らかに適合しています。

...これがブレイクアウトなのか、それともトレンドラインの修正なのか、どう見分ければいいのでしょうか？

同意見です。最後の下降トレンドラインの下限は、より高く描かれてもおかしくない。タッチポイントとダウントレンドの上限の ブレイクダウンに興味があるのだから、大した違いはないだろう。下値の境界は通常、前回の上昇トレンドの3番目のポイントが、前回のチャネルの上限（緑の3）に触れたところから始まります。

下降トレンドの上限のボーダーに触れる2番目のポイントを待つのではなく、前のチャンネルのブレイクの価格（黒い枠の黄色い円）でアラートを設定し、少なくとも前のチャンネルの幅の半分を狙うほうがよいでしょう。あるいは、腕時計で値動きを追うこともできます。フォルスブレイクが存在するからこそ、常にストップを使うべき。他の応募方法を考えよう

[secret]

gpwr: 例えば、2つの赤い模様は見た目には同じように見えますが、2番目の模様は1番目の模様のほぼ2倍の長さになっています。価格軸に沿った動きも、振幅が違う。ジグザグの頂点を取ろうとすると、一方のパターンの方が頂点が多くなり、網が詰まってしまいます。 いかがでしょうか？

チャンネルが欲しいのか、パターンが欲しいのか？パターンの場合： 時間と振幅を相対的な値にする（正規化）。ジグザグは、浅い近似を除いては、全く必要ありません。そして、それを従来の画像認識装置（2次元相関器でも可）に接続します。ウィンドウが違うので、ある程度の大きさの範囲を探さなければならず、「これはまだ前のパターンなのか」「もう次のパターンが始まっているのか」と、常に気になる存在です。すべてイミフ。テストが必要でしょう。自分で作りたいけど、時間がない。

[Vladimir]

bas:

では、チャンネルがいいのか、パターンがいいのか。

チャンネル内のパターン - 詳細は後述します。チャネルや支持線・抵抗線が 付いてないと、価格パターン自体に意味がない。それは、ネットワークのユーザーの主な欠点である - 彼らは、ネットワークがそれらを見つけるだろうと考えてレベルにバインドされていない価格を取る。また、ニューラルネットワークのユーザーは、ネットワークが時間的に線形または非線形に圧縮または伸張されたパターンを自ら見つけることを考えながら、一定の履歴の部分をネットワークの入力に送ります。そう、そのようなネットワークは、私たちの脳の中に存在しているのです。人工ネットワークは、ほぼ同じサイズのラベル付けされた例から学習するダイヤラでさえ、まだそれに対応していない。

[secret]

>したがって、ネットワークユーザーの主な欠点は、ネットワーク自体がそれを把握し、それらのレベルを見つけると考え、どのレベルにもリンクされていない価格を取ることです。

その課題を割り切って与えれば、そうなると思います。ただ、課題の設定が違うのが普通です。

>また、ニューラルネットワークは、歴史の連続的な部分をネットワークの入力に送り、ネットワーク自身が時間的に線形または非線形に圧縮または伸張されたパターンを見つけると考えています。

線形歪みは正規化で最小化され、非線形歪みはレンジ表現にすることで最小化できるが、それが重要な場合、運動量/補正の区別がつかなくなる。

[Vladimir]

現在のチャンネルの下限線にタッチし、結局、境界線が正しく設定されたことが確認された。この下降トレンドのパターンが終わり、上昇トレンドに入った可能性が高く、上値の境界をブレイクアウトすることで確認できるだろう。

[Vladimir]

bas:

>したがって、ネットワークユーザーの主な欠点は、ネットワーク自体がそれを把握し、それらのレベルを見つけると考え、どのレベルにもリンクされていない価格を取ることです。

その課題を割り切って与えれば、そうなると思います。ただ、課題の設定が違うのが普通です。

>また、ニューラルネットワークは、歴史の連続的な部分をネットワークの入力に送り、ネットワーク自身が時間的に線形または非線形に圧縮または伸張されたパターンを見つけると考えています。

線形歪みは正規化で最小化され、非線形歪みはレンジ表現にすることで最小化できますが、それが重要であれば、運動量／補正の区別がつかなくなります。

つまり、ネットワーク自体にはチャンネルのような構造を検出する能力がないことはお互いに理解しているので、それに応じてタスクを設定する、つまりプロンプトを出す必要があるのです。なお、最後のチャンネルの下限線は、価格が2回目に触れる前に引いています。最初のタッチポイントから無限に直線を引くことができるのですが、上限に平行な線が下限であることが判明したのです。

パターンの歪みの確認として、前回の下降パターンを引き伸ばし、今回のパターンに重ねてみました。

似たようなパターンを自動的に見つけることの問題点は、事前にわからないことです

1. 現在のパターンの長さ。例えば、この議論では、パターンはチャンネルに束縛され、その開始は多かれ少なかれ定義されている。パターンをチャンネルに結びつけなければ、どこからがスタートなのか？
2. 過去のパターンと比較した現在のパターンの歪み。現在のパターンを何らかの滑らかな関数で記述し、それを1小節分圧縮し、過去のすべてのパターンと比較し、また1小節分圧縮する、というように繰り返す必要がある。そして、棒状に伸ばします。要するに、かなりの時間がかかるということです。あるいは、私たちの視覚野の原理で働くネットワークを作る。