フラクタル理論 - ページ 3 12345678910 新しいコメント Eugeniy Lugovoy 2014.09.14 17:04 #21 一般に、この原則に従えば、何らかのパターンを作ることは可能である。ジグザグにパーツを切り離して2値化パターンを構築したこともありました。このようなスライシングを各時間枠で行い、すべての時間枠で繰り返されるものを選択することができるのです。その形成確率を明らかにする。そして、現在の市場のイメージから踊り、蓄積されたデータベースの中から考えられるパターンと比較するのです。各シンボルペアのシャープネス処理。 Maxim Romanov 2014.09.14 18:20 #22 Silent:アドバイスは、道を誤らせることもあります。フラクタルは、ある基の倍数である、ある意味。なぜH1とM1なのか、説明してください。 これはあくまで例としてです。M1はmt4で利用可能な最小のチャートです。また、ティックチャートで構造を探り、より大きな時間枠で取引することも可能です。 Maxim Romanov 2014.09.14 18:21 #23 elugovoy:一般に、この原則に従えば、何らかのパターンを作ることは可能である。ジグザグにパーツを切り離して2値化パターンを構築したこともありました。このようなスライシングを各時間枠で行い、すべての時間枠で繰り返されるものを選択することができるのです。その形成確率を明らかにする。そして、現在の市場のイメージから踊り、蓄積されたデータベースの中から考えられるパターンと比較するのです。各シンボルペアのシャープネス処理。考え方が全く理解できない））、言い換えてください。 Eugeniy Lugovoy 2014.09.14 20:09 #24 223231:考え方が全く理解できません））、言い換えてください。 履歴からフラクタル（＝パターン）の「基本構造」を抽出するために、ジグザグ指標（移動平均の交差や任意の組み合わせの指標を選択することも可能）を取ります。引用履歴をこのように分割しています。そして、これらのパーツの特性を定義します。ここでは、方法論が異なることがあります。バーの2値化、指標の相対的なインデックスなど、一般的に想像の余地がある。このようなデータを準セルと呼ぶことにする。すべての（必要な）時間軸の準セルを選択し、計算します。そして、得られた準セルを時間軸ごとに比較し、準セルの種類ごとに統計データを収集します。より深い分析により、あるタイプの準細胞から別のタイプの準細胞への移行（形態形成、成長、発展）を特定することができる。解析のためには、準細胞種ごとに発生確率を特定することが容易である。これが準備と分析です。そして、取引時には、同様のリアルタイム分析を行い、既存の準セルと比較し、成立の可能性を検討します。新しいバーの 出現時に、現在どのような種類のセルが形成されているかを計算することができ（異なる時間枠による）、合理的な確率で、このセルの形成がどのように終了するかを言うことができます（利用可能なセルの種類による）。少しは分かりやすくなったかな？ Maxim Romanov 2014.09.16 08:05 #25 elugovoy: フラクタル（＝パターン）の「基本構造」を歴史から特定するために、ジグザグ指標（移動平均のクロスオーバーや任意の組み合わせの指標を選ぶことができる）を取るのです。引用履歴をこのように分割しています。そして、これらのパーツの特性を定義します。ここでは、方法論が異なることがあります。バーの2値化、指標の相対的なインデックスなど、一般的に想像の余地がある。このようなデータを準セルと呼ぶことにする。すべての（必要な）時間軸の準セルを選択し、計算します。そして、得られた準セルを時間軸ごとに比較し、準セルの種類ごとに統計データを収集します。より深い分析により、あるタイプの準細胞から別のタイプの準細胞への移行（形態形成、成長、発展）を特定することができる。解析のためには、準細胞種ごとに発生確率を特定することが容易である。これが準備と分析です。そして、取引時には、同様のリアルタイム分析を行い、既存の準セルと比較し、成立の可能性を検討します。新しいバーの 出現時に、現在どのような種類のセルが形成されているかを計算することができ（異なる時間枠による）、合理的な確率で、このセルの形成がどのように終了するかを言うことができます（利用可能なセルの種類による）。少しは分かりやすくなったかな？ あ、ありがとうございます！これで大まかな流れがわかりました。もう少し後で役に立つかもしれません。 Nikolay Likhovid 2014.09.17 07:26 #26 elugovoy: フラクタル（すなわちパターン）の「基本構造」を歴史から区別するために、ジグザグ指標（移動平均のクロスオーバーと任意の組み合わせの指標を選択することができます）を取ります。引用履歴をこのように分割しています。そして、これらのパーツの特性を定義します。ここでは、方法論が異なることがあります。バーの2値化、指標の相対的なインデックスなど、一般的に想像の余地がある。このようなデータを準セルと呼ぶことにする。すべての（必要な）時間軸の準セルを選択し、計算します。そして、得られた準セルを時間軸ごとに比較し、準セルの種類ごとに統計データを収集します。より深い分析により、あるタイプの準細胞から別のタイプの準細胞への移行（形態形成、成長、発展）を特定することができる。解析のためには、準細胞種ごとに発生確率を特定することが容易である。これが準備と分析です。そして、取引時には、同様のリアルタイム分析を行い、既存の準セルと比較し、成立の可能性を検討します。新しいバーの 出現時に、現在どのような種類のセルが形成されているかを計算することができ（異なる時間枠による）、合理的な確率で、このセルの形成がどのように終了するかを言うことができます（利用可能なセルの種類による）。少しは分かりやすくなったかな？タイムフレームはスケーリング係数を設定しますが、なぜマーケットはその係数に従わなければならないのでしょうか？タイムフレームというより、タイムホライズンという方が正しいかもしれませんね。市場が離散的なホライズンに分割されているかどうかは別問題である。もしそうなら、彼らの分離もまた別の問題です :) 。 一時期はそんな作業を身近に感じ、専用のジグザグを作ったこともありました。しかし、その後、失速してしまった。そして、ジグザグを市場に出したんです、お得な値段で :) Eugeniy Lugovoy 2014.09.18 10:08 #27 Candid:タイムフレームはスケーリング係数を設定しますが、なぜ市場はその係数に従わなければならないのでしょうか？タイムフレームではなく、タイムホライズン（時間軸）という言い方の方が正しいでしょう。市場が離散的なホライズンに分割されているかどうかは別問題である。もしそうなら、彼らの分離もまた別の問題です :) 。 一時期はそんな作業を身近に感じ、専用のジグザグを作ったこともありました。しかし、その後、失速してしまった。そして、ジグザグを市場に出したんです、お得な値段で :) ノーマライゼーションというものがあるんです。パターンを最大-最小値で正規化すれば、係数は同じになり、誤差は許容範囲になる。 Nikolay Likhovid 2014.09.18 11:23 #28 elugovoy: ノーマライゼーションというものがあるんです。パターンを最大-最小値に正規化すれば、係数は同じになり、誤差は許容範囲になる。 すると、ジグザグのパラメータでスケーリングが設定されます。もし、ジグザグのパラメータによる連続的な列挙（時間的なサイクルだけでなく）を念頭に置いているなら、この作業は控えめに言ってもかなり面倒なものになることがわかります。私の考えは、より経済的な方法で、特定の地平線の階層を構築しようとすることでした。つまり、客観的に市場に内在するスケーリングファクターをキャッチすることである。もちろん、それらが内在していればですが :)。 Maxim Romanov 2014.09.18 11:51 #29 フラクタル構造を1組以上探さないといけないという問題点に気がつきました。現在、7組のフラクタルモデルを開発中です。ほとんどの資金は主要なペアで循環しているので、それらをすべてリンクさせたフラクタル図を作成し、資金がどこに流れているのかを明確に示す必要があります。何か役に立つことがあれば書きますが、今は概要だけです。最終的には、この構造で現在の市場の状況を判断することができるようになると思います。 Maxim Romanov 2014.09.18 11:52 #30 というように、ある一定の偏差で繰り返される断片を探します。 12345678910 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
一般に、この原則に従えば、何らかのパターンを作ることは可能である。ジグザグにパーツを切り離して2値化パターンを構築したこともありました。
このようなスライシングを各時間枠で行い、すべての時間枠で繰り返されるものを選択することができるのです。その形成確率を明らかにする。
そして、現在の市場のイメージから踊り、蓄積されたデータベースの中から考えられるパターンと比較するのです。
各シンボルペアのシャープネス処理。
アドバイスは、道を誤らせることもあります。
フラクタルは、ある基の倍数である、ある意味。
なぜH1とM1なのか、説明してください。
一般に、この原則に従えば、何らかのパターンを作ることは可能である。ジグザグにパーツを切り離して2値化パターンを構築したこともありました。
このようなスライシングを各時間枠で行い、すべての時間枠で繰り返されるものを選択することができるのです。その形成確率を明らかにする。
そして、現在の市場のイメージから踊り、蓄積されたデータベースの中から考えられるパターンと比較するのです。
各シンボルペアのシャープネス処理。
考え方が全く理解できない））、言い換えてください。
223231:
考え方が全く理解できません））、言い換えてください。
履歴からフラクタル（＝パターン）の「基本構造」を抽出するために、ジグザグ指標（移動平均の交差や任意の組み合わせの指標を選択することも可能）を取ります。引用履歴をこのように分割しています。
そして、これらのパーツの特性を定義します。ここでは、方法論が異なることがあります。バーの2値化、指標の相対的なインデックスなど、一般的に想像の余地がある。このようなデータを準セルと呼ぶことにする。
すべての（必要な）時間軸の準セルを選択し、計算します。
そして、得られた準セルを時間軸ごとに比較し、準セルの種類ごとに統計データを収集します。
より深い分析により、あるタイプの準細胞から別のタイプの準細胞への移行（形態形成、成長、発展）を特定することができる。
解析のためには、準細胞種ごとに発生確率を特定することが容易である。
これが準備と分析です。そして、取引時には、同様のリアルタイム分析を行い、既存の準セルと比較し、成立の可能性を検討します。
新しいバーの 出現時に、現在どのような種類のセルが形成されているかを計算することができ（異なる時間枠による）、合理的な確率で、このセルの形成がどのように終了するかを言うことができます（利用可能なセルの種類による）。
少しは分かりやすくなったかな？
フラクタル（＝パターン）の「基本構造」を歴史から特定するために、ジグザグ指標（移動平均のクロスオーバーや任意の組み合わせの指標を選ぶことができる）を取るのです。引用履歴をこのように分割しています。
そして、これらのパーツの特性を定義します。ここでは、方法論が異なることがあります。バーの2値化、指標の相対的なインデックスなど、一般的に想像の余地がある。このようなデータを準セルと呼ぶことにする。
すべての（必要な）時間軸の準セルを選択し、計算します。
そして、得られた準セルを時間軸ごとに比較し、準セルの種類ごとに統計データを収集します。
より深い分析により、あるタイプの準細胞から別のタイプの準細胞への移行（形態形成、成長、発展）を特定することができる。
解析のためには、準細胞種ごとに発生確率を特定することが容易である。
これが準備と分析です。そして、取引時には、同様のリアルタイム分析を行い、既存の準セルと比較し、成立の可能性を検討します。
新しいバーの 出現時に、現在どのような種類のセルが形成されているかを計算することができ（異なる時間枠による）、合理的な確率で、このセルの形成がどのように終了するかを言うことができます（利用可能なセルの種類による）。
少しは分かりやすくなったかな？
フラクタル（すなわちパターン）の「基本構造」を歴史から区別するために、ジグザグ指標（移動平均のクロスオーバーと任意の組み合わせの指標を選択することができます）を取ります。引用履歴をこのように分割しています。
そして、これらのパーツの特性を定義します。ここでは、方法論が異なることがあります。バーの2値化、指標の相対的なインデックスなど、一般的に想像の余地がある。このようなデータを準セルと呼ぶことにする。
すべての（必要な）時間軸の準セルを選択し、計算します。
そして、得られた準セルを時間軸ごとに比較し、準セルの種類ごとに統計データを収集します。
より深い分析により、あるタイプの準細胞から別のタイプの準細胞への移行（形態形成、成長、発展）を特定することができる。
解析のためには、準細胞種ごとに発生確率を特定することが容易である。
これが準備と分析です。そして、取引時には、同様のリアルタイム分析を行い、既存の準セルと比較し、成立の可能性を検討します。
新しいバーの 出現時に、現在どのような種類のセルが形成されているかを計算することができ（異なる時間枠による）、合理的な確率で、このセルの形成がどのように終了するかを言うことができます（利用可能なセルの種類による）。
少しは分かりやすくなったかな？
タイムフレームはスケーリング係数を設定しますが、なぜマーケットはその係数に従わなければならないのでしょうか？タイムフレームというより、タイムホライズンという方が正しいかもしれませんね。市場が離散的なホライズンに分割されているかどうかは別問題である。もしそうなら、彼らの分離もまた別の問題です :) 。
一時期はそんな作業を身近に感じ、専用のジグザグを作ったこともありました。しかし、その後、失速してしまった。そして、ジグザグを市場に出したんです、お得な値段で :)
タイムフレームはスケーリング係数を設定しますが、なぜ市場はその係数に従わなければならないのでしょうか？タイムフレームではなく、タイムホライズン（時間軸）という言い方の方が正しいでしょう。市場が離散的なホライズンに分割されているかどうかは別問題である。もしそうなら、彼らの分離もまた別の問題です :) 。
一時期はそんな作業を身近に感じ、専用のジグザグを作ったこともありました。しかし、その後、失速してしまった。そして、ジグザグを市場に出したんです、お得な値段で :)
ノーマライゼーションというものがあるんです。パターンを最大-最小値に正規化すれば、係数は同じになり、誤差は許容範囲になる。