価格を動作時間に反映させるインジケーターが必要です。 - ページ 3

新しいコメント
 
Prival:
NZRだったら、多分＋3スコが0.97の確率で必要値をカバーするのは納得です。非正規であれば、単純に少なくなる。 最頻値と分散を持つ分布則であれば、0.7の確率があると思う。必要であれば、チェビシェフの定理の帰結である計算をお見せすることができます。
まあ、実際は0.997なんですけどね。しかし、0.7に関する定理は、もしそれが正しければ、興味深いものです。 いずれにせよ、0.7と0.997は全く異なる確率であることに同意してください。最初のケースでは、3シグマにストップロスを設定すると、ストップロス確率は1：3.33であり、2番目のケースでは1：370と100分の1以下です。
 

悲しいかな、Renatの言う通り、ティックを使うのは本末転倒なのです。インターネット上のエラーや、見積もり取得の連鎖におけるフィルターの違いなどによる不要なノイズが多すぎる。私見ですが、バーはコンピュータよりずっと前に発明され、人間の知覚を対象としているため、特に古い時代のオートトレーディングには適していません。私の考えでは、（利用できるものの中で）最も適した期間は1分間です。ティックでは、「スコープ」は次のように動作します。

 
xeon:

ティックでは、「スコープ」は次のように動作します：

ティックをバーという 形で処理することに不満があることです。Volume=constにした方がいいのかな。画像は問題ないです。
 

プライベート、一定量のバーの履歴計算の予備結果です。大惨事がなくなったわけでは ありませんが、大雑把に言って統計は変わりません。ファットテイルが残り、ハイピークも残る。H4に対応する等量線は、30分強（通常は強い動き）、16時間強（落ち着いた相場）、それぞれ異なるプロットで表示されることは確かです。この匂いを嗅げるか？

ハイ・ロー（「ハイ・マイナス・ロー」つまりスイング）の統計はまだ見ていませんが、通常のバーの基準値とは違って面白いかもしれませんね。

イリュージョンが一つ減ってしまった...。

P.S. 数日後、計算を確認し、ローソク足の描き方を覚えたら、コードを掲載する予定です。

 
Mathemat:

プライベート、一定量のバーの履歴計算の予備結果です。大惨事がなくなったわけでは ありませんが、大雑把に言って統計は変わりません。ファットテイルが残り、ハイピークも残る。H4に対応する等量線は、30分強（通常は強い動きだが、必ずしもそうではない）、16時間強（落ち着いた相場）保持するものもあり、価格が異なるプロットになることは確かである。この匂いを嗅げるか？

ハイ・ロー（「ハイ・マイナス・ロー」つまりスイング）の統計はまだ見ていませんが、通常のバーの基準値とは違って面白いかもしれませんね。

イリュージョンが一つ減ってしまった...。

P.S. 数日後、計算を確認し、ローソク足の描き方を覚えたら、コードを掲載する予定です。


しばらく匂いを嗅いでいた、バーを作らない（自分のサイト画像参照）＋3sko（テールが細くなるはず）。
 

スコープだけでは不十分で、巧妙なノイズフィルターが必要だということです:)刻みの数がデータとは限らない...。この点については、サイクリックパスフィルターが有効ですが、これも設定次第です。私の経験では、棒グラフは ノイズをいくらでも含むことができるので、どのタイプも データではないのですが、それ以外の多くのものは、この種のフィルターを通すと、棒グラフの場合、フィルターは未知数を増やすだけになってしまいます。バーは原始的なフィルターだとも言えますね。しかし、ティックを見ていると、やはり私が言っているようなことはすぐに気がつく。

しかし、プリミティブだからといって悪いわけではなく、バーが何であるかを理解していれば、自分が作ったものでないフィルターはほとんど理解できないし、逆に不利になってしまう。

 
xnsnet:

サイクルフィルター


もう少し詳しく、それは何ですか？
 

例えば、ティックチャート上に上下に繰り返されるサイクルを表示するとします。このサイクルをフィルタリングするには、例えば生成されたレンジで囲み、上限と下限の価格の座標で、この場合、平均価格またはフィルタリングが開始された価格を取得することになります。次のティックが振幅の条件を破った場合、このティックは単位として描かれます。

この方法は、厳密な配列にも、近似的な配列にも適用できる。ちょっとスコープに似ていますが、それだけではありません...。

振幅の範囲は、1単位でもそれ以上でもかまいません。

ノイズとは何か、それは価格がジャンプし、振幅の外に落ちるとき、ここで我々はジャンプの不変性に焦点を当てることができ、それはまた、ある程度、市場の状況によって作成された振幅ですが、振幅運動のいくつかの開発が認識できるとき、私はファンネルと呼ぶものがあります、ファンネルの形成は、嵐の形成の気象条件のように、ここで多くのこの種のイベントが横たわっていると最も困難はノイズを除外する方法ではなく、それらを分類する方法です。

追伸：自然はマーケットとよく似ていて、私はマーケットの自然をコントロールし、嵐やその方向を認識し、それを利用することを学ぶのに苦労しています:)繰り返しますが、多くの人はこれをノイズを利用した取引と勘違いしています。要するに、多くの嵐があり、それを予測することに成功したことで、市場をコントロールする自信がつき、自分の行動にも自信が持てるということです。残念ながら、原始的な考え方は、鼻の先を見ることを許さないのですが、これはとても悲しいことです。

市場の現実は、誰もあなたにすぐに診断させないノイズがあるということです。なぜなら、彼らは処理のために特別に作成され、方法はデータプロバイダレベルで、確実に改善していますし、私は私の方法の効率を秘密にしておくことを好むと私はあなたに助言、それはここでポーカーのゲームのようです:)。しかし、人にはそれぞれ違ったやり方があります。すべては、ブローカーがあなたを必要としないため、ノイズの取引のように、再びあなたに対して再生、虐待につながるかを知っている、と私は大きな利益のために話しているものを使用して、この理由のために、我々は場所に立って、人々は私が間違って証明する、この私を説得することは不可能ですが、私はすでにそれからいくつかの利益を受け取っているので、彼らが言うように、ノー戻る...ことはありません。しかし、その方向での私自身の快適さや利便性に左右されるため、用途が見つからないというのも納得がいかないのです。

追伸：何度も指摘されているように、レナートは自分の経験ですべてを理解しますが、どこまでできるかは自分以外にはわかりませんので、頑張ってください :)

 
Mathemat:
プライベートの 話。
NZRだったら、多分＋3スコが0.97の確率で必要値をカバーするのは納得です。非正規の場合は、単純に少なくなります。 ポモヤマは、多分と分散を持つ任意の分布法則に対して、確率0.7で計算します。必要であれば、チェビシェフの定理の帰結である計算をお見せすることができます
まあ、実際は0.997なんですけどね。しかし、0.7に関する定理は、もしそれが正しければ、興味深いものです。 いずれにせよ、0.7と0.997は全く異なる確率であることに同意してください。最初のケースでは、3シグマにストップロスを設定すると、ストップロス確率は1：3.33であり、2番目のケースでは1：370と100分の1以下です。


証明書を添付しますが、私の誤差は0.7ではなく、8/9=0.88(9)です。ダブルチェック、一度自分でやってみました、証明は一番簡単なものです。

ウェブで見つけたので間違いありません。http://cito-web.yspu.yar.ru/link1/metod/theory/node21.html。

ファイル:
3sigma.zip  11 kb
 

有効な結果を得るために、我々は多くのデータで作業する必要があり、例えば、多通貨分析で、それは観点とアプローチの相対性ですぐになるため、ノイズをキャッチし、それらをふるいにかけることが、私はそれらをふるいにかける必要がありますか、私はそれらを考慮するが、それは簡単になるように彼らの種分化、つまり代わりに多くのデータの私は彼らの基盤を処理し、したがって、多くのダニはフィルターで失われないが、指標に変換、私は多くのフィルターを適用する必要がありますダニ指標を取得するためです

追伸：ここから何か有益な情報が得られると良いのですが:)

1234567
新しいコメント