В итоге - правильно ли я концептуально понял, что ищутся все аналогичные разности MA[2]-MA[1] по всей истории и оценивается «что было» после каждого события?
AR MAモデルについて、とても貴重な情報をありがとうございます！そして、トレードのリスク評価、TPの目標範囲とそれに到達する時間があれば、何がそんなに難しいのでしょうか？さらにまた、累積または現在のトレードに基づいて将来のトレードを計画してみることができ、これらすべてが、どの商品を何枚購入するか、将来のトレード用にいくつ保持するか、多かれ少なかれ客観的に示すでしょう ps my imho =)。
ザ・コア
この数学は、NSで非常によくできている
例えば、確率的なネットワークでは、シグマ汎化パラメータを変える（最適化する）ことで、同じ「雲」を得ることができるのです。
同じように時間（夜／昼）、その他重要と思われるデータを入力することができます。
例えば、期間Nの単純MAでは、バーN（次のバーではMAの計算から外れる）でもある。
全体として、とても便利です。
いろいろと大事なことがあり、迅速に参加できず、申し訳ありません。
をコアに
Классическое предсказание MA (в моем понимании) - это примерно так:
(1) MA[2] と MA[1] を使って MA[2]-MA[1] の差または角度を計算する。
(2) さらに左へ進み、同じアングルの履歴を探す
(3)この見つけたポイントから、好きなだけ小節を進めていく。
(4) 検出されたすべての値の平均を配列に書き込む。
(5) 履歴を何本でもBACKバーで進むが、この間に何度かトレンドを変えることが望ましい。
(6) その結果、平均化された予測点の配列が得られる。
残念ながら、強調された点から既にあまり理解できておらず、私の好奇心ではこの方法に「点数」をつけることはできません。そこで、MA[2]-MA[1]を計算し（MA[1]は「現在のバー1」だと理解しています）、「履歴」に入り、同じ差を見つけました（全く同じか、何か基準があるはずです）。そこまでは-、まさに正解だったようです。ポイント2は、歴史の中のある棒に「決着」をつけることです。そして、「望むだけ多くのバーを進める」（そして、望まない場合は:o) - 冗談です、基準があるはずです） - 我々は一種の同様のMA[2]-MA[1]の後の平均で何が起こったか見てください。5つ目のポイントはあまり明確ではなく、そこに何を求めているのか、なぜ歴史の中に入っていくのか、私たちはそこからやってきただけでしょう？それとも、同じMA[2]-MA[1]の残りの後にMAの挙動を反復して探しているのでしょうか？トレンドの有無は、単に差の符号（形成角の符号）で決まるのでしょうか？
要約すると、MA[2]-MA[1]の類似した差はすべて全歴史を通して検索され、各イベントの後に「何が起こったか」を推定するということですが、概念的に正しく理解できましたか。
toanubis
少し話がそれますが、誰かMQLで実装するのに適した予測アルゴリズム（例えばARIMA）をどこで見つけることができるか知っていますか？もちろん、差分レベルなしでps -)
フォーラムで似たようなテーマをたくさん見かけましたので、検索を使ってみてください。しかし、他の方法もあります。本を読んだり、MathLabを使ってそこを見たり（そのm-codeはオープンになっているようです）することができます。ARIMAを実装する意味はあまりないと思います。実装アルゴリズムが非常に面倒ですし、高次のARモデルに置き換えることもできますから。これらのモデルの次数を一意に等しくする定理があり、大雑把に言うと、ARIMA(m)==AR(n)、ここでmとnはモデルの次数を表す。
toアレク
私見では、ここで一般的なアプローチを求めるべきではないと思います。最適化理論やマルコフ連鎖は
しかし、資産を選択する基準を見つけ、その基準に従って優先順位をつけていかなければならないのです。
と優先順位をつける。
...
近いうちに、もっと細かいモデルをレイアウトすることがあれば、レイアウトしようと思っています（今は、いくつかの問題で行き詰っています）。残念ながら時間はいつも通り短く、このテーマは、あなたが100パーセント正しいのですが、一見すると一筋縄ではいかないようです。
ロットサイズ管理など、既存の資金管理モデル（わかりやすくそう呼ぶべきかもしれません）には満足できないことが多いのです。多くの場合、それらは取引の分析から取られ、その結果、システムはほとんど常に最大ロットで損失の出る取引にアプローチします。
でも、気にしないで、対処しましょう。:о)
タスク
仲間たちよ、「私たちのすべて」が危機で台無しになる前に、とても簡単な問題を解決するのを手伝ってくれ。Expert Advisor が動作し始めたばかり（最初の初期化）であるとします。一つは、どこかの証券会社の口座、取引されたシンボルの量、正確を期すためにNとする)。
もちろん、取引環境はすべて把握済みです。初回限定デポジットがあり、デポジットの補充は考慮しない。ジグザグの1セグメントは仮に1トレード。
Expert Advisorは各シンボルの予測を要求し、あるセグメント数分の予測ジグザグを事前に取得します（仮にMとします）。合計でNxM個の予測セグメントが得られます。各予測セグメントについて、その形状やリスクの推定 値がわかっている。簡単のために、各楽器の最初のセグメントだけを考えることにする。次のような画像が得られます（もちろん条件付きですが:o）。
預金の制限、セグメント（取引）の存在時間、リスク、取引環境を考慮し、すべての取引の合計利益が最大となるような、各取引（各セグメント）の最適なロット数を見つける必要があります。
遺伝的アルゴリズムを使って 最適な解を見つけるのはどうでしょう？
В итоге - правильно ли я концептуально понял, что ищутся все аналогичные разности MA[2]-MA[1] по всей истории и оценивается «что было» после каждого события?
はい、その通りです。MA[2]-MA[1]、あるいはMA[1]-MA[0]に似たヒストリーのMA[i+1]-MA[i]差を求めているのでしょう。
先ほども言ったように、MAの使用は義務ではありません。重要なのは、予測の原理です。
タスク
入金限度額、セグメント（取引）の存在時間、リスク、取引環境などを考慮し、各取引（各セグメント）で、全取引の合計利益が最大となる最適なロット数を見つける必要があります。
こんにちは、セルゲイさん。
冗談でしょう。私の記憶が正しければ、マルコヴィッツはこの解決策（最適ポートフォリオの問題）でノーベル賞を受賞したのです私たちのフォーラムで彼を見つけたいですか？
冗談でしょう。私の記憶が正しければ、マーコウィッツはこの問題（最適ポートフォリオ問題）を解決して、彼の時代にノーベル賞を受賞したのです私たちのフォーラムで彼を見つけたいですか？
彼ではなく、彼女です。:-)
彼ではなく、彼女のものです。:-)
いや、彼女のではないな。^_^