4) Множество удастся разделить (если удастся) только при сравнении картинок с одним инструментом, а не с разными. И для этого нужно достаточно много этих картинок, и они должны представлять все контексты. Тогда и станет ясно сможете ли вы их классифицировать на основании этих картинок.
---- это не шутка. отчёт прикладываю.
вот теперь стоит потестить стратегию на тесторе. ;)
面白いですね。
結果はもっと悪くなると思う--「未来」を見ずに。
2）もし、曲がる前にポイントをマークするアルゴリズムが（たとえ粗いものであっても）あるとしたら、（もしかしたら、未来を見据えて）今度は逸脱の挙動の違いを見てみたいものです。- そうすることで、私たちは前に進むことができるのです。
4）もし、セットを分割することができれば、4つの切り口はさらに情報量が増えることになります。
---
5) 資料の統計的な「代表性」は、これらの代表性の必要水準についての示唆がある場合にのみ、議論する意味がある。図には、N-サンプルサイズも含めて、すべてのパラメータを示しました。
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6) しかし、セットを分割することが不可能であるというあなたの主張は、私を厄介な立場に追い込みます。
そして、それは--そうしようとすること自体が、このアイデアの意味するところと矛盾しているのだ。
どう考えたらいいんだろう。
宿題」をどう解決するか？
6) あなたは私のことを誤解しているのではないでしょうか。絵は4枚だけで、それぞれが違うものを指しています。発想のポイントは、異なる文脈で状態を分けること。あなたの特定のケースでは - MAからの価格乖離の分布を使用しています。
全編に渡って生成される絵を出すんですね。その中で、すべての文脈が混ざり合い、平均化される。というように、4つの側面から。次は何？
ここ（と次の2つの投稿）では、このテーマで語られていましたhttps://www.mql5.com/ru/forum/123154 が、あなたからの反応はありませんでした。
ウィンドウのディストリビューションを構築してみてください。H1でプレイする場合、平均ホールドタイムが5時間なので、分では300ウィンドウ、M5では120ウィンドウとなる。300の方が良いですが、120もちょっと無理があります。
また、正規分布からの分布偏差は単一の数値で表されないため、正規パラメータとして扱うことはできない。ピボット領域とトレンド領域について、手作業でこのような分布を描き、自分の目で分類してみればよいのです。そして、その認識と分離の正式な基準を打ち出してみてください。そして、コードを書いて、これらの認識の統計を取ります。
IMHOは、「宿題」を複雑にしすぎです。
2) 独自のI/Oアルゴリズムを持っていない場合は、ジグザグ頂点を使用する。パラメータZZを2*TRの割合で選択してください。
5) この場合のサンプルサイズは、ウィンドウの大きさです。これが分布を構築するためのデータセットになるのです。そしてもちろん、分布が多少なりとも明確な形になるように、しかもラグを少なくするために大きすぎないものを選ぶのが理にかなっているのです。このパーティショニングがすでに行われているときに、パーティショニングの問題を解決するためにシーケンス全体をトータルして、薄く、薄くすることにしか意味がないのです。すると、認識の成功/失敗の統計も表示されます。
4) セットの分割は、同じツールで画像を比較する場合にのみ可能であり、異なるツールで比較することはできない。そのためには、かなりの枚数の写真が必要で、しかも、すべての文脈を表現していなければなりません。そうすれば、この写真で分類できるかどうかが明らかになるはずです。
4) Множество удастся разделить (если удастся) только при сравнении картинок с одним инструментом, а не с разными. И для этого нужно достаточно много этих картинок, и они должны представлять все контексты. Тогда и станет ясно сможете ли вы их классифицировать на основании этих картинок.
ありがとうございます...
でも、添付の写真を見てください...。
そこには、「マスクの交差」という分割アルゴリズムに従った2つの状態が見える。アレクセイが言ったように ;)
これ以上掘り下げるのは怖い。
6) Наверное вы меня не поняли.
Вы приводите картинку, которая сформирована для всей истории. В ней все контексты смешаны в кучу и усреднены. И так с 4-х разных сторон. Что дальше ?
報告書はご覧になりましたか？
分割した後と比較することが多いですね。
パイルではない」と定義するためには、「パイル」が必要なのです。(c) 庭師
写真」と「言い訳」が嫌いな人へ。
txt を htm に置き換える !
:)
でも、添付の写真を見てください...。
そこには、「マスクの重ね合わせ」という分離アルゴリズムに従った、2つの状態が見えます。アレクセイが言ったように ;)
これ以上掘り下げるのは怖い。
前ページの添付ファイルの中にあるのでしょうか？
本当に見てないんです。
CZZとFCとは？
左上の図と、それを分割した2つの図には何が描かれているのでしょうか？分割の原理 ?
軸はどのような単位ですか？
で、肝心の中身はどうなんだ？
10万回の観測のシリーズで、「交差する」ワゴンとジグザグが、完全な出力で利益をもたらす信号の14％を生み出すという証明？
探究心旺盛な研究者、ガーデナーの猛反対者、ただのトレーダーはどこにいるのか？
;)
単純なアルゴリズムではありません
1) Ищем по модулю расстояния между машками MaV_MaS. (200 и 15)
2) если оно меньше 10 пунктов, и последняя вершина 33 выше текущей цены не менее 25 пунктов - смело продавайте.
если последняя вершина 33 ниже текущей цены не менее 25 пунктов - смело покупайте.
Стоплоссы = 125 пунктов, ТР =600 пунктов ;) Оптимальнее в случае противоположного сигнала закрывать.
感化された人？
パラメータ（スクリプトから）20,1,3でジグザグにする。
M5タイムフレームのユーロドル。
;)
Что такое CZZ и FC ?
Что на верхней левой диаграмме и на тех двух на которые она разделяется ? Принцип разделения ?
В каких единицах оси ?
すべての投稿を読むのが面倒な場合は、コード - を参照してください。
FileWrite(hFile,"date","Time",
"<O>","<C>","<L>","<H>","<V>",
"DirectH","Forecast","ZZ","Direct",
" F-ZZ"," |F-<C>|"," |<C>-ZZ|","maV100","maS33", "МаV_O",
"MaS_O","MaV_MaS","dVaR","Std","Dstd"
);
for (i=Records;i>=0;i--)
{
ZZ=iCustom(NameVal,Tf1,"ZigZag",20,1,3,0,i);
if (ZZ!=0)
{
bS=!bS;
if (!HTF && MathAbs(ZZ-aForecast[i])>Point)
ZZ0=ZZ;
else if (MathAbs(ZZ-aForecast[i])<Point)
ZZ0=aForecast[i];
}
else if (i==Records) {Records--;continue;}
if (aForecast[i]>=10000) {break;}
aZZ=ZZ0;
aVol=iMA(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i);
aSpeed=iMA(NameVal,Tf1,200,0,0,1,i);
FileWrite(hFile,dataConv(iTime(NameVal,Tf1,i)),
iOpen(NameVal,Tf1,i),iClose(NameVal,Tf1,i),
iLow(NameVal,Tf1,i),iHigh(NameVal,Tf1,i),
iVolume(NameVal,Tf1,i),aS[i],
aForecast[i],aZZ,bS
, (aForecast[i]-aZZ),
(aForecast[i]-iClose(NameVal,Tf1,i)),
(aZZ-iClose(NameVal,Tf1,i)),
aVol,aSpeed,
aVol-iOpen(NameVal,Tf1,i),
aSpeed-iOpen(NameVal,Tf1,i),
aVol-aSpeed,
iCustom(NameVal,Tf1,"D_Var",N1+120,15,7,2,false,0,i),
iStdDev(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i),
iStdDev(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i+1)-iStdDev(NameVal,Tf1,15,0,0,1,i)
COMPUTE filter_$=(Abs(MaV_MaS)<=0.001 & CZZ>0.0025). コンテキストB
COMPUTE filter_$=(Abs(MaV_MaS)<=0.001 & CZZ<-0.0025). コンテキストS
ポイント、頻度など。ノーマル周波数グラフ。:)
個人的にはショックです。統計学だ！科学だ！
それとも自己欺瞞？
Я лично в шоке. Статистика блин, наука!
Или самообман?
統計学はまさに自虐的である。この場合の科学とは、文脈の解明（＝条件の明確化）である。
狂信的な反対派は隅っこで煮えくり返ってる。