時折、放浪者のような言葉をかけて...。 - ページ 18

 
C-4:
残念ながら、私はFI間の違いを理路整然と示す適切なマトリックス装置を持っていない(誰も持っていないと思う)。そうすると、すべてが視覚的な不定型パターンに帰結してしまい、純粋なIMHOを議論する意味がなくなってしまうのでは?

よし、hrenfxが始まることを期待しよう))。彼は特に統計的なパターンに言及していた
 
C-4:
ひとつ言えることは、自分が知っていることは、誰もが知っているということです。SBの振動するチャンネルで取引をしたい場合、取引相手は、正のMOを持つ資産を売却するために、追加のプレミアムを要求します。この保険料は、まさにこの手口を完全に補填するものです。もし、あなたがチャンネルであることを知っていて、他の人が知らないのであれば、それは 他の参加者が識別していない決定論的要素を使用していて、そのために彼らはまだプレミアムを要求する時間がないことを意味します。

私はどうやら、あなたの決定論の定義を理解していないようです。

私としては、以前から何度も言っているように、ガルトンの「釘」については、ある種の決定論がすでにフレームと人間の心理に埋め込まれている。

つまり、「買い手と売り手を限定する」ということは、この市場に内在する決定論の自然な姿を確認することに他ならないのです。

配信をご覧ください -https://c.mql4.com/forum/2012/03/IMG0016_11066828_1.PNG 14ページより

Fxの素晴らしい三峰性分布...

;)

G1 - ノーマル

 
Avals:

市場が一斉に買い始める前に買い、売り始める前に売る。これはどんな種類の投機にも言えることで、他の人が何をするのかを知る必要があり、これが決定打となる要素でしょう。すなわちタイミングの問題であり、他人の知らないことを知らないことである。

あなたが使い捨ての傘の販売者だとします。明日雨が降るとみんなが知っていたら、あらかじめ 家から傘を持っていくので、明日は何も売れなくなります。もしあなたが明日雨が降ることを知っていて、他の人が知らないなら、彼らは明日家から傘をもらえず、あなたから使い捨ての傘を買って会社に走らなければならないでしょう。つまり、タイミングの問題は結果であって、根本的な原因ではないのです。
 
C-4:

あなたが使い捨ての傘の販売者だとします。明日雨が降るとみんなが知っていたら、事前に 家から傘を持っていくので、明日は何も売れませんよ。もしあなたが明日雨が降ることを知っていて、他の人が知らないなら、彼らは明日家から傘をもらえず、あなたから使い捨ての傘を買って会社に走らなければならないでしょう。つまり、タイミングの問題は結果であって、原因ではないのです。

サハラ砂漠の傘売りなら、FIを間違えてる。

;)

 

私が知っている統計的なパターンを明らかにすることはありません - 私はそれを取引します。

比較分析のための特性の数は、研究者の想像力によってのみ制限される。ここでは、最もシンプルなものだけを紹介します。

  1. 最も有名なのは2Hルールで、「フラット」と「トレンド」の2つのFIに分かれる。
  2. ある期間の最大利益とその期間の最大値幅の比率。
  3. ZZ膝の数の大きさへの依存性。そして、大膝の中の小膝の数
  4. 価格改善(スプレッドをマイナスにする等)が、FIの最大収益性にどのように影響するか。
  5. ZVRに余計なノイズを乗せることが、FIの最大収益性にどう影響するのか。
  6. すべての季節・時間帯の調査を完了する。

そして、リターンズローの研究もしない。常にBidとAskの価格シリーズだけです。

追伸:生活の中での簡単な例ですが、手数料が安くなり、小さな動きを捉えることにメリットがあるので、TSの入力パラメータを全く変えて取引することが収益につながります。

 
hrenfx:

私が知っている統計的なパターンを明らかにすることはありません - 私はそれを取引します。

比較分析のための特性の数は、研究者の想像力によってのみ制限される。ここでは、最もシンプルなものだけを紹介します。

  1. 最も有名なのは2Hルールで、「フラット」と「トレンド」の2つのFIに分かれる。
  2. ある期間の最大利益とその期間の最大値幅の比率。
  3. ZZ膝の数の大きさへの依存性。そして、大膝の中の小膝の数
  4. 価格改善(スプレッドをマイナスにする等)が、FIの最大収益性にどのように影響するか。
  5. ZVRに追加でノイズを乗せると、FIの最大収益にどう影響するのか。
  6. すべての季節・時間帯の調査を完了する。

そして、リターンズローの研究もしない。常にBidとAskの価格シリーズのみ。

1.2Hルールについて、初めて聞いたので詳しく教えてください。

2.むしろ、機器の標準化、ボラティリティの整合性などの指標を参照する。

3.非常に強いアプローチ。自分でもこの方向で掘っていく。

6.季節性は間違いなく重要な要素です。研究の良い方向性が見えてきた。

そして、この列のどこがそんなに不愉快なのでしょうか?そこからオリジナルのコチエなど、好きなものを組み立てることができるのです。

 
Shiryaev ala Shepherd?
 
C-4:

ところで、リターンローはどうしたんですか?何しろ、オリジナル商を含め、何でも組み立てることができるのですから。

Returns-rowは離散性とCVPの一列の存在を意味する。実際には、BidとAskの2つの行があります。

リターンも慣例です。同じようにZZの一連の次元を呼ぶことができます。

行の変換時に情報の損失がないのであれば、素晴らしいことです。

しかし、実用面では、Price[i] - Price[i - 1] の系列で見つかった規則性の使い方に出会ったことがない。

ソースは1つ、BidとAskです。これらのCVDを級数差の形に変換する必要性を正当化するものに出会ったことがない。

 
C-4:

あなたが使い捨ての傘の販売者だとします。明日雨が降るとみんなが知っていたら、事前に 傘を持ち出す人が出てくるので、明日は何も売れなくなりますよ。もしあなたが明日雨が降ることを知っていて、他の人が知らないなら、彼らは明日家から傘をもらえず、あなたから使い捨ての傘を買って会社に走らなければならないでしょう。つまり、タイミングの問題は結果であって、根本的な原因ではないのです。


まあそれはインサイダーで、雨はニュースに相当します))インサイダー以外は書いていますね。

 
Freud:
Shiryaev ala Shepherd?
シリヤエフを観た。残念ながら、理論派(非公式量子)。学問に対する敬意はもちろんあるが、権威はない。そこには、実用的なガイドを使った独自の研究しかないはずです。
理由: