理論から実践へ - ページ 475 1...468469470471472473474475476477478479480481482...1981 新しいコメント Dmitriy Skub 2018.08.26 20:57 #4741 Alexander_K2:もっともっと、比べものにならないくらい、ディミトリは...。 各次数（指数部の和の数と読む）には、0...から無限大までのp=と、q=1-pも存在する。 そして、私は今、これらの流れの中で崩壊していると言う-そして、私はp=0.5で60の順序で積分する...。 M1のOPENとCLOSEの標準分布と比較したいのですが。 ティックを扱うなら証券取引所に行った方がいい。しかし、原理的には、市場にメモリがあるという事実だけで十分なのです。 Alexander_K2 2018.08.26 23:09 #4742 Dmitriy Skub: しかし、原理的には、市場にメモリがあるという事実だけで十分なのです。メモリー そう、これこそがあなたが探している「聖杯」なのです。こんなことを数値化できる人は、市場のことを知り尽くしている。 しかし、あなたは、私が知る限り、ハーストを使っていますね。違う...IMHO ACFかノン・ジェントロープのどちらかを使うべきでしょう。 今、ACFと仕事をしているのですが、計算やアプリケーションの詳細まで聞ける人がいないんです。ここで詳しいのはPrivalとAvtomatだけのようです。そして、みんなフォーラムを去っていった...。ユニコルニスのような切り株しか残っていない...。バカに次ぐバカ - それがこの掲示板のすべてだ......。うっ Andrei01 2018.08.27 05:17 #4743 Alexander_K2:メモリー そう、これこそがあなたが探している「聖杯」なのです。こんなことを数値化できる人は、市場のすべてを知っている。 ACFかノンエントロピーのどちらかを使用する必要があります。記憶は、正しい言葉でトレンドといいます。ACFはトレンドの循環的な要素を抽出するのに役立ちますが、トレンドの全てではありません。 ノネントロープやシャノン 理論はここでは場違いなのですが...。 Andrei01 2018.08.27 05:20 #4744 Alexander_K2: ユニコルニスのような切り株しか残っていない...。バカからバカへ、バカからバカへ、それがこの掲示板の全て...。うっ モロいパターンほど信頼性が高く、その逆も然り。)) Alexander_K2 2018.08.27 06:13 #4745 あとは、Erlangのフローの問題を解決することですが...。 そこで、60次アーラン流のEURUSDの先週のデータ（受信頻度-1分に1回程度）を見てみましょう。 (Ask+Bid)/2の値を解析しています。 1日のスライディング時間窓の増分値の合計（つまりスライディングサンプル＝1440個の値）に対して、増分値のヒストグラムは以下のようになります。 統計データ ほぼ完全なシンメトリーが見られます。 EURUSDの先週のOPEN/CLOSE M1データをcsv形式で投稿してください - 比較すると面白いです... Uladzimir Izerski 2018.08.27 07:00 #4746 Alexander_K2:あとは、Erlangのフローの問題を解決することですが...。 そこで、60次アーラン流のEURUSDの先週のデータ（受信頻度-1分に1回程度）を見てみましょう。 (Ask+Bid)/2の値を解析しています。 1日のスライディング時間窓の増分値の合計（つまりスライディングサンプル＝1440個の値）に対して、増分値のヒストグラムは以下のようになります。 統計データ ほぼ完全なシンメトリーが見られます。 前週のEURUSDのOPEN/CLOSE M1のデータをcsv形式で送ってください - 比較すると面白いです。時間軸を持たないサンプルは=0となります。 Alexander_K2 2018.08.27 07:09 #4747 Uladzimir Izerski:時間軸を持たないサンプルは=0となります。もしOPEN/CLOSE M1が同じ増分の分布を示すなら、私はErlangのフローをあきらめるでしょう、そうすれば私のように苦労する人はいなくなるでしょう :) Andrei01 2018.08.27 07:21 #4748 Alexander_K2:もしOPEN/CLOSE M1が同じ増分の分布を示すなら、私はErlangのフローをあきらめます。）HighとLowを試してみてください。これらはより適切なBPポイントであり、ランダム性は低いです。ランダム性にしがみつけばしがみつくほど、TSはランダム性を増していく...。 Alexander_K2 2018.08.27 07:29 #4749 Andrei:HighとLowを試してみてください。これらはより適切なBPポイントであり、ランダム性は低いです。ランダム性にしがみつけばしがみつくほど、TSはランダム性を増していく...。OKです。 Alexander_K2 2018.08.27 07:41 #4750 だから いつものように、Dukascopyによると（Ask+Bid）/2 OPEN M1 EURUSDのデータを何の助けもなく自分でチェックしました（私は何も期待していません-それは子供やフォーラムでここの大多数である白痴からの助けを期待するようなものです）。 その結果 見てわかるように - Erlangの60次フローとは悪い意味で劇的な違いがあります。 尖度、非対称度とも、比較すると絶対的に悪い結果になっています。 これはガラクタであって、配信ではない。 結論：OPEN/CLOSE M1は理論的根拠が全くなく、結果的に安定した利益を出すことが不可能である。 でもErlangのフローはルールです。 ほらね！ 1...468469470471472473474475476477478479480481482...1981 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
もっともっと、比べものにならないくらい、ディミトリは...。
各次数（指数部の和の数と読む）には、0...から無限大までのp=と、q=1-pも存在する。
そして、私は今、これらの流れの中で崩壊していると言う-そして、私はp=0.5で60の順序で積分する...。
M1のOPENとCLOSEの標準分布と比較したいのですが。
しかし、原理的には、市場にメモリがあるという事実だけで十分なのです。
メモリー
そう、これこそがあなたが探している「聖杯」なのです。こんなことを数値化できる人は、市場のことを知り尽くしている。
しかし、あなたは、私が知る限り、ハーストを使っていますね。違う...IMHO
ACFかノン・ジェントロープのどちらかを使うべきでしょう。
今、ACFと仕事をしているのですが、計算やアプリケーションの詳細まで聞ける人がいないんです。ここで詳しいのはPrivalとAvtomatだけのようです。そして、みんなフォーラムを去っていった...。ユニコルニスのような切り株しか残っていない...。バカに次ぐバカ - それがこの掲示板のすべてだ......。うっ
メモリー
そう、これこそがあなたが探している「聖杯」なのです。こんなことを数値化できる人は、市場のすべてを知っている。
ACFかノンエントロピーのどちらかを使用する必要があります。
記憶は、正しい言葉でトレンドといいます。ACFはトレンドの循環的な要素を抽出するのに役立ちますが、トレンドの全てではありません。
ノネントロープやシャノン 理論はここでは場違いなのですが...。
Alexander_K2:
ユニコルニスのような切り株しか残っていない...。バカからバカへ、バカからバカへ、それがこの掲示板の全て...。うっ
モロいパターンほど信頼性が高く、その逆も然り。))
あとは、Erlangのフローの問題を解決することですが...。
そこで、60次アーラン流のEURUSDの先週のデータ（受信頻度-1分に1回程度）を見てみましょう。
(Ask+Bid)/2の値を解析しています。
1日のスライディング時間窓の増分値の合計（つまりスライディングサンプル＝1440個の値）に対して、増分値のヒストグラムは以下のようになります。
統計データ
ほぼ完全なシンメトリーが見られます。
EURUSDの先週のOPEN/CLOSE M1データをcsv形式で投稿してください - 比較すると面白いです...
あとは、Erlangのフローの問題を解決することですが...。
そこで、60次アーラン流のEURUSDの先週のデータ（受信頻度-1分に1回程度）を見てみましょう。
(Ask+Bid)/2の値を解析しています。
1日のスライディング時間窓の増分値の合計（つまりスライディングサンプル＝1440個の値）に対して、増分値のヒストグラムは以下のようになります。
統計データ
ほぼ完全なシンメトリーが見られます。
前週のEURUSDのOPEN/CLOSE M1のデータをcsv形式で送ってください - 比較すると面白いです。
時間軸を持たないサンプルは=0となります。
時間軸を持たないサンプルは=0となります。
もしOPEN/CLOSE M1が同じ増分の分布を示すなら、私はErlangのフローをあきらめるでしょう、そうすれば私のように苦労する人はいなくなるでしょう :)
もしOPEN/CLOSE M1が同じ増分の分布を示すなら、私はErlangのフローをあきらめます。）
HighとLowを試してみてください。これらはより適切なBPポイントであり、ランダム性は低いです。ランダム性にしがみつけばしがみつくほど、TSはランダム性を増していく...。
HighとLowを試してみてください。これらはより適切なBPポイントであり、ランダム性は低いです。ランダム性にしがみつけばしがみつくほど、TSはランダム性を増していく...。
OKです。
だから
いつものように、Dukascopyによると（Ask+Bid）/2 OPEN M1 EURUSDのデータを何の助けもなく自分でチェックしました（私は何も期待していません-それは子供やフォーラムでここの大多数である白痴からの助けを期待するようなものです）。
その結果
見てわかるように - Erlangの60次フローとは悪い意味で劇的な違いがあります。
尖度、非対称度とも、比較すると絶対的に悪い結果になっています。
これはガラクタであって、配信ではない。
結論：OPEN/CLOSE M1は理論的根拠が全くなく、結果的に安定した利益を出すことが不可能である。
でもErlangのフローはルールです。
ほらね！