FXに物理法則は通用するのか？ - ページ 18 1...11121314151617181920212223 新しいコメント Alexandr Atagyan 2019.04.30 11:36 #171 ご覧のように、その場で質量が変化する車を扱っているのです。 軌跡を予測するのは、いっそう興味深い。 Maksim Antonenko 2019.04.30 12:03 #172 Александр:ご覧のように、その場で質量が変化する車を扱っているのです。 軌跡を予測するのは、いっそう興味深い。 面白いのは、質量がカオス的に変化することです。そして、それを数式に反映させると、すべての結果が同じようにカオスになる。 Alexandr Atagyan 2019.04.30 12:14 #173 Макс: 一番面白いのは、質量がカオス的に変化することです。そして、それを数式に反映させると、すべての結果が同じようにカオスになる。インジケーターで その変化を見ることができます。カオスではなく、かなり一貫性があります。 異なる期間のMAマスの交点は、プルバックの境界を示します。トレンドの反転を示す交点0。 どうやら、バスの運転手が、チケットを買った乗客の右と左の比率で、さらに移動する方向を決めているようなのだ。 乗客が増えれば増えるほど、そこに行く。 rjurip1 2019.04.30 12:59 #174 Александр:インジケーターでその変化を見ることができます。カオスではなく、かなり一貫性があります。 異なる期間のMAマスの交点は、プルバックの境界を示します。トレンドの反転を示す交点0。 どうやら、チケットを買った乗客の右と左の割合で、運転手が進行方向を決めるバスを扱っているようだ。 より多くのチケットを持っている人がそこに行く。ただ、バスの運転手は誰がどこでチケットを買ったかなんてどうでもよくて、お金を稼ぐことに興味があるんです。右に行くしかないのなら、そうするだろう。そして、何人の乗客が左のチケットを買ったかは関係ない。 ちなみに、貿易ではよくあることだ）しかし、なぜか運送会社の取締役の役割は見逃されている......。)) Roman Shiredchenko 2019.04.30 13:21 #175 Александр:コメントから判断すると、この話題は幅を広げているようです。そして、すべての問題点を完全にカバーするために、議論中のモデルを変更することを提案します。 車の例は、非常に分かりやすいと思います。 そこで、車が交差点に差し掛かったときに、曲がる方向を予測し、できるだけ正確に軌道を決定する必要があります。 統計学では、同じような状況で、この車の動きを過去にさかのぼって分析することができます。しかし、市場の状況は全く同じということはないということです。ある取引日が別の取引日と似ているように、岐路は前回と似ていても毎回違うのです。最終目的地（帰宅なのか、通勤なのか、それとも別の場所なのか）については推測するしかないでしょう。 ですから、統計学と物理学の両方を使うことをお勧めします。 どのような類型があるのでしょうか。 速度は、MAの傾斜角度（または隣接するバーのMA値の差）です。弾性率と方向の両方を得ることができます。 運動量はMAの周期であり、その方向は速度と一致する。 速度と運動量がわかれば、質量を求めることができます。 車輪の角度は標準偏差です。 他にご意見はありますか？6号室は空いてる？ 削除済み 2019.04.30 14:18 #176 Александр:加速度は速度の微分である。 グリップ係数、必要です。そしてそれは、速度と車輪の角度を関連付けることで計算できる。そこで、統計学の力を借りるのです。 統計学の諸君、グリップ係数の計算を手伝ってくれ。この紳士たちはあなたを助けてはくれません。しかし、もっと重要なことは、彼らの助けを必要としないことです。 この係数を計算するために、フィルターを使用します。 Wizard2018 2019.04.30 16:14 #177 Александр:大きい方が行く。そうなんだ！逆だけです。 Vasily Belozerov 2019.05.17 12:36 #178 スレッドが静かになりましたね。もう少しわかりやすくしてほしい。いろいろな議論があり、いろいろな類推があり、それはそれでいいのですが。しかし、私の考えでは、すべてが一挙に議論されています。議論を体系化することを提案します。一般的なものを少し別の要素に分けたらどうでしょうか。例えば、こんな感じです。信号の種類を説明する。 信号のことです。1.DETERMINISTIC。1.1.周期的。1.1.1 ハーモニック1.1.2. ポリハーモニック。1.2.非周期的である。1.2.1 ほぼ周期的なもの1.2.2.非周期的なもの 2.2.REMOTEです。2.1.ランダムな外乱。2.2.便利な信号です。2.2.1 静止していること。2.2.2 非定常。 そして、誰かがそれぞれのタイプの信号の絵を加えてくれれば、何を言っているのか分かりやすいのですが......。そんなの怠け者の私には無理です。 Uladzimir Izerski 2019.05.17 19:16 #179 Vasily Belozerov:スレッドが静かになりましたね。もう少しわかりやすくしてほしい。いろいろな議論があり、いろいろな類推があり、それはそれでいいのですが。しかし、私の考えでは、すべてが一挙に議論されています。議論を体系化することを提案します。一般的なものを少し別の要素に分けたらどうでしょうか。例えば、こんな感じです。信号の種類を説明する。 信号のことです。1.DETERMINISTIC。1.1.周期的。1.1.1.ハーモニック1.1.2. ポリハーモニック。1.2.非周期的である。1.2.1 ほぼ周期的なもの1.2.2.非周期的なもの 2.2.REMOTEです。2.1.ランダムな外乱。2.2.便利な信号です。2.2.1 静止していること。2.2.2 非定常。 また、信号の種類ごとに誰かが絵をつければ、何のことを言っているのかがすぐにわかります。追加するのが億劫です。現在の写真を追加することができます。 信号の割り当て可能なクラスは？違うものに合わせたら。特に便利です)) Алексей Тарабанов 2019.05.17 21:16 #180 Александр:期間の異なる平均の有意差比の計算方法を議論したほうがいいのでは...。何のための意義なのか？ 説明しますと、異なる期間の平均が結果に与える影響を推定したいのです。質問ですが、どのような結果で？ 1...11121314151617181920212223 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
ご覧のように、その場で質量が変化する車を扱っているのです。
軌跡を予測するのは、いっそう興味深い。
ご覧のように、その場で質量が変化する車を扱っているのです。
軌跡を予測するのは、いっそう興味深い。
一番面白いのは、質量がカオス的に変化することです。そして、それを数式に反映させると、すべての結果が同じようにカオスになる。
インジケーターで その変化を見ることができます。カオスではなく、かなり一貫性があります。
異なる期間のMAマスの交点は、プルバックの境界を示します。トレンドの反転を示す交点0。
どうやら、バスの運転手が、チケットを買った乗客の右と左の比率で、さらに移動する方向を決めているようなのだ。
乗客が増えれば増えるほど、そこに行く。
インジケーターでその変化を見ることができます。カオスではなく、かなり一貫性があります。
異なる期間のMAマスの交点は、プルバックの境界を示します。トレンドの反転を示す交点0。
どうやら、チケットを買った乗客の右と左の割合で、運転手が進行方向を決めるバスを扱っているようだ。
より多くのチケットを持っている人がそこに行く。
ただ、バスの運転手は誰がどこでチケットを買ったかなんてどうでもよくて、お金を稼ぐことに興味があるんです。右に行くしかないのなら、そうするだろう。そして、何人の乗客が左のチケットを買ったかは関係ない。 ちなみに、貿易ではよくあることだ）しかし、なぜか運送会社の取締役の役割は見逃されている......。))
コメントから判断すると、この話題は幅を広げているようです。そして、すべての問題点を完全にカバーするために、議論中のモデルを変更することを提案します。
車の例は、非常に分かりやすいと思います。
そこで、車が交差点に差し掛かったときに、曲がる方向を予測し、できるだけ正確に軌道を決定する必要があります。
統計学では、同じような状況で、この車の動きを過去にさかのぼって分析することができます。しかし、市場の状況は全く同じということはないということです。ある取引日が別の取引日と似ているように、岐路は前回と似ていても毎回違うのです。最終目的地（帰宅なのか、通勤なのか、それとも別の場所なのか）については推測するしかないでしょう。
ですから、統計学と物理学の両方を使うことをお勧めします。
どのような類型があるのでしょうか。
速度は、MAの傾斜角度（または隣接するバーのMA値の差）です。弾性率と方向の両方を得ることができます。
運動量はMAの周期であり、その方向は速度と一致する。
速度と運動量がわかれば、質量を求めることができます。
車輪の角度は標準偏差です。
他にご意見はありますか？
6号室は空いてる？
加速度は速度の微分である。
グリップ係数、必要です。そしてそれは、速度と車輪の角度を関連付けることで計算できる。そこで、統計学の力を借りるのです。
統計学の諸君、グリップ係数の計算を手伝ってくれ。
この紳士たちはあなたを助けてはくれません。しかし、もっと重要なことは、彼らの助けを必要としないことです。
この係数を計算するために、フィルターを使用します。
大きい方が行く。
そうなんだ！逆だけです。
スレッドが静かになりましたね。もう少しわかりやすくしてほしい。いろいろな議論があり、いろいろな類推があり、それはそれでいいのですが。しかし、私の考えでは、すべてが一挙に議論されています。議論を体系化することを提案します。一般的なものを少し別の要素に分けたらどうでしょうか。例えば、こんな感じです。信号の種類を説明する。
信号のことです。
1.DETERMINISTIC。
1.1.周期的。
1.1.1 ハーモニック
1.1.2. ポリハーモニック。
1.2.非周期的である。
1.2.1 ほぼ周期的なもの
1.2.2.非周期的なもの 2.
2.REMOTEです。
2.1.ランダムな外乱。
2.2.便利な信号です。
2.2.1 静止していること。
2.2.2 非定常。
そして、誰かがそれぞれのタイプの信号の絵を加えてくれれば、何を言っているのか分かりやすいのですが......。そんなの怠け者の私には無理です。
スレッドが静かになりましたね。もう少しわかりやすくしてほしい。いろいろな議論があり、いろいろな類推があり、それはそれでいいのですが。しかし、私の考えでは、すべてが一挙に議論されています。議論を体系化することを提案します。一般的なものを少し別の要素に分けたらどうでしょうか。例えば、こんな感じです。信号の種類を説明する。
信号のことです。
1.DETERMINISTIC。
1.1.周期的。
1.1.1.ハーモニック
1.1.2. ポリハーモニック。
1.2.非周期的である。
1.2.1 ほぼ周期的なもの
1.2.2.非周期的なもの 2.
2.REMOTEです。
2.1.ランダムな外乱。
2.2.便利な信号です。
2.2.1 静止していること。
2.2.2 非定常。
また、信号の種類ごとに誰かが絵をつければ、何のことを言っているのかがすぐにわかります。追加するのが億劫です。
現在の写真を追加することができます。
信号の割り当て可能なクラスは？違うものに合わせたら。特に便利です))
期間の異なる平均の有意差比の計算方法を議論したほうがいいのでは...。
何のための意義なのか？
説明しますと、異なる期間の平均が結果に与える影響を推定したいのです。質問ですが、どのような結果で？