研究室-価格チャートの統計的分析。 - ページ 2 12345678 新しいコメント VVT 2021.04.03 22:20 #11 Evgeny Belyaev:H1の話ですか? はい、EURUSD H1、大きな時間枠でも+/- 1%、他の金融商品では異なります。 Алексей Тарабанов 2021.04.03 22:32 #12 ティックフローの強度の平均値からの偏差を数式で計算することにする。 [フロー強度] = ([現在のバーのティック数] -[過去100バーの平均ティック数])/ [過去100バーの平均ティック数]. さて、そして? Vladimir 2021.04.04 00:13 #13 ユージン データはどこで手に入れるのですか? 確認しましたか?少なくとも、異なる期間での刻み数の加算については。思い出したら、端末からアーカイブされた15分と1分のデータを取り出してみた。15分足のティック量(「出来高」の場合)が、同じアーカイブの同じ15分足の分単位のティックの合計と等しくないことが判明したのです。 あなたはどうですか? Evgeniy Chumakov 2021.04.04 09:04 #14 Vladimir:ユージン データはどこで手に入れるのですか? 確認しましたか?少なくとも、異なる期間での刻み数の加算については。思い出したら、端末からアーカイブされた15分と1分のデータを取り出してみた。15分足のティック量(「出来高」の場合)が、同じアーカイブの同じ15分足の分単位のティックの合計と等しくないことが判明しました。 あなたはどうですか? チャートからH1ティックのデータを取っただけで、確認はしていない。しかし、異なるセグメントのティックフローダイアグラムの構造は似ている、つまりある種の規則性があるのだ。 ウラジミール 思い出したら、端末からアーカイブされた15分と1分のデータを取り出してみた。15分足のティック(指標「Volume」について言えば)が、同じアーカイブの同じ15分足の分単位のティックの合計と等しくないように見えました。 そういえば、同じことをしても結果が全然違う。 どうやら、好きなように描いているようだ。 Evgeniy Chumakov 2021.04.04 10:37 #15 ティックフローの強度を分析した結果、年、月、日という異なる時間間隔で一貫したパターンがあることがわかりました。 しかし、時間当たりのボラティリティはどうだろうか。調べてみよう。 研究2- 目的は、時間帯による時間ごとのボラティリティの平均値からの乖離を明らかにすることである。 平均値の期間は100時間に等しいと定義しておこう。 平均値からのボラティリティの偏差は、ティックの代わりに R = (High - Low) H1 バーを使用するのみで、同様の計算式で算出されます。 R_value=([現在のバーのスイング]-[過去100バーの平均])/[過去100バーの平均 ]です。 あとは同じようにスライディングウィンドウを通過して、必要なデータを収集します。得られた値は、各時間のボラティリティの偏差の合計を個別に観測回数で割って処理する。 得られた結果のグラフを見る。 見てわかるように、グラフの構造は研究1と同じである。また、歴史全体、月、曜日など、異なる時間間隔での不変性も確認できます。最も変動が激しいのは、9:00から19:00まで(サーバー時間:UTC+2、夏時間:UTC+3)です。 ファイル: EURUSD_H1_Volatil_exel.zip 13 kb Vladimir 2021.04.04 15:06 #16 Evgeniy Chumakov:確認はせず、チャートからH1ティックデータを取り出しただけです。しかし、異なるセクションのティックフローグラフの構造は似ているので、ある種の規則性があるのです。そういえば、同じことをしたら、本当に結果が違った。 どうやら、好きなように描いているようだ。 では、なぜ信じていないデータを取るのですか? そこから導き出された結論を信じる理由は何でしょうか? Renat Akhtyamov 2021.04.04 15:30 #17 VVT:ティック、ボリューム、OHLC→アクティビティなど、チャートは似ている)私は興味深いことに気づいた、平均的なろうそくのボディは51%を少し超える、すなわち、我々は統計的に新しいキャンドルは、オープニングの51%を少し 超えるの範囲で終了することを(もちろん仮定することができます)。 平均的なボディ、下半身、上半身のシャドウをカウントするとさらに面白い Shoker 2021.04.04 15:57 #18 VVT:ティック、ボリューム、OHLC→アクティビティなど、チャートは似ている)私は興味深いことに気づきました。平均的なローソク足の本体は51%強であり、これは統計的にはもちろん)、新しいローソク 足は始値の51%強の範囲内で閉じることを意味します。) それはちょうど未知の(形成されていないローソク上の)最小値、最大値とローソクの色を識別するための問題です。 ローソク足自体の内部には、同じパターンのローソク足がたくさん形成されています... Evgeniy Chumakov 2021.04.04 16:34 #19 Vladimir:なぜ、自分でも信じられないような研究データを取るのですか? そこから導き出された結論を信じる理由は何でしょうか? さて、ティックのグラフ(テスト1)とボラティリティのグラフ(レンジハイ-ロー、テスト2)が似ているのはご覧のとおりで、これは論理的に正しいので、ティックの合計が低い時間枠と一致するかどうかはあまり重要ではありません。おそらく.)) このような実験を繰り返し、結論を出すことは誰にでもできます。 情報をどう生かすかを議論したほうがいいのでは...。または利益なしで、それは可能性があります - それはさらに可能性が高いです;) VVT 2021.04.04 19:53 #20 Renat Akhtyamov: ボディ、下半身、上半身の影の平均を計算するのがさらに面白い できること。私は過去9年間、60,000本以上の履歴を使用しました。もし履歴をお持ちでしたら、全履歴のcsvファイルを添付していただければ、再計算します。 これは、一日を通して全てのバーを合わせた日中平均をpipsで表したものです。1,2,3行目は、バーチャートと同様に アッパーシャドウ、ボディ、ロワーシャドウです。 12345678 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
H1の話ですか?
はい、EURUSD H1、大きな時間枠でも+/- 1%、他の金融商品では異なります。
ティックフローの強度の平均値からの偏差を数式で計算することにする。
[フロー強度] = ([現在のバーのティック数] -[過去100バーの平均ティック数])/ [過去100バーの平均ティック数].
さて、そして?
ユージン データはどこで手に入れるのですか?
確認しましたか?少なくとも、異なる期間での刻み数の加算については。思い出したら、端末からアーカイブされた15分と1分のデータを取り出してみた。15分足のティック量(「出来高」の場合)が、同じアーカイブの同じ15分足の分単位のティックの合計と等しくないことが判明したのです。
あなたはどうですか?
ユージン データはどこで手に入れるのですか?
確認しましたか?少なくとも、異なる期間での刻み数の加算については。思い出したら、端末からアーカイブされた15分と1分のデータを取り出してみた。15分足のティック量(「出来高」の場合)が、同じアーカイブの同じ15分足の分単位のティックの合計と等しくないことが判明しました。
あなたはどうですか?
チャートからH1ティックのデータを取っただけで、確認はしていない。しかし、異なるセグメントのティックフローダイアグラムの構造は似ている、つまりある種の規則性があるのだ。
ウラジミール
思い出したら、端末からアーカイブされた15分と1分のデータを取り出してみた。15分足のティック(指標「Volume」について言えば)が、同じアーカイブの同じ15分足の分単位のティックの合計と等しくないように見えました。
そういえば、同じことをしても結果が全然違う。 どうやら、好きなように描いているようだ。
ティックフローの強度を分析した結果、年、月、日という異なる時間間隔で一貫したパターンがあることがわかりました。
しかし、時間当たりのボラティリティはどうだろうか。調べてみよう。
研究2- 目的は、時間帯による時間ごとのボラティリティの平均値からの乖離を明らかにすることである。
平均値の期間は100時間に等しいと定義しておこう。
平均値からのボラティリティの偏差は、ティックの代わりに R = (High - Low) H1 バーを使用するのみで、同様の計算式で算出されます。
R_value=([現在のバーのスイング]-[過去100バーの平均])/[過去100バーの平均 ]です。
あとは同じようにスライディングウィンドウを通過して、必要なデータを収集します。得られた値は、各時間のボラティリティの偏差の合計を個別に観測回数で割って処理する。
得られた結果のグラフを見る。
見てわかるように、グラフの構造は研究1と同じである。また、歴史全体、月、曜日など、異なる時間間隔での不変性も確認できます。最も変動が激しいのは、9:00から19:00まで(サーバー時間:UTC+2、夏時間:UTC+3)です。
確認はせず、チャートからH1ティックデータを取り出しただけです。しかし、異なるセクションのティックフローグラフの構造は似ているので、ある種の規則性があるのです。
そういえば、同じことをしたら、本当に結果が違った。 どうやら、好きなように描いているようだ。
では、なぜ信じていないデータを取るのですか?
そこから導き出された結論を信じる理由は何でしょうか?
ティック、ボリューム、OHLC→アクティビティなど、チャートは似ている)
私は興味深いことに気づいた、平均的なろうそくのボディは51%を少し超える、すなわち、我々は統計的に新しいキャンドルは、オープニングの51%を少し 超えるの範囲で終了することを(もちろん仮定することができます)。
ティック、ボリューム、OHLC→アクティビティなど、チャートは似ている)
私は興味深いことに気づきました。平均的なローソク足の本体は51%強であり、これは統計的にはもちろん)、新しいローソク 足は始値の51%強の範囲内で閉じることを意味します。)
それはちょうど未知の(形成されていないローソク上の)最小値、最大値とローソクの色を識別するための問題です。
ローソク足自体の内部には、同じパターンのローソク足がたくさん形成されています...
なぜ、自分でも信じられないような研究データを取るのですか?
そこから導き出された結論を信じる理由は何でしょうか?
さて、ティックのグラフ(テスト1)とボラティリティのグラフ(レンジハイ-ロー、テスト2)が似ているのはご覧のとおりで、これは論理的に正しいので、ティックの合計が低い時間枠と一致するかどうかはあまり重要ではありません。おそらく.))
このような実験を繰り返し、結論を出すことは誰にでもできます。
情報をどう生かすかを議論したほうがいいのでは...。または利益なしで、それは可能性があります - それはさらに可能性が高いです;)
ボディ、下半身、上半身の影の平均を計算するのがさらに面白い
できること。私は過去9年間、60,000本以上の履歴を使用しました。もし履歴をお持ちでしたら、全履歴のcsvファイルを添付していただければ、再計算します。
これは、一日を通して全てのバーを合わせた日中平均をpipsで表したものです。1,2,3行目は、バーチャートと同様に アッパーシャドウ、ボディ、ロワーシャドウです。