우리 분야에서 이 주제에 대한 고전적인 문제는 마코위츠 포트폴리오 이론입니다. 하나가 아니라 많은 최적의 포트폴리오로 밝혀졌습니다. 특정 포트폴리오의 선택은 이익 대 변동성의 비율에 대한 거래자의 선호도에 따라 이루어집니다.
질문은 철학적이며, 높은 피크 또는 고원은 훨씬 낮거나, 작은 점의 고밀도 또는 더 큰 볼륨의 평균))) 그리고 5개의 매개변수가 이미 어려울 때.) 한편으로는 포트폴리오 작업 , 다요인인 반면, 각 포트폴리오에는 시간이 지남에 따라 하나의 매개변수가 있습니다. 이것은 계열의 특성에 대한 최상의 설명(주파수와 진폭이 가장 가까움)을 위해 Mashka 주기를 최적화하는 것과 여전히 다른 작업입니다.
손은 뉴스에 도달하지 않았고, 가격 범위를 가져와 뉴스와 비교하거나 테스터에서 뉴스를 구문 분석했습니다.
우리 분야에서 이 주제에 대한 고전적인 문제는 마코위츠 포트폴리오 이론입니다. 하나가 아니라 많은 최적의 포트폴리오로 밝혀졌습니다. 특정 포트폴리오의 선택은 이익 대 변동성의 비율에 대한 거래자의 선호도에 따라 이루어집니다.
가격대를 설명합니다. (자신을 위해)
추세는 영원히 지속될 수 없습니다. 물론 안정적입니다. 안정적인 상태의 기간의 확률은 최소값에서 +20%, 최대값에서 -20%의 범위에서 충분한 이력에서 더 높습니다. 다른 축척에서 계열은 동일한 방식으로 동작합니다.
온도와 가격은 어떻게 비슷합니까? 우리는 시간에 대해 이산적으로 온도를 측정하지만 연속적이며 측정값 사이에 차이가 있으며 이 차이가 거의 항상 특정 X 값보다 작다는 것을 높은 확률로 압니다. 틱의 차이. 그리고 우리는 또한 이 차이가 H. Gepa의 특정 값보다 작다는 것을 높은 확률로 압니다. 그리고 쓰나미를 동반한 화산의 배출도 비슷합니다.)
주파수가 최대 진폭을 갖는 경우 신호에서 추출하는 것이 가장 쉽고 가장 큰 이익을 얻을 수 있습니다. 사인의 합을 상상해 보십시오. 하나는 진폭이 10이고 다른 하나는 진폭이 100입니다.
IMHO, 이상적인 표시기는 최대 진폭의 주파수로 조정된 발진기(대역 통과 필터)입니다.
이 필터가 어떻게 작동하는지 보여줄 수 있습니까?
아마도 그 TS의 경우 고조파로 필터링하는 것이 훨씬 깨끗합니다.
이 측정항목은 봇에게 아무 의미가 없습니다.
왜 측정)
무슨 말인지 이해하고 동의합니다. 하지만 기계음과 고조파는 잊어버리자...
최적의 매개변수를 추출하는 보편적인 방법이 필요합니다.
신호 1과 제로 라인을 교차하는 다른 TS, MACD 거래를 상상해보십시오. 이러한 TS의 최적 기간이 최대 고조파 주파수와 동기화되는지 여부입니다. 진폭?
제 생각에는 아니요.
스펙트럼에 있는 사람들은 그렇습니다! 웨이브의 주기는 알 수 있지만 차량의 여러 기능에서 "꽃다발"은 찾을 수 없습니다.
MACD는 대역 통과 필터 + 저역 통과 필터입니다. 스펙트럼에서 차단 주파수를 얻습니다 - 2개의 매개변수, 신호 라인을 임의로 가져 와서 평활화 및 지연을 추가합니다.
MACD는 대역 통과 필터 + 저역 통과 필터입니다. 스펙트럼에서 차단 주파수를 얻습니다 - 2개의 매개변수, 신호 라인을 임의로 취하여 스무딩 및 지연을 추가합니다.
실제로 고조파의 조합으로 모든 지표를 설명할 수 있습니까?
이러한 지표는 필요하지 않으며 이를 대체하기 위해 올바른 고조파가 필요하며 고조파에 대한 규칙을 구축하면 지표에 대한 모든 시스템을 모델링할 수 있습니까?
왜 측정)
순수하게 봐
이 필터가 어떻게 작동하는지 보여줄 수 있습니까?
아마도 그 TS의 경우 고조파로 필터링하는 것이 훨씬 깨끗합니다.
왜 측정)
미래를 내다보지 않고 so-so
실제로 고조파의 조합으로 모든 지표를 설명할 수 있습니까?
이러한 지표는 필요하지 않으며 이를 대체하기 위해 올바른 고조파가 필요하며 고조파에 대한 규칙을 구축하면 지표에 대한 모든 시스템을 모델링할 수 있습니까?
우리 분야에서 이 주제에 대한 고전적인 문제는 마코위츠 포트폴리오 이론입니다. 하나가 아니라 많은 최적의 포트폴리오로 밝혀졌습니다. 특정 포트폴리오의 선택은 이익 대 변동성의 비율에 대한 거래자의 선호도에 따라 이루어집니다.
질문은 철학적이며, 높은 피크 또는 고원은 훨씬 낮거나, 작은 점의 고밀도 또는 더 큰 볼륨의 평균))) 그리고 5개의 매개변수가 이미 어려울 때.) 한편으로는 포트폴리오 작업 , 다요인인 반면, 각 포트폴리오에는 시간이 지남에 따라 하나의 매개변수가 있습니다. 이것은 계열의 특성에 대한 최상의 설명(주파수와 진폭이 가장 가까움)을 위해 Mashka 주기를 최적화하는 것과 여전히 다른 작업입니다.
손은 뉴스에 도달하지 않았고, 가격 범위를 가져와 뉴스와 비교하거나 테스터에서 뉴스를 구문 분석했습니다.
순수하게 봐
10-20의 슬라이딩 가격 창을 사용하십시오.
10개 구성요소에 대한 PCA 수행
각 구성 요소를 가져 와서 PCA를 수행하지만 이미 슬라이딩 창에 + - 100
그것을 모델에 채우고 0.7 - 0.75% akurasi를 가져옵니다.
우리 분야에서 이 주제에 대한 고전적인 문제는 마코위츠 포트폴리오 이론입니다. 하나가 아니라 많은 최적의 포트폴리오로 밝혀졌습니다. 특정 포트폴리오의 선택은 이익 대 변동성의 비율에 대한 거래자의 선호도에 따라 이루어집니다.
가격대를 설명합니다. (자신을 위해)
추세는 영원히 지속될 수 없습니다. 물론 안정적입니다. 안정적인 상태의 기간의 확률은 최소값에서 +20%, 최대값에서 -20%의 범위에서 충분한 이력에서 더 높습니다. 다른 축척에서 계열은 동일한 방식으로 동작합니다.
온도와 가격은 어떻게 비슷합니까? 우리는 시간에 대해 이산적으로 온도를 측정하지만 연속적이며 측정값 사이에 차이가 있으며 이 차이가 거의 항상 특정 X 값보다 작다는 것을 높은 확률로 압니다. 틱의 차이. 그리고 우리는 또한 이 차이가 H. Gepa의 특정 값보다 작다는 것을 높은 확률로 압니다. 그리고 쓰나미를 동반한 화산의 배출도 비슷합니다.)
그리고 이러한 X는 시간 척도에 따라 다릅니다.)
이 기사에는 모든 것이 있습니다
감사합니다 잘 읽었습니다.. 다 이해는 못했지만 제 잘못입니다))