감사합니다, Sergey, 이제 많은 것이 정리되었습니다. 무엇을 계산하고 어떻게 계산하는 것이 아니라 보여주고 싶은 것을 이해하는 것입니다.
예, 제가 나쁜 이야기꾼이라는 것을 이해합니다. 그는 자신이 할 수 있는 한 최선을 다해 설명했고, 여러 번 말한 것을 되풀이할 가치가 없다고 믿었습니다. :에 대한)))
내가 지금 이해하는 한, 현재 카운트가 점점 더 오른쪽으로 이동함에 따라 주어진 지점에서 PE의 값이 변경됩니까? 결국 주어진 포인트와 현재 카운트를 연결하는 채널이 변경됩니다.
확실히 맞아. 이제 여기에 변화의 역학을 추가하면 프로세스에 대한 지식을 확장할 수 있습니다. 오토바이 운전자로 돌아가서 물리학의 고전적인 퍼즐에서 약간만 추상화하면 됩니다. 어떤 시점에서 우리는 평형점과 그것만을 알고 있다고 가정합니다. 즉시(나는 우리가 특정 문제에서 추상화했고 특정 시스템에 대해 거의 알지 못한다는 것을 상기시킨다) 그가 무엇을 하는지, 직진으로 가거나 회전을 시작하는지, 그리고 어떤 종류의 회전이 가파르거나 그리 어렵지 않은지 말하기 위해. 물론 이 질문은 운동에 대한 과거 참조의 평형에 대한 지식으로 간접적으로 답할 수 있습니다.
내가 하는 일은 우리가 길이 N의 과정을 관찰한 각 시간 프레임에 대해 N 창에 상대적인 국지적 극단(이 경우 최소값)의 변화 역학을 추적하는 것뿐입니다(화려한 것으로 판명됨). 그림은 "창"이 시간에 따라 어떻게 형성되는지 보여줍니다. 다음으로 나는 그것들을 결합합니다.
이 접근 방식의 경우 길이가 N인 창은 항상 일정하게 유지되어야 합니다. 행렬 또는 표면은 다음 크기 [N:(N-zone)]로 얻습니다. N 자체의 선택은 다른 이야기입니다.
좋은 저녁이에요 다음은 그러한 상황입니다 EURUSD h1 216 막대의 임의의 위치에서 샘플(닫기)을 선택하고 포물선 회귀에 대한 이 샘플의 계수를 계산합니다. F(x)=A0+A1*x+A2*x^2 잠재적 기울기를 계산한 후 intshift=215; (int j=shift-3;j>=0;j--) { ArrayResize(a_Price,shift+3-j); 배열 초기화(a_Price,0); 정수 s=1; (int i=shift;i>=j;i--) { a_Price[s]=종료[i]; s++; } Raschet_coefficientov_paraboli(a_Price,shift-j); 이중합 기울기=0; for (int x=1;x<=shift-j;x++) { summGradienta+=닫기[shift-x+1]-(A0+A1*x+A2*MathPow(x,2)); } GP[j]=summGradienta*100000000000; } 그것은 재미있는 숫자로 밝혀졌으며 (항상 음수임) 대략 0.0278 전체 지표가 시각화의 기록을 따라 실행되는 경우 이 지표의 윤곽은 일정하게 유지되며 특히 샘플이 클수록 더 안정적입니다. 가장 중요한 것은 개요가 기간 및 통화 쌍에 의존하지 않는다는 것입니다.
기능의 본질 Raschet_coefficientov_paraboli LSM 및 역행렬 솔루션 이것은 어떻게 사용될 수 있습니까? 추신. 이것은 solandr 07/08/06 20:12의 게시물에 대한 "실패한" 시도입니다. 나는 그런 사진을 얻을 수 없다 감사합니다
코드를 삽입 하려면 코드 태그를 사용하세요. 그러면 텍스트를 훨씬 더 쉽게 읽을 수 있습니다. 또한, 최소 제곱으로 포물선 회귀 계수를 계산하면 3개의 방정식 시스템을 얻게 됩니다. 그것은 일반적인 형태의 해결책을 꽤 인정합니다. 그 결과 3개의 회귀계수에 대해 너무 복잡하지 않은 3개의 공식이 얻어진다. 그것들을 사용한 계산은 역행렬을 만드는 것보다 훨씬 간단하고 가장 중요하게는 더 안정적입니다.
사실 코드가 없기 때문에 할 말이 없습니다. 그러나 게시하면 solandr 가 파악하는 데 도움이 될 것이라고 생각합니다.
솔직히 말해서 다른 사람의 코드를 이해하는 것은 매우 문제가 됩니다. 나는 당신이 합산이 정확하지 않다고 가정할 수 있을 뿐입니다. 나는 계산에 대한 나의 생각을 반복할 수 있을 뿐이다. 좀 더 명확한 설명이 도움이 될까요? 내 계산 알고리즘은 다음과 같습니다. 1. 예를 들어 마지막 100개 막대[99.0]의 샘플을 가져옵니다. 이 샘플의 경우 곡선의 경사 홈을 따라 구르는 가격 볼에 작용하는 힘의 기울기가 어떻게 변하는지 확인하려고 합니다. 우리는 이 동일한 그루브가 각각 99번 마디에서 시작하여 0에서 끝났다는 것을 인정합니다. 2. 궤적의 특정 지점, 예를 들어 막대 45에서 볼에 작용하는 힘의 기울기를 계산하기 위해 볼이 따라갈 홈의 모양에는 전혀 관심이 없다고 가정합니다. 이 바를 지나갑니다. 즉, 세그먼트 [44,0]에는 관심이 없습니다. 따라서 막대 45에서 공에 작용하는 힘의 기울기를 계산하기 위해 세그먼트 [99,45]를 고려합니다. 3. 이 세그먼트 [99,45]에 대해 최소 제곱 방법을 사용하여 포물선을 찾습니다. 공 가격에 작용하는 힘의 기울기는 점 45에서의 가격과 근사 포물선 값 간의 차이와 같습니다. 4. 다음으로, 세그먼트 [99,0]을 따라 움직이는 동안 가격 공에 작용하는 그라디언트 값을 얻고 싶습니다. 이렇게 하려면 1-3단계를 반복해야 합니다. 즉, 세그먼트 [99.95],[99.94],[99.93]............[99.2],[99.1],[99.0]을 취하여 각 세그먼트에 대한 기울기 값을 찾습니다. . 5. 이제 단락 4에서 얻은 그라디언트를 합산합니다. 주어진 점 99에 대해 가격 볼에 작용하는 힘의 그라디언트 합계 값을 얻습니다. 즉,이 값을 차트에 그릴 수 있습니다. 이것은 시간 척도에서 99 막대에 위치한 지점이 될 것입니다. 6. 다음으로 그루브 [99,0]의 나머지 점에 대한 그라디언트의 합 값을 구하려고 합니다. 이렇게 하려면 해당 그루브 [98,0],[97,0],[96,0]......[6,0],[5,0],[4, 0]. 그리고 각 홈에 대해 1-5단계를 반복합니다. 결과적으로 차트에서 99bar에서 시작하여 0bar에서 페이딩되는 물결 모양의 구조를 얻게 됩니다.
추신: 07/08/06 20:12에 solandr의 게시물 사진에서 그라디언트가 모듈로 합산되었습니다. 그러나 그 후 간단한 대수적 합산을 사용하기 시작했고 이 구조의 0을 통한 전환 지점은 현재 시간에 활성화된 실제 채널의 발생 지점입니다. "엘리엇 파동 이론에 기반한 거래 전략" solandr 27.08.06 21:05 선형 회귀 채널에 대해 정확히 동일한 절차를 따릅니다. 나는 또한 파동 구조와 현재 시간에서 작동하는 채널의 시간 경계를 얻습니다.
유리 안녕하세요! 중요한 일이 있어서 늦어서 죄송합니다. 알겠습니다. 모든 것을 순서대로 설명하겠습니다. 또한 그는 Hurst 지수에 대해 이야기했지만 아직 위치 에너지에 대해서는 이야기하지 않았습니다.
일반적으로 아래에서 쓸 내용은 채널, PE 및 "데드 존"(일부 사소한 측면 제외)을 포함하여 이미 여러 번 논의했기 때문에 약간 혼란스럽습니다. 글쎄요. 적어도 우리가 겪었던 일을 되풀이해 봅시다. 그러면 Vladislav가 이데올로기자로서 수정할 것입니다. :에 대한)
물론 이것은 내 전체 모델이 아니거나 전혀 모델이 아닙니다. Elliott 파동 이론, 모델의 기초인 Hurst 지수, 전체 MSP, "프랙탈 구조 파동" 등은 물론 이러한 구성 요소 간의 연결도 없습니다. 나는 PE와 그 용도를 별도로 고려하고 내 모델을 설명하지 않습니다.
채널의 위치 에너지(PE)
PE 일정 자체부터 시작하겠습니다. 가격 샘플은 현재 기준(즉, 특정 시점의 0 기준)에서 가져옵니다. 예를 들어 N개의 막대(또는 기준) 수만큼 (H+L)/2가 사용됩니다. 이 가격 샘플은 PE를 계산하기 위한 입력입니다. 히스토리로 +1 단계로 이동하면 각 반복은 샘플을 n에서 N까지의 길이로 제한합니다. 이 경우 방향이 0에서 N으로 또는 N에서 0으로 가는 것은 중요하지 않습니다. 이러한 각 채널에 대해 PE가 계산됩니다. 결과적으로 하나의 채널에는 하나의 위치 에너지 값이 할당됩니다. 이것은 그림에 의해 웅변적으로 입증됩니다(고도의 예술적 성능에 주의: o)
n=5
앞서 쓴 것처럼 길이가 '데드존'의 경계보다 짧은 채널은 고려하지 않지만, PE를 계산할 때 나머지 채널은 이 섹션을 포함한다는 점에 유의해야 합니다. 매우 작은 샘플에 대한 계산이 선험적으로 큰 오류를 포함할 수 있고 이에 대해 계산이 수행되지 않을 때 의미가 유사한 섹션이 Hurst 지수에 대해서도 존재합니다. 제 모델에서는 이 구간의 길이가 정해져 있지 않고, 현재 기준 부근의 특정 가격대를 분석하여 선택합니다.
그리고 이것은 n=8에 대한 옵션입니다. 다음 반복에서는 하나의 PE 값이 계산되는 8개 샘플의 가격 샘플을 제공했습니다.
결과 PE 함수는 고유한 극값을 가지며 각 극값은 특정 길이의 채널에 해당합니다. PE를 계산하는 방법의 세부 사항을 고려하면, 극소값(즉, 가장 작은 극값 뿐만 아니라)에 해당하는 채널이 특히 중요합니다. 채널의 추가 특성과 결합된 길이 N의 창에 상대적인 위치 값은 중첩 계층 구조를 제공합니다. 후보 중 상위 채널(부모)이 결정되며 큰 잠재력이 부여됩니다. 또한이 채널이 반드시 가장 긴 것은 아닙니다. 더 큰 "잠재력"의 개념은 여기에서 SME에 따라 해석됩니다. 위치 에너지의 최소값과 함께 이것이 가장 안정적인 채널이라고 주장할 수 있습니다.
지속 가능성에 대해 조금. 일반적으로 이 개념은 매우 느슨하며 우리의 경우 확률적 성격도 가지고 있습니다. 예를 들어, 자전거 타는 사람이 물리학 교과서 페이지를 타고 있습니다. 균형을 유지하고 이상적인 존재 조건을 고려하면 그는 영원히 탈 수 있습니다. 거리에서는 모든 것이 완벽하지 않습니다. 예를 들어, 나는 그가 균형을 이룰 것이라고 한 푼도 내기를 하지 않은 한 사이클리스트를 알고 있었습니다. 최소 10분 이상 운전하십시오. 저라고 고백합니다. :o))) 이 상황은 역시 확률론적 성격을 지닌 퍼시템노스트 허스트 지수의 평가와 유사합니다.
계산된 일정과 추가 특성은 물론 변경될 시스템의 존재를 위한 초기 조건으로 간주되어야 합니다.
좀 더 명확하게 하기 위해 "잠재력"을 채널의 "에너지" 개념으로 바꾸겠습니다. 채널은 영원히 존재할까요? 물론 그렇지 않습니다. 언젠가는 에너지를 잃고 더 이상 존재하지 않게 될 것입니다. 그는 그것을 어디에 둘 것인가, 그것을 쓸 것인가? 겸손하지 않은 내 의견 - 다른 채널로 이전합니다. 또는 철학적인 관점에서 보면 다른 채널이 그것을 빼앗아 갈 것입니다. 그리고 채널에서 에너지 누출을 추적하는 방법은 무엇입니까? ... 내가 무슨 말을 하는 겁니까, 아 예, 죄송합니다. 다시는 하지 않겠습니다.
나는 "무작위" 제로 바에서 계산의 예를 제공할 것입니다. "임의성"은 내 생각에 차트에서 일반적인 어려운 영역 중 하나를 무작위로 선택하지 않았기 때문입니다. 이것은 나중에 분명해질 것입니다. 그래서 현재 카운트를 수정하고 N=130에 대한 PE를 계산합니다. 데드존은 30입니다. 결과적으로 130-30=100개의 채널이 있고 각 채널에 대해 PE 값을 계산합니다. 결과는 중첩된 가격 계열(H + L) / 2가 있는 차트입니다.
주어진 그래프는 최소 PE 값을 가진 4개의 채널을 포함합니다. 또한 채널 식별은 샘플에 의해 할당됩니다(채널 길이는 그에 따라 130-(로컬 극한값)으로 계산됨). 25 카운트 51 카운트 88 카운트다운 117 카운트다운
결과적으로 우리는 100개 채널의 시스템에서 4개의 시스템으로 이동합니다. 각 채널을 개별적으로 고려해 보겠습니다.
25카운트 PE 상위 레벨 채널(상위).
하위 레벨 채널
51 PE 카운트
꽤 흥미로운 채널입니다. 그만큼 강력한 것 같지만 채널이 흩어지는 것은 분명합니다.
이것은 이 두 채널이 에너지를 놓고 경쟁한다는 것을 의미합니다. 하나는 에너지를 한 방향으로, 다른 하나는 다른 방향으로 에너지를 전달할 것입니다. 일반적으로 이동 방향은 많이 일치하지 않습니다. 누가 누구에게서 에너지를 받을지 궁금합니다.
88 PE 수
117 PE 읽기 채널은 다른 채널에 비해 위치 에너지 값이 가장 작습니다.
그리고 이 채널을 어떻게 해야 할까요? 물론 반전 영역을 찾으십시오. 이를 위해서는 좋은 모델이 필요합니다. 이 포럼에서 논의된 가장 간단한 옵션 중 하나로 하위 채널과 상위 채널의 교차점을 찾는 것입니다. 어떤 교차로를 찾아야 하는지만 알면 됩니다. 또한 채널 경계 선택이 중요합니다. 결국 각 채널은 중심선, 일반적 으로 선형 회귀 , 하한 및 상한의 세 가지 선으로 표시됩니다. 두 채널의 교차점은 9개의 점을 형성합니다.
모든 채널과 모든 채널의 교차점을 찾으면 적절한 금액을 얻을 수 있습니다.
역전존 구축에 대한 지루한 이야기는 생략하고 바로 결과로 넘어가겠습니다. 첫째, 이것은 내 방법으로 계산된 특정 PE에만 적용됩니다. PE의 계산된 함수는 시스템의 초기 조건일 뿐이라는 점만 유의하겠습니다(이 경우 시스템은 100이 아닌 4개의 채널임).
관련된 채널에 대해 다음과 같은 반전 영역을 획득했습니다.
사실을 살펴보자. 아마도 이것은 가장 예측하기 어려운 영역은 아니지만 안정적인 채널이 에너지를 잃기 시작한다는 점에서 다르지만 그것을 상속받을 새로운 채널은 아직 명확하게 형성되지 않았습니다. 그것은 활동적인 것들 사이 어딘가에 바로 "배아"에 있습니다.
동적 모델
동적 모델을 작성하려면 그래프가 간단한 조건을 충족해야 합니다. 즉, 계산된 값이 샘플 길이에 의존하지 않아야 합니다. 이것은 다음과 같이 이해해야 합니다. 고정 전류 기준의 큰 샘플에는 더 작은 계산 샘플의 값이 포함되어야 합니다. 예를 들어:
일반적으로 특별한 것은 없지만 동적 모델에서 속성은 매우 중요하기 때문에 이를 선별했습니다.
이제 가장 역동적인 모델에 대해 알아보겠습니다. 시간별 차트를 예로 들어 보겠습니다. 지금이 어떤 거래일의 16시라고 가정합니다. 나는 무엇을 하고 싶은가? 대략적으로 말하면 위에서 간략하게 설명한 단계를 수행하십시오. N개의 과거 막대 길이(개수)가 있는 PE 차트의 16:00 라인에 해당하는 0 막대에서. 이 사실은 그림에 나와 있습니다.
이제 내가 한 시간 전에 한 일을 기억합시다. 15시에. 맥주를 마시지 않았다면 아마도 체육 일정도 세웠을 것입니다.
16:00과 15:00의 가격 계열의 입력 샘플은 가장 극단적인 두 값만 서로 다릅니다. 물론 이것은 PE 그래프에 거의 영향을 미치지 않습니다. 하지만 어떻게? 위에서 논의한 현재 예(PE 차트가 16:00에 대해 계산되었다고 가정)를 사용하고 한 시간 전에 다른 차트를 작성해 보겠습니다. 15:00:
국부 극값의 수는 유지되지만 창에 대한 내부 이동이라는 작은 변화가 있음을 알 수 있습니다. 사실, 내가 무엇을 기대 했습니까? 국부 극값은 또한 길이 N의 창(창은 고정 값임을 기억)에 대한 위치를 변경하고 에너지 수준을 변경하지만 곡선의 모양은 거의 원래대로 유지됩니다. 16:00에 PE 일정의 상위 채널 판독값은 24(채널 길이 106)였습니다. 그리고 15:00에(이 채널도 부모로 남아 있음에 유의해야 함) 채널 108의 길이에 해당하는 22개의 개수를 가졌습니다. 또한 채널 수준을 다시 빌드하지 않았다는 점에 유의해야 합니다. 메인 채널은 길이와 안정성을 잃습니다.
한 번 생각해보면, 마치 창을 '동결'시키듯, 그 과정을 지켜보며 역사를 더 들여다보면 어떨까.
N 시간 동안 모든 그래프를 결합하는 것만 남아 있습니다(이것이 유일한 구성은 아니지만)(시간은 물론 여기에서 중요하지 않으며 분, 시간, 일 등이 될 수 있음). 우리는 다음을 얻습니다.
이와 같은 간단한 방법으로 동적 해석을 위한 초기 데이터(행렬)를 얻습니다. 이것은 단지 첫 번째 단계일 뿐이며 응용 프로그램은 국소 최소값의 역학 분석을 위해 고려되며 일반적으로 더 많은 추가 정보를 얻을 수 있습니다. 그리고 그러한 간단한 응용 프로그램조차도 많은 유용한 정보를 제공합니다. 채널이 어떻게 재구성되어 구조와 계층 구조가 변경되는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 채널이 하나로 병합되거나 그 반대로 여러 개로 분할되는 방법. 그리고 지난번 포스팅에서 그런 기준에 대해 이야기한 적이 있습니다.
여기에 고려 된 예에 대해 얻은 매트릭스가 있습니다 (아름다울뿐만 아니라 유익합니다. 여기에서 가장 중요한 것은 의식을 확장하는 것이기 때문입니다. :)
추신: 유리님, 이 포스트에 예술적, 화보적 단어의 힘을 모두 담았습니다. 더 명확해지기를 바랍니다. 여기에서 요청이 있습니다. 다시 명확하지 않은 경우 모든 것이 명확하다고 쓰십시오. 그렇지 않으면 나에게 열등감이 생길 것이고 나는 값 비싼 사상가에게 돈을 써야 할 것입니다. 농담!!! :에 대한))))
고마워, 그라스 , 당신은 내가 올바른 길을 가고 있다는 것을 다시 한 번 확신시켜 주었습니다. 사실, 내 위치 에너지 분포 함수는 다차원으로 판명되었지만 기능 공간의 모든 직교 평면에서 거의 동일하게 보입니다. 분석을 위해 아키텍처적으로 상호 연결된 복잡한 신경망을 사용합니다. 그리드는 채널에서 채널로의 에너지 "흐름"을 고려해야 합니다. 그리고 각각의 채널에 대해 개별적으로 반전 구역을 결정합니다. 그런 다음 파동 함수를 사용하여 함수 그래프(가격 그래프)의 포물선 근사 및 합성을 수행합니다. 에지 효과로 인한 강한 왜곡 문제는 아직 해결되지 않은 상태입니다. 나는 지금 그것에 대해 생각하고 있습니다 - 몇 가지 아이디어가 있습니다. 지금까지의 결과는 특별히 인상적이지 않습니다. 계산하는 데 5분이 걸립니다. 그리드 훈련 - 하루.
추신: 귀하의 시스템과의 모든 우연의 일치를 무작위로 고려하시기 바랍니다. 복사할 수 없기 때문입니다. 나는 당신의 시스템을 보지 못했습니다 :).
감사합니다, Sergey, 이제 많은 것이 정리되었습니다. 무엇을 계산하고 어떻게 계산하는 것이 아니라 보여주고 싶은 것을 이해하는 것입니다.
예, 제가 나쁜 이야기꾼이라는 것을 이해합니다. 그는 자신이 할 수 있는 한 최선을 다해 설명했고, 여러 번 말한 것을 되풀이할 가치가 없다고 믿었습니다. :에 대한)))
내가 지금 이해하는 한, 현재 카운트가 점점 더 오른쪽으로 이동함에 따라 주어진 지점에서 PE의 값이 변경됩니까? 결국 주어진 포인트와 현재 카운트를 연결하는 채널이 변경됩니다.
확실히 맞아. 이제 여기에 변화의 역학을 추가하면 프로세스에 대한 지식을 확장할 수 있습니다. 오토바이 운전자로 돌아가서 물리학의 고전적인 퍼즐에서 약간만 추상화하면 됩니다. 어떤 시점에서 우리는 평형점과 그것만을 알고 있다고 가정합니다. 즉시(나는 우리가 특정 문제에서 추상화했고 특정 시스템에 대해 거의 알지 못한다는 것을 상기시킨다) 그가 무엇을 하는지, 직진으로 가거나 회전을 시작하는지, 그리고 어떤 종류의 회전이 가파르거나 그리 어렵지 않은지 말하기 위해. 물론 이 질문은 운동에 대한 과거 참조의 평형에 대한 지식으로 간접적으로 답할 수 있습니다.
내가 하는 일은 우리가 길이 N의 과정을 관찰한 각 시간 프레임에 대해 N 창에 상대적인 국지적 극단(이 경우 최소값)의 변화 역학을 추적하는 것뿐입니다(화려한 것으로 판명됨). 그림은 "창"이 시간에 따라 어떻게 형성되는지 보여줍니다. 다음으로 나는 그것들을 결합합니다.
이 접근 방식의 경우 길이가 N인 창은 항상 일정하게 유지되어야 합니다. 행렬 또는 표면은 다음 크기 [N:(N-zone)]로 얻습니다. N 자체의 선택은 다른 이야기입니다.
어제 나는 나에게 매우 흥미롭고 여기에서 논의된 주제(IMHO)와 다소 겹치는 게시물을 발견했습니다.
http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=22097&page=3
이것은 일부 UP(긴 것)의 스레드에서 끝에서 두 번째 게시물입니다.
다음은 그러한 상황입니다
EURUSD h1 216 막대의 임의의 위치에서 샘플(닫기)을 선택하고 포물선 회귀에 대한 이 샘플의 계수를 계산합니다. F(x)=A0+A1*x+A2*x^2
잠재적 기울기를 계산한 후
intshift=215;
(int j=shift-3;j>=0;j--)
{
ArrayResize(a_Price,shift+3-j);
배열 초기화(a_Price,0);
정수 s=1;
(int i=shift;i>=j;i--)
{
a_Price[s]=종료[i];
s++;
}
Raschet_coefficientov_paraboli(a_Price,shift-j);
이중합 기울기=0;
for (int x=1;x<=shift-j;x++)
{
summGradienta+=닫기[shift-x+1]-(A0+A1*x+A2*MathPow(x,2));
}
GP[j]=summGradienta*100000000000;
}
그것은 재미있는 숫자로 밝혀졌으며 (항상 음수임) 대략 0.0278
전체 지표가 시각화의 기록을 따라 실행되는 경우 이 지표의 윤곽은 일정하게 유지되며 특히 샘플이 클수록 더 안정적입니다.
가장 중요한 것은 개요가 기간 및 통화 쌍에 의존하지 않는다는 것입니다.
기능의 본질
Raschet_coefficientov_paraboli
LSM 및 역행렬 솔루션
이것은 어떻게 사용될 수 있습니까?
추신. 이것은 solandr 07/08/06 20:12의 게시물에 대한 "실패한" 시도입니다.
나는 그런 사진을 얻을 수 없다
감사합니다
PPS 필요한 사람이 있으면 여기에 전체 코드를 게시하겠습니다.
코드를 삽입 하려면 코드 태그를 사용하세요. 그러면 텍스트를 훨씬 더 쉽게 읽을 수 있습니다.
또한, 최소 제곱으로 포물선 회귀 계수를 계산하면 3개의 방정식 시스템을 얻게 됩니다. 그것은 일반적인 형태의 해결책을 꽤 인정합니다. 그 결과 3개의 회귀계수에 대해 너무 복잡하지 않은 3개의 공식이 얻어진다. 그것들을 사용한 계산은 역행렬을 만드는 것보다 훨씬 간단하고 가장 중요하게는 더 안정적입니다.
사실 코드가 없기 때문에 할 말이 없습니다. 그러나 게시하면 solandr 가 파악하는 데 도움이 될 것이라고 생각합니다.
//+------------------------------------------------------------------+ //| Gradient_Potenciala_ind.mq4 | //| olyakish | //| | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "olyakish" #property link "" #property indicator_separate_window #property indicator_buffers 2 #property indicator_color1 Red #property indicator_color2 Blue #property indicator_level1 0 /* #property indicator_level2 0.0254 #property indicator_level3 -0.0229 */ #property indicator_minimum -0.03 #property indicator_maximum 0.03 double Matrica[4,5]; double det,det1; double Matrica`[4,4]; double A0,A1,A2; double a_Price[]; double GP[],MA[],GP_Rev[]; int shift; double NullGradient; //---- функция расчета коэффициентов параболы типа F(x)=A0+A1*x+A2*x^2 //---- передаем массив цен по которым происходит расчет коэффициентов и количество баров для расчета int init() { SetIndexStyle(0, DRAW_LINE); SetIndexBuffer(0, GP); SetIndexLabel(0, "Gradient_Potenciala"); SetIndexStyle(1, DRAW_LINE); SetIndexBuffer(1, MA); SetIndexLabel(1, "MA"); shift=iBarShift(NULL, 0, ObjectGet("Start", OBJPROP_TIME1),false); SetIndexDrawBegin(0, 10); return(0); } void Raschet_koefficientov_paraboli(double Mass_Price[], int bars_in) { //---- метод наименьших квадратов и решение системы уравнений обратной матрицей // --- имеем заполненную матрицу 3*4 ArrayInitialize(Matrica,0); ArrayInitialize(Matrica`,0); Matrica[1,1]=bars_in; for (int i=1;i<=bars_in;i++) { Matrica[1,2]+=i; Matrica[1,3]+=MathPow(i,2); Matrica[2,3]+=MathPow(i,3); Matrica[3,3]+=MathPow(i,4); Matrica[1,4]+=Mass_Price[i]; Matrica[2,4]+=Mass_Price[i]*i; Matrica[3,4]+=MathPow(i,2)*Mass_Price[i]; } Matrica[2,1]=Matrica[1,2]; Matrica[2,2]=Matrica[1,3]; Matrica[3,1]=Matrica[2,2]; Matrica[3,2]=Matrica[2,3]; // ее det det= (Matrica[1,1]*Matrica[2,2]*Matrica[3,3]+Matrica[2,1]*Matrica[3,2]*Matrica[1,3]+Matrica[1,2]*Matrica[2,3]*Matrica[3,1])- (Matrica[1,3]*Matrica[2,2]*Matrica[3,1]+Matrica[1,2]*Matrica[2,1]*Matrica[3,3]+Matrica[1,1]*Matrica[2,3]*Matrica[3,2]); //Comment ("det=",det); //обратную матрицу Matrica`[1,1]=((Matrica[2,2]*Matrica[3,3])-(Matrica[2,3]*Matrica[3,2])); Matrica`[1,2]=-((Matrica[2,1]*Matrica[3,3])-(Matrica[2,3]*Matrica[3,1])); Matrica`[1,3]=((Matrica[2,1]*Matrica[3,2])-(Matrica[2,2]*Matrica[3,1])); Matrica`[2,1]=-((Matrica[1,2]*Matrica[3,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[3,2])); Matrica`[2,2]=((Matrica[1,1]*Matrica[3,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[3,1])); Matrica`[2,3]=-((Matrica[1,1]*Matrica[3,2])-(Matrica[1,2]*Matrica[3,1])); Matrica`[3,1]=((Matrica[1,2]*Matrica[2,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[2,2])); Matrica`[3,2]=-((Matrica[1,1]*Matrica[2,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[2,1])); Matrica`[3,3]=((Matrica[1,1]*Matrica[2,2])-(Matrica[1,2]*Matrica[2,1])); //расчет коэффициентов параболы A0-с, A1-b, A2=a A0=(Matrica`[1,1]*Matrica[1,4]+Matrica`[1,2]*Matrica[2,4]+Matrica`[1,3]*Matrica[3,4])/det; A1=(Matrica`[2,1]*Matrica[1,4]+Matrica`[2,2]*Matrica[2,4]+Matrica`[2,3]*Matrica[3,4])/det; A2=(Matrica`[3,1]*Matrica[1,4]+Matrica`[3,2]*Matrica[2,4]+Matrica`[3,3]*Matrica[3,4])/det; return(0); } int start() { if(ObjectFind("Start")!=0) {Comment ("Вертикальная линия Start не найдена");}////return(0);} else {Comment ("Вертикальная линия Start на баре ",iBarShift(NULL, 0, ObjectGet("Start", OBJPROP_TIME1),false) );} shift=iBarShift(NULL, 0, ObjectGet("Start", OBJPROP_TIME1),false); shift=215; GP[shift+1]=0; GP[shift]=0; GP[shift-1]=0; GP[shift-2]=0; for (int j=shift-3;j>=0;j--) { ArrayResize(a_Price,shift+3-j); ArrayInitialize(a_Price,0); int s=1; for (int i=shift;i>=j;i--) { a_Price[s]=Close[i]; s++; } Raschet_koefficientov_paraboli(a_Price,shift-j); double summGradienta=0; for (int x=1;x<=shift-j;x++) { summGradienta+=Close[shift-x+1]-(A0+A1*x+A2*MathPow(x,2)); } GP[j]=summGradienta*100000000000; } SetIndexLabel(0, "Gradient_Potenciala"+GP[1] ); Comment (GP[1]); ////////////////////////------------------------------------------------------------ //-0.0216 /* ArrayResize(a_Price,shift+2); ArrayInitialize(a_Price,0); int s=1; for (i=shift;i>=1;i--) { a_Price[s]=Close[i]; s++; } */ /* for(i=1;i<=200;i++) { a_Price[s]=Close[2]-100*Point+i*Point; Raschet_koefficientov_paraboli(a_Price,shift-1); summGradienta=0; for (x=1;x<=shift-j;x++) { summGradienta+=Close[shift-x+1]-(A0+A1*x+A2*MathPow(x,2)); } summGradienta =summGradienta*1000000000; // Alert(Close[2]-100*Point+i*Point,"=",summGradienta); } */ /* ArrayResize(GP_Rev,ArrayRange(GP,0)); ArrayCopy(GP_Rev,GP,0,0,WHOLE_ARRAY); // ArrayIsSeries(GP_Rev); ArraySetAsSeries(GP_Rev,1); int ma_period=25; for(i=shift-ma_period-15;i>=1;i--) { MA[i]= iMAOnArray(GP_Rev,0,ma_period,0,MODE_SMA,i); } */ // MA[2]= iMAOnArray(GP_Rev,0,10,0,MODE_SMA,2); // MA[3]= iMAOnArray(GP_Rev,0,10,0,MODE_SMA,15); // Comment ("MA[1]",MA[1]); return(0); } //+------------------------------------------------------------------+그가 시각화에 그리는 것을 보십시오.
1. 예를 들어 마지막 100개 막대[99.0]의 샘플을 가져옵니다. 이 샘플의 경우 곡선의 경사 홈을 따라 구르는 가격 볼에 작용하는 힘의 기울기가 어떻게 변하는지 확인하려고 합니다. 우리는 이 동일한 그루브가 각각 99번 마디에서 시작하여 0에서 끝났다는 것을 인정합니다.
2. 궤적의 특정 지점, 예를 들어 막대 45에서 볼에 작용하는 힘의 기울기를 계산하기 위해 볼이 따라갈 홈의 모양에는 전혀 관심이 없다고 가정합니다. 이 바를 지나갑니다. 즉, 세그먼트 [44,0]에는 관심이 없습니다. 따라서 막대 45에서 공에 작용하는 힘의 기울기를 계산하기 위해 세그먼트 [99,45]를 고려합니다.
3. 이 세그먼트 [99,45]에 대해 최소 제곱 방법을 사용하여 포물선을 찾습니다. 공 가격에 작용하는 힘의 기울기는 점 45에서의 가격과 근사 포물선 값 간의 차이와 같습니다.
4. 다음으로, 세그먼트 [99,0]을 따라 움직이는 동안 가격 공에 작용하는 그라디언트 값을 얻고 싶습니다. 이렇게 하려면 1-3단계를 반복해야 합니다. 즉, 세그먼트 [99.95],[99.94],[99.93]............[99.2],[99.1],[99.0]을 취하여 각 세그먼트에 대한 기울기 값을 찾습니다. .
5. 이제 단락 4에서 얻은 그라디언트를 합산합니다. 주어진 점 99에 대해 가격 볼에 작용하는 힘의 그라디언트 합계 값을 얻습니다. 즉,이 값을 차트에 그릴 수 있습니다. 이것은 시간 척도에서 99 막대에 위치한 지점이 될 것입니다.
6. 다음으로 그루브 [99,0]의 나머지 점에 대한 그라디언트의 합 값을 구하려고 합니다. 이렇게 하려면 해당 그루브 [98,0],[97,0],[96,0]......[6,0],[5,0],[4, 0]. 그리고 각 홈에 대해 1-5단계를 반복합니다. 결과적으로 차트에서 99bar에서 시작하여 0bar에서 페이딩되는 물결 모양의 구조를 얻게 됩니다.
추신: 07/08/06 20:12에 solandr의 게시물 사진에서 그라디언트가 모듈로 합산되었습니다. 그러나 그 후 간단한 대수적 합산을 사용하기 시작했고 이 구조의 0을 통한 전환 지점은 현재 시간에 활성화된 실제 채널의 발생 지점입니다. "엘리엇 파동 이론에 기반한 거래 전략" solandr 27.08.06 21:05
선형 회귀 채널에 대해 정확히 동일한 절차를 따릅니다. 나는 또한 파동 구조와 현재 시간에서 작동하는 채널의 시간 경계를 얻습니다.
따라서 PE 차트는 현재 기준을 기준으로 한 극한값의 궤적입니까?
유리 안녕하세요! 중요한 일이 있어서 늦어서 죄송합니다. 알겠습니다. 모든 것을 순서대로 설명하겠습니다. 또한 그는 Hurst 지수에 대해 이야기했지만 아직 위치 에너지에 대해서는 이야기하지 않았습니다.
일반적으로 아래에서 쓸 내용은 채널, PE 및 "데드 존"(일부 사소한 측면 제외)을 포함하여 이미 여러 번 논의했기 때문에 약간 혼란스럽습니다. 글쎄요. 적어도 우리가 겪었던 일을 되풀이해 봅시다. 그러면 Vladislav가 이데올로기자로서 수정할 것입니다. :에 대한)
물론 이것은 내 전체 모델이 아니거나 전혀 모델이 아닙니다. Elliott 파동 이론, 모델의 기초인 Hurst 지수, 전체 MSP, "프랙탈 구조 파동" 등은 물론 이러한 구성 요소 간의 연결도 없습니다. 나는 PE와 그 용도를 별도로 고려하고 내 모델을 설명하지 않습니다.
채널의 위치 에너지(PE)
PE 일정 자체부터 시작하겠습니다. 가격 샘플은 현재 기준(즉, 특정 시점의 0 기준)에서 가져옵니다. 예를 들어 N개의 막대(또는 기준) 수만큼 (H+L)/2가 사용됩니다. 이 가격 샘플은 PE를 계산하기 위한 입력입니다. 히스토리로 +1 단계로 이동하면 각 반복은 샘플을 n에서 N까지의 길이로 제한합니다. 이 경우 방향이 0에서 N으로 또는 N에서 0으로 가는 것은 중요하지 않습니다. 이러한 각 채널에 대해 PE가 계산됩니다. 결과적으로 하나의 채널에는 하나의 위치 에너지 값이 할당됩니다. 이것은 그림에 의해 웅변적으로 입증됩니다(고도의 예술적 성능에 주의: o)
n=5
앞서 쓴 것처럼 길이가 '데드존'의 경계보다 짧은 채널은 고려하지 않지만, PE를 계산할 때 나머지 채널은 이 섹션을 포함한다는 점에 유의해야 합니다. 매우 작은 샘플에 대한 계산이 선험적으로 큰 오류를 포함할 수 있고 이에 대해 계산이 수행되지 않을 때 의미가 유사한 섹션이 Hurst 지수에 대해서도 존재합니다. 제 모델에서는 이 구간의 길이가 정해져 있지 않고, 현재 기준 부근의 특정 가격대를 분석하여 선택합니다.
그리고 이것은 n=8에 대한 옵션입니다. 다음 반복에서는 하나의 PE 값이 계산되는 8개 샘플의 가격 샘플을 제공했습니다.
결과 PE 함수는 고유한 극값을 가지며 각 극값은 특정 길이의 채널에 해당합니다. PE를 계산하는 방법의 세부 사항을 고려하면, 극소값(즉, 가장 작은 극값 뿐만 아니라)에 해당하는 채널이 특히 중요합니다. 채널의 추가 특성과 결합된 길이 N의 창에 상대적인 위치 값은 중첩 계층 구조를 제공합니다. 후보 중 상위 채널(부모)이 결정되며 큰 잠재력이 부여됩니다. 또한이 채널이 반드시 가장 긴 것은 아닙니다. 더 큰 "잠재력"의 개념은 여기에서 SME에 따라 해석됩니다. 위치 에너지의 최소값과 함께 이것이 가장 안정적인 채널이라고 주장할 수 있습니다.
지속 가능성에 대해 조금. 일반적으로 이 개념은 매우 느슨하며 우리의 경우 확률적 성격도 가지고 있습니다. 예를 들어, 자전거 타는 사람이 물리학 교과서 페이지를 타고 있습니다. 균형을 유지하고 이상적인 존재 조건을 고려하면 그는 영원히 탈 수 있습니다. 거리에서는 모든 것이 완벽하지 않습니다. 예를 들어, 나는 그가 균형을 이룰 것이라고 한 푼도 내기를 하지 않은 한 사이클리스트를 알고 있었습니다. 최소 10분 이상 운전하십시오. 저라고 고백합니다. :o))) 이 상황은 역시 확률론적 성격을 지닌 퍼시템노스트 허스트 지수의 평가와 유사합니다.
계산된 일정과 추가 특성은 물론 변경될 시스템의 존재를 위한 초기 조건으로 간주되어야 합니다.
좀 더 명확하게 하기 위해 "잠재력"을 채널의 "에너지" 개념으로 바꾸겠습니다. 채널은 영원히 존재할까요? 물론 그렇지 않습니다. 언젠가는 에너지를 잃고 더 이상 존재하지 않게 될 것입니다. 그는 그것을 어디에 둘 것인가, 그것을 쓸 것인가? 겸손하지 않은 내 의견 - 다른 채널로 이전합니다. 또는 철학적인 관점에서 보면 다른 채널이 그것을 빼앗아 갈 것입니다. 그리고 채널에서 에너지 누출을 추적하는 방법은 무엇입니까? ... 내가 무슨 말을 하는 겁니까, 아 예, 죄송합니다. 다시는 하지 않겠습니다.
나는 "무작위" 제로 바에서 계산의 예를 제공할 것입니다. "임의성"은 내 생각에 차트에서 일반적인 어려운 영역 중 하나를 무작위로 선택하지 않았기 때문입니다. 이것은 나중에 분명해질 것입니다. 그래서 현재 카운트를 수정하고 N=130에 대한 PE를 계산합니다. 데드존은 30입니다. 결과적으로 130-30=100개의 채널이 있고 각 채널에 대해 PE 값을 계산합니다. 결과는 중첩된 가격 계열(H + L) / 2가 있는 차트입니다.
주어진 그래프는 최소 PE 값을 가진 4개의 채널을 포함합니다. 또한 채널 식별은 샘플에 의해 할당됩니다(채널 길이는 그에 따라 130-(로컬 극한값)으로 계산됨).
25 카운트
51 카운트
88 카운트다운
117 카운트다운
결과적으로 우리는 100개 채널의 시스템에서 4개의 시스템으로 이동합니다. 각 채널을 개별적으로 고려해 보겠습니다.
25카운트 PE 상위 레벨 채널(상위).
하위 레벨 채널
51 PE 카운트
꽤 흥미로운 채널입니다. 그만큼 강력한 것 같지만 채널이 흩어지는 것은 분명합니다.
이것은 이 두 채널이 에너지를 놓고 경쟁한다는 것을 의미합니다. 하나는 에너지를 한 방향으로, 다른 하나는 다른 방향으로 에너지를 전달할 것입니다. 일반적으로 이동 방향은 많이 일치하지 않습니다. 누가 누구에게서 에너지를 받을지 궁금합니다.
88 PE 수
117 PE 읽기 채널은 다른 채널에 비해 위치 에너지 값이 가장 작습니다.
그리고 이 채널을 어떻게 해야 할까요? 물론 반전 영역을 찾으십시오. 이를 위해서는 좋은 모델이 필요합니다. 이 포럼에서 논의된 가장 간단한 옵션 중 하나로 하위 채널과 상위 채널의 교차점을 찾는 것입니다. 어떤 교차로를 찾아야 하는지만 알면 됩니다. 또한 채널 경계 선택이 중요합니다. 결국 각 채널은 중심선, 일반적 으로 선형 회귀 , 하한 및 상한의 세 가지 선으로 표시됩니다. 두 채널의 교차점은 9개의 점을 형성합니다.
모든 채널과 모든 채널의 교차점을 찾으면 적절한 금액을 얻을 수 있습니다.
역전존 구축에 대한 지루한 이야기는 생략하고 바로 결과로 넘어가겠습니다. 첫째, 이것은 내 방법으로 계산된 특정 PE에만 적용됩니다. PE의 계산된 함수는 시스템의 초기 조건일 뿐이라는 점만 유의하겠습니다(이 경우 시스템은 100이 아닌 4개의 채널임).
관련된 채널에 대해 다음과 같은 반전 영역을 획득했습니다.
사실을 살펴보자. 아마도 이것은 가장 예측하기 어려운 영역은 아니지만 안정적인 채널이 에너지를 잃기 시작한다는 점에서 다르지만 그것을 상속받을 새로운 채널은 아직 명확하게 형성되지 않았습니다. 그것은 활동적인 것들 사이 어딘가에 바로 "배아"에 있습니다.
동적 모델
동적 모델을 작성하려면 그래프가 간단한 조건을 충족해야 합니다. 즉, 계산된 값이 샘플 길이에 의존하지 않아야 합니다. 이것은 다음과 같이 이해해야 합니다. 고정 전류 기준의 큰 샘플에는 더 작은 계산 샘플의 값이 포함되어야 합니다. 예를 들어:
N=5
개수: 0 1 2 3 4
값: 3 4 2 2 7
N=10
개수: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
값: 3 4 2 2 7 5 1 2 2 1
실제로는 다음과 같습니다.
일반적으로 특별한 것은 없지만 동적 모델에서 속성은 매우 중요하기 때문에 이를 선별했습니다.
이제 가장 역동적인 모델에 대해 알아보겠습니다. 시간별 차트를 예로 들어 보겠습니다. 지금이 어떤 거래일의 16시라고 가정합니다. 나는 무엇을 하고 싶은가? 대략적으로 말하면 위에서 간략하게 설명한 단계를 수행하십시오. N개의 과거 막대 길이(개수)가 있는 PE 차트의 16:00 라인에 해당하는 0 막대에서. 이 사실은 그림에 나와 있습니다.
이제 내가 한 시간 전에 한 일을 기억합시다. 15시에. 맥주를 마시지 않았다면 아마도 체육 일정도 세웠을 것입니다.
16:00과 15:00의 가격 계열의 입력 샘플은 가장 극단적인 두 값만 서로 다릅니다. 물론 이것은 PE 그래프에 거의 영향을 미치지 않습니다. 하지만 어떻게? 위에서 논의한 현재 예(PE 차트가 16:00에 대해 계산되었다고 가정)를 사용하고 한 시간 전에 다른 차트를 작성해 보겠습니다. 15:00:
국부 극값의 수는 유지되지만 창에 대한 내부 이동이라는 작은 변화가 있음을 알 수 있습니다. 사실, 내가 무엇을 기대 했습니까? 국부 극값은 또한 길이 N의 창(창은 고정 값임을 기억)에 대한 위치를 변경하고 에너지 수준을 변경하지만 곡선의 모양은 거의 원래대로 유지됩니다. 16:00에 PE 일정의 상위 채널 판독값은 24(채널 길이 106)였습니다. 그리고 15:00에(이 채널도 부모로 남아 있음에 유의해야 함) 채널 108의 길이에 해당하는 22개의 개수를 가졌습니다. 또한 채널 수준을 다시 빌드하지 않았다는 점에 유의해야 합니다. 메인 채널은 길이와 안정성을 잃습니다.
한 번 생각해보면, 마치 창을 '동결'시키듯, 그 과정을 지켜보며 역사를 더 들여다보면 어떨까.
N 시간 동안 모든 그래프를 결합하는 것만 남아 있습니다(이것이 유일한 구성은 아니지만)(시간은 물론 여기에서 중요하지 않으며 분, 시간, 일 등이 될 수 있음). 우리는 다음을 얻습니다.
이와 같은 간단한 방법으로 동적 해석을 위한 초기 데이터(행렬)를 얻습니다. 이것은 단지 첫 번째 단계일 뿐이며 응용 프로그램은 국소 최소값의 역학 분석을 위해 고려되며 일반적으로 더 많은 추가 정보를 얻을 수 있습니다. 그리고 그러한 간단한 응용 프로그램조차도 많은 유용한 정보를 제공합니다. 채널이 어떻게 재구성되어 구조와 계층 구조가 변경되는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 채널이 하나로 병합되거나 그 반대로 여러 개로 분할되는 방법. 그리고 지난번 포스팅에서 그런 기준에 대해 이야기한 적이 있습니다.
여기에 고려 된 예에 대해 얻은 매트릭스가 있습니다 (아름다울뿐만 아니라 유익합니다. 여기에서 가장 중요한 것은 의식을 확장하는 것이기 때문입니다. :)
추신: 유리님, 이 포스트에 예술적, 화보적 단어의 힘을 모두 담았습니다. 더 명확해지기를 바랍니다. 여기에서 요청이 있습니다. 다시 명확하지 않은 경우 모든 것이 명확하다고 쓰십시오. 그렇지 않으면 나에게 열등감이 생길 것이고 나는 값 비싼 사상가에게 돈을 써야 할 것입니다. 농담!!! :에 대한))))
죄송합니다. 사진이 제가 원하는 것보다 조금 크게 나왔습니다.
그리고 사진 크기도 적당하고 설명도 그냥 이해하기 쉬울 뿐만 아니라 철저하게 이해하기 쉽게 되어있고 전체적인 접근 방식은 매우 흥미로운 연구처럼 보입니다. 역동적인 그림이 어떻게 구축되는지, 채널이 어떻게 결정되며 PE와 어떤 관계가 있는지.
뒤에서 PE를 계산하는 방법만 남았지만 이것이 맞습니다. 그렇지 않으면 모델의 일부 측면에 대한 논의가 기본 출판물로 바뀌었을 것입니다. 그리고 그러한 목표는 가치가 없습니다.
따라서 이러한 다중 구성 요소와 수학이 풍부한 시스템이 어떤 결과를 가져올지 흥미롭습니다.
그리드는 채널에서 채널로의 에너지 "흐름"을 고려해야 합니다. 그리고 각각의 채널에 대해 개별적으로 반전 구역을 결정합니다. 그런 다음 파동 함수를 사용하여 함수 그래프(가격 그래프)의 포물선 근사 및 합성을 수행합니다. 에지 효과로 인한 강한 왜곡 문제는 아직 해결되지 않은 상태입니다. 나는 지금 그것에 대해 생각하고 있습니다 - 몇 가지 아이디어가 있습니다. 지금까지의 결과는 특별히 인상적이지 않습니다. 계산하는 데 5분이 걸립니다. 그리드 훈련 - 하루.
추신: 귀하의 시스템과의 모든 우연의 일치를 무작위로 고려하시기 바랍니다. 복사할 수 없기 때문입니다. 나는 당신의 시스템을 보지 못했습니다 :).
쿠퍼123 . 카기 패턴으로 헛된 아이디어에 시간을 낭비하지 마십시오. 임호!