다중통화 분석에 대해 회의적인 분들이 줄어들고, 그 결과가 누군가에게 자신만의 효과적인 트레이딩 전략을 찾는 데 도움이 되길 바랍니다.
매우 흥미롭고 의미 있는 아이디어를 제공해야 합니다. 그리고 웨이블릿 변환은 매우 건설적으로 보입니다. 그것을 알아낼 필요가 있습니다. 브라보!
웨이블릿은 표시기 대신 사용할 때 상당한 이점이 있으며 반전 중에 높은 역학을 유지하고 원래 데이터에 비해 지연이 현저히 적습니다. 간단히 말해서, 웨이블릿 변환의 본질은 누군가가 이에 익숙하지 않은 경우 신호를 스펙트럼 구성 요소로 분해한 다음 스펙트럼의 일부를 차단하고 나머지 고조파를 사용하여 새로운 신호를 형성한다는 것입니다. 스펙트럼으로 확장하려면 3개의 샘플만 필요합니다. 예를 들어 이동 평균과 비교할 수 없습니다. 여기서 유사한 평활도를 얻으려면 6-10개의 샘플이 필요하므로 실제 데이터에 비해 해당 지연이 발생합니다. 그러나 지표와 마찬가지로 웨이블릿 변환 자체는 예측을 할 수 없으며 그에 의해 그려진 그림은 과거만을 반영하며 이 그림에서 미래에 대해 심각한 결론을 내리는 것은 무의미하므로 예측 시스템을 구축해야 합니다 , 이것이 시장 동향에 대해 다소간 자신 있게 말할 수 있는 유일한 방법입니다.
elritmo : Piligrimm, mt를 사용하여 다른 통화 쌍의 차트에 모든 쌍의 종가 차트를 표시하는 방법을 알려주세요.
iClose 기능을 사용하여 필요한 모든 도구가 포함된 파일을 만든 다음 각 도구에 대해 평균 계수를 얻습니다. 예를 들어 각 도구의 마지막 100개 막대를 합하고 100으로 나눕니다. 결과적으로 각 악기는 계수에 따라 1을 중심으로 변동하는 모든 악기의 값을 얻을 수 있습니다. 다른 차트에 표시하려는 상품의 값에 차트를 표시하려는 상품에서 얻은 계수를 곱합니다.
Piligrimm : 간단히 말해서, 웨이블릿 변환의 본질은 누군가가 이에 익숙하지 않은 경우 신호를 스펙트럼 구성 요소로 분해한 다음 스펙트럼의 일부를 차단하고 나머지 고조파를 사용하여 새로운 신호를 형성한다는 것입니다.
이 경우 웨이블릿 변환은 다양한 종류의 푸리에 변환, 스펙트럼 분석 등과 어떻게 다릅니까?
푸리에 변환의 주요 문제는 주기 함수에만 적용할 수 있다는 것입니다. 유한한 히스토리를 기반으로 하는 비주기적 함수에 사용하는 경우 결과는 참조 조각을 무기한 반복하는 주기적 함수입니다. 귀하의 인용문으로 판단하면 웨이블릿 변환은 동일한 단점을 겪을 것입니다. 이것이 사실입니까?
이것은 DC 서버의 과부하, 변경된 견적의 더 빠른 도착으로 인한 것이 아니라 필터 설정의 차이로 인해 모든 사람이 적합하다고 생각하는 대로 설정합니다. 네, 그렇기 때문에 두꺼운 피부를 가진 Expert Advisor가 필요한 이유는 한 DC에 대해 한 가지 작업을 수행하고 다른 DC에 대해 다른 작업을 수행하기 때문입니다. 필터는 시간 간격을 고려하여 가장 현실적인 따옴표를 선택하는 방식으로 작동하지만 따옴표를 에뮬레이트하지 않고 일부 옵션만 버리고 가장 그럴듯한 옵션만 남깁니다. 유감스럽게도 사용자나 프로그램 입장에서는 이것이 그들이 보고자 하는 진실이 아니기 때문에 DC 간의 분석과 같은 주제가 시작되는 것입니다.
나는 한 번에 두 개의 지표, 서버 및 클라이언트 시간 간격을 사용하므로 서버 측의 필터링된 섹션에서만 그래프에 거의 차이가 없다는 점에 유의합니다.
시차는 8바이트 시간으로 계산되며, 여기서 서버 날짜를 (gcnew DateTime( 1970, 1, 1 ))->AddSeconds( iSrv )로 변환한 후 틱 시간, 서버 및 클라이언트의 차이 합계를 사용합니다. , 9의 8승으로 나눈 이 그래프에서 초 단위의 차이를 얻으려면 10의 7승으로 나누어야 합니다. 이렇게 하면 데이터 업데이트 속도의 문제를 제외하고 높은 정확도로 결론을 도출할 수 있습니다. 틱당 하나의 픽셀이 소비되지 않는 한 틱 안에 시간을 표시하는 것과 같은 일부 모드에서는 소비를 제거하면 크기 면에서도 완벽하게 비교할 수 있다고 생각합니다. 글쎄, 당신이 무엇을 할 수 있습니까? 나는 뿌리 깊은 곳까지 파고 싶지 않아도 파는 사람입니다. :)
친애하는 순례자님, 이 말에 대해 어떤 대답을 하실지 궁금합니다.
더 파고!!! 그러나 진지하게, 우선 궁극적인 목표, 달성하고자 하는 것, 받은 정보를 어떻게 사용할 것인지 결정하십시오. 어떤 형식과 형식으로 제시하는 것이 더 나은지에 달려 있습니다. 틱 분석을 기반으로 MTS를 계속하려면 시간에 따라 다른 기기의 틱을 동기화해야 하며 이것이 이 모든 작업에서 가장 어려운 것입니다. 그렇지 않으면 객관적인 그림을 얻을 수 없으며 결과, 효과적인 MTS 운영.
초기 데이터의 적절한 준비는 모든 문제를 해결하는 성공의 90%이고, 거래에서는 이것이 훨씬 더 중요하며 예측을 시도하는 많은 사람들의 실패는 바로 그들이 처리 알고리즘에 따라 데이터를 올바르게 형성하지 못했다는 것입니다. 그들을.
그건 그렇고, 프로그램에 상호 작용을 추가하면 여러 DC의 결과를 결합하고 양방향으로 누락된 데이터를 보완할 수 있습니다. 예를 들어 위의 스크린샷에서 두 DC 모두 고유한 필터링으로 인해 문제가 있음을 알 수 있습니다. 실제로 EURUSD 차트 에 따르면 반대 방향으로 보면 초기에 쉽게 알 수 있습니다. 그리고 문제의 전체 본질은 필터로 진드기 데이터를 정확히 잘라내는 데 있기 때문에 이러한 방식으로 필터링은 소량으로 사라집니다. 그것은 모두 비교할 브로커에 달려 있습니다. 하지만 그건 나중에 :)
순례자 : 간단히 말해서, 웨이블릿 변환의 본질은 누군가가 이에 익숙하지 않은 경우 신호를 스펙트럼 구성 요소로 분해한 다음 스펙트럼의 일부를 차단하고 나머지 고조파를 사용하여 새로운 신호를 형성한다는 것입니다.
이 경우 웨이블릿 변환은 다양한 종류의 푸리에 변환, 스펙트럼 분석 등과 어떻게 다릅니까?
푸리에 변환의 주요 문제는 주기 함수에만 적용할 수 있다는 것입니다. 유한한 히스토리를 기반으로 하는 비주기적 함수에 사용하는 경우 결과는 참조 조각을 무기한 반복하는 주기적 함수입니다. 귀하의 인용문으로 판단하면 웨이블릿 변환은 동일한 단점을 겪을 것입니다. 이것이 사실입니까?
아니요, 웨이블릿 변환은 푸리에 변환이 아닌 다른 원리에 따라 만들어지며 이것이 다른 스펙트럼 분석 방법에 비해 장점입니다. 여기에서 스펙트럼 분석에 대해 이야기하는 것은 전혀 옳지 않지만 제 생각에는 오히려 이야기해야 할 필요가 있습니다. 특정 필터링 방법에 대해 . 변환 후 소위 계수 맵이 얻어지며 시각적 분석 및 연구 중인 프로세스의 패턴 검색에도 사용할 수 있습니다. 그러나 나는 이 분야의 전문가가 아니며 지난 3-4년 동안 나는 이 주제에 관심이 없었습니다. 이제 인터넷에는 웨이블릿 변환에 대한 새로운 정보가 많이 있다고 생각합니다. 나는 그것들을 웨이블릿 변환이라고 부르곤 했습니다.
사실, 나는 이미 해결책을 보았고, 당신은 눈금을 저장하기 위한 서버 프로그램이 필요합니다. 아마도 한 방향으로 눈금을 채우는 가장 쉬운 방법은 SQL을 사용하는 것입니다. 그런 다음 실제로 이 비즈니스에 여러 서버를 사용하여 다른 곳에서 데이터를 수집할 수 있습니다. DC :) 이 작업을 작성하는 것이 가장 좋은 방법은 내 서버이지만 내 능력이 몇 손으로 제한되어 있으므로 이 작업을 구현하려면 작은 것을 희생해야 합니다. :) 그리고 통신 문제는 다음 경우에만 사라집니다. 인터넷 공급자의 중단 :) 사실을 말하자면, 자신의 서버만이 SQL보다 나을 수 있습니다.
xnsnet : 그건 그렇고, 프로그램에 상호 작용을 추가하면 여러 DC의 결과를 결합하고 양방향으로 누락된 데이터를 보완할 수 있습니다. 예를 들어 위의 스크린샷에서 두 DC 모두 고유한 필터링으로 인해 문제가 있음을 알 수 있습니다. 실제로 EURUSD 차트에 따르면 반대 방향으로 이는 초기에 쉽게 눈에 띕니다. 그리고 문제의 전체 본질은 필터로 진드기 데이터를 정확히 잘라내는 데 있기 때문에 이러한 방식으로 필터링은 소량으로 사라집니다. 그것은 모두 비교할 브로커에 달려 있습니다. 하지만 그건 나중에 :)
여기 모든 것이 그렇게 간단하지 않을 수 있습니다. 그리고 이러한 차이가 주로 DC가 다른 소스에서 정보를 수신한다는 사실 때문이라면? 이 경우 추가 왜곡만 발생합니다. 그러나 어쨌든 추가 간섭이 발생하지 않도록 주의하면서 시도하십시오.
Piligrimm : 여기, 상황이 그렇게 간단하지 않을 수 있습니다. 그리고 이러한 차이가 주로 DC가 다른 소스에서 정보를 수신한다는 사실 때문이라면? 이 경우 추가 왜곡만 발생합니다. 그러나 어쨌든 추가 간섭이 발생하지 않도록 주의하면서 시도하십시오.
물론 이것이 바로 그래프 시각화의 목적이기 때문에 이러한 간섭을 볼 수 있습니다. :) 어쨌든 간섭을 구별할 수 있는 서버를 작성해야 합니다. 원칙적으로 모든 것이 이미 명확합니다. 하세요 :) 저는 항상 인간의 두뇌가 바이러스라고 말했습니다 :) 다른 스크랩을 제외하고 스크랩에 대한 수신은 없습니다 :) 이벤트가 수신되지 않기 때문에 메타 트레이더에서 서버 종료를 추적하는 방법이 주요 문제였습니다. 이제 저는 이것을 하지 않는 가장 확실한 방법을 찾았습니다. :) 결국, 하나의 DC가 중단되면, 즉 다른 DC가 있습니다. 이 모든 것이 있으면 여기에서 해킹의 냄새가 없습니다. 왜냐하면 필터를 흡수하는 드로 다운 만 핍스에 사용할 수 있고이 모든 것이 분석용 그림 일 때이 데이터는 분석에만 사용할 수 있고 분석에는 사용할 수 없기 때문입니다. 취약점에 대한 핍박을 위해. 나는 또한 틱 기록으로 터미널에 과부하를 줄 필요가 없다는 결론에 도달했습니다. 모든 것이 서버에 저장되고 차트가 터미널에 붙어 있거나 오히려 다른 모드에서 서버 데이터와 클라이언트 만 별도로 반영합니다 , 그러나 또한 서버에서 :)
추신: 다른 누구도 진드기로 작업하는 것이 필요하지 않거나 무의미하다고 확신하지 않기를 바랍니다. :))))
순례자
다중통화 분석에 대해 회의적인 분들이 줄어들고, 그 결과가 누군가에게 자신만의 효과적인 트레이딩 전략을 찾는 데 도움이 되길 바랍니다.
매우 흥미롭고 의미 있는 아이디어를 제공해야 합니다.그리고 웨이블릿 변환은 매우 건설적으로 보입니다. 그것을 알아낼 필요가 있습니다.
브라보!
그러나 지표와 마찬가지로 웨이블릿 변환 자체는 예측을 할 수 없으며 그에 의해 그려진 그림은 과거만을 반영하며 이 그림에서 미래에 대해 심각한 결론을 내리는 것은 무의미하므로 예측 시스템을 구축해야 합니다 , 이것이 시장 동향에 대해 다소간 자신 있게 말할 수 있는 유일한 방법입니다.
Piligrimm, mt를 사용하여 다른 통화 쌍의 차트에 모든 쌍의 종가 차트를 표시하는 방법을 알려주세요.
iClose 기능을 사용하여 필요한 모든 도구가 포함된 파일을 만든 다음 각 도구에 대해 평균 계수를 얻습니다. 예를 들어 각 도구의 마지막 100개 막대를 합하고 100으로 나눕니다. 결과적으로 각 악기는 계수에 따라 1을 중심으로 변동하는 모든 악기의 값을 얻을 수 있습니다. 다른 차트에 표시하려는 상품의 값에 차트를 표시하려는 상품에서 얻은 계수를 곱합니다.
간단히 말해서, 웨이블릿 변환의 본질은 누군가가 이에 익숙하지 않은 경우 신호를 스펙트럼 구성 요소로 분해한 다음 스펙트럼의 일부를 차단하고 나머지 고조파를 사용하여 새로운 신호를 형성한다는 것입니다.
푸리에 변환의 주요 문제는 주기 함수에만 적용할 수 있다는 것입니다. 유한한 히스토리를 기반으로 하는 비주기적 함수에 사용하는 경우 결과는 참조 조각을 무기한 반복하는 주기적 함수입니다.
귀하의 인용문으로 판단하면 웨이블릿 변환은 동일한 단점을 겪을 것입니다. 이것이 사실입니까?
이것은 DC 서버의 과부하, 변경된 견적의 더 빠른 도착으로 인한 것이 아니라 필터 설정의 차이로 인해 모든 사람이 적합하다고 생각하는 대로 설정합니다. 네, 그렇기 때문에 두꺼운 피부를 가진 Expert Advisor가 필요한 이유는 한 DC에 대해 한 가지 작업을 수행하고 다른 DC에 대해 다른 작업을 수행하기 때문입니다. 필터는 시간 간격을 고려하여 가장 현실적인 따옴표를 선택하는 방식으로 작동하지만 따옴표를 에뮬레이트하지 않고 일부 옵션만 버리고 가장 그럴듯한 옵션만 남깁니다. 유감스럽게도 사용자나 프로그램 입장에서는 이것이 그들이 보고자 하는 진실이 아니기 때문에 DC 간의 분석과 같은 주제가 시작되는 것입니다.
나는 한 번에 두 개의 지표, 서버 및 클라이언트 시간 간격을 사용하므로 서버 측의 필터링된 섹션에서만 그래프에 거의 차이가 없다는 점에 유의합니다.
시차는 8바이트 시간으로 계산되며, 여기서 서버 날짜를 (gcnew DateTime( 1970, 1, 1 ))->AddSeconds( iSrv )로 변환한 후 틱 시간, 서버 및 클라이언트의 차이 합계를 사용합니다. , 9의 8승으로 나눈 이 그래프에서 초 단위의 차이를 얻으려면 10의 7승으로 나누어야 합니다. 이렇게 하면 데이터 업데이트 속도의 문제를 제외하고 높은 정확도로 결론을 도출할 수 있습니다. 틱당 하나의 픽셀이 소비되지 않는 한 틱 안에 시간을 표시하는 것과 같은 일부 모드에서는 소비를 제거하면 크기 면에서도 완벽하게 비교할 수 있다고 생각합니다. 글쎄, 당신이 무엇을 할 수 있습니까? 나는 뿌리 깊은 곳까지 파고 싶지 않아도 파는 사람입니다. :)
친애하는 순례자님, 이 말에 대해 어떤 대답을 하실지 궁금합니다.
더 파고!!!
그러나 진지하게, 우선 궁극적인 목표, 달성하고자 하는 것, 받은 정보를 어떻게 사용할 것인지 결정하십시오. 어떤 형식과 형식으로 제시하는 것이 더 나은지에 달려 있습니다. 틱 분석을 기반으로 MTS를 계속하려면 시간에 따라 다른 기기의 틱을 동기화해야 하며 이것이 이 모든 작업에서 가장 어려운 것입니다. 그렇지 않으면 객관적인 그림을 얻을 수 없으며 결과, 효과적인 MTS 운영.
초기 데이터의 적절한 준비는 모든 문제를 해결하는 성공의 90%이고, 거래에서는 이것이 훨씬 더 중요하며 예측을 시도하는 많은 사람들의 실패는 바로 그들이 처리 알고리즘에 따라 데이터를 올바르게 형성하지 못했다는 것입니다. 그들을.
간단히 말해서, 웨이블릿 변환의 본질은 누군가가 이에 익숙하지 않은 경우 신호를 스펙트럼 구성 요소로 분해한 다음 스펙트럼의 일부를 차단하고 나머지 고조파를 사용하여 새로운 신호를 형성한다는 것입니다.
푸리에 변환의 주요 문제는 주기 함수에만 적용할 수 있다는 것입니다. 유한한 히스토리를 기반으로 하는 비주기적 함수에 사용하는 경우 결과는 참조 조각을 무기한 반복하는 주기적 함수입니다.
귀하의 인용문으로 판단하면 웨이블릿 변환은 동일한 단점을 겪을 것입니다. 이것이 사실입니까?
아니요, 웨이블릿 변환은 푸리에 변환이 아닌 다른 원리에 따라 만들어지며 이것이 다른 스펙트럼 분석 방법에 비해 장점입니다. 여기에서 스펙트럼 분석에 대해 이야기하는 것은 전혀 옳지 않지만 제 생각에는 오히려 이야기해야 할 필요가 있습니다. 특정 필터링 방법에 대해 . 변환 후 소위 계수 맵이 얻어지며 시각적 분석 및 연구 중인 프로세스의 패턴 검색에도 사용할 수 있습니다. 그러나 나는 이 분야의 전문가가 아니며 지난 3-4년 동안 나는 이 주제에 관심이 없었습니다. 이제 인터넷에는 웨이블릿 변환에 대한 새로운 정보가 많이 있다고 생각합니다. 나는 그것들을 웨이블릿 변환이라고 부르곤 했습니다.
그건 그렇고, 신경망과 함께 웨이블릿 변환을 사용하는 링크를 찾았습니다. http://library.mephi.ru/data/scientific-sessions/2001/Neuro_Lect/2343.htm 예가 있습니다.
" 금융 시계열 분석 및 신경망 모델링 요소의 중요성 ".
그리고 또 다른 링크: http://www.tradeways.org/wave_4.php
그건 그렇고, 프로그램에 상호 작용을 추가하면 여러 DC의 결과를 결합하고 양방향으로 누락된 데이터를 보완할 수 있습니다. 예를 들어 위의 스크린샷에서 두 DC 모두 고유한 필터링으로 인해 문제가 있음을 알 수 있습니다. 실제로 EURUSD 차트에 따르면 반대 방향으로 이는 초기에 쉽게 눈에 띕니다. 그리고 문제의 전체 본질은 필터로 진드기 데이터를 정확히 잘라내는 데 있기 때문에 이러한 방식으로 필터링은 소량으로 사라집니다. 그것은 모두 비교할 브로커에 달려 있습니다. 하지만 그건 나중에 :)
여기, 상황이 그렇게 간단하지 않을 수 있습니다. 그리고 이러한 차이가 주로 DC가 다른 소스에서 정보를 수신한다는 사실 때문이라면? 이 경우 추가 왜곡만 발생합니다. 그러나 어쨌든 추가 간섭이 발생하지 않도록 주의하면서 시도하십시오.
물론 이것이 바로 그래프 시각화의 목적이기 때문에 이러한 간섭을 볼 수 있습니다. :) 어쨌든 간섭을 구별할 수 있는 서버를 작성해야 합니다. 원칙적으로 모든 것이 이미 명확합니다. 하세요 :) 저는 항상 인간의 두뇌가 바이러스라고 말했습니다 :) 다른 스크랩을 제외하고 스크랩에 대한 수신은 없습니다 :) 이벤트가 수신되지 않기 때문에 메타 트레이더에서 서버 종료를 추적하는 방법이 주요 문제였습니다. 이제 저는 이것을 하지 않는 가장 확실한 방법을 찾았습니다. :) 결국, 하나의 DC가 중단되면, 즉 다른 DC가 있습니다. 이 모든 것이 있으면 여기에서 해킹의 냄새가 없습니다. 왜냐하면 필터를 흡수하는 드로 다운 만 핍스에 사용할 수 있고이 모든 것이 분석용 그림 일 때이 데이터는 분석에만 사용할 수 있고 분석에는 사용할 수 없기 때문입니다. 취약점에 대한 핍박을 위해. 나는 또한 틱 기록으로 터미널에 과부하를 줄 필요가 없다는 결론에 도달했습니다. 모든 것이 서버에 저장되고 차트가 터미널에 붙어 있거나 오히려 다른 모드에서 서버 데이터와 클라이언트 만 별도로 반영합니다 , 그러나 또한 서버에서 :)
추신: 다른 누구도 진드기로 작업하는 것이 필요하지 않거나 무의미하다고 확신하지 않기를 바랍니다. :))))