글쎄, 그것은 올랐지 만 ...별로 많지는 않습니다. 오늘은 플랫이나 그런 것이있을 것 같습니다 :)
Sergey, 실생활이나 데모에서 계산에 따라 거래를 시도한 적이 있으며 결과는 어떻습니까? 그럼에도 불구하고 말씀하신 대로 더 많은 데이터가 있습니다(모든 것을 게시하지는 않음). 아니면 그냥 연구. 그런데 더 높은 기간에 대한 데이터가 추가 이동과 결합되어 15분에 동일하게 계산되는 방법은 무엇입니까?
Sergey, 실생활이나 데모에서 계산에 따라 거래를 시도한 적이 있으며 결과는 어떻습니까? 그럼에도 불구하고 말씀하신 대로 더 많은 데이터가 있습니다(모든 것을 게시하지는 않음). 아니면 그냥 연구입니다.
여기저기서 이 특정 시스템을 테스트하고 있습니다. 물론 데모에는 더 많은 거래가 있습니다. 잃는 거래는 단 하나뿐입니다(지금까지 데모에서) - 저는 600달러를 잃었지만 일반적인 배경에서는 눈에 띄지 않습니다. 결론을 내리기에는 너무 이르며 지금은 MathCAD에서 대규모 실험을 계획하고 있으며 동시에 시스템을 MT로 이전하고 있습니다. 그래야만 심각하게 고려할 수 있는 결과가 나타납니다.
그런데 더 높은 기간에 대한 데이터가 15분에 대한 추가 이동 및 동일한 것과 결합하여 어떻게 계산됩니까?
1:1로 결합되어 있으니 더 자세히 설명드리겠습니다. 이 모델은 구조적 식별과 최대우도법을 기반으로 한 모델의 식별을 사용합니다. 그래서 나에게는 약간 예상치 못한 것으로 판명되었지만 15 분 안에 솔루션을 찾으면 완전히 다른 행 (M30, M60)에서 매우 가까운 솔루션을 찾을 수 있습니다. 그리고 그 농담처럼 "공룡을 만날 확률은 만남이든 아니든 50/50입니다." :o)
여기저기서 이 특정 시스템을 테스트하고 있습니다. 물론 데모에는 더 많은 거래가 있습니다. 잃는 거래는 단 하나뿐입니다(지금까지 데모에서) - 저는 600달러를 잃었지만 일반적인 배경에서는 눈에 띄지 않습니다. 결론을 내리기에는 너무 이르며 지금은 MathCAD에서 대규모 실험을 계획하고 있으며 동시에 시스템을 MT로 이전하고 있습니다. 그래야만 심각하게 고려할 수 있는 결과가 나타납니다.
1:1로 결합되어 있으니 더 자세히 설명드리겠습니다. 이 모델은 구조적 식별과 최대우도법을 기반으로 한 모델의 식별을 사용합니다. 그래서 나에게는 약간 예상치 못한 것으로 판명되었지만 15 분 안에 솔루션을 찾으면 완전히 다른 행 (M30, M60)에서 매우 가까운 솔루션을 찾을 수 있습니다. 그리고 그 농담처럼 "공룡을 만날 확률은 만남이든 아니든 50/50입니다." :o)
네... 솔직히 말해서 이미 참푸식을 천장에 쾅쾅 두드릴 수 있습니다. 그리고 당신은 모두: 확실하지 않습니다. :))
목표 수준에 도달하는 과정에서 상당한 롤백이 발생할 수 있고 이미 계산된 기간 내에 있으며 새로운 재계산은 다음 기간. 그러한 위치에 "계속" 있으면 이것이 앉을 것이고 그렇지 않다면 이론상 모든 것이 괜찮을 것입니다. (또는 ;-) ) grasn 이 어떤 상태를 나타내면 대화가 더 실질적이 됩니다.
나는 실현(궤적)을 예측하지만 거래 결정을 내릴 때 "빈도" 특성, 예를 들어 예측 범위에서 가장 가능성 있는 트랙터의 평균값 +/- 속도에 중점을 둡니다. 목표 달성 측면에서 더 안정적이지만 이러한 수준에 이르는 가격 경로는 상당히 까다로울 수 있습니다. 물론, 나는 국부적인 반전 영역을 평가하는 두 번째 접근 방식을 연구하고 있습니다. MM의 경우 여기에서 모든 것이 그렇게 간단하지 않고 별도의 심각한 작업인 것 같습니다.
marketeer>> : grasn покажет какой-нибудь стейт, разговор станет более предметным.
바로 이러한 이유, 즉 대화의 주제 때문에 저는 이제 MathCAD에서 MT로 코드를 전송하고 있습니다. 통계적 의미는 (눈으로) 최소 6개월의 테스트 기간을 갖습니다. 그래서 잠시 후에 상태를 포스팅하겠습니다.
그건 그렇고, 프로그래밍에 대한 질문이 있습니다. 그렇지 않으면 막혔습니다 (나는 여전히 그 프로그래머입니다).
(1) 다차원 배열(모든 차원)을 올바르게 초기화하는 방법. 다음은 내가 이해하는 것처럼 1차원 배열과 다차원 배열에서 발견되는 첫 번째 차원에 대해 올바른 코드입니다.
당신의 예측은 더 현실적입니다. 우리는 하루에 1.5050에서 채널의 중간을 돌파하고 다시 내려갑니다.
글쎄, 그것은 올랐지 만 ...별로 많지는 않습니다. 오늘은 플랫이나 그런 것이있을 것 같습니다 :)
글쎄, 그것은 올랐지 만 ...별로 많지는 않습니다. 오늘은 플랫이나 그런 것이있을 것 같습니다 :)
Sergey, 실생활이나 데모에서 계산에 따라 거래를 시도한 적이 있으며 결과는 어떻습니까? 그럼에도 불구하고 말씀하신 대로 더 많은 데이터가 있습니다(모든 것을 게시하지는 않음). 아니면 그냥 연구. 그런데 더 높은 기간에 대한 데이터가 추가 이동과 결합되어 15분에 동일하게 계산되는 방법은 무엇입니까?
Sergey, 실생활이나 데모에서 계산에 따라 거래를 시도한 적이 있으며 결과는 어떻습니까? 그럼에도 불구하고 말씀하신 대로 더 많은 데이터가 있습니다(모든 것을 게시하지는 않음). 아니면 그냥 연구입니다.
여기저기서 이 특정 시스템을 테스트하고 있습니다. 물론 데모에는 더 많은 거래가 있습니다. 잃는 거래는 단 하나뿐입니다(지금까지 데모에서) - 저는 600달러를 잃었지만 일반적인 배경에서는 눈에 띄지 않습니다. 결론을 내리기에는 너무 이르며 지금은 MathCAD에서 대규모 실험을 계획하고 있으며 동시에 시스템을 MT로 이전하고 있습니다. 그래야만 심각하게 고려할 수 있는 결과가 나타납니다.
그런데 더 높은 기간에 대한 데이터가 15분에 대한 추가 이동 및 동일한 것과 결합하여 어떻게 계산됩니까?
1:1로 결합되어 있으니 더 자세히 설명드리겠습니다. 이 모델은 구조적 식별과 최대우도법을 기반으로 한 모델의 식별을 사용합니다. 그래서 나에게는 약간 예상치 못한 것으로 판명되었지만 15 분 안에 솔루션을 찾으면 완전히 다른 행 (M30, M60)에서 매우 가까운 솔루션을 찾을 수 있습니다. 그리고 그 농담처럼 "공룡을 만날 확률은 만남이든 아니든 50/50입니다." :o)
여기저기서 이 특정 시스템을 테스트하고 있습니다. 물론 데모에는 더 많은 거래가 있습니다. 잃는 거래는 단 하나뿐입니다(지금까지 데모에서) - 저는 600달러를 잃었지만 일반적인 배경에서는 눈에 띄지 않습니다. 결론을 내리기에는 너무 이르며 지금은 MathCAD에서 대규모 실험을 계획하고 있으며 동시에 시스템을 MT로 이전하고 있습니다. 그래야만 심각하게 고려할 수 있는 결과가 나타납니다.
1:1로 결합되어 있으니 더 자세히 설명드리겠습니다. 이 모델은 구조적 식별과 최대우도법을 기반으로 한 모델의 식별을 사용합니다. 그래서 나에게는 약간 예상치 못한 것으로 판명되었지만 15 분 안에 솔루션을 찾으면 완전히 다른 행 (M30, M60)에서 매우 가까운 솔루션을 찾을 수 있습니다. 그리고 그 농담처럼 "공룡을 만날 확률은 만남이든 아니든 50/50입니다." :o)
네... 솔직히 말해서 이미 참푸식을 천장에 쾅쾅 두드릴 수 있습니다. 그리고 당신은 모두: 확실하지 않습니다. :))
네... 솔직히 말해서 이미 참푸식을 천장에 쾅쾅 두드릴 수 있습니다. 그리고 당신은 모두: 확실하지 않습니다. :))
이 시스템에는 한 가지 중요한 단점이 있습니다. (내 이해로는) 오히려 큰 손실이 발생합니다. 결국 거래 수준은 가격 집중도가 높은 수준입니다. 그리고 가격이 그들에게 오는 방법은 다음과 같습니다 ...
이 시스템에는 한 가지 중요한 단점이 있습니다. (내 이해로는) 오히려 큰 손실이 발생합니다. 결국 거래 수준은 가격 집중도가 높은 수준입니다. 그리고 가격이 그들에게 오는 방법은 다음과 같습니다 ...
그런 다음 더 많은 자본과 적은 양을 사용해야 합니다... 설정은 멀리 멈춥니다(불가항력의 경우).
그런 다음 더 많은 자본과 적은 양을 사용해야 합니다... 설정은 멀리 멈춥니다(불가항력의 경우).
그런 다음 이미 시스템으로 가득 차 있고 자리에 앉는 전술이 있습니다. 차트는 아름답지만 그러한 시스템을 사용하는 거래는 어떻게 든 바보입니다.
그런 다음 이미 시스템으로 가득 차 있고 자리에 앉는 전술이 있습니다. 차트는 아름답지만 그러한 시스템을 사용하는 거래는 어떻게 든 바보입니다.
여기에는 과도하게 머무르는 전술의 냄새가 없습니다. 기간당 한 번(수행된 연구에 따라 선택) 목표가 다시 계산됩니다. 각각 위치를 닫거나 계속 그 위치에 있습니다.
나는 실현(궤적)을 예측하지만 거래 결정을 내릴 때 "빈도" 특성, 예를 들어 예측 범위에서 가장 가능성 있는 트랙터의 평균값 +/- 속도에 중점을 둡니다. 목표 달성 측면에서 더 안정적이지만 이러한 수준에 이르는 가격 경로는 상당히 까다로울 수 있습니다. 물론, 나는 국부적인 반전 영역을 평가하는 두 번째 접근 방식을 연구하고 있습니다. MM의 경우 여기에서 모든 것이 그렇게 간단하지 않고 별도의 심각한 작업인 것 같습니다.
grasn покажет какой-нибудь стейт, разговор станет более предметным.
바로 이러한 이유, 즉 대화의 주제 때문에 저는 이제 MathCAD에서 MT로 코드를 전송하고 있습니다. 통계적 의미는 (눈으로) 최소 6개월의 테스트 기간을 갖습니다. 그래서 잠시 후에 상태를 포스팅하겠습니다.
그건 그렇고, 프로그래밍에 대한 질문이 있습니다. 그렇지 않으면 막혔습니다 (나는 여전히 그 프로그래머입니다).
(1) 다차원 배열(모든 차원)을 올바르게 초기화하는 방법. 다음은 내가 이해하는 것처럼 1차원 배열과 다차원 배열에서 발견되는 첫 번째 차원에 대해 올바른 코드입니다.
double memRow[];
ArrayResize(memRow, N);
ArrayInitialize(memRow, 0.0);
그러나 많은 수의 차원은 어떻습니까?
(2) 1차원 및 다차원 배열을 동적으로 확장하는 방법은 무엇입니까?
for(i=0; i<=N-1; i++)
{
...
memRow[];
...
}
이 경우 memRow[] 배열은 반복할 때마다 어느 정도 증가해야 하며 단순화를 위해 1로 둡니다. 유사하게 2D 배열의 경우 i와 j의 두 방향으로 증가해야 합니다 - memRow[i ] [제]