나는 오랫동안 자신을 위해 여러 연구 분야를 찾아냈고 그 분야에 대해 연구하고 있습니다. 그 중 하나는 증분 견적 프로세스가 실제로 여러 간단한 프로세스의 중첩이라는 대담한 가정입니다. 이 "중첩"은 합계, 곱 또는 더 복잡한 변환이 될 수 있습니다.
왜요? 견적 프로세스가 매우 복잡하지만 전혀 무작위가 아닌 경우(이들은 프로세스의 다른 클래스이며 원하는 경우 구별할 수 있음). 이것은 한 컵의 액체에 대한 대화에 대한 별도의 주제이지만, 그건 그렇고, 증거가 있습니다.
내가 펼치고자 하는 현상은 누군가에게는 알려질 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있고, 모두에게 알려지지 않을 수도 있다. 어쨌든, 나는 어디에도 그것에 대한 언급을 본 적이 없습니다. EURUSD M15(약 10년 동안의 alpari 데이터)를 사용하여 그 증분을 살펴보겠습니다.
이제 히스토그램을 살펴보고 일반적으로 다음과 같이 표시됩니다.
또는 이 형식:
나는 가장 왜곡된 방법을 사용하여 모든 사람을 위한 중첩의 이러한 표현을 찾고 있었고, ... 그리고 그것은 직접적으로는 명백한 눈에 띄거나 오히려 표현 중 하나로 밝혀졌습니다. 그리고 그것은 소위 검색의 장소를 제안했습니다. "미세한 구조", 내가 그렇게 말할 수 있다면 그것이 내가 찾은 것입니다.
이제 주의 깊게 살펴보겠습니다. 히스토그램 함수의 첫 번째 인수는 이벤트 발생 빈도가 계산되는 간격의 수이며(그래프가 제한됨, 즉 매우 긴 꼬리) 그래프가 변경되었습니다.
h=100
h=200
h=300
h=400
h=500(무언가 나타남)
h=166
h=700
또한 h를 높이면 모든 것이 병합되고 아무 것도 표시되지 않습니다.
작은 프로세스가 큰 프로세스 안에 있는 것이 분명합니다. 프로세스에 "알파"와 "오메가"라는 이름을 붙였습니다. 이제 과학적 찌르기 방법을 사용하여 선택(필터링, 분류)해야 합니다. 두 프로세스를 분류하기 위한 다음 매트릭스가 있습니다.
열 지정:
첫 번째 열은 시스템 상태의 번호입니다.
두 번째 열은 클래스 간격의 시작입니다.
세 번째 열은 클래스 가격 범위의 끝입니다.
네 번째 열 - 프로세스 유형
이제 M15 증분의 전체 시계열을 살펴보고 이 두 프로세스를 수집해야 합니다. 명확히 하자면, "수집"은 각 프로세스 클래스에 대해 이러한 간격 동안 취해진 모든 증분을 더하는 것을 의미합니다. 격차가있을 것이 분명하지만 지금은 그것들을 고려하지 않습니다. 반대 클래스 이벤트에 대해 0이 추가되는 경우.
ALPHA 프로세스(전체 프로세스 및 증분의 일부):
오메가 프로세스(전체 프로세스 및 증분의 일부):
여기에 "황소"와 "곰"이 있습니다. :o) 아니요, 저는 이 동물들을 믿지 않습니다. 저는 이 동물원이 Forex의 정글과 더 비슷하다고 생각합니다. 이제 시장 모델로 넘어갈 수 있습니다. 좋아요, 음.. 제가 사용하는 기본 모델인 랜덤 구조의 확률적 시스템에 속하는 것이 거의 좋습니다 .
스위칭이 발생하는 거의 (!!!) 두 개의 선형 프로세스가 있음이 밝혀졌습니다. 적절한 모델을 설명할 수 있는 가능성이 하나 더 있습니다. 글쎄요... 이론적으로는 최소한 :o). 상태에서 상태로의 전이 행렬을 계산할 수 있습니다. 그리고 그것은 보일 수 있습니다 - 여기에 "그것"이 있습니다. 아니요, 이것은 아직 "그것"이 아닙니다. "그것"이 올 때 나는 말할 것입니다 : o) 정말 어려움이 있고 프로세스가 선형이 아닙니다. 여기에 조각이 증가합니다.
또는 더 정확하게 선택해야 하지만(나는 속임수를 썼습니다) 노이즈가 많고 선형 상관 관계가 좋지 않으며 전환에 대한 모든 것이 명확하지 않지만 "Markovian"이 없는 것 같습니다. 종속성과 그 x가 있습니다. 찾기.
일반적으로 동료, 관심 있는 사람이라면 누구나 철학, 이론, 실천에 대해 토론할 수 있습니다. 그건 그렇고, 이 현상은 모든 상대적으로 작은 t.frame에서 작동합니다.
나는 저자가 유사한 밀도 함수, 즉 전체 범위에 걸쳐 교대 피크와 딥을 얻었다는 점에서 저자를 지지할 수 있습니다. 어떻게든 사용하고 싶었지만 잊어버렸습니다.
동시에 첫 번째 차이가 아니라 이동 평균으로 히스토그램을 작성했습니다. 내가 실수하지 않으면 "가리비"도 나옵니다 ...
지금까지는 이론적으로 예측을 개선할 방법을 찾고 있다는 의미에서요. 물론 모델이 매우 정확하게 선택되어 기쁘지만(모델 오류의 첫 번째 시차의 상관 관계는 0.03 이하) 시간이 모델을 "죽이는" 각 판독값은 가격 변동에 대한 새로운 기회를 가져오고 매우 몇 달 동안 자신있게 강한 움직임을 감지하기 어렵습니다. 하지만 나는 그것에 대해 생각하고 있습니다. 오래 고생하면 일이 터질 것만 같은. 예보, 있을 것 같아요, 그냥 생각합시다 :o)
나는 확인했습니다-그런 것은 없었습니다 :) 따라서 어떻게 구축, 반올림 등을 지정했는지 지정합니다.
그것은 착시를 의미합니다 : o) 만일을 대비하여 여전히 확인합니다. 결국 분류를 포함하여 모든 숫자가 있습니다.
견적 절차는 무엇입니까?
그것만 알려지면...
그것만 알려지면...
여전히 전략적 예측 시스템을 개발 중입니다. 예측을 보는 것이 재미있을까요?
여전히 전략적 예측 시스템을 개발 중입니다. 예측을 보는 것이 재미있을까요?
그리고 대회가 마감되었습니다. (참가자: Yusuf Khodja, 이 Mathemat 및 Volnoviki(해외에 대부가 많이 있음)를 상기시켜 드리겠습니다.)
리더: Yusuf Khodja 제거됨 - 도핑이 발견되었습니다(잔디 바다가 있습니다 ...) 고문 - 삭제됨 ...
2 위 (순조롭게 첫 번째로 이동) (이해가 많을수록 정확합니다-누가 논쟁 할 것입니까?)
3위(topicstarter - 출발을 떠나지 않았습니다...(객관적 이유로))
나는 오랫동안 자신을 위해 여러 연구 분야를 찾아냈고 그 분야에 대해 연구하고 있습니다. 그 중 하나는 증분 견적 프로세스가 실제로 여러 간단한 프로세스의 중첩이라는 대담한 가정입니다. 이 "중첩"은 합계, 곱 또는 더 복잡한 변환이 될 수 있습니다.
왜요? 견적 프로세스가 매우 복잡하지만 전혀 무작위가 아닌 경우(이들은 프로세스의 다른 클래스이며 원하는 경우 구별할 수 있음). 이것은 한 컵의 액체에 대한 대화에 대한 별도의 주제이지만, 그건 그렇고, 증거가 있습니다.
내가 펼치고자 하는 현상은 누군가에게는 알려질 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있고, 모두에게 알려지지 않을 수도 있다. 어쨌든, 나는 어디에도 그것에 대한 언급을 본 적이 없습니다. EURUSD M15(약 10년 동안의 alpari 데이터)를 사용하여 그 증분을 살펴보겠습니다.
이제 히스토그램을 살펴보고 일반적으로 다음과 같이 표시됩니다.
또는 이 형식:
나는 가장 왜곡된 방법을 사용하여 모든 사람을 위한 중첩의 이러한 표현을 찾고 있었고, ... 그리고 그것은 직접적으로는 명백한 눈에 띄거나 오히려 표현 중 하나로 밝혀졌습니다. 그리고 그것은 소위 검색의 장소를 제안했습니다. "미세한 구조", 내가 그렇게 말할 수 있다면 그것이 내가 찾은 것입니다.
이제 주의 깊게 살펴보겠습니다. 히스토그램 함수의 첫 번째 인수는 이벤트 발생 빈도가 계산되는 간격의 수이며(그래프가 제한됨, 즉 매우 긴 꼬리) 그래프가 변경되었습니다.
h=100
h=200
h=300
h=400
h=500(무언가 나타남)
h=166
h=700
또한 h를 높이면 모든 것이 병합되고 아무 것도 표시되지 않습니다.
작은 프로세스가 큰 프로세스 안에 있는 것이 분명합니다. 프로세스에 "알파"와 "오메가"라는 이름을 붙였습니다. 이제 과학적 찌르기 방법을 사용하여 선택(필터링, 분류)해야 합니다. 두 프로세스를 분류하기 위한 다음 매트릭스가 있습니다.
열 지정:
이제 M15 증분의 전체 시계열을 살펴보고 이 두 프로세스를 수집해야 합니다. 명확히 하자면, "수집"은 각 프로세스 클래스에 대해 이러한 간격 동안 취해진 모든 증분을 더하는 것을 의미합니다. 격차가있을 것이 분명하지만 지금은 그것들을 고려하지 않습니다. 반대 클래스 이벤트에 대해 0이 추가되는 경우.
ALPHA 프로세스(전체 프로세스 및 증분의 일부):
오메가 프로세스(전체 프로세스 및 증분의 일부):
여기에 "황소"와 "곰"이 있습니다. :o) 아니요, 저는 이 동물들을 믿지 않습니다. 저는 이 동물원이 Forex의 정글과 더 비슷하다고 생각합니다. 이제 시장 모델로 넘어갈 수 있습니다. 좋아요, 음.. 제가 사용하는 기본 모델인 랜덤 구조의 확률적 시스템에 속하는 것이 거의 좋습니다 .
스위칭이 발생하는 거의 (!!!) 두 개의 선형 프로세스가 있음이 밝혀졌습니다. 적절한 모델을 설명할 수 있는 가능성이 하나 더 있습니다. 글쎄요... 이론적으로는 최소한 :o). 상태에서 상태로의 전이 행렬을 계산할 수 있습니다. 그리고 그것은 보일 수 있습니다 - 여기에 "그것"이 있습니다. 아니요, 이것은 아직 "그것"이 아닙니다. "그것"이 올 때 나는 말할 것입니다 : o) 정말 어려움이 있고 프로세스가 선형이 아닙니다. 여기에 조각이 증가합니다.
또는 더 정확하게 선택해야 하지만(나는 속임수를 썼습니다) 노이즈가 많고 선형 상관 관계가 좋지 않으며 전환에 대한 모든 것이 명확하지 않지만 "Markovian"이 없는 것 같습니다. 종속성과 그 x가 있습니다. 찾기.
일반적으로 동료, 관심 있는 사람이라면 누구나 철학, 이론, 실천에 대해 토론할 수 있습니다. 그건 그렇고, 이 현상은 모든 상대적으로 작은 t.frame에서 작동합니다.나는 저자가 유사한 밀도 함수, 즉 전체 범위에 걸쳐 교대 피크와 딥을 얻었다는 점에서 저자를 지지할 수 있습니다. 어떻게든 사용하고 싶었지만 잊어버렸습니다.
동시에 첫 번째 차이가 아니라 이동 평균으로 히스토그램을 작성했습니다. 내가 실수하지 않으면 "가리비"도 나옵니다 ...
여전히 전략적 예측 시스템을 개발 중입니다. 예측을 보는 것이 재미있을까요?
지금까지는 이론적으로 예측을 개선할 방법을 찾고 있다는 의미에서요. 물론 모델이 매우 정확하게 선택되어 기쁘지만(모델 오류의 첫 번째 시차의 상관 관계는 0.03 이하) 시간이 모델을 "죽이는" 각 판독값은 가격 변동에 대한 새로운 기회를 가져오고 매우 몇 달 동안 자신있게 강한 움직임을 감지하기 어렵습니다. 하지만 나는 그것에 대해 생각하고 있습니다. 오래 고생하면 일이 터질 것만 같은. 예보, 있을 것 같아요, 그냥 생각합시다 :o)
그리고 대회가 마감되었습니다. (참가자: Yusuf Khodja, 이 Mathemat 및 Volnoviki(해외에 대부가 많이 있음)를 상기시켜 드리겠습니다.)
리더: Yusuf Khodja 제거됨 - 도핑이 발견되었습니다(잔디 바다가 있습니다 ...) 고문 - 삭제됨 ...
2 위 (순조롭게 첫 번째로 이동) (이해가 많을수록 정확합니다-누가 논쟁 할 것입니까?)
3위(topicstarter - 출발을 떠나지 않았습니다...(객관적 이유로))
"누가 이기나 보자" (C)
여기에서 나는 Hodja의 수준으로 의식을 확장하고 예, 1 위를 차지할 것입니다 :o)
나는 저자가 유사한 밀도 함수, 즉 전체 범위에 걸쳐 교대 피크와 딥을 얻었다는 점에서 저자를 지지할 수 있습니다. 어떻게든 사용하고 싶었지만 잊어버렸습니다.
동시에 첫 번째 차이가 아니라 이동 평균으로 히스토그램을 작성했습니다. 내가 실수하지 않으면 "가리비"도 나옵니다 ...
지원에 감사합니다. 이 현상을 이용하는 것은 정말 어려운 일이지만, 방법이 있을지도 모릅니다.
지원에 감사합니다. 이 현상을 이용하는 것은 정말 어려운 일이지만, 방법이 있을지도 모릅니다.
전에는 존재하지 않았지만 지금은 존재합니다! 현상 :)
Pakukas, 이 현상이 존재하는데, 그들이 그것을 보지 못하는 이유는 매우 간단합니다.
그가 있다면? 수염을 자극적인 노란색으로 염색하시겠습니까? 좋아, 아바타의 수염을 다시 칠하십시오. 그리고 거기에 없으면 포럼을 떠나고 TA와 VA를 사용할 수 없는 당신을 괴롭히지 않을 것입니다. 오는거야? :에 대한)))