나는 EA의 코드를 보지 않았다고 고백하지만, 무릎 수를 계산하기 위한 패스 수는 전체 기록의 최고 가격대에서 분 TF의 핍 수와 같아야 한다는 이 제안에 따릅니다. .
자세한 내용은? 차트와 물건? - 오래전 일이라 추측성 결론만 남았다. 수비학 식물학과 달리 시장에서 발생하는 프로세스에 대한 일반적인 아이디어와 일치하기 때문에 만족했습니다. 수준이 다릅니다. 일반적으로 작은 수준에서는 "반환성"(HFT를 활용하고 자체적으로 이 효과 생성에 참여) 경향, 큰 수준에서는 "추세"(장기 투자) 경향입니다. 중간 어딘가에 Pastekhov가 2H로 묘사한 것이 있습니다. 제 이해로는 마틴게일 또는 "효율적인 시장"과 유사한 것입니다. 두 번째 요점은 레벨 경계가 일정하지 않다는 것입니다. 당신은 하나의 그래프를 만들고 말할 수 없습니다 - 이것이 항상 그렇게 될 것입니다. 입찰자의 구성과 성격은 끊임없이 변화하고 있으며 그에 따라 다른 모든 것도 변화하고 있습니다. 등.
첨부 데이터. 저는 양자화된 시리즈(맨 오른쪽)로 작업했습니다.
결과는 다음과 같습니다.
아주 이상한 차트입니다. 손질. 제한된 정확도로 계산이 수행된 것 같습니다.
통계
아주 재미있다.
ACF
날짜: 10/14/12 시간: 11:58
샘플: 13272
포함된 관찰: 3271
자기 상관 편상관 교류 PAC Q-Stat 문제
| | | | 하나 -0.059 -0.059 11.332 0.001
| | | | 2 -0.053 -0.057 20.704 0.000
| | | | 삼 0.025 0.019 22.820 0.000
| | | | 4 0.005 0.005 22.908 0.000
| | | | 5 -0.062 -0.059 35.486 0.000
| | | | 6 0.007 -0.000 35.639 0.000
| | | | 7 -0.038 -0.045 40.475 0.000
| | | | 여덟 0.032 0.030 43.845 0.000
| | | | 아홉 -0.007 -0.008 44.004 0.000
| | | | 십 0.025 0.026 46.003 0.000
| | | | 열하나 -0.033 -0.032 49.674 0.000
| | | | 12 0.048 0.043 57.372 0.000
| | | | 열셋 0.002 0.006 57.382 0.000
| | | | 십사 -0.032 -0.028 60.736 0.000
| | | | 열 다섯 -0.033 -0.033 64.288 0.000
| | | | 열여섯 0.047 0.034 71.425 0.000
| | | | 17 -0.004 0.007 71.469 0.000
| | | | 십팔 -0.039 -0.037 76.462 0.000
| | | | 십구 -0.004 -0.008 76.520 0.000
| | | | 20 0.017 0.004 77.426 0.000
| | | | 21 -0.046 -0.040 84.377 0.000
| | | | 22 0.020 0.013 85.636 0.000
| | | | 23 0.006 0.006 85.767 0.000
| | | | 24 -0.010 -0.010 86.089 0.000
| | | | 25 -0.001 -0.004 86.090 0.000
| | | | 26 -0.022 -0.028 87.663 0.000
| | | | 27 0.025 0.031 89.677 0.000
| | | | 28 -0.022 -0.028 91.250 0.000
| | | | 29 0.028 0.029 93.841 0.000
| | | | 서른 0.009 0.011 94.135 0.000
| | | | 31 0.007 0.015 94.290 0.000
| | | | 32 0.004 0.001 94.350 0.000
| | | | 33 -0.007 -0.009 94.501 0.000
*| | *| | 34 -0.092 -0.085 122.33 0.000
| | | | 35 0.010 -0.006 122.66 0.000
| | | | 36 0.008 0.003 122.89 0.000
이 데이터는 흥미롭지 않습니다. 정밀도가 떨어 집니다. 분석은 아무것도 아닌 숫자에 관한 것입니다.
Pastekhov에 따르면 어떤 종류의 ZZ입니까? Pastekhov는 고전적인 방식으로 kagi/renko를 탐구했습니다. 이 규칙(2H)은 ZZ에 정확히 적용되지 않습니다. 무릎의 크기에 따라 포인트가 있습니다
흠, 이것을 했습니까? 시각적으로 다음과 같습니다.
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/6038b20b9bfbd1e06c08e649623cca4b.jpg
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/47b7615b511f6b8a6f3b638a2fcda38b.jpg
각 다색 삼각형은 수직선 을 기준으로 M1, M5에서 MN을 기준으로 오른쪽에서 왼쪽으로의 TF입니다. 이는 관찰자의 역사 관점을 모방합니다. 극한/역사적 최대/최소 피크의 높음 및 낮음 범위 형태의 역사
알파벳 형태로 Statistica에 업로드됨, 예 반복되는 섹션/단어, 2-3개의 TF가 있지만 반복은 비주기적이며 반복 기간은 2개월에서 몇 년입니다.
이의가 없으면 나와 "당신"에 대해.
왜 안되나요? 근거가 있습니까?
추상적 인 SB는 같은 쓰레기가 될 것입니다.
예, 우리는 H-변동성에 대해 이야기하고 있습니다.
다른 것이 있습니다 (getch 차트에서)
첨부 데이터. 저는 양자화된 시리즈(맨 오른쪽)로 작업했습니다.
나는 open에 대한 일반적인 증분을 취할 것입니다.
훨씬 더 흥미롭습니다. 통계
ACF
날짜: 10/14/12 시간: 12:05
샘플: 13272
포함된 관찰: 3271
자기 상관 편상관 교류 PAC Q-Stat 문제
| | | | 하나 -0.063 -0.063 13.075 0.000
| | | | 2 -0.033 -0.037 16.554 0.000
| | | | 삼 0.017 0.013 17.558 0.001
| | | | 4 -0.000 0.001 17.558 0.002
| | | | 5 -0.043 -0.043 23.757 0.000
| | | | 6 -0.003 -0.009 23.788 0.001
| | | | 7 -0.024 -0.028 25.722 0.001
| | | | 여덟 0.022 0.019 27.264 0.001
| | | | 아홉 -0.005 -0.004 27.338 0.001
| | | | 십 0.032 0.032 30.668 0.001
| | | | 열하나 -0.027 -0.025 33.069 0.001
| | | | 12 0.051 0.048 41.461 0.000
| | | | 열셋 0.011 0.016 41.861 0.000
| | | | 십사 -0.020 -0.014 43.111 0.000
| | | | 열 다섯 -0.040 -0.040 48.488 0.000
| | | | 열여섯 0.047 0.039 55.873 0.000
| | | | 17 -0.003 0.006 55.900 0.000
| | | | 십팔 -0.054 -0.051 65.566 0.000
| | | | 십구 0.006 0.000 65.688 0.000
| | | | 20 0.013 0.004 66.214 0.000
| | | | 21 -0.053 -0.047 75.446 0.000
| | | | 22 0.025 0.015 77.560 0.000
| | | | 23 0.014 0.014 78.179 0.000
| | | | 24 -0.009 -0.008 78.465 0.000
| | | | 25 -0.003 -0.005 78.490 0.000
| | | | 26 -0.024 -0.030 80.367 0.000
| | | | 27 0.018 0.022 81.400 0.000
| | | | 28 -0.006 -0.007 81.522 0.000
| | | | 29 0.017 0.016 82.452 0.000
| | | | 서른 0.008 0.013 82.657 0.000
| | | | 31 -0.002 0.005 82.675 0.000
| | | | 32 0.010 0.004 83.006 0.000
| | | | 33 -0.024 -0.025 84.980 0.000
*| | *| | 34 -0.083 -0.079 107.74 0.000
| | | | 35 0.005 -0.011 107.82 0.000
| | | | 36 0.022 0.014 109.37 0.000
상관관계가 없을 확률. 처음에는 일종의 의존성이 있지만 중요하지는 않습니다.
첨부 데이터. 저는 양자화된 시리즈(맨 오른쪽)로 작업했습니다.
나는 open에 대한 일반적인 증분을 취할 것입니다.
훨씬 더 흥미롭습니다. 통계
ACF
날짜: 10/14/12 시간: 12:05
샘플: 13272
포함된 관찰: 3271
자기 상관 편상관 교류 PAC Q-Stat 문제
| | | | 하나 -0.063 -0.063 13.075 0.000
| | | | 2 -0.033 -0.037 16.554 0.000
| | | | 삼 0.017 0.013 17.558 0.001
| | | | 4 -0.000 0.001 17.558 0.002
| | | | 5 -0.043 -0.043 23.757 0.000
| | | | 6 -0.003 -0.009 23.788 0.001
| | | | 7 -0.024 -0.028 25.722 0.001
| | | | 여덟 0.022 0.019 27.264 0.001
| | | | 아홉 -0.005 -0.004 27.338 0.001
| | | | 십 0.032 0.032 30.668 0.001
| | | | 열하나 -0.027 -0.025 33.069 0.001
| | | | 12 0.051 0.048 41.461 0.000
| | | | 열셋 0.011 0.016 41.861 0.000
| | | | 십사 -0.020 -0.014 43.111 0.000
| | | | 열 다섯 -0.040 -0.040 48.488 0.000
| | | | 열여섯 0.047 0.039 55.873 0.000
| | | | 17 -0.003 0.006 55.900 0.000
| | | | 십팔 -0.054 -0.051 65.566 0.000
| | | | 십구 0.006 0.000 65.688 0.000
| | | | 20 0.013 0.004 66.214 0.000
| | | | 21 -0.053 -0.047 75.446 0.000
| | | | 22 0.025 0.015 77.560 0.000
| | | | 23 0.014 0.014 78.179 0.000
| | | | 24 -0.009 -0.008 78.465 0.000
| | | | 25 -0.003 -0.005 78.490 0.000
| | | | 26 -0.024 -0.030 80.367 0.000
| | | | 27 0.018 0.022 81.400 0.000
| | | | 28 -0.006 -0.007 81.522 0.000
| | | | 29 0.017 0.016 82.452 0.000
| | | | 서른 0.008 0.013 82.657 0.000
| | | | 31 -0.002 0.005 82.675 0.000
| | | | 32 0.010 0.004 83.006 0.000
| | | | 33 -0.024 -0.025 84.980 0.000
*| | *| | 34 -0.083 -0.079 107.74 0.000
| | | | 35 0.005 -0.011 107.82 0.000
| | | | 36 0.022 0.014 109.37 0.000
상관관계가 없을 확률. 처음에는 일종의 의존성이 있지만 중요하지는 않습니다.
더 자세히 알려주실 수 있나요?
알고리즘은 이 제안서에 설명되어 있습니다.
EA는 지그재그 무릎(최소 핍)의 수를 계산하고 파일에 씁니다.
나는 EA의 코드를 보지 않았다고 고백하지만, 무릎 수를 계산하기 위한 패스 수는 전체 기록의 최고 가격대에서 분 TF의 핍 수와 같아야 한다는 이 제안에 따릅니다. .
첨부 데이터. 저는 양자화된 시리즈(맨 오른쪽)로 작업했습니다.
창을 작게 만들어 봅시다. 큰 창 - 극한 정리가 작동하기 시작합니다. 그러나 우리는 제한된 기간 동안 시장에 진입합니다 .
창=100. 일정:
ACF
날짜: 10/14/12 시간: 12:11
샘플: 1 100
포함된 관찰: 99
자기 상관 편상관 교류 PAC Q-Stat 문제
.|. | .|. | 하나 0.001 0.001 3.E-05 0.996
.|. | .|. | 2 0.036 0.036 0.1371 0.934
*|. | *|. | 삼 -0.148 -0.148 2.4225 0.489
.|. | .|. | 4 -0.047 -0.048 2.6516 0.618
*|. | *|. | 5 -0.132 -0.124 4.5037 0.479
.|* | .|* | 6 0.135 0.121 6.4763 0.372
*|. | *|. | 7 -0.096 -0.109 7.4812 0.381
.|. | .|. | 여덟 0.023 -0.021 7.5395 0.480
*|. | .|. | 아홉 -0.073 -0.050 8.1324 0.521
.|* | .|* | 십 0.105 0.083 9.3778 0.497
.|. | .|. | 열하나 -0.018 0.002 9.4136 0.584
.|. | .|. | 12 0.034 -0.028 9.5449 0.656
.|. | .|* | 열셋 0.060 0.109 9.9605 0.697
.|. | .|. | 십사 0.062 0.049 10.418 0.731
.|. | .|. | 열 다섯 -0.053 -0.021 10.750 0.770
*|. | *|. | 열여섯 -0.103 -0.132 12.038 0.741
.|. | .|. | 17 -0.036 0.018 12.196 0.788
*|. | *|. | 십팔 -0.111 -0.103 13.712 0.748
.|. | .|. | 십구 -0.028 -0.062 13.812 0.795
.|. | .|. | 20 0.030 -0.004 13.923 0.834
.|. | *|. | 21 -0.045 -0.087 14.187 0.861
.|. | .|. | 22 -0.008 -0.002 14.196 0.894
.|* | .|* | 23 0.124 0.076 16.219 0.846
.|. | .|. | 24 0.021 0.014 16.280 0.878
.|. | .|. | 25 -0.025 -0.059 16.364 0.904
.|. | .|. | 26 0.041 0.069 16.591 0.921
.|. | .|. | 27 0.046 0.073 16.879 0.934
*|. | .|. | 28 -0.074 -0.062 17.640 0.935
.|. | .|. | 29 0.038 0.056 17.848 0.947
.|. | .|. | 서른 -0.039 -0.010 18.071 0.957
.|. | .|. | 31 0.023 0.069 18.151 0.968
.|. | .|. | 32 -0.014 -0.015 18.179 0.976
.|. | .|. | 33 0.021 -0.030 18.245 0.982
.|. | .|. | 34 -0.041 -0.031 18.505 0.986
.|. | .|. | 35 -0.019 -0.038 18.559 0.990
.|. | .|. | 36 -0.029 -0.043 18.697 0.992
사진이 확 달라졌다. 상관관계가 없을 확률이 매우 높습니다.
TI와 비교하는 것이 남아 있습니다. 그리고 그것이 무엇에 관한 것인지 이해하십시오.
다른 것이 있습니다 (getch 차트에서)