좋아, 패턴 이론에 대해. 세계의 상황이 며칠 연속으로 변하지 않는 경우가 종종 있습니다. 일본은 유로를, 유럽은 파운드 등을 사들입니다. 다른 힘은 하루 중 다른 시간에 일중 차트에 작용합니다. 매트 함수처럼 연속적이지 않고 모자이크와 비슷합니다. 예를 들어, 유로화는 아침에 상승하고 오후에 급격히 하락하고 저녁에 약간 회복되다가 하루가 끝날 때까지 보합세를 나타냅니다. 하루를 세션으로 나누고 각 부분을 독립적으로 분석하는 것이 가능했지만 아무 성과도 없었습니다. 트렌드의 시작이 바뀌고 있습니다. 결국 작업은 24시간 계속되고 뉴스는 방해가 됩니다. wmifor에서 패턴을 검색하는 것도 별로 도움이 되지 않았습니다. 더 거친 방법-동시에 양초의 빈도 분석은 더 이상 작동하지 않습니다. 그러나 시각적 반복이 있습니다. 그것이 내가 생각했던 거죠...
hrenfx : 천문학적 시간의 이산성에서 시간의 또 다른 본질인 가격 변동으로 이동하여 dvr을 변환해야 합니다.
ZZ의 각도가 가격 변화를 어떻게 반영한다고 생각합니까?
wmlab : 하지만 시각적 반복이 있습니다. 그것이 내가 생각했던 거죠...
시각적으로는 아직 그런 '마인드 게임이 보여질 것'이 아니라, 구체적으로 분석하려고 노력한 적이 있나요? 카운트 바, 편차 값 ....
나는 SP에 따라 분석을 시도했는데, 내가 본 것은 경향이 반복성을 가지고 있지만 경향이 있다는 것 뿐입니다. 그러나 시간 간격이나 SP 광선의 길이는 명확한 반복성을 갖지 않습니다. SP의 각도, 저는 이 규칙이 과거 데이터에 대해 실제로 작동한다고 확실히 말할 수 있습니다. 거래자는 구매보다 매도할 의향이 있으며 33개의 낮은 피크의 각도는 상위 33개의 피크의 각도보다 통계적으로 더 예리합니다.
당신은 천문학적 시간의 불연속성에서 시간의 또 다른 본질인 가격 변화로 넘어감으로써 dvr을 변환해야 합니다.
위의 첫 번째 요점을 다시 보십시오.
링크 감사합니다 잘봤습니다. 실제로 비선형 변환에는 여러 가지 방법이 있습니다. 인조바와 Renko를 실험했습니다. 나는 그들이이 경우에 많은 도움이 될 것이라고 생각하지 않습니다. 예를 들어 막대 중 하나의 긴 꼬리는 인식할 수 없을 정도로 비선형 차트를 왜곡하고 그 후에는 아무 것과도 비교할 수 없습니다.
초기 데이터 - 틱: 해당 볼륨 + 도착 시간이 포함된 입찰 및 매도 가격. 다른 건 없습니다. 이것이 천문학적 시간을 기반으로 한 이산성과 함께 오래 전에 발명된 OHLC 필터와 어떤 관련이 있는지는 분명하지 않습니다. 이 필터를 기반으로 DVR 연구를 수행하는 것도 이상합니다(특히 3D의 모서리에서).
나는 SP에 따라 분석을 시도했는데, 내가 본 것은 경향이 반복성을 가지고 있지만 경향이 있다는 것 뿐입니다. 그러나 시간 간격이나 SP 광선의 길이는 명확한 반복성을 갖지 않습니다. SP의 각도, 저는 이 규칙이 과거 데이터에 대해 실제로 작동한다고 확실히 말할 수 있습니다. 거래자는 구매보다 매도할 의향이 더 있으며, ZZ의 낮은 피크의 각도는 통계적으로 상위 피크의 각도보다 더 날카롭습니다. ZZ
FOREX 악기의 경우 의심스러운 것처럼 들립니다. 왜냐하면 동일한 EURUSD에 대한 구매 및 판매 - 논리적으로 대칭적인 작업.
alsu : 나는 이것을 제안할 수 있습니다: 그래프 중 하나에 비선형 시간을 입력하고, 예를 들어 조각별 선형 표 함수, 세그먼트 길이 및 해당 "템포" 매개변수의 형태로 설정합니다. 다음 - 사용 가능한 수치적 방법과 세그먼트의 적절한 매개변수 선택으로 두 그래프의 상관 계수를 최대화합니다. 노동 집약적이지만 효과가 있을 것입니다.
이것은 리더/후행 관계로 이러한 유형의 관계를 찾는 특별한 경우입니다. 해당 dVR 변환을 통해 해결됩니다. 그런 다음 일반적인 선형 방법을 적용합니다.
PS 패턴 이론의 적용 가능성은 여전히 입증되어야 합니다.
좋아, 패턴 이론에 대해. 세계의 상황이 며칠 연속으로 변하지 않는 경우가 종종 있습니다. 일본은 유로를, 유럽은 파운드 등을 사들입니다. 다른 힘은 하루 중 다른 시간에 일중 차트에 작용합니다. 매트 함수처럼 연속적이지 않고 모자이크와 비슷합니다. 예를 들어, 유로화는 아침에 상승하고 오후에 급격히 하락하고 저녁에 약간 회복되다가 하루가 끝날 때까지 보합세를 나타냅니다. 하루를 세션으로 나누고 각 부분을 독립적으로 분석하는 것이 가능했지만 아무 성과도 없었습니다. 트렌드의 시작이 바뀌고 있습니다. 결국 작업은 24시간 계속되고 뉴스는 방해가 됩니다. wmifor에서 패턴을 검색하는 것도 별로 도움이 되지 않았습니다. 더 거친 방법-동시에 양초의 빈도 분석은 더 이상 작동하지 않습니다. 그러나 시각적 반복이 있습니다. 그것이 내가 생각했던 거죠...
당신은 천문학적 시간의 불연속성에서 시간의 또 다른 본질인 가격 변화로 넘어감으로써 dvr을 변환해야 합니다.
위의 첫 번째 요점을 다시 보십시오.
시각적으로는 아직 그런 '마인드 게임이 보여질 것'이 아니라, 구체적으로 분석하려고 노력한 적이 있나요? 카운트 바, 편차 값 ....
나는 SP에 따라 분석을 시도했는데, 내가 본 것은 경향이 반복성을 가지고 있지만 경향이 있다는 것 뿐입니다. 그러나 시간 간격이나 SP 광선의 길이는 명확한 반복성을 갖지 않습니다. SP의 각도, 저는 이 규칙이 과거 데이터에 대해 실제로 작동한다고 확실히 말할 수 있습니다. 거래자는 구매보다 매도할 의향이 있으며 33개의 낮은 피크의 각도는 상위 33개의 피크의 각도보다 통계적으로 더 예리합니다.
당신은 천문학적 시간의 불연속성에서 시간의 또 다른 본질인 가격 변화로 넘어감으로써 dvr을 변환해야 합니다.
위의 첫 번째 요점을 다시 보십시오.
링크 감사합니다 잘봤습니다. 실제로 비선형 변환에는 여러 가지 방법이 있습니다. 인조바와 Renko를 실험했습니다. 나는 그들이이 경우에 많은 도움이 될 것이라고 생각하지 않습니다. 예를 들어 막대 중 하나의 긴 꼬리는 인식할 수 없을 정도로 비선형 차트를 왜곡하고 그 후에는 아무 것과도 비교할 수 없습니다.
나는 이 규칙이 과거 데이터에 대해 실제로 효과가 있다고 분명히 말할 수 있습니다. 거래자는 구매보다 매도할 의사가 더 많고, 낮은 봉우리의 하단 영역의 각도는 해당 영역의 상단 영역의 각도보다 통계적으로 더 예리합니다.
그럴 수 없습니다. 분명히 귀하의 모델은 몇 가지 요소를 고려하지 않습니다. 경사는 대칭이어야 합니다.
ZZ의 각도가 가격 변화를 어떻게 반영한다고 생각하십니까?
초기 데이터 - 틱: 해당 볼륨 + 도착 시간이 포함된 입찰 및 매도 가격. 다른 건 없습니다. 이것이 천문학적 시간을 기반으로 한 이산성과 함께 오래 전에 발명된 OHLC 필터와 어떤 관련이 있는지는 분명하지 않습니다. 이 필터를 기반으로 DVR 연구를 수행하는 것도 이상합니다(특히 3D의 모서리에서).
나는 SP에 따라 분석을 시도했는데, 내가 본 것은 경향이 반복성을 가지고 있지만 경향이 있다는 것 뿐입니다. 그러나 시간 간격이나 SP 광선의 길이는 명확한 반복성을 갖지 않습니다. SP의 각도, 저는 이 규칙이 과거 데이터에 대해 실제로 작동한다고 확실히 말할 수 있습니다. 거래자는 구매보다 매도할 의향이 더 있으며, ZZ의 낮은 피크의 각도는 통계적으로 상위 피크의 각도보다 더 날카롭습니다. ZZ
사물의 논리에 따르면 - 누군가가 사면 누군가가 팔리고 추세가 있으면 판매 금액은 구매 금액과 같지 않습니다 .....
여기에 다음 공식에 따라 H1에서 ~ 10년 동안 ZZ 각도의 언로드를 첨부했습니다. 세그먼트 y = kx+b ---> for ZZ k = (price1-price0)/(bar1-bar0)/Point
k 아래 각도 33:
k는 각도 33 위로:
나는 이것을 제안할 수 있습니다: 그래프 중 하나에 비선형 시간을 입력하고, 예를 들어 조각별 선형 표 함수, 세그먼트 길이 및 해당 "템포" 매개변수의 형태로 설정합니다. 다음 - 사용 가능한 수치적 방법과 세그먼트의 적절한 매개변수 선택으로 두 그래프의 상관 계수를 최대화합니다. 노동 집약적이지만 효과가 있을 것입니다.
아무것도 발명할 필요가 없습니다.
동적 시간 왜곡을 사용합니다.
아무것도 발명할 필요가 없습니다.
동적 시간 왜곡을 사용합니다.
고맙습니다! 나는 그것을 읽었다, 유망해 보인다.