그리고는 전화를 끊고 토픽을 확인해보세요... :-) 게다가 비슷한 토픽에서도 성장할 수 있을지는 미지수.... 뭔가 쓸만할지도, 배제되지도 않고...
예를 들어, 나는 마이너스가 있는 MA를 원했고 결과적으로 칼만 필터를 얻었고 나는 측정 없이 그것에 대해 만족했습니다... 나는 매개변수를 선택하고 반죽을 잘라냈습니다! 왜 안 돼...
직장에서 매우 Kalmanovskaya Mashka가 아닙니다. 얼마나 많은 사람들, 너무 많은 의견. 나는 가격을 따를 때만 볼 수 있습니다. 흔들리는 것은 스프레드의 배수로 이어집니다. 그리고 대규모 TF의 경우 적절한 보증금이 필요합니다. 나는 생활비가 아니라 내가 얻은 돈을 위험에 빠뜨릴 수 있었다!
보릴루나드 : Caesar는 다시 목욕 중입니다. 그는 지금 당신에게 대답하지 않을 것입니다. 그러나 추세를 결정하지 않고 성공적으로 포지션을 여는 것은 불가능하다는 것을 완벽하게 이해합니다. 마침표가 1 또는 2인 이 Mushka는 마지막 두 Open() 또는 Close()에 항목 조건이 만들어지면 동일한 결과를 제공합니다.
이것은 최고의 기계입니다))) 농담입니다. 사실, 칼만 필터는 시스템과 제어의 매트릭스를 추측하고 따라서 리드(다시 그리지 않고 미래를 내다보면 모든 것이 공평합니다).
나는 Kalman을 모른다. 나는 아직 이 문제에 대해 구글링을 하지 않았다. 일반적으로 상황은 아직 알려지지 않았다.
여기에서 Kalman에 대해 예를 들어 설명하면 매우 이해하기 쉽습니다. 코드는... 거의 DLL에 있습니다... 게다가 racset 자체는 위의 공식(예, 실제로 기사의 그림에서와 같이 일대일)에 따르면 어리석고 복잡하지 않습니다. alglib에는 많은 번거로움을 덜어주는 멋진 매트릭스 라이브러리가 있습니다.
2. 다시 한 번, 필터 자체의 계산은 간단한 문제입니다. 전체 어려움은 올바른 행렬 F와 B를 형성하는 것입니다(링크에서와 같은 표기법으로). 이 작업은 90% 이론적인 작업이므로 먼저 기본 모델을 공식화한 다음 이를 행렬 언어로 변환하는 작업이 포함됩니다. 전반적으로, 우리는 처음에 행렬 F(그렇게 나쁘지는 않음) 또는 행렬 B에 대해 아무 것도 모릅니다. 두 번째는 훨씬 더 심각합니다. 가격이 어떻게 움직이는지뿐만 아니라 이러한 움직임의 이유 자체가 무엇인지, 그리고 외부 영향의 통계적 특성과 형태는 무엇인지 추측하기도 합니다.
죄송합니다. 행렬 선택을 위한 코드는 게시하지 않겠지만 아이디어를 주세요(예, 여기에서 이미 한 번 이상 이 작업을 수행했습니다). 사용된 모델에서 시장은 시간적으로 4-6차, 제어 조치 측면에서 2-3차의 카시리니어 시스템으로 표현됩니다. "준선형"은 각 개별 순간에 모델을 대략 선형으로 간주하지만 우리는 매번 매개변수를 새로 평가합니다. Kalman의 언어에서 이것은 행렬 F와 B가 시간에 의존한다는 것을 의미합니다. 제어 조치는 소위 간주됩니다. 복잡한 푸아송 흐름( 여기 에 간략히 설명하고 씹어먹음 - Tikhonov V.I., Mironov M.A., Markov process (1977), p. 421 and more in the text). 노이즈와 구별하기 위해 노이즈와 제안된 제어 자체 간의 통계적 차이를 사용합니다( 최대 우도 방법 ).
글쎄, 일반적으로 그게 다야 ... 공식의 파생과 가정 및 계산의 정당화를 용어 논문으로 고통에 맡깁니다)))
:-)
작년에 코드 베이스에 지표를 게시했지만... 여전히 존재합니다... :-)
견고한 관료주의와 "모두가 갔던" mkl5. :-)
그리고는 전화를 끊고 토픽을 확인해보세요... :-) 게다가 비슷한 토픽에서도 성장할 수 있을지는 미지수.... 뭔가 쓸만할지도, 배제되지도 않고...
예를 들어, 나는 마이너스가 있는 MA를 원했고 결과적으로 칼만 필터를 얻었고 나는 측정 없이 그것에 대해 만족했습니다... 나는 매개변수를 선택하고 반죽을 잘라냈습니다! 왜 안 돼...
나는 의심한다. 필터는 없고 사진만 있습니다.
중요한 것은 시작하는 것입니다 ...
저기, 작은...
중요한 것은 시작하는 것입니다 ...
저기, 작은...
시작은 지난 몇 년 동안 두 번 이상 그리고 새 해에도 계속되었지만 합리적이고 흥미로운 데이터로 시작되었으며 귀하도 거기에 참여했습니다.
https://www.mql5.com/en/forum/124401 죄송합니다. 아직 링크를 만드는 방법을 모르겠습니다! 그것은 매우 쉬울 것입니다, 그것은 효과가있었습니다!
시저 , 그런 차가 필요합니까?
아니, 하지마. 종가에 그려진 선은 더 나쁘지 않습니다. 그것을 거래하는 방법?
아니, 하지마. 종가에 그려진 선은 더 나쁘지 않습니다. 그것을 거래하는 방법?
그는 이미 이 주제에 대한 내 의견에 다음과 같이 답했습니다.
알수 07.01.2013 00:21
Caesar는 다시 목욕 중입니다. 그는 지금 당신에게 대답하지 않을 것입니다. 그러나 추세를 결정하지 않고 성공적으로 포지션을 여는 것은 불가능하다는 것을 완벽하게 이해합니다. 마침표가 1 또는 2인 이 Mushka는 마지막 두 Open() 또는 Close()에 항목 조건이 만들어지면 동일한 결과를 제공합니다.
예를 들어, 나는 마이너스가 있는 MA를 원했고 결과적으로 칼만 필터를 얻었고 측정 없이 그것에 대해 만족했습니다... 나는 매개변수를 선택하고 반죽을 잘라냈습니다! 왜 안 돼...
아니, 하지마. 종가에 그려진 선은 더 나쁘지 않습니다. 그것을 거래하는 방법?
이것이 가장 쉬운 옵션입니다. 노이즈에서 사전 처리를 추가하면 부드럽고 지연되지 않은(거의 행렬이 잘 맞는 위치에) 매쉬를 얻을 수 있습니다.
예: 파란색은 SMA(5)이고 평활도는 비슷하지만 지연은 더 많은 예가 아닙니다. 네, 제가 말씀드리는 것은, 잘 알려진 것들입니다. 그렇죠?
글쎄, 여기서 거래하는 방법, 이것은 열 번째 것입니다 :)
1. Kalman은 아무 것도 선택할 필요가 없으며 스스로 선택합니다)))
2. 이것이 가장 쉬운 옵션이므로 노이즈에서 사전 처리를 추가하면 부드럽고 지연되지 않은(거의 행렬이 잘 맞는 위치에) 매쉬를 얻을 수 있습니다.
예: 파란색은 SMA(5)이고 평활도는 비슷하지만 지연은 더 많은 예가 아닙니다. 네, 제가 말씀드리는 것은, 잘 알려진 것들입니다. 그렇죠?1. 오! 그래서 더욱 더!!! :-)
2. IMHO에 대해 다음 매트릭스를 제공하십시오.
이 필터를 사용하기 위한 옵션이 있는 코드와 사진을 게시할 수 있습니다.
나는 Kalman을 모른다. 나는 아직 이 문제에 대해 구글링을 하지 않았다. 일반적으로 상황은 아직 알려지지 않았다.
1. 오! 그래서 더욱 더!!! :-)
2. IMHO에 대해 다음 매트릭스를 제공하십시오.
이 필터를 사용하기 위한 옵션이 있는 코드와 사진을 게시할 수 있습니다.
나는 Kalman을 모른다. 나는 아직 이 문제에 대해 구글링을 하지 않았다. 일반적으로 상황은 아직 알려지지 않았다.
여기에서 Kalman에 대해 예를 들어 설명하면 매우 이해하기 쉽습니다. 코드는... 거의 DLL에 있습니다... 게다가 racset 자체는 위의 공식(예, 실제로 기사의 그림에서와 같이 일대일)에 따르면 어리석고 복잡하지 않습니다. alglib에는 많은 번거로움을 덜어주는 멋진 매트릭스 라이브러리가 있습니다.
2. 다시 한 번, 필터 자체의 계산은 간단한 문제입니다. 전체 어려움은 올바른 행렬 F와 B를 형성하는 것입니다(링크에서와 같은 표기법으로). 이 작업은 90% 이론적인 작업이므로 먼저 기본 모델을 공식화한 다음 이를 행렬 언어로 변환하는 작업이 포함됩니다. 전반적으로, 우리는 처음에 행렬 F(그렇게 나쁘지는 않음) 또는 행렬 B에 대해 아무 것도 모릅니다. 두 번째는 훨씬 더 심각합니다. 가격이 어떻게 움직이는지뿐만 아니라 이러한 움직임의 이유 자체가 무엇인지, 그리고 외부 영향의 통계적 특성과 형태는 무엇인지 추측하기도 합니다.
죄송합니다. 행렬 선택을 위한 코드는 게시하지 않겠지만 아이디어를 주세요(예, 여기에서 이미 한 번 이상 이 작업을 수행했습니다). 사용된 모델에서 시장은 시간적으로 4-6차, 제어 조치 측면에서 2-3차의 카시리니어 시스템으로 표현됩니다. "준선형"은 각 개별 순간에 모델을 대략 선형으로 간주하지만 우리는 매번 매개변수를 새로 평가합니다. Kalman의 언어에서 이것은 행렬 F와 B가 시간에 의존한다는 것을 의미합니다. 제어 조치는 소위 간주됩니다. 복잡한 푸아송 흐름( 여기 에 간략히 설명하고 씹어먹음 - Tikhonov V.I., Mironov M.A., Markov process (1977), p. 421 and more in the text). 노이즈와 구별하기 위해 노이즈와 제안된 제어 자체 간의 통계적 차이를 사용합니다( 최대 우도 방법 ).
글쎄, 일반적으로 그게 다야 ... 공식의 파생과 가정 및 계산의 정당화를 용어 논문으로 고통에 맡깁니다)))