이론부터 실습까지 - 페이지 518

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Renat Akhtyamov :

10분 이내 또는 시장에서 상당히 위험한 새로운 거래가 발생할 때까지

후자가 발견되지 않으면 재계산

트렌드 영역이 있는 시간대에 따라 다릅니다.

 
Novaja :
자, 마지막 요점을 살펴보겠습니다. 우리는 주어진 시점에서 시스템의 상태를 알고 있습니다. 예측할 수 있도록 시스템의 상태가 미래에 얼마나 오래 안정될 것입니까?

한 상태가 다른 상태로 넘어가기 때문에 항상 예측할 수 있으며 이에 따라 예측할 수 있습니다.

 
Novaja :
Victor는 코드베이스에 EMA 기반 백패스 필터의 예가 있습니다.
https://www.mql5.com/ru/code/192

그는 이것에 대해 다음과 같이 씁니다.
이 경우 평활화의 결과는 에지 효과 또는 일반적으로 다시 그리기라고 하는 시퀀스의 에지를 제외하고 지연이 0인 필터(대칭 임펄스 응답)의 사용에 해당합니다. . 위에서 MA는 유한 임펄스 응답을 갖는 필터, 즉 예로 사용되었습니다. 무한 임펄스 응답(예: EMA)이 있는 필터를 사용할 때 이론상 에지 효과는 시퀀스의 전체 길이에 걸쳐 확장됩니다.

논리적 다시 그리기는 상태, 즉 더 작은 시간 프레임에 대한 유용한 정보인 노이즈 구성 요소에 의해 간섭을 받는 상태를 체계화할 수 있게 해주기 때문에 나쁜 것보다 더 많은 이점이 있습니다.

 
Andrei :

논리적 다시 그리기는 상태, 즉 더 작은 시간 프레임에 대한 유용한 정보인 노이즈 구성 요소에 의해 간섭을 받는 상태를 체계화할 수 있게 해주기 때문에 나쁜 것보다 더 많은 이점이 있습니다.

Andrey, 당신은 천재입니다, 나는 이것을 좋은 방법으로 정말로 놓쳤습니다))
 
일반적으로 공식 D = Sqrt(c * lambda * t)에는 다른 것이 분명히 빠져 있습니다. 관성 또는 가속.
 
Novaja :
Andrey, 당신은 천재입니다, 나는 이것을 좋은 방법으로 정말로 놓쳤습니다))
아니오, 이것은 여기에서 다른 사람들에 의해 백 번 설명되었습니다. ))
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Andrei :

한 상태가 다른 상태로 넘어가기 때문에 항상 예측할 수 있으며 이에 따라 예측할 수 있습니다.

꽤 쿠쿠?

 
Maxim Dmitrievsky :

꽤 쿠쿠?

여기서 말다툼을 하시겠습니까? 관심 없어...

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Andrei :

여기서 말다툼을 하시겠습니까? 관심 없어...

아니, 나는 금주에 호소한다)

[삭제]  
Smokchi Struck :
x@@@@@보! )))

그것을 개선하는 방법을 알아내십시오.

글쎄요 그렇게 생각했습니다 ;)

1) 다항식 회귀는 고정된(변경되지 않는) 데이터의 근사에 적용할 수 있습니다(다항식 차수가 5 이하). 모델을 사용하여 중간 값을 보간할 수 있습니다. 그러나 근사 구간을 넘어서는 외삽에는 적용되지 않습니다.

2) 다항식 회귀는 동적(변경) 데이터를 근사하는 데 매우 나쁜 아이디어입니다.

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