임의성 C와 규칙성 Z는 필연성의 표현 형태입니다. 따라서 거래 프로세스가 특정 시점에서 임의의 경로를 따라 진행되고 있는지 또는 규칙적인 경로를 따라 진행되고 있는지 예측하는 것은 결코 불가능합니다. 따라서 TS를 테스트하는 동안 특정 테스트 기간 동안 유효한 특정 길이의 샘플에 대한 S와 Z의 비율을 결정합니다. 이 비율을 다른 길이와 기간에 적용하려는 시도는 실패합니다. 전방 테스트의 사용은 차량의 안정성을 평가할 때 중대한 오류입니다. 테스터에 대한 테스트 전략은 TS 이론에 포함된 아이디어의 성능을 테스트하기 위한 도구입니다. 더 이상 요구할 수 있는 것은 없으며 테스터에게 기대하는 것은 어리석은 일입니다. 이익이 80/20인 결과라도 TS의 안정성을 보장하지는 않습니다. 적절한 순간에 무작위 20이 일반 80을 압도할 것입니다. 모든 것이 보이는 것처럼 단순하지는 않습니다.
거래 과정이 어떤 방향으로 흘러갈지 안다고 해도 우리에게 조금도 도움이 되지 않을 것 같다는 생각이 듭니다.
가격의 움직임이 C-randomness와 Z-regularity로 혼합되어 있다는 사실은 상당히 논리적으로 들립니다.
모든 것이 무작위성으로 명확하고 50/50 확률(가격 하락/가격 상승)로 정의할 수 있다면 패턴을 구별되는 특징으로 정의하면,
최소한 정의해야 합니다.
글쎄, 우리는 규칙성과 무작위성을 구별했기 때문에 사건의 발생 원인을 제외하고는 질적으로 어떻게 달라야합니까?
규칙성 - 아름답고 고무적으로 들리지만 이중성 때문에 우연처럼 50/50의 동일한 확률로
모든 이벤트(가격 인상/하락)
예시.
우리는 중앙 은행 금리 인상에 대해 알고 있지만 시장이 이에 대해 어떻게 반응할지 모릅니다.
결과적으로, 이벤트에 대한 반응으로 요금 인상 후의 가격 움직임은 자연스럽고 가격 방향은 랜덤하게 될 것이며,
이 이벤트에 대한 혼합된 시장 반응의 표현으로.
결과적으로 정의의 값(Z-regular)은 참조 유틸리티인 경우를 제외하고 완전히 명확하지 않습니다.
내 TS의 경우 이것은 하루에 5-10건의 거래입니다. 즉, 10에서 18까지입니다. 8시간 = 480분 입력 패턴이 2분 동안 존재하도록 둡니다(패턴이 반드시 양초의 조합일 필요는 없습니다.)
그러면 내 TS에 대한 시장에서 비무작위의 점유율은 (5...10)*2/480 *100%= ~2-4%입니다.
나는 시장이 역동적이고 정적인 패턴을 찾는 것이 비논리적이라는 저자 중 한 사람의 말에 동의합니다. 트렌드도 원하는 대로, 원하는 때에 변하고, 심지어 어떤 시간대가 사실인지에 대한 질문도 있습니다. 남은 것은 변동성(볼륨)과 통화쌍의 상관관계이며, 여기서 살펴봐야 합니다.
입력 매개변수가 변경되거나 알고리즘 자체가 약간 변경될 때 테스트 결과가 변경되는 방식이 다릅니다. 동시에 그림이 심각하게 바뀌고 있다면 우리는 사고, 즉 역사에 대한 조정을 다루고 있습니다. 눈에 띄는 변화에도 불구하고 상승 추세가 기저에 남아 있다면 이것이 사고가 아닐 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 어디에도 보장은 없지만 - 여기서 우리는 근본적으로 확률에 대해서만 다루고 있습니다 - 그러나 우리에게 유리하게 기울이는 것은 우리의 힘에 달려 있습니다.
Vladimir Baskakov : 나는 시장이 역동적이고 정적인 패턴을 찾는 것이 비논리적이라는 저자 중 한 사람의 말에 동의합니다. 트렌드도 원하는 대로, 원하는 때에 변하고, 심지어 어떤 시간대가 사실인지에 대한 질문도 있습니다. 남은 것은 변동성(볼륨)과 통화쌍의 상관관계이며, 여기서 살펴봐야 합니다.
통계적 규칙성이 없으면 아무것도 찾을 수 없습니다. 그러나 이러한 2~4%는 통계 자체로도 찾아볼 수 없다.
방법은 관찰 -> 가설 -> 통계뿐입니다. 가설 테스트 . 글쎄, 그렇다면 얼마나 운이 좋은가 - 확인되거나 그렇지 않습니다.)
이 패턴을 미리 모른다면 그런 방법은 없습니다.
안다면 질문이 아닙니다.))
토론에 참여하는 거의 모든 참가자는 어떤 이유로든 시장 패턴을 지속적으로 찾고 있습니다. 이를 모델링하기 위해 통계적 방법을 사용합니다. 필요하세요?
좋아요, 저도 참여하겠습니다: 시장은 비정상적 입니다. 모두?
아니, 전부는 아니다. 시장을 모델링해야 하는 이유는 무엇입니까? 아마도 가격 움직임의 방향이 반대 방향으로 바뀌고 시간이 지남에 따라 신발을 바꾸는 곳을 이해하기 위해서일 것입니다. TP를 넣을 위치는 가장 불필요한 주문 매개변수입니다.
또한 한계를 설정하는 데 도움이 됩니다. 이것은 더 좋지만 역학의 신호는 대체되지 않습니다.
당신은 무슨 일이 일어나고 있는지 이해합니다(황폐화를 염두에 두고): 거래할 때 이를 악용할 시장 패턴을 찾는 대신 시장 모델에 대한 적극적인 검색이 있으며 어떤 이유로 통계 모델이 있습니다.
한편, 결정론적 과정에서와 같이 무작위로 걸어도 돈을 벌 수 있다는 것이 눈앞에서 입증되었습니다.
글쎄, 그것이 당신에게 어떤 차이를 만들어 냅니까? 시장이 무작위인지 아닌지? 당신의 비즈니스는 모델이 아니라 패턴으로 돈을 버는 것입니다.
임의성 C와 규칙성 Z는 필연성의 표현 형태입니다. 따라서 거래 프로세스가 특정 시점에서 임의의 경로를 따라 진행되고 있는지 또는 규칙적인 경로를 따라 진행되고 있는지 예측하는 것은 결코 불가능합니다. 따라서 TS를 테스트하는 동안 특정 테스트 기간 동안 유효한 특정 길이의 샘플에 대한 S와 Z의 비율을 결정합니다. 이 비율을 다른 길이와 기간에 적용하려는 시도는 실패합니다. 전방 테스트의 사용은 차량의 안정성을 평가할 때 중대한 오류입니다. 테스터에 대한 테스트 전략은 TS 이론에 포함된 아이디어의 성능을 테스트하기 위한 도구입니다. 더 이상 요구할 수 있는 것은 없으며 테스터에게 기대하는 것은 어리석은 일입니다. 이익이 80/20인 결과라도 TS의 안정성을 보장하지는 않습니다. 적절한 순간에 무작위 20이 일반 80을 압도할 것입니다. 모든 것이 보이는 것처럼 단순하지는 않습니다.
거래 과정이 어떤 방향으로 흘러갈지 안다고 해도 우리에게 조금도 도움이 되지 않을 것 같다는 생각이 듭니다.
가격의 움직임이 C-randomness와 Z-regularity로 혼합되어 있다는 사실은 상당히 논리적으로 들립니다.
모든 것이 무작위성으로 명확하고 50/50 확률(가격 하락/가격 상승)로 정의할 수 있다면 패턴을 구별되는 특징으로 정의하면,
최소한 정의해야 합니다.
글쎄, 우리는 규칙성과 무작위성을 구별했기 때문에 사건의 발생 원인을 제외하고는 질적으로 어떻게 달라야합니까?
규칙성 - 아름답고 고무적으로 들리지만 이중성 때문에 우연처럼 50/50의 동일한 확률로
모든 이벤트(가격 인상/하락)
예시.
우리는 중앙 은행 금리 인상에 대해 알고 있지만 시장이 이에 대해 어떻게 반응할지 모릅니다.
결과적으로, 이벤트에 대한 반응으로 요금 인상 후의 가격 움직임은 자연스럽고 가격 방향은 랜덤하게 될 것이며,
이 이벤트에 대한 혼합된 시장 반응의 표현으로.
결과적으로 정의의 값(Z-regular)은 참조 유틸리티인 경우를 제외하고 완전히 명확하지 않습니다.
예시.
우리는 중앙 은행 금리 인상에 대해 알고 있지만 시장이 그것에 대해 어떻게 반응할지 모릅니다 .
결과적으로 이벤트에 대한 반응으로 요금 인상 후의 가격 움직임은 자연스럽고 가격 방향 FOR ME 는 무작위로,
이 이벤트에 대한 혼합된 시장 반응의 표현으로.
결과적으로 정의의 값(Z-regular)은 참조 유틸리티인 경우를 제외하고 완전히 명확하지 않습니다.
당신의 TS는 이 방향을 설명하기 위해 깨어나지 않기 때문에 - 당신의 TS는 자연스럽지 않고 무작위일 것입니다.
그리고 다른 거래자의 경우 그의 TS가 이 움직임을 설명할 것입니다. 그에게는 자연스럽고 시스템이 설명할 수 있는 움직임은 그에게 임의적일 것입니다.
규칙성과 무작위성은 SPECIFIC TS의 기능입니다.
시장에서 비무작위의 몫을 추정할 수 있다고 생각했다.
내 TS의 경우 이것은 하루에 5-10건의 거래입니다. 즉, 10에서 18까지입니다. 8시간 = 480분 입력 패턴이 2분 동안 존재하도록 둡니다(패턴이 반드시 양초의 조합일 필요는 없습니다.)
그러면 내 TS에 대한 시장에서 비무작위의 점유율은 (5...10)*2/480 *100%= ~2-4%입니다.
시장에서 비무작위의 몫을 추정할 수 있다고 생각했다.
내 TS의 경우 이것은 하루에 5-10건의 거래입니다. 즉, 10에서 18까지입니다. 8시간 = 480분 입력 패턴이 2분 동안 존재하도록 둡니다(패턴이 반드시 양초의 조합일 필요는 없습니다.)
그러면 내 TS에 대한 시장에서 비무작위의 점유율은 (5...10)*2/480 *100%= ~2-4%입니다.
"...글쎄, 우리는 규칙성과 무작위성을 구별했기 때문에 사건의 원인을 제외하고는 질적으로 어떻게 다를까....". 무작위 사건은 원인이 없지만 결과가 있습니다. 따라서 인과관계가 없습니다. "Well" 뒤에 쉼표가 있어야 합니다.
"... 우리는 중앙 은행의 금리 인상에 대해 알고 있지만 시장이 그것에 대해 어떻게 반응할지 모릅니다....". 당신은 모르지만 우리는 추측합니다. 그러나 구두점은 문제가 되지 않습니다.
"... 독특한 특징으로 패턴의 정의는 적어도 정의가 필요합니다. ...". 전술한 내용을 바탕으로 정의를 내리겠습니다. 인과 관계의 존재는 프로세스의 비무작위, 즉 이 프로세스에서 패턴의 존재를 나타냅니다. 참고로 쉼표 2개가 빠졌습니다.
입력 매개변수가 변경되거나 알고리즘 자체가 약간 변경될 때 테스트 결과가 변경되는 방식이 다릅니다. 동시에 그림이 심각하게 바뀌고 있다면 우리는 사고, 즉 역사에 대한 조정을 다루고 있습니다. 눈에 띄는 변화에도 불구하고 상승 추세가 기저에 남아 있다면 이것이 사고가 아닐 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 어디에도 보장은 없지만 - 여기서 우리는 근본적으로 확률에 대해서만 다루고 있습니다 - 그러나 우리에게 유리하게 기울이는 것은 우리의 힘에 달려 있습니다.
나는 시장이 역동적이고 정적인 패턴을 찾는 것이 비논리적이라는 저자 중 한 사람의 말에 동의합니다. 트렌드도 원하는 대로, 원하는 때에 변하고, 심지어 어떤 시간대가 사실인지에 대한 질문도 있습니다. 남은 것은 변동성(볼륨)과 통화쌍의 상관관계이며, 여기서 살펴봐야 합니다.
통계적 규칙성이 없으면 아무것도 찾을 수 없습니다. 그러나 이러한 2~4%는 통계 자체로도 찾아볼 수 없다.
방법은 관찰 -> 가설 -> 통계뿐입니다. 가설 테스트 . 글쎄, 그렇다면 얼마나 운이 좋은가 - 확인되거나 그렇지 않습니다.)
통계적 규칙성이 없으면 아무것도 찾을 수 없습니다. 그러나 이러한 2~4%는 통계 자체로도 찾아볼 수 없다.
방법은 관찰 -> 가설 -> 통계뿐입니다. 가설 검증. 그렇다면 얼마나 운이 좋은지 - 확인되거나 그렇지 않습니다.)
반박할 수 밖에 없습니다. 아니면.