Aleksei Stepanenko : 나는 프랙탈리티에 반대하지 않는다. 문제는 많은 수를 하위 추세로 분할하는 것이 편리하다는 것입니다. 세 가지 옵션으로 머리가 빙글빙글 도는 것을 방지할 수 있습니다.
아마도 분명히 다른 연구 접근 방식일 것입니다. 3개의 TF로 구성된 시스템만 보았습니다. 그러나 어쩐지 그들은 감명을 받지 못했다. 나는 반대로, 먼저 일반적으로 측정할 수 있는 것을 이해한 다음 올바른 것을 선택합니다. 더 긴 방법, 항상 정당화되는 것은 아니지만 때로는 더 효과적입니다.
테스터의 Expert Advisor를 비주얼 모드로 실행합니다. 차트에 지표를 걸고 가자. 시가 에 .
흥미로운 접근 방식은 ontik에서 모든 것을 수집하고 ondeinit 에서 파일 에 작성) 및 텍스트를 기반으로 수집)
나쁘지 않다)
추가
왜 ++finish+1 및 finish=-1입니까?
시가로 막대를 계산))) 여기에 뭔가가 있습니다)
첫째, 마지막 요소는 finish=-1과 같습니다. 즉, 배열이 비어 있습니다.
배열이 비어 있거나 웨이브 번호가 변경된 경우 새 요소를 추가하십시오. ++finish+1
먼저 ++finish를 하나씩 증가시킨 다음 배열의 크기를 조정합니다 .
첫째, 마지막 요소는 finish=-1과 같습니다. 즉, 배열이 비어 있습니다.
배열이 비어 있거나 웨이브 번호가 변경된 경우 새 요소를 추가하십시오. ++finish+1
먼저 1씩 증가 완료한 다음 배열의 크기를 조정합니다 .
왜 ++마감 및 마침=0 및 마침==0이 아니겠습니까?
하나이고 같은 것 같습니다.
finish는 배열의 마지막 요소입니다 . 항상 배열의 크기 보다 1만큼 작습니다.
배열이 비어 있으면 크기는 0이고 마지막 요소는 -1입니다. 즉, 존재하지 않습니다.
ArrayResize (res,++마감+1); 두 가지 작업을 수행합니다. 먼저 마지막 요소의 인덱스를 늘리고 배열을 늘립니다.
첫 번째 경우, finish는 먼저 0이 되고 배열의 크기는 1이 됩니다.
이제 마지막 요소를 참조할 수 있습니다. res[finish].bars=......
finish는 배열의 마지막 요소입니다 . 항상 배열의 크기 보다 1만큼 작습니다.
배열이 비어 있으면 크기는 0이고 마지막 요소는 -1입니다. 즉, 존재하지 않습니다.
ArrayResize (res,++마감+1); 두 가지 작업을 수행합니다. 먼저 마지막 요소의 인덱스를 늘리고 배열을 늘립니다.
맞습니다 바로 오지 않았습니다. 배열 크기 와 동일하게 바인딩) 0 첫 번째 요소)
예, 처음에는 이상하지만 코드가 충분히 짧고 편리합니다. 그리고 인덱스와 배열의 증가가 한 곳에서 발생했다는 것을 확실히 알고 있습니다.
트렌드와 파도에 대해. 제 생각에는 기간만큼 트렌드가 많지는 않습니다.
1~3개 정도 있습니다. 몇 달 동안 지속되는 하나의 글로벌. 두 번째는 글로벌 추세와 반대이며 하루에서 일주일 이상 지속되는 후퇴 추세입니다.
그리고 세 번째는 인트라데이입니다. 매일 왔다갔다 하는 일입니다. 이러한 작은 트렌드가 글로벌 트렌드의 물결입니다.
그리고 이러한 모든 경향에는 시작점과 끝점이 있습니다. 시간대를 전환할 때 이 지점이 점프해서는 안 됩니다.
예, 처음에는 이상하지만 코드가 충분히 짧고 편리합니다. 그리고 인덱스와 배열의 증가가 한 곳에서 발생했다는 것을 확실히 알고 있습니다.
트렌드와 파도에 대해. 제 생각에는 기간만큼 트렌드가 많지 않습니다.
1~3개 정도 있습니다. 몇 달 동안 지속되는 하나의 글로벌. 두 번째는 글로벌 추세와 반대이며 하루에서 일주일 이상 지속되는 후퇴 추세입니다.
그리고 세 번째는 인트라데이입니다. 매일 왔다갔다 하는 일입니다. 이러한 작은 트렌드가 글로벌 트렌드의 물결입니다.
그리고 이러한 모든 경향에는 시작점과 끝점이 있습니다. 시간대를 전환할 때 이 지점이 점프해서는 안 됩니다.
세상의 프랙탈리티는 다른 이야기를 하는 것 같습니다. 이산 비용 함수의 동작은 서로 다른 척도에서 유사합니다(이 용어는 똑같이 부적절합니다)). 더 작은 기간에 추세 변화 지점을 포착한다는 아이디어는 새로운 것이 아닙니다. 스프레드와 커미션에서 이기면 기회가 있습니다.
참가자가 많은 시스템에서 추세의 원인을 논리적으로 연결하고 식별하는 것이 항상 가능한 것은 아니기 때문입니다. 아마도 원인과 가격 행동 사이의 직간접적인 연결을 찾을 필요가 없을 것입니다.
작은 TF는 말하자면 이전 TF의 막대를 해독합니다. 방향을 바꾸기 전에 파도의 순서를 살펴보는 것이 좋습니다. 그리고 아마도 SB와 차이가 있을 것입니다)
나는 프랙탈리티에 반대하지 않는다. 문제는 많은 수를 하위 추세로 분할하는 것이 편리하다는 것입니다. 세 가지 옵션으로 머리가 빙글빙글 도는 것을 방지할 수 있습니다.
아마도 분명히 다른 연구 접근 방식일 것입니다. 3개의 TF로 구성된 시스템만 보았습니다. 그러나 어쩐지 그들은 감명을 받지 못했다. 나는 반대로, 먼저 일반적으로 측정할 수 있는 것을 이해한 다음 올바른 것을 선택합니다. 더 긴 방법, 항상 정당화되는 것은 아니지만 때로는 더 효과적입니다.