올바른 항목의 확률을 개선하고 배가할 수 있는 몇 가지 아이디어가 있습니다. Alexey, 당신의 견해는 내가 이상적으로 생각하는 많은 것을 지지하지 않습니다. 그러나 일반적인 관점에서 보면 먼저 다음과 같이 할 수 있습니다.
여러 기존의 효과적인 TC를 기반으로 분석하고 세부 정보를 추가할 수 있습니다. 그리고 그것들을 결합하려고 합니다. 데이터가 많을수록 충돌이 발생할 것이라는 생각을 표현하셨습니다. 나는 확실히 다른 의견을 가지고 있으며 데이터에 대한 사용 사례가 귀하와 다릅니다. 그러나 예를 들어 여러 차량의 경우 다음을 수행할 수 있습니다.
1) 각 TS는 포지션을 열기 위한 특정 조건을 가지고 있습니다. 따라서 이러한 조건을 하나로 결합하는 것이 아니라 이러한 조건을 병렬로 관찰하는 것이 아이디어입니다. 즉, 시스템의 각 알고리즘은 자체적으로 작동합니다.
2) 유리한 진입 조건, 불리한, 불확실한 세 가지 결론 중 하나로 표현되는 상황 평가를 각 시스템에서 수신하는 추가 알고리즘을 추가합니다.
3) 예를 들어, 사용자는 자신의 눈으로 포지션을 열기에 적합한 조건을 봅니다. 그런 다음 그는 시스템의 병렬 그룹에서 결론을 생성하는 알고리즘으로 전환합니다. 그리고 그들의 결론에 따르면 올바른 입력의 가능성은 이미 몇 배나 증가합니다.
많은 사람들이 그렇게 일합니다. 그러나 여러 TS와 각각의 조건을 지속적으로 염두에 두는 것은 문제가 있습니다. TC의 여러 최종 병렬 결론을 나타내는 지표의 존재는 분석 및 의사 결정 프로세스를 단순화할 것입니다.
사실, 나는 한 번 기사를 썼거나 가격 변동에 대한 게시물을 작성한 적이 있습니다(부록 참조). 관심이 있다면 더 깊이 파고들 수 있습니다 ... :)
요점은 변동이 평균 값에 가까운 진폭을 가질 때(예: EURUSD의 경우 ~ 200핍) 다음 "무릎"에 대한 예측은 매우 현실적입니다. 또 다른 것은 지그재그가 부러진 것을 확인하는 것입니까? 그러나 여기에도 모든 사람이 좋아하는 신경망을 기반으로 하는 도구를 포함하여 특정 도구가 있습니다.
패턴 검색을 언급할 수도 있습니다: 1-바, 2-바, 3 등. 세 개 이상은 매우 긴 시간입니다. 예를 들어, 1개 막대 - OHLC 가격을 취하고 변경 델타를 입력합니다. 예를 들어 가격에서 + -1 핍을 입력하고 원칙에 따라 모든 막대를 기록(예: 1,000,000 막대)으로 나눕니다. 첫 번째 bar는 패턴입니다. 다음 막대가 이전 막대와 델타만큼 다르면 새 패턴 등이 됩니다. 다음으로 패턴별로 예를 들어 다음 막대가 어디로 가는지 그리고 패턴 중 하나가 예를 들어 역사상 10개의 그러한 막대가 있었다는 것을 나타내는 경우를 봅니다. 다음 막대 중 9개는 같은 방향으로 이동합니다. 이는 중요한 패턴이며 70-80%의 경우에 순방향 테스트에서 작동합니다.
어쩐지 헷갈리게 설명했는데 명료해 보여서... :) 여기서도 주제를 더 깊게 '스윙'할 수 있습니다.
패턴 검색을 언급할 수도 있습니다: 1-바, 2-바, 3 등. 세 개 이상은 매우 긴 시간입니다. 예를 들어, 1개 막대 - OHLC 가격을 취하고 변경 델타를 입력합니다(예: 가격에서 + -1 핍). 원칙에 따라 모든 막대를 기록(예: 1,000,000개 막대)으로 나눕니다. 첫 번째 막대는 다음과 같습니다. 패턴, 다음 막대가 이전 막대와 다르면 새 패턴 등 다음으로 패턴별로 예를 들어 다음 막대가 어디로 가는지 그리고 패턴 중 하나가 예를 들어 역사상 10개의 그러한 막대가 있었다는 것을 나타내는 경우를 봅니다. 다음 막대 중 9개는 같은 방향으로 이동합니다. 이는 중요한 패턴이며 70-80%의 경우에 순방향 테스트에서 작동합니다.
어쩐지 헷갈리게 설명했는데 명료해 보여서... :) 여기서도 주제를 더 깊게 '스윙'할 수 있습니다.
진심으로, Romfil.
테크니컬한 표기법과는 거리가 멀지만, 제가 제대로 이해한다면, 특정 패턴(패턴)을 고려하여 부분적으로 결정하여 연속성을 예측하는 것이겠죠?
나는 또한 신경망과는 거리가 멀지만 정보 처리를 거의 같은 방식으로 상상합니다. 가장 흥미로운 패턴을 가진 대량의 데이터와 개별 표현으로 식별하는 것입니다. 당신의 아이디어는 매우 흥미롭습니다. 문서를 읽었지만 계산이 혼란에 빠지지 않습니다. 알고리즘의 몇 가지 예를 제시할 수 있지만 수학적으로 표현되지 않고 사용자 언어로 표현되었습니까?
테크니컬한 표기법과는 거리가 멀지만, 내가 제대로 이해한다면, 특정 패턴(패턴)을 고려하여 부분적으로 결정하여 연속성을 예측하는 것이 겠죠 ?
나는 또한 신경망과는 거리가 멀지만 정보 처리를 거의 같은 방식으로 상상합니다. 가장 흥미로운 패턴을 가진 대량의 데이터와 개별 표현으로 식별하는 것입니다. 당신의 아이디어는 매우 흥미롭습니다. 문서를 읽었지만 계산이 혼란에 빠지지 않습니다. 알고리즘의 몇 가지 예를 제시할 수 있지만 수학적으로 표현되지 않고 사용자 언어로 표현되었습니까?
유용한 아이디어 감사합니다!
그래서! 하지만 공식 없이는 설명드리기가 어렵네요... :(
요점은 다음 막대가 예를 들어 아래로 상당히 정확한 방향을 갖는 기록에서 OHLC의 이러한 조합을 검색하는 것입니다. 이것은 패턴에 대한 것입니다.
잘못된 결정은 더 복잡하고 가장 중요하게는 일반적인 등량 차트보다 훨씬 나쁩니다. 범위 막대로 전환하여 볼륨 차트와 어떻게 동일한지 설명하시겠습니까?
나는 생각하고 마음을 바꿨습니다. 진드기로 조작하면 모든 것이 옳습니다. 티크는 낮보다 얇은 시장에서 밤에 더 저렴합니다. 그러나 평균 볼륨 프로파일의 문제는 분포가 날마다 매우 다르다는 사실에도 불구하고 이것이 취소되지 않습니다.
올바른 항목의 확률을 개선하고 배가할 수 있는 몇 가지 아이디어가 있습니다. Alexey, 당신의 견해는 내가 이상적으로 생각하는 많은 것을 지지하지 않습니다. 그러나 일반적인 관점에서 보면 먼저 다음과 같이 할 수 있습니다.
여러 기존의 효과적인 TC를 기반으로 분석하고 세부 정보를 추가할 수 있습니다. 그리고 그것들을 결합하려고 합니다. 데이터가 많을수록 충돌이 발생할 것이라는 생각을 표현하셨습니다. 나는 확실히 다른 의견을 가지고 있으며 데이터에 대한 사용 사례가 귀하와 다릅니다. 그러나 예를 들어 여러 차량의 경우 다음을 수행할 수 있습니다.
1) 각 TS는 포지션을 열기 위한 특정 조건을 가지고 있습니다. 따라서 이러한 조건을 하나로 결합하는 것이 아니라 이러한 조건을 병렬로 관찰하는 것이 아이디어입니다. 즉, 시스템의 각 알고리즘은 자체적으로 작동합니다.
2) 유리한 진입 조건, 불리한, 불확실한 세 가지 결론 중 하나로 표현되는 상황 평가를 각 시스템에서 수신하는 추가 알고리즘을 추가합니다.
3) 예를 들어, 사용자는 자신의 눈으로 포지션을 열기에 적합한 조건을 봅니다. 그런 다음 그는 시스템의 병렬 그룹에서 결론을 생성하는 알고리즘으로 전환합니다. 그리고 그들의 결론에 따르면 올바른 입력의 가능성은 이미 몇 배나 증가합니다.
많은 사람들이 그렇게 일합니다. 그러나 여러 TS와 각각의 조건을 지속적으로 염두에 두는 것은 문제가 있습니다. TC의 여러 최종 병렬 결론을 나타내는 지표의 존재는 분석 및 의사 결정 프로세스를 단순화할 것입니다.
우리는 맛있는 음식을 찾는 것에서 누군가에 의해 이미 구운 커틀릿으로 변합니다.
당신이 내 아이디어에 관한 것이라면. 그러면 나는 주장하지 않는다. 당신의 제안.
현재 topikstarter는 관찰 공유를 권장하지만 대부분은 모두가 자신을 관찰합니다. 따라서 구현을 위한 특정 옵션을 제안했습니다.
좋은 하루
사실, 나는 한 번 기사를 썼거나 가격 변동에 대한 게시물을 작성한 적이 있습니다(부록 참조). 관심이 있다면 더 깊이 파고들 수 있습니다 ... :)
요점은 변동이 평균 값에 가까운 진폭을 가질 때(예: EURUSD의 경우 ~ 200핍) 다음 "무릎"에 대한 예측은 매우 현실적입니다. 또 다른 것은 지그재그가 부러진 것을 확인하는 것입니까? 그러나 여기에도 모든 사람이 좋아하는 신경망을 기반으로 하는 도구를 포함하여 특정 도구가 있습니다.
다음은 몇 가지 패턴입니다... :)
진심으로, Romfil.
패턴 검색을 언급할 수도 있습니다: 1-바, 2-바, 3 등. 세 개 이상은 매우 긴 시간입니다. 예를 들어, 1개 막대 - OHLC 가격을 취하고 변경 델타를 입력합니다. 예를 들어 가격에서 + -1 핍을 입력하고 원칙에 따라 모든 막대를 기록(예: 1,000,000 막대)으로 나눕니다. 첫 번째 bar는 패턴입니다. 다음 막대가 이전 막대와 델타만큼 다르면 새 패턴 등이 됩니다. 다음으로 패턴별로 예를 들어 다음 막대가 어디로 가는지 그리고 패턴 중 하나가 예를 들어 역사상 10개의 그러한 막대가 있었다는 것을 나타내는 경우를 봅니다. 다음 막대 중 9개는 같은 방향으로 이동합니다. 이는 중요한 패턴이며 70-80%의 경우에 순방향 테스트에서 작동합니다.
어쩐지 헷갈리게 설명했는데 명료해 보여서... :) 여기서도 주제를 더 깊게 '스윙'할 수 있습니다.
진심으로, Romfil.
패턴 검색을 언급할 수도 있습니다: 1-바, 2-바, 3 등. 세 개 이상은 매우 긴 시간입니다. 예를 들어, 1개 막대 - OHLC 가격을 취하고 변경 델타를 입력합니다(예: 가격에서 + -1 핍). 원칙에 따라 모든 막대를 기록(예: 1,000,000개 막대)으로 나눕니다. 첫 번째 막대는 다음과 같습니다. 패턴, 다음 막대가 이전 막대와 다르면 새 패턴 등 다음으로 패턴별로 예를 들어 다음 막대가 어디로 가는지 그리고 패턴 중 하나가 예를 들어 역사상 10개의 그러한 막대가 있었다는 것을 나타내는 경우를 봅니다. 다음 막대 중 9개는 같은 방향으로 이동합니다. 이는 중요한 패턴이며 70-80%의 경우에 순방향 테스트에서 작동합니다.
어쩐지 헷갈리게 설명했는데 명료해 보여서... :) 여기서도 주제를 더 깊게 '스윙'할 수 있습니다.
진심으로, Romfil.
테크니컬한 표기법과는 거리가 멀지만, 제가 제대로 이해한다면, 특정 패턴(패턴)을 고려하여 부분적으로 결정하여 연속성을 예측하는 것이겠죠?
나는 또한 신경망과는 거리가 멀지만 정보 처리를 거의 같은 방식으로 상상합니다. 가장 흥미로운 패턴을 가진 대량의 데이터와 개별 표현으로 식별하는 것입니다. 당신의 아이디어는 매우 흥미롭습니다. 문서를 읽었지만 계산이 혼란에 빠지지 않습니다. 알고리즘의 몇 가지 예를 제시할 수 있지만 수학적으로 표현되지 않고 사용자 언어로 표현되었습니까?
유용한 아이디어 감사합니다!
테크니컬한 표기법과는 거리가 멀지만, 내가 제대로 이해한다면, 특정 패턴(패턴)을 고려하여 부분적으로 결정하여 연속성을 예측하는 것이 겠죠 ?
나는 또한 신경망과는 거리가 멀지만 정보 처리를 거의 같은 방식으로 상상합니다. 가장 흥미로운 패턴을 가진 대량의 데이터와 개별 표현으로 식별하는 것입니다. 당신의 아이디어는 매우 흥미롭습니다. 문서를 읽었지만 계산이 혼란에 빠지지 않습니다. 알고리즘의 몇 가지 예를 제시할 수 있지만 수학적으로 표현되지 않고 사용자 언어로 표현되었습니까?
유용한 아이디어 감사합니다!
그래서! 하지만 공식 없이는 설명드리기가 어렵네요... :(
요점은 다음 막대가 예를 들어 아래로 상당히 정확한 방향을 갖는 기록에서 OHLC의 이러한 조합을 검색하는 것입니다. 이것은 패턴에 대한 것입니다.
문서 정보 - 이것은 약간 다른 주제입니다.
그래서! 하지만 공식 없이는 설명드리기 어렵네요... :(
요점은 다음 막대가 예를 들어 아래로 상당히 정확한 방향을 갖는 기록에서 OHLC의 이러한 조합을 검색하는 것입니다.
글쎄, 나는 일반적인 아이디어를 얻었습니다. 더 자세한 의견을 기다리겠습니다. 지금까지 아무도 여기에서 이러한 접근 방식의 변형을 표현하지 않았으며 나에게 가장 가깝습니다.
그래서! 하지만 공식 없이는 설명드리기 어렵네요... :(
요점은 다음 막대가 예를 들어 아래로 상당히 정확한 방향을 갖는 기록에서 OHLC의 이러한 조합을 검색하는 것입니다.
그래서! 하지만 공식 없이는 설명드리기 어렵네요... :(
요점은 다음 막대가 예를 들어 아래로 상당히 정확한 방향을 갖는 기록에서 OHLC의 이러한 조합을 검색하는 것입니다.
또한 다음 막대가 H에서 L로 큰 크기를 갖도록 합니다. 다음 막대의 방향과 이 막대 동안 가격이 10핍만 변경 되는 것을 안다면 많은 돈을 벌지 못할 것입니다.