Vladimir
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추가된 주제 나는 우주의 질문에 괴로워한다
나는이 사이트를 보았다, 그것은 지루하다. 흥미로운 주제가 없습니다. 그리고 그 전에 더 흥미로웠습니다. 글쎄, 나는 주제를 조금 다양 화하기로 결정했습니다. 여기에 세계관에 대한 그런 오해가 있어서 안심할 수 없습니다. 누군가가 명확히하는 데 도움이 될 수 있습니다. 오해 #1. 과학자들은 우주가 팽창하고 은하가 다른 방향으로 흩어지고 있다고 말합니다. 그리고 별은 어떻습니까? 별들도 흩어지나요? 행성은 어떻습니까? 원자? 나는 여기서
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추가된 주제 매수, 매도 또는 보류?
거래자들에게 다양한 가격 패턴에서 어떻게 행동하고 그 이유를 묻고 싶습니다. 다음은 첫 번째 예입니다. 쌍, 기간 및 가격 자체에 대한 정보를 제거했습니다. 그래서, 우리는 여기서 무엇을 하고 있습니까? 판매, 구매 또는 아무것도? 그리고 왜? 지표 판독값이 필요하면 추가하겠습니다
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추가된 주제 피보나치 수준: 신화 또는 현실?
지난 10년 동안 EURUSD를 사용하여 Forex에서 피보나치 수준이 얼마나 흔한지 확인하기 위해 다른 날을 결정했습니다. 프로그램의 모든 계산은 지그재그를 기반으로 합니다. -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------- 방법 1. 이전 다리의 높이에 대한 지그재그의 각
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추가된 주제 무어의 법칙 종료로 인한 세계적인 경기 침체
많은 사람들은 아마도 세계 경제 가 2년마다 50%씩 전력을 증가시키는 마이크로프로세서 제조업체의 능력에 밀접하게 의존하고 있다고 의심하지 않을 것입니다. 이것은 물론 단순화된 무어의 법칙입니다. 더 정확히 말하면 무어의 법칙은 60년대에 만들어진 인텔 창립자가 칩 칩의 트랜지스터 수가 2년마다 2배씩 증가하므로 마이크로프로세서의 성능도 2년마다 2배가 되어야 한다는 관찰입니다. 마이크로프로세서를 구축하는 데 사용되는 실리콘 기술의 향상으로
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추가된 주제 거시경제 지표에 기반한 시장 예측
따라서 작업은 사용 가능한 경제 지표를 기반으로 S&P 500 지수를 예측하는 것입니다. 1단계: 지표를 찾습니다. 지표는 http://research.stlouisfed.org/fred2/에서 공개적으로 사용할 수 있습니다. 그 중 240,000개가 있습니다. 가장 중요한 것은 GDP 성장률입니다. 이 지표는 분기마다 계산됩니다. 따라서 우리의 단계 - 3 개월. 더 짧은 기간의 모든 지표는 3개월 동안 다시 계산되고 나머지(연간)는
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추가된 주제 MT5 플랫폼 구현이 느린 이유는 무엇입니까?
저는 FXCM, CitiFx, Alpari US, ACT Brokers와 같은 미국 거래자에게 서비스를 제공하는 4개의 중개인과 이야기했습니다. 그들 중 누구도 라이브 계정에 MT5 플랫폼을 구현하기 위한 특정 기한을 지정하지 않았습니다. Alpari US는 MT5가 아직 미국 규정을 준수하지 않는다고 밝혔습니다. ACT Brokers는 반년 전에 연말에 MT5를 구현하겠다고 밝혔고 지금은 "MT5 제안에 대한 계획이 전혀
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추가된 주제 반복 패턴 및 기타 패턴
반복되는 패턴을 관찰한 것은 이번이 처음이 아니며, 깊은 역사가 아니라 짧은 과거입니다. 다음은 한 가지 예입니다. 녹색 패턴이 서로 얼마나 유사한지 확인하십시오. 그들 사이의 시차는 불과 1주 반입니다. 두 녹색 상승 추세 패턴 모두 하락 추세 패턴으로 마감되었습니다. 녹색 패턴의 유사성을 시각적으로 확인하고 두 번째 녹색 패턴의 끝에서 숏 포지션을 열 수 있습니다. 질문: 어떻게 자동으로 합니까? 이미 확률적 네트워크를 시도했습니다. 이
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게재된 코드 FIR_filter
Moving Average, calculated using the digital filter.
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게재된 코드 The Hodrick-Prescott Filter
The Hodrick-Prescott Filter.
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게재된 코드 Price prediction by Nearest Neighbor found by a weighted correlation coefficient
This indicator finds the nearest neighbor by using a weighted correlation coefficient, in which more recent prices have larger weights. The weight decays linearly from newer to older prices within a price pattern.
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게재된 코드 Price prediction by Nearest Neighbor
This indicator uses the Nearest Neighbor clustering technique, also called k-NN, to search for the most similar pattern in history and use its past prices as predictions of the current pattern future prices.
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게재된 코드 Fourier extrapolation of price
This indicator fits a trigonometric model to prices and extrapolates it in the future.
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게재된 코드 AR extrapolation of price
This indicator uses an autoregresive model to extrapolate prices
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게재된 코드 Linear regression slope
Linear regression slope normalized to SMA.
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