Свойства файлов - Константы ввода/вывода - Константы, перечисления и структуры - Справочник MQL5 - Справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5
No entanto, é melhor consultar as seções Mercado, Sinais e Freelancer. Há questões teóricas importantes que precisam ser discutidas constantemente, e é impossível fazer isso em outro lugar que não seja o fórum.
Pessoalmente, ainda estou muito interessado na questão da construção de um algoritmo para determinar a duração de uma amostra histórica para treinamento. O método "vamos pegar N anos (meses, dias)" não parece muito apropriado. Por que não N+1, por exemplo?
No entanto, é melhor consultar as seções Mercado, Sinais e Freelancer. Há questões teóricas importantes que precisam ser discutidas constantemente, e é impossível fazer isso em outro lugar que não seja o fórum.
Pessoalmente, ainda estou muito interessado na questão da construção de um algoritmo para determinar a duração de uma amostra histórica para treinamento. O método "vamos pegar N anos (meses, dias)" não parece muito apropriado. Por que não N+1, por exemplo?
A resposta está na teoria que você segue:
1. O mercado está mudando
2. O mercado não está mudando
A variabilidade refere-se a padrões probabilísticos identificados.
No primeiro caso, esse segmento deve ser procurado e, no segundo caso, deve-se usar tudo o que estiver disponível.
Eu adiro à segunda abordagem, e é por isso que a mudança do pregão do MOEX simplesmente me mata, e eu perco o desejo de participar do MOEX.
Mas, mais uma vez, pego cotações de 2014, pois o mercado mudou significativamente em seu volume e movimento naquela época.
No entanto, é melhor consultar as seções Mercado, Sinais e Freelancer. Há questões teóricas importantes que precisam ser discutidas constantemente, e é impossível fazer isso em outro lugar que não seja o fórum.
Pessoalmente, ainda estou muito interessado na questão da construção de um algoritmo para determinar a duração de uma amostra histórica para treinamento. O método "vamos pegar N anos (meses, dias)" não parece muito apropriado. Por que não N+1, por exemplo?
A maneira mais fácil de entender isso é sobrepor os gráficos do instrumento e o saldo do TS. Assim, você pode ver quando ele quebra e por quê. Geralmente, as quebras do TS ocorrem na mudança da tendência ou quando os preços vão além das faixas nas quais ele foi treinado.
Talvez minha teoria esteja mais próxima do primeiro ponto - o mercado pode mudar às vezes, embora não o faça de forma regular. Caso contrário, eu não estaria fazendo esta pergunta.
A maneira mais fácil de entender isso é sobrepor os gráficos do instrumento e o equilíbrio do TS. Assim, você poderá ver quando ele quebra e por quê
Obtemos uma análise a posteriori de um modelo já treinado. Eu gostaria de complementá-la com uma análise a priori para a etapa de seleção de uma amostra de treinamento.
Talvez minha teoria esteja mais próxima do primeiro ponto - o mercado pode mudar às vezes, embora não o faça de forma regular. Caso contrário, eu não estaria fazendo essa pergunta.
Então, você tem que aprender a prever fases semelhantes do mercado, embora não, você tem que aprender a prever como o mercado provavelmente mudará.
Se toda tendência não for semelhante a uma nova tendência, então essa é a única maneira.
Acho que há várias formas diferentes de tendências em tendência e flat, e elas não mudam tanto.
Provavelmente, isso pode ser verificado de alguma forma, se você fizer uma marcação adequada cortando o gráfico em tendências.
Então, você precisa aprender a prever fases semelhantes do mercado, embora não, você precisa aprender a prever como o mercado provavelmente mudará.
Se toda tendência não for semelhante a uma nova tendência, essa é a única maneira.
Eu acho que há várias formas diferentes de tendências em tendência e flat, e elas não mudam muito.
Provavelmente isso pode ser verificado de alguma forma, se você fizer uma marcação adequada cortando o gráfico em tendências.
Suas suposições parecem muito fortes. No sentido de que, se fosse possível realizá-las, isso seria quase um milagre. Eu gostaria de resolver um problema mais modesto e específico: encontrar uma maneira geral de encontrar um meio-termo entre a extensão suficiente de uma bandeja e a ausência de exemplos obsoletos nela.
Em minha opinião, essa questão é fundamental para as aplicações de MO e matstat em nosso campo.
encontrar uma maneira geral de encontrar um meio-termo entre a extensão suficiente do trayne e a ausência de exemplos obsoletos nele.
Também podemos considerar o ponto de vista frequentemente expresso de que "não devemos tentar prever o mercado no futuro, mas determinar seu estado no presente". Precisamos de uma maneira significativa de identificar esse "presente". Além disso, pode haver vários desses "presentes" (diferentes escalas do "presente") - o principal é que não haja um número excessivo deles e que a seleção de cada um seja significativa.
Você também pode verificar um arquivo já aberto
https://www.mql5.com/ru/docs/constants/io_constants/enum_file_property_integer
FILE_IS_READABLEEu fiz tudo isso, acho que o erro está em outro lugar, estou investigando mais...
Obrigado pela orientação
No entanto, é melhor consultar as seções Mercado, Sinais e Freelancer. Há questões teóricas importantes que precisam ser discutidas constantemente, e é impossível fazer isso em outro lugar que não seja o fórum.
Pessoalmente, ainda estou muito interessado na questão da construção de um algoritmo para determinar a duração de uma amostra histórica para treinamento. O método "vamos pegar N anos (meses, dias)" não parece muito apropriado. Por que não N+1, por exemplo?
No entanto, é melhor consultar as seções Mercado, Sinais e Freelancer. Há questões teóricas importantes que precisam ser discutidas constantemente, e é impossível fazer isso em outro lugar que não seja o fórum.
Pessoalmente, ainda estou muito interessado na questão da construção de um algoritmo para determinar a duração de uma amostra histórica para treinamento. O método "vamos pegar N anos (meses, dias)" não parece muito apropriado. Por que não N+1, por exemplo?
A resposta está na teoria que você segue:
1. O mercado está mudando
2. O mercado não está mudando
A variabilidade refere-se a padrões probabilísticos identificados.
No primeiro caso, esse segmento deve ser procurado e, no segundo caso, deve-se usar tudo o que estiver disponível.
Eu adiro à segunda abordagem, e é por isso que a mudança do pregão do MOEX simplesmente me mata, e eu perco o desejo de participar do MOEX.
Mas, mais uma vez, pego cotações de 2014, pois o mercado mudou significativamente em seu volume e movimento naquela época.No entanto, é melhor consultar as seções Mercado, Sinais e Freelancer. Há questões teóricas importantes que precisam ser discutidas constantemente, e é impossível fazer isso em outro lugar que não seja o fórum.
Pessoalmente, ainda estou muito interessado na questão da construção de um algoritmo para determinar a duração de uma amostra histórica para treinamento. O método "vamos pegar N anos (meses, dias)" não parece muito apropriado. Por que não N+1, por exemplo?
A maneira mais fácil de entender isso é sobrepor os gráficos do instrumento e o saldo do TS. Assim, você pode ver quando ele quebra e por quê. Geralmente, as quebras do TS ocorrem na mudança da tendência ou quando os preços vão além das faixas nas quais ele foi treinado.
A resposta está na teoria que você defende:
1. O mercado está mudando
2. O mercado não está mudando
Talvez minha teoria esteja mais próxima do primeiro ponto - o mercado pode mudar às vezes, embora não o faça de forma regular. Caso contrário, eu não estaria fazendo esta pergunta.
A maneira mais fácil de entender isso é sobrepor os gráficos do instrumento e o equilíbrio do TS. Assim, você poderá ver quando ele quebra e por quê
Obtemos uma análise a posteriori de um modelo já treinado. Eu gostaria de complementá-la com uma análise a priori para a etapa de seleção de uma amostra de treinamento.
Normalmente, as quebras do TC ocorrem em mudanças de tendência ou quando os preços ultrapassam as faixas nas quais o modelo foi treinado.
Eu também acho isso. Deixei de usar o último topo formado do ziguezague para simplificar, mas gostaria de algo mais elaborado.
Talvez minha teoria esteja mais próxima do primeiro ponto - o mercado pode mudar às vezes, embora não o faça de forma regular. Caso contrário, eu não estaria fazendo essa pergunta.
Então, você tem que aprender a prever fases semelhantes do mercado, embora não, você tem que aprender a prever como o mercado provavelmente mudará.
Se toda tendência não for semelhante a uma nova tendência, então essa é a única maneira.
Acho que há várias formas diferentes de tendências em tendência e flat, e elas não mudam tanto.
Provavelmente, isso pode ser verificado de alguma forma, se você fizer uma marcação adequada cortando o gráfico em tendências.
Então, você precisa aprender a prever fases semelhantes do mercado, embora não, você precisa aprender a prever como o mercado provavelmente mudará.
Se toda tendência não for semelhante a uma nova tendência, essa é a única maneira.
Eu acho que há várias formas diferentes de tendências em tendência e flat, e elas não mudam muito.
Provavelmente isso pode ser verificado de alguma forma, se você fizer uma marcação adequada cortando o gráfico em tendências.
Suas suposições parecem muito fortes. No sentido de que, se fosse possível realizá-las, isso seria quase um milagre. Eu gostaria de resolver um problema mais modesto e específico: encontrar uma maneira geral de encontrar um meio-termo entre a extensão suficiente de uma bandeja e a ausência de exemplos obsoletos nela.
Em minha opinião, essa questão é fundamental para as aplicações de MO e matstat em nosso campo.
encontrar uma maneira geral de encontrar um meio-termo entre a extensão suficiente do trayne e a ausência de exemplos obsoletos nele.
Também podemos considerar o ponto de vista frequentemente expresso de que "não devemos tentar prever o mercado no futuro, mas determinar seu estado no presente". Precisamos de uma maneira significativa de identificar esse "presente". Além disso, pode haver vários desses "presentes" (diferentes escalas do "presente") - o principal é que não haja um número excessivo deles e que a seleção de cada um seja significativa.