Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
:-) снимать не надо. Главное успеть и закодить и ливануть к НГ. Ведь после НГ рынка не будет, убежит.
Мне тяжеловато, конечно, и программировать и стат.данные обрабатывать и на форуме общаться. Но я успею - вопрос принципа.
Делаю все сам, т.к. серьезно думал. что тут в основном молодежь и хотел показать, что человек, при желании, может все делать самостоятельно.
ок
тут молодежью новичков называют, ну как Вы к примеру
а так... всякие есть, не только новички
... К примеру, не могу справиться - вот OrdersTotal() выдает кол-во открытых позиций по ВСЕМ парам, а как узнать сколько позиций открыто по конкретной паре, ну, что-то вроде OrdersEURUSD() :))))) ...
Вот Вам функция которая вернет количество открытых позиций по заданной валютной паре sy:
Вот как в Виссиме выглядит программа для 16 пар.
Вот то, что Вы видите в блоках ..._Write - это запись в .csv файл команд: 1 - открытие сделки, 0 - закрытие.
В MQL просто это считываю. Просто как молоток. Смешно, не правда ли?
Вот как в Виссиме выглядит программа для 16 пар.
Вот то, что Вы видите в блоках ..._Write - это запись в .csv файл команд: 1 - открытие сделки, 0 - закрытие.
В MQL просто это считываю. Просто как молоток. Смешно, не правда ли?
Не берите в голову. Я-же не публиковал результаты, а только вывод. Даже расчеты не удосужился сохранить, т.к. меня интересовал сам факт наличия-отсутствия. Для чего все это можно использовать и по сей день не знаю. Что-то не увидел, вывод-то у Вас какой?
Что касается самого эксперимента, то они почти эквивалентны. Только вместо МА я использовал НЧ фильтры, и вместо "частотного" распределения (насколько я понял вы его применяли) - распределение вероятностей. Сводил вместе преобразованием частот среза фильтров к единице с соответствующим изменением амплитуды по энергии сигнала.
Как вариант, все тоже самое можно показать через преобразование Фурье и сравнение спектров через масштабирование. Это не делал.
Выводы, к которым я пришел, наверное, стоит привести.
1. Закон квадратного корня (https://www.mql5.com/ru/forum/193378/page16#comment_5116118, формула (1))
имеет очень высокую степень общности, явно не связанную с какой-либо конкретной моделью.
2. Из рис. 4 https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page75#comment_6203173 видно, что в области наложения кривых
зависимостей частот от d/Ti^0.4 эти зависимости идут по прямой. На глаз, по числу прямоугольников сетки рисунка,
тангенс угла ее наклона составляет около -4. Это подверждают и числа в таблице. То есть log(n) пропорционален
log (d/Ti^0.4) в степени минус 4. Иначе, частота n пропорциональна (d/Ti^0.4)^(-4). Средний период dt соответственно
пропорционален (d/Ti^0.4)^4. Для каждого конкретного периода скользящей средней Ti период колебаний dt курса относительно нее пропорционален
d^4. Не d^2, как вытекало бы из применения ЗКК без анализа.
3*. Разъяснить свою версию причины этой разницы я могу только с дилетантским привлечением аппарата характеристических
функций f вероятностных распределений. Это комплекснозначные функции над комплексной плоскостью, а там... Как говорят,
человек становится математиком тогда, когда будет понимать поведение многолистного логарифма около нуля. С этих позиций
я не математик, так что дальнейшее пояснение пока слабо обосновано, это догадка. В общем, разложение f в ряд Тейлора
дает коэффициенты зависимости от степеней времени, равные статистическим моментам. Для случайного процесса котировок
первый момент, матожидание, равен нулю. Второй - дисперсия, или квадрат отклонения. Если ограничиться этим отрезком
ряда Тейлора, то квадрат отклонения пропорционален времени, а само отклонение корню из него (ЗКК). Это справедливо для
распределений с нулевым матожиданием. Пусть они и разные. Такими я вижу сейчас "корни" закона квадратного корня.
В данном случае (рис. 4) "медленная средняя" сама отслеживает колебания размером порядка ее дисперсии, она идет за
курсом вдогонку. И второй момент тоже становится нулевым. Поскольку я сложил частоты с разными знаками одинаковых
отклонений, третий момент, также как и первый, и второй, оказывается нулевым. Остается четвертый. Времени будет пропорциональна уже
четвертая степень отклонения, как и показывают 5 графиков рис.4. Это для отклонений быстрых средних от медленных.
4. Думаю, можно свести графики рис.4 к одному общему, сращивая асимптоты, соответствующие преобладанию 4-го и 2-го моментов,
по границе, которая тоже будет определяться законом квадратного корня. Если надо. Хвосты графиков можно выгладить, если
сетку значений отклонений в этой области сделать более редкой. Опять же, если надо.
P.S. * Надо бы посмотреть, возможно, сказанное будет точнее связано не с характеристическими, а с производящими функциями.
Вот как в Виссиме выглядит программа для 16 пар.
Вот то, что Вы видите в блоках ..._Write - это запись в .csv файл команд: 1 - открытие сделки, 0 - закрытие.
В MQL просто это считываю. Просто как молоток. Смешно, не правда ли?
Жаль, что Вы так и не прочитали, что такое Эквити. Думаю, и что такое свободные средства, тоже.
Позволю себе по этому случаю правдивую байку о числе валютных пар. Один раз в жизни я был в Московском театре музыкальной комедии, давали "Пигмалиона", отец главной героини-пьяница сначала рассказывал, как трудно живется, затем вспомнил о соседской взаимовыручке, потом о том, что он тоже сосед и к нему могут прийти просящие взаймы, завершил арию так:
Если повезет, если повезет, когда придет сосед, меня не будет дома. Если повезет, если повезет, если повезет, если повезет.."
Это был бенефис Ларисы Голубкиной.
Вы собираетесь не на бенефис, на дебют. При этом стремитесь работать с максимумом пар. С 36-ю. Если считать каждую из них соседом, готовы ли Вы к тому, что они придут за деньгами одновременно? Вы понимаете, что каждая открытая и еще не закрытая сделка требует залоговых средств с Вашего счета? Собираетесь торговать по каждой паре 1/36 свободных средств? Так ведь и прибыль будет в 36 раз меньше...
Или уверены, что "повезет", и по каждой паре сделка будет уже закрыта, когда придет необходимость открываться на другой паре?
Посоветуйтесь с дочерью, они обычно лучше отцов разбираются в дебютах. В бенефисах им еще рано.
Выводы, к которым я пришел, наверное, стоит привести.
1. Закон квадратного корня (https://www.mql5.com/ru/forum/193378/page16#comment_5116118, формула (1))
имеет очень высокую степень общности, явно не связанную с какой-либо конкретной моделью.
2. Из рис. 4 https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page75#comment_6203173 видно, что в области наложения кривых
зависимостей частот от d/Ti^0.4 эти зависимости идут по прямой. На глаз, по числу прямоугольников сетки рисунка,
тангенс угла ее наклона составляет около -4. Это подверждают и числа в таблице. То есть log(n) пропорционален
log (d/Ti^0.4) в степени минус 4. Иначе, частота n пропорциональна (d/Ti^0.4)^(-4). Средний период dt соответственно
пропорционален (d/Ti^0.4)^4. Для каждого конкретного периода скользящей средней Ti период колебаний dt курса относительно нее пропорционален
d^4. Не d^2, как вытекало бы из применения ЗКК без анализа.
3*. Разъяснить свою версию причины этой разницы я могу только с дилетантским привлечением аппарата характеристических
функций f вероятностных распределений. Это комплекснозначные функции над комплексной плоскостью, а там... Как говорят,
человек становится математиком тогда, когда будет понимать поведение многолистного логарифма около нуля. С этих позиций
я не математик, так что дальнейшее пояснение пока слабо обосновано, это догадка. В общем, разложение f в ряд Тейлора
дает коэффициенты зависимости от степеней времени, равные статистическим моментам. Для случайного процесса котировок
первый момент, матожидание, равен нулю. Второй - дисперсия, или квадрат отклонения. Если ограничиться этим отрезком
ряда Тейлора, то квадрат отклонения пропорционален времени, а само отклонение корню из него (ЗКК). Это справедливо для
распределений с нулевым матожиданием. Пусть они и разные. Такими я вижу сейчас "корни" закона квадратного корня.
В данном случае (рис. 4) "медленная средняя" сама отслеживает колебания размером порядка ее дисперсии, она идет за
курсом вдогонку. И второй момент тоже становится нулевым. Поскольку я сложил частоты с разными знаками одинаковых
отклонений, третий момент, также как и первый, и второй, оказывается нулевым. Остается четвертый. Времени будет пропорциональна уже
четвертая степень отклонения, как и показывают 5 графиков рис.4. Это для отклонений быстрых средних от медленных.
4. Думаю, можно свести графики рис.4 к одному общему, сращивая асимптоты, соответствующие преобладанию 4-го и 2-го моментов,
по границе, которая тоже будет определяться законом квадратного корня. Если надо. Хвосты графиков можно выгладить, если
сетку значений отклонений в этой области сделать более редкой. Опять же, если надо.
P.S. * Надо бы посмотреть, возможно, сказанное будет точнее связано не с характеристическими, а с производящими функциями.
может это связано со свойствами машки. я свои исследования всегда на графике СБ повторяю. если на графике сб показывает такой же результат - прихожу к выводу, что практической пользы от такого исследования никакой нет.
Для кого как. Я стал здесь рыть немного глубже из-за того, что соотношение степеней оказалось таким же, как в совершенно другой задаче. Которая, собственно, меня сейчас и интересует.
Да, кстати, я не знаю, что такое "график случайного блуждания". Расскажете?
Для кого как. Я стал здесь рыть немного глубже из-за того, что соотношение степеней оказалось таким же, как в совершенно другой задаче. Которая, собственно, меня сейчас и интересует.
Да, кстати, я не знаю, что такое "график случайного блуждания". Расскажете?
ну самый простой случай это по подбрасыванию монетки.