Bir mayın tarlasında pazar görgü kuralları veya görgü kuralları - sayfa 100
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Küçük bir ilerleme raporu. Yaklaşık bir yıl boyunca EUR/USD kene fiyatına dayalı ikili kalıpların karlılığını inceledim. Verim, bir fonksiyonu olarak incelendi
Sergey,:
d = 4 ve 5 için hangi modeller en yüksek karlılığı gösterdi?
d= 4 için: -1+1-1+1 ve +1-1+1-1
d= 5 için: -1+1-1+1-1 ve +1-1+1-1+1
Bu modeller, ortalamanın tüm numune üzerinde gerçekleştirildiği, işlem başına puan olarak ifade edilen en yüksek karlılığı gösterir. Modelin boyutundaki artış ile maksimum karlılıkta bir artış olması, bu sunum mekanizmasına dayalı olarak TS'nin karlılığında benzer bir artış anlamına gelmemektedir. Gerçek şu ki, karlılığın artmasıyla, olası tüm kalıpların sayısındaki geometrik artış nedeniyle bu tür bir kalıpla karşılaşma sıklığı azalır. Desenin boyutunda bir basamak artışla (örneğin, 2 segmentten 3'e), kombinasyon sayısı 2 kat (4'ten 8'e) ve karlılık% 20 artar (yukarıdaki şekle bakın) . Açıkçası, tahminin güvenilirliği ile işlem sıklığı arasında bir uzlaşma aramanız gerekecek. En "uygun" kalıpların (bu anlamda) 3-bağlı olması mümkündür.
Bunu görmek zor olabilir, ancak düz bir çizimde en karlı desenler H'ye göre değişmez gibi görünüyor, öyle mi? Eğer öyleyse, sizce bu nasıl açıklanabilir?
Bölünmüş ufuk - H'nin bir fonksiyonu olarak karlılığın en dik modellere bağımlılığına daha yakından bakalım:
Bağımlılıklar 6-bağlı modeller (soldaki şekil) ve 2 (sağdakiler) için verilmiştir. H'ye hala bir bağımlılık var. Dikey eksendeki ölçek farklıdır.
d= 4 için: -1+1-1+1 ve +1-1+1-1
d= 5 için: -1+1-1+1-1 ve +1-1+1-1+1
Bu, IMHO, genel bir tahmine göre zamanın% 85'ini alan bir dairenin "şekli" dir.
Bu, IMHO, gönderilerden birinde ortaya çıkan tipik bir Matematik sorusuna tipik bir cevaptır: "Hangisi daha iyi: bir seferde kırk kez mi yoksa bir kerede kırk kez mi?" (Gönderi başlığının okunması değişti)
veya
iki pazar modeli: Cherkizovsky ve Kutuzovsky'de bir butik - Porter'ın yönetimdeki eğrisi.
6-bağlı desenler (soldaki şekil) ve 2-x (sağdaki) için bağımlılıklar verilmiştir. H'ye hala bir bağımlılık var. Dikey eksendeki ölçek farklıdır.
İntegralin altındaki alanlardaki farkın dönem boyunca bir eğilim olduğunu varsaymak mümkün müdür?
"Evet" ise, alternatif modelin en yüksek karlılığı ile iyi bilinen bir strateji elde ederiz: en düz çifti bulun ve ... "bundan sonra" (veya seçenekler)
Başka hangi sonuçlar çıkarılabilir?
İntegralin altındaki alanlardaki farkın dönem boyunca bir eğilim olduğunu varsaymak mümkün müdür?
Her şey biraz daha kolay.
Haklısınız, iki bağımlılığın altındaki alanlar arasındaki fark trend bileşeninin katkısını verecektir. Ancak, trend-trend farklıdır! İki grup eğilim ayırt edilebilir. İlk "stokastik", şu veya bu şekilde istatistiksel olarak güvenilir bir şekilde tanımlanamayan tüm eğilimleri içerir. Bu tür eğilimler, örneğin, Wiener sürecindeki eğilimleri içerir - bunlar tarihtedir, ancak onlardan para kazanamazsınız. İkinci tip, "deterministik" olarak adlandırılan eğilimleri veya oluşum sürecinde VR'nin sağ kenarında tespit edilebilen eğilimleri içerir. Bu tür eğilimler, birinci farktaki okumalar arasındaki çapraz korelasyon katsayısının pozitif olduğu VR'nin artan veya azalan bölümlerinin dizilerini içerir.
Bu nedenle, stokastik eğilimler, yukarıdaki grafiklerde eğrilerin altında farklı bir alan elde etmenize neden olacaktır:
Ve deterministik eğilimler, karlılık göstergesini "eşit olarak" azaltacaktır (bkz. Şekil elips). Şimdi, eğer bu yerde satırlar "yer değiştirecekse, bu ticaret ufkunda H fiyat teklifinin davranışının gerçek trend doğası hakkında konuşabiliriz.
Sergey, lütfen d = 4 ve 5 için desteğe ve ilgiye göre ayrı ayrı sıralanmış kurallara sahip tablolar ekleyin.
Parite formasyonunun %% üzerindeki etkisine bakmak ilginçtir.
Yani bir önceki sayfada paylaştığım 3 boyutlu resimleri tablolar halinde sunmak için mi?
Yani bir önceki sayfada paylaştığım 3 boyutlu resimleri tablolar halinde sunmak için mi?
Bunu götten anladım. Benimle aynı fikirde olmana rağmen kuralları okumamışsın :)
Burada iyi bir şekilde belirtilmiştir http://www.basegroup.ru/library/analysis/association_rules/intro/
Kısaca:
Sadece artan d ile destekteki azalma oranı değil, aynı zamanda kuralın ilginçliğindeki değişikliklerin dinamikleri de ilgi çekicidir.
Belki de işaret değişiminde nüanslar bulmak mümkün olacaktır.
Ben masaya bakmaya alışığım çünkü bunları farklı şekillerde filtreleyebilir ve sıralayabilirsiniz, ancak grafik üzerinde de yapabilirsiniz.
H'ye bağlı olarak kalıbın sıklığı (sağdaki şekil) ve tahminlerinin güvenilirliği (soldaki şekil) hakkında verilerim var:
Veriler d=5 için verilmiştir. Büyük değerler kırmızı, daha küçük değerler mavi ile gösterilir.
nötron için
Maalesef hayatımın şartları öyle gelişiyor ki, piyasadan ve forumdan süresiz olarak ayrılmak zorunda kalıyorum. Son araştırmanızın ışığında, bir fikrim var:
Buradaki fikir, +H / -H geçiş modelini tespit etmek ve her işlemden sonra bir veya iki PT sayısını atlamaktır. Kesinlikle, +H ve -H stratejileri için ömür boyu istatistik olmalıdır. Strateji, N sayıda RT'den sonra +H'den -H'ye (1 adımlık bir duraklamadan sonra) ve n RT sayısından sonra - tam tersi -H'den +H'ye değiştirilmelidir. Kagi - bir kene serisinin bölünmesi gözlemlerime göre, sabit ve sürekli tekrar eden bir model vardır: önceki RT okumasının tepesi, akımın (son) delta komşuluğuna (3-5 puandan fazla olmayan) düştüğünde KAGI top - bu durumda, stratejiyi + H on -H'den değiştirmeniz gerekir ve bu modeli yakalamak için işlemden sonra 1-2 RT sayımı atlamanız gerekir - bunlar üzerinde işlem yapmayın, analiz edin .
not
Bilim için çok teşekkürler! Geçen bir trend ve büyük karlar.