指标: Cointegration
现在再给它写一篇文章，就完全不值这个价钱了)
现在要写一篇文章，那就值回票价了）。
我想过完年后，我会做一个更有趣的版本，到时再写这篇文章就名正言顺了。
我想过完年后我会做一个更有趣的版本，到时再写这篇文章也不迟。
我看到这个指标的名字，立刻想起了 NSH 的一个插件。我想它叫 CSSA。那里有一个工具，叫做 "协整"。只不过它显示的不是仪器之间的依赖关系，而是频率之间的依赖关系，而且是以示波器屏幕为例建立的。也就是说，沿着 X 轴和 Y 轴，绘制出 Lissajous 图形（信号波理论中的术语）。因此，协整点很简单。有必要通过平均参数等选择这样两个频率，以便在屏幕上出现尽可能平滑的圆。这表明一个频率跟随另一个频率，因此一个频率预测另一个频率。得到圆的形状后，我们就得到了频率、平均值、偏移等参数，这些参数可以预测商。更准确地说，这种方法准确地搜索到了领先于柯蒂耳并与之保持同步的频率。在使用该插件的所有时间里，我只成功构建了一次圆，而且是意外构建的，因为参数是手动选择的，而且是在某个窗口中完成的。不过，在收到圆图并了解了当前的有效频率（在 quotir 之前）之后，我就可以高精度地对波峰和波谷进行 5-6 次交易了。但由于圆图的构建是手动的，我无法重复这样的结果。因此，在这方面还有很多需要努力的地方。
下面是附加 项目的链接
同一网站上的 Entropy 值得特别关注。我认为熵对 NS 来说是一个重要的投入。
- www.noxapredict.com
我看到该指标的名称，立即想起了 NSH 的一个插件。我想它叫 CSSA。那里有一个工具，叫做 "协整"。只不过它显示的不是仪器之间的依赖关系，而是频率之间的依赖关系，而且是以示波器屏幕为例建立的。也就是说，沿着 X 轴和 Y 轴，绘制出 Lissajous 图形（信号波理论中的术语）。因此，协整点很简单。有必要通过平均参数等选择这样两个频率，以便在屏幕上出现尽可能平滑的圆。这表明一个频率跟随另一个频率，因此一个频率预测另一个频率。得到圆的形状后，我们就得到了频率、平均值、偏移等参数，这些参数可以预测商。更准确地说，这种方法准确地搜索到了领先于柯蒂耳并与之保持同步的频率。在使用该插件的所有时间里，我只成功构建了一次圆，而且是意外构建的，因为参数是手动选择的，而且是在某个窗口中完成的。不过，在收到圆图并了解了当前的有效频率（在 quotir 之前）之后，我就可以高精度地对波峰和波谷进行 5-6 次交易了。但由于圆图的构建是手动的，我无法重复这样的结果。因此，在这方面还有很多需要努力的地方。
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同一网站上的 Entropy 值得特别关注。我认为熵对 NS 来说是一个有意义的输入。
如果 2 个或 2 个以上金融工具的线性组合形成静态 BP，那么它们就是协整的。
我会看看这个软件，谢谢......但它基本上是相同的东西，只是字母不同而已。
圆意味着频率的完全匹配，您可以对任何一对工具进行匹配，但这并不意味着不会过度拟合，因此应通过交叉验证来完成。
我认为，当接收到圆圈时，频率对市场的作用时间不会太长，如果在 5-6 个信号之内就会很好。 最主要的是要学会快速接收，以便这些信号是相关的。据我所知，计算是资源密集型的，因此可能会有困难。
Cointegration:
本指标计算和显示了两个或者多个金融交易品种之间的线性关系。
作者： Maxim Dmitrievsky