文章 "利用箱形图（Boxplot）探索金融时间序列的季节性形态"
1.10 年的分析没有对数化--你可能会遇到偏斜。10 年前的一个点和现在的一个点是两个很大的差别。
2.为什么会出现晶须与主体相撞的情况？
Напишем простого торгового эксперта, который будет эксплуатировать найденную закономерность на рис. 9. А именно предположение о том, что с 0.00 до 04.00 часов по GMT+2 цены на пару EURUSD растут относительно своего среднего, на протяжении всех четырех часов.
从图 9 的图表中可以清楚地看出，在这段时间内，收盘价与移动平均线之间的最大差值为-0.0002 点，而平均线在零点之上。
3.零是否在负值区域，还是我理解有误？
4.-0.0002 低于无值。那为什么会触发条件？
这个验证机器人没有止损和其他检查，只是为了检查是否存在模式。
5.为了加快计数顺序，最好做一个反向循环，拒绝检查符号和魔法。在这种 "闲置 "机器人上，速度会明显加快。
更快的方法是在发送订单后标记为 true，在关闭订单时标记为 false。
另一个缺点是只在收盘时评估分布，因此不会考虑价格中的异常值。
6.开盘价 "模式可以解决这个问题。
让我们只允许在 0-1 小时内开仓交易，假设在接下来的几个小时内，交易仍将获利平仓，因为与平均值的偏差趋于正值。
7.我会立即应用 BestInterval。在第一版机器人的代码中，没有时间限制。
这种方法的优点之一是可以根据特定的市场模式进行操作，在参数选择方面几乎没有过度优化，因此 TS 具有很高的稳定性。
8.不同意。TS 中只有三个参数：MA 周期、偏差上限和下限。如果不在 M15-open Optimisation 上运行，几分钟内就能了解全貌，那真是罪过。即使是在直观分析过程中看不到的东西。也就是说，优化器会 "看到 "同样多的东西。因此，关于稳定性的说法值得商榷。
我非常喜欢在膝盖上快速查看很多东西的能力，而在 MT5 中，由于需要花费大量时间，您无法同时查看这些东西。谢谢！
这张图充分说明，从事 "历史性 "技术合作是愚蠢的。
因此，有必要对这样一个简单的机器人进行前向走动分析，甚至是集群前向走动分析。
此外，还需要对上百个符号进行多重测试。
这样一来，Tester 在结果的质量/数量和获取速度方面就比 Python 高出一筹了。但 Python 太酷了！
1.10 年的分析没有对数化--你可能会遇到偏斜。10 年前的一个点和现在的一个点是两个很大的不同点。
2.为什么有的地方小胡子会碰到身体？
3. "零 "是在负数区还是我理解错了？
4.-0.0002 低于无值。为什么会触发条件？
5.为了加快计算速度，最好做一个反向循环，拒绝检查符号和 majic。在这种 "空闲 "机器人上，速度会明显加快。
更快的方法是在发送订单后标记为 true，在关闭订单时标记为 false。
6.通过 "开盘价 "模式可以解决这个问题。
7.我会立即应用 BestInterval。在第一版机器人的代码中，没有时间限制。
8.我不同意。TS中只有三个参数：MA周期、偏差上下限。如果不在 M15-open Optimisation 上运行它，就会在几分钟内获得全貌，这是一种罪过。即使是在直观分析过程中看不到的东西。也就是说，优化器会 "看到 "同样多的东西。因此，关于稳定性的说法值得商榷。
我非常喜欢在膝盖上快速查看许多东西的可能性，而在 MT5 中，您必须花费大量时间才能同时查看这些东西。谢谢！
1.您可以使用对数和其他选项（不一定是增量和 MA），这是一个试验，使用这种统计分析是否有意义。
2,3 不明白胡须从哪里进入主体？
4.这里我在数据分组时犯了一个小疏忽。这些图表实际上看起来有些不同，但总体上保留了形状。它们显示的异常值比这里显示的要多。我要么重做截图，要么直接把更新后的 python 代码放上去。
8.我的意思是，当我在图表上看到一个带小胡子的方框时，我立即在测试器中进行了检查，结果它立即工作了，根本不需要选择参数。也就是说，我对图案的理解是正确的。如果在（10-40）甚至 TF（5-30 分钟）范围内搜索 "缪翼"，模式不会有太大变化。也就是说，这是一种纯粹的规律性，不是通过拟合找到的。
如果有带晶须或类似的方框，我会在 MQL5 中进行处理。但在 Python 中，只需三行就能完成，Pandas 软件包最初是为处理金融 BP 而编写的，几乎已成为标准软件。
2,3 我不明白，小胡子从哪里进入身体？
1, 3, 4.
8.我的意思是说，当我看到图形上有一个带小胡子的方框时，我立即在测试器中进行了检查，结果它立刻就成功了，根本不需要选择参数。也就是说，我对图案的理解是正确的。如果在（10-40 分钟）甚至 TF（5-30 分钟）范围内搜索 "小胡子"，模式不会有太大变化。也就是说，这是一种纯粹的规律性，不是通过拟合找到的。
在图表上看到一些数据并不意味着存在纯粹的规律性。
一个人在图表上看到的某些数据并不意味着那里有一个纯粹的模式。
如果没有高于四分位数区间的数据，胡子就会粘在身上。
新文章 利用箱形图（Boxplot）探索金融时间序列的季节性形态已发布：
在本文中，我们将利用箱形图（Boxplot）观察金融时间序列的季节性特征。 每个单独的箱形图（或箱须图）都能直观地展现数值如何沿数据集的分布。 不要把箱形图与烛条图混淆，尽管它们在外观上可能相似。
随时间和形势趋势变化，价格距均值会有偏移，因此统计分析不适用于此类原始序列。 百分比计量价格变化（价格增幅）通常在计量经济学中使用，以确保它们都位于相同的数值范围内。 可以利用 pd.DataFrame(rates['close'].pct_change(1)) 方法接收百分比变化。
我们需要平均每月价格范围。 我们来安排表格，以便接收按年增幅的月度平均值，并将其显示在箱形图中。
图例 1. 月度平均价格增幅，覆盖 10 年。
作者：Maxim Dmitrievsky