Технические индикаторы требуют для своих расчетов указания значений цен и/или значений объемов, на которых они будут считаться. Существуют 7 предопределенных идентификаторов перечисления ENUM_APPLIED_PRICE, для указания нужной ценовой базы расчетов. Если технический индикатор для своих расчетов использует ценовые данные, тип которых задается...
1) 是的，这是一个普通的ZZ，从AMO的角度来看，使用什么样的ZZ没有区别。
2）是的，AMO正试图建立一个DF滤波器，像所有的滤波器一样，有一个时间滞后，所以中心总是比边缘有更好的预测。
1.可能有与ZZ有关的预测因素。你如何定义ZZ时期？当你改变ZZ的周期时，结果是否会改变？
2.所以可以理解--这个趋势更有可能继续下去而不是结束......预测者对过去的数值有记忆吗？
3.如果不能确定枢轴点，这怎么能交易呢？
4.我们是否应该只寻找能够产生收入的点？例如，我的目标是 "当前段ZZ的绘制起点将与下一个段ZZ的绘制起点重叠"，也就是说，在改变矢量ZZ后，在下一个条形图上做出入市 和分类的决定，如果该段是长线，那么它通常与入市点重叠 - 使用拖网。
5.你需要一个投资者的密码，从那里获得的报价也是如此。问题是，你是否把它拿回来，比较一下行数，压缩发生的地方是否有很大的变化？
事实证明，压缩取决于分布。正态被压缩了5倍，范围条被压缩了15倍。如果价格和随机有相同的分布，那么压缩的程度几乎相同。
事实证明，压缩取决于分布。正态被压缩了5倍，范围条被压缩了15倍。如果价格和随机有相同的分布，那么压缩水平就几乎相同。
我不明白，当然压缩量比较大，它们是以收盘 的 开盘价 为标准的。 一般来说，柔性和简单的图像和声音压缩对工作区域有严格的限制，颜色是已知的，声音从20到20kHz。而我们编码的是重复的变化。你给存档器的输入的东西和它编码的东西都是经过压缩的。你试过蜱虫吗？
很好，你应该解压缩并比较哪里有变化，如果它们至少是相似的部分，那就有意义了。
如果你不挂在ForEx上...例如，俄罗斯的交易所（MOEX，FORTS），提供更多的报价信息。这是一个未结头寸量的比率，是一个所有交易的表格。一年前，我对 "所有交易 "产生了兴趣。做了一个指标，显示所有交易的累积余额。它使我能够观察到有趣的事情。
你经常可以看到所有交易的价格增量和余额增量之间存在明显差异（这不应该是符合逻辑的）。人们可以观察到，当有明显的数量负载时，价格会趋于平缓。接下来是贪婪的回报!由于买入头寸的关闭是由卖出交易进行的，事实上，它不会干扰可视化。这里重要的是开放性利益的优势。我的意思是，NS条目上的这种额外信息不会干扰它...:)
瓦列里-亚斯特雷姆斯基。
这是一个好主意，可以解压缩并比较变化的地方，如果它们至少是相似的部分，那么工作就有意义了。
没有变化，7z压缩，无损。
没有变化，7z压缩，无损。
奇怪，数据大小是多少，是千字节还是兆字节？ 明确的可压缩数据，但奇怪。在信件文件中当然是百分之百，但声音和图像通常会丢失。某个地方有一个误解。在输入的时候，是其中一个酒吧的价格还是所有四个酒吧的价格和时间？归档器上的文件，有开始压缩的部分要寻找的结束。
奇怪，数据大小是多少，是千字节还是兆字节？ 明确的可压缩数据，但奇怪。在信件文件中当然是百分之百，但声音和图像通常会丢失。某个地方有一个误解。在输入的时候，是其中一个酒吧的价格还是所有四个酒吧的价格和时间？归档器上的文件，有开始压缩的部分要寻找的结束。
我把刻度线，按_Point的步骤分割，进行区分，得到序列+/-1，保存为二进制的短文，用7z压缩。对于存储来说，1比特就足够了，而我用的是2字节（短），因此要进行压缩。
在渲染方面，我把刻度线拿出来，用_Point step把它们分成渲染线，进行区分，得到序列+/-1，保存为二进制的短文，用7z压缩。对于存储来说，1比特就足够了，我使用2字节（短），因此压缩。
那你怎么把系列图案从这里弄出去呢？错误的模式正在被挤压。太小了。也被二分法分开。 这就是为什么都是无损回传。而没有区别对待，你能得到一个档案和背靠背的完整比赛吗？这其实是一个拐杖。我们必须弄清档案的起始和结束字符，并拉出可挤压的部分。原始文件和解压缩文件的比较不大正确。
关于特征提取的文章不俗
https://towardsdatascience.com/optimize-data-science-models-with-feature-engineering-cluster-analysis-metrics-development-and-4be15489667a