倾向性平面测量法 - 页 15

 
Trololo:


我不明白你试图用自以为是的表情给出建议,甚至塞进这些无用的视频,它们的伤害比绒毛还大。

我甚至闻不到你的任何清晰的味道,所以这和话题完全没有关系,让我们把它清理一下,这个话题之前很干净,我们不要把它弄得太乱。

你有什么要说的吗?有话直说,不说垃圾话。提出一些建议...一个想法,也许?
 
tara:
你有什么要说的吗?业务,没有争吵。提出一些建议...一个想法,也许?

对不起,我不习惯到处挥舞我的统计数字,我也不会。 如果你看不到其中的好处,这不是我的错,所以也不是你的错。
 
Trololo:

对不起,我不习惯到处挥舞牛排,我也不会。 如果你看不到其中的好处,这不是我的错,所以也不是你的错。

你不需要详细说明。就从头开始讲吧。
 
需要做什么?为什么呢?我会做的--这已经是一个漫长的过程了......
 
Trololo:

你见过像上面这种在粉丝上建立粉丝的指数指标吗?

即所有的货币对,从这些货币指数(几何平均数)被绘制成像这样的扇形,从每条线的指数被绘制成从

我们得到一个指数的扇形。

让我们把它称为指数构建的倾向性平面测量法。

首先,让我们以MA为基础,然后是其他不扭曲相位的东西(不存在压缩振幅))。

我看到,我们可能会进一步发展这个话题(如果我们沿着这个原始的方向发展)。

https://forum.mql4.com/ru/9706

关于大奖对该指数的影响程度。

但可能连MT5也做不到。

首先是集群中所有货币对的马车矢量,然后是根据这些矢量的指数矢量,如果你试图至少应用阻断货币对影响的方法,则更多。

直截了当的解决方案可能是吊诡的。

 
tara:
你需要做什么?为什么呢?我会做的--这已经是一个漫长的过程了......

你好,先生们。我从一开始就一直在关注这个话题,以为他们会聊天并平静下来。然而,我的错误--这个话题已经存在了五年,这意味着人们的兴趣仍然存在。因此,我决定为了事情的顺利进行而进行干预。1999-2000年,我在哲学研究中发明了倾向性平面测量法,用于分析空间动态过程。而在应用中,我决定将这种方法用于外汇。因此,这种方法可以用于任何动态系统,例如在气象学中预测气候温度或预测计量学中的测量波动,等等。但你应该对外汇部分感兴趣。所以我将按顺序开始。

首先,MTP严格来说是一种预测方法,根本不是一种交易策略。我们应该将战术性交易技术与交易策略区分开来。交易员根据收到的预测和自己的喜好选择交易策略,而交易策略--资金管理--取决于投资量和可接受的风险。例如,在相同的预测下,内盘、短线、中线和长线的策略是不同的,而10K存款的资金管理当然与100K存款不同。

其次,我用于该方法的抹布统统不是价格指标,而是二维价格空间的表现,即抹布显示异质性--价格空间的扭曲,通过它可以推断出价格本身的运动。而这一点可以看出,价格经常从趋势上反弹--倾斜的马具,或在平衡线周围平移--水平的马具。但从马具上很难判断趋势的强弱,所以你经常可以看到,在从强势趋势上反弹后,价格如何突破反趋势,但却是弱趋势。而对许多人来说,这就是声称该方法不健全的理由。

因为,第三,该方法是基于对称振荡运动的规律,根据该规律,自然界的所有动态过程。而这一运动规律始终被遵守。如果有一个极值和一条平衡线,即使在修正之后,价格也一定会突破相反的趋势,达到相反的极值。

让我们以欧元-美元为例。曼斯利表明,通过打破0.8225的低点对1.3962的平衡,在2020年的某个时候,欧元将上升到1.9699。从这个运动被地平线1.1104几何分割成两半的事实可以看出,欧元只通过了运动的前半段。但我们想知道在这个上升过程中会发生什么。为此,让我们切换到砖块,我们可以看到,1.6036的高点将与1.3401的平衡点相抗衡,跌至1.0766。但是在它的路上有一个强大的支持趋势,在1.2084,这是整个运动的3/4,在2010年6月6日Yevra标记的地方,它不能被突破。为了定位修正的底部,让我们切换到日线,在这里你可以看到,欧盟现在从1.3520的地平线下到1.2100的高点,这是修正的底部,根据wickets的说法是严格看涨。但现在市场在往上走,这就解决了低点--1.2634对平衡点1.3209到看跌1.3783。而总的来说,我们得到的是对欧元的长期预测--升至1.3783--回调至1.2100--升至1.9699--长期下跌。如果需要更小的运动细节,应该考虑更小的时间框架,对于剥头皮者来说,小到一分钟的时间。在运动过程中,欧盟将使用旗帜和马具建议新的视野和新的目标,这当然允许在整个运动中获取利润。

我祝你好运。我的Skype昵称是insen。可以在网上交谈。

 
对不起,我想把图表附在上面--但没有成功,我不知道怎么做。我将再次尝试。
 
 
Insen:

我不认为你写的东西在这种形式下有任何意义,不会有任何偏见,这是一种幻觉。
我被这个主题所吸引,正是因为这种方法可以比较具有不同振幅特征的过程的扇形骨架,而不会受到这些非常不同的振幅旅行值的影响。这种方法(分析线束和骨架)只对抹布来说是合理的,因为抹布在平均化时是垂直锥形的,如果过程的振幅特征不同,那么锥形也会不同,这将给计算带来不精确性;因此在这种方法中只有穿越事实本身--扇形骨架--可能是重要的。

其结果是对冲锋枪的矢量进行比较,或根据cf比率进行抢占。

这方面的替代方法是数字滤波器,可以平滑价格--一种没有垂直压缩的平均化。这里是图--左边是挥舞的手臂,右边是应该的样子,这一点TF可以做到。

因此,我想在随后的每次平均中建立指标值的指数。

我知道过滤器,我本来可以更好地使用它们,但现在我不能。虽然我可以用手指解释如何做,如何应用过滤器。

 

一般来说,我需要以某种方式解决两个问题

1- 如何比较这些线,我已经用骨架来做了,但到目前为止,这不是最好的选择。

有时,相位进入时间或类似的东西会有提前,但你必须亲自看每个频率,如何在视觉上做得不同,我还不知道。

如果你使用滤波器,你可以扔掉滤波器(cf),丢掉它们的振幅,在负责相位变化的系数上得到一个先决条件,这是一种类似于风扇的骨架,只是更好。

2-另一个问题。

假设我们从第1项的图片中抽取系列(这是一个趋势),这些系列的每个连续的1024个值的平均总和将看起来像这样。

然而,我们有其他系列的每一个下一个1024个值的总和,但最初只有总和和趋势,因为在第一种情况下我们不知道(如下图)。

但我们知道,第一幅图的线条之和将等于第二幅图的线条之和。

所以我们需要通过后续数值的总和来恢复趋势。

或在一般分析中考虑到。

原因: