FR H-波动性 - 页 36 1...2930313233343536373839404142 新评论 Neutron 2007.12.24 18:31 #351 Yurixx: 嗯，这令人印象深刻。作为第一个结果--快速的草图和行动--它是非常好的。我喜欢ZZ不是没有原因的。你不能这么直接地把它给输入... 你为它建立了什么NS（如果它不是一个秘密）？ 好吧，我没有 "如此直接 "地喂它。应该注意的是，这些转换允许在不损失信息的情况下恢复最初的可湿性粉剂外观，因此它们是外观性的，不过，这可以提高预测的准确性。我按照《使用神经网络预测价格》 一文中的描述，对第二层的输入和神经元的数量进行了一些修改，但并没有从根本上改变什么。 Candid 2007.12.25 15:45 #352 我终于为我的 ZZ绘制了之字形段的持续时间。X轴显示按时间顺序排列的片段编号，Y轴显示以分钟为单位的片段持续时间。让我意想不到的是（也很难过），出现了一个重要的趋势。图中显示了两个近似值：线性和四度多项式，第二个近似值是为了证明线性近似值足够好。所有专业的情况都类似。原始数据是1999年的。 有人为他们的 ZZ测量过这种东西吗？ Prival 2007.12.25 16:00 #353 lna01: 我终于为我的 ZZ绘制了之字形段的持续时间。X轴是按时间顺序排列的片段编号，Y轴是以分钟为单位的片段持续时间。 也就是说，如果你取Y轴，它将是 "之 "字形的最有可能的寿命。(从其检测开始的时间)。用眼睛看，大约是300分钟，这很好。 Candid 2007.12.25 16:56 #354 Prival: 也就是说，如果你以OIM为Y，这将是最有可能的人字形的寿命。(从其检测开始的时间)。用眼睛看，大约是300分钟，这很好。 这时应明确沿已画好的 "之 "字形分段的持续时间。一般来说，这个时间取决于SZ的参数，也就是说，在一定程度上的准确性（或者说是不精确性）可以选择口味。 检测时间就比较复杂了：许多之字形重新绘制最后一段，对它们来说，检测时间是相当不确定的概念。因此，这样的统计只对非重绘人字形有意义，我认为。 [删除] 2007.12.25 16:59 #355 lna01: 我终于为我的 ZZ绘制了之字形段的持续时间。X轴显示按时间顺序排列的片段编号，Y轴显示以分钟为单位的片段持续时间。让我意想不到的是（也很难过），出现了一个重要的趋势。图中显示了两个近似值：线性和四度多项式，第二个近似值是为了证明线性近似值足够好。所有专业的情况都类似。原始数据是1999年的。 有人为他们的 ZZ测量过这种东西吗？ 非常有趣的想法，就是非常有趣! Yurixx 2007.12.25 17:07 #356 lna01: 我终于为我的 ZZ绘制了之字形段的持续时间。X轴显示按时间顺序排列的片段编号，Y轴显示以分钟为单位的片段持续时间。让我意想不到的是（也很难过），出现了一个重要的趋势。图中显示了两个近似值：线性和四度多项式，第二个近似值是为了证明线性近似值足够好。所有专业的情况都类似。原始数据是1999年的。 有人为他们的 ZZ测量过这种东西吗？ 我认为不值得为之紧张。IMHO，如果你在更长的时间内绘制同样的图（但有相同的参数），结果发现莫只是震荡。市场确实有不同的阶段，它们确实在变化。而且这种变化对眼睛来说不是太明显，也就是说，振荡频率不是太高。 Candid 2007.12.25 17:18 #357 Red.Line писал (а): 这是一个非常有趣的想法，只是非常有意义! 第一个问题是这种影响在多大程度上是由特定的算法造成的（这就是为什么关于他们的 ZZ的字样被强调）。 尤里克斯。 我认为这不值得强调。IMHO，如果你在更长的时间内绘制同样的图（但有相同的参数），结果发现莫只是震荡。市场确实有不同的阶段，它们确实在变化。而且这种变化对眼睛来说不是太明显，也就是说，振荡频率不是太高。 我不知道，这张照片里有将近8年的时间。因此，对于真正的游戏范围来说，这是一个真正的趋势，而它可能是一些100年的震荡的事实，我就不考虑了。 Yurixx 2007.12.25 19:21 #358 lna01: 尤里克斯。 我认为这不值得强调。IMHO，如果你在更长的时间内绘制同样的图（但有相同的参数），结果发现莫只是震荡。市场确实有不同的阶段，它们确实在变化。而且这种变化对眼睛来说不是太明显，也就是说，振荡频率不是太高。 我不知道，这张照片里有将近8年的时间。因此，对于真正的游戏范围来说，这是一个真正的趋势，而它可能是一些100年的震荡的事实，我就不考虑了。 为了确定这一点，只需绘制一个周期为N=100的片段持续时间的移动平均值。上图对应的是N=1，回归线考虑到了所有3600个数值。要看到当地的趋势，你需要在两者之间采取一些措施。然后就会明白，右边缘的拉伸是在3000个计数附近的某种市场行为的结果。如果你不介意，请用这样的假人代替多项式回归来发表。 Candid 2007.12.25 20:18 #359 Yurixx: 然后就会发现，上升的右边缘是3000点左右震荡的某种市场行为的结果。如果你不介意，请用这样的假人代替多项式回归来发帖。 现在还不完全清楚为什么四度多项式基本上忽略了3000个数附近的情况。原则上，如果我想寻找一些正确的（即可预测的）振荡，我将对数据应用FFT来开始。但目前，趋势问题对我来说更重要，或者说趋势是我的算法的属性还是市场的属性。如果你不介意，请公布你最喜欢的人字形算法的类似数据。 P.S. 我想指出的是，短线振荡不能以任何方式取消趋势，只有周期明显长于图表所涵盖的间隔的振荡才能取消它。 [删除] 2007.12.25 21:07 #360 候选人， 我的结果是差不多的。所以这不是你的算法中的一个错误。或者这也是我的一个错误。:) 1...2930313233343536373839404142 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
嗯，这令人印象深刻。作为第一个结果--快速的草图和行动--它是非常好的。我喜欢ZZ不是没有原因的。你不能这么直接地把它给输入...
你为它建立了什么NS（如果它不是一个秘密）？
好吧，我没有 "如此直接 "地喂它。应该注意的是，这些转换允许在不损失信息的情况下恢复最初的可湿性粉剂外观，因此它们是外观性的，不过，这可以提高预测的准确性。我按照《使用神经网络预测价格》 一文中的描述，对第二层的输入和神经元的数量进行了一些修改，但并没有从根本上改变什么。
有人为他们的 ZZ测量过这种东西吗？
我终于为我的 ZZ绘制了之字形段的持续时间。X轴是按时间顺序排列的片段编号，Y轴是以分钟为单位的片段持续时间。
也就是说，如果你以OIM为Y，这将是最有可能的人字形的寿命。(从其检测开始的时间)。用眼睛看，大约是300分钟，这很好。
我终于为我的 ZZ绘制了之字形段的持续时间。X轴显示按时间顺序排列的片段编号，Y轴显示以分钟为单位的片段持续时间。让我意想不到的是（也很难过），出现了一个重要的趋势。图中显示了两个近似值：线性和四度多项式，第二个近似值是为了证明线性近似值足够好。所有专业的情况都类似。原始数据是1999年的。
有人为他们的 ZZ测量过这种东西吗？
非常有趣的想法，就是非常有趣!
我终于为我的 ZZ绘制了之字形段的持续时间。X轴显示按时间顺序排列的片段编号，Y轴显示以分钟为单位的片段持续时间。让我意想不到的是（也很难过），出现了一个重要的趋势。图中显示了两个近似值：线性和四度多项式，第二个近似值是为了证明线性近似值足够好。所有专业的情况都类似。原始数据是1999年的。
有人为他们的 ZZ测量过这种东西吗？
这是一个非常有趣的想法，只是非常有意义!
第一个问题是这种影响在多大程度上是由特定的算法造成的（这就是为什么关于他们的 ZZ的字样被强调）。
我认为这不值得强调。IMHO，如果你在更长的时间内绘制同样的图（但有相同的参数），结果发现莫只是震荡。市场确实有不同的阶段，它们确实在变化。而且这种变化对眼睛来说不是太明显，也就是说，振荡频率不是太高。
我不知道，这张照片里有将近8年的时间。因此，对于真正的游戏范围来说，这是一个真正的趋势，而它可能是一些100年的震荡的事实，我就不考虑了。
我认为这不值得强调。IMHO，如果你在更长的时间内绘制同样的图（但有相同的参数），结果发现莫只是震荡。市场确实有不同的阶段，它们确实在变化。而且这种变化对眼睛来说不是太明显，也就是说，振荡频率不是太高。
我不知道，这张照片里有将近8年的时间。因此，对于真正的游戏范围来说，这是一个真正的趋势，而它可能是一些100年的震荡的事实，我就不考虑了。
为了确定这一点，只需绘制一个周期为N=100的片段持续时间的移动平均值。上图对应的是N=1，回归线考虑到了所有3600个数值。要看到当地的趋势，你需要在两者之间采取一些措施。然后就会明白，右边缘的拉伸是在3000个计数附近的某种市场行为的结果。如果你不介意，请用这样的假人代替多项式回归来发表。
然后就会发现，上升的右边缘是3000点左右震荡的某种市场行为的结果。如果你不介意，请用这样的假人代替多项式回归来发帖。
现在还不完全清楚为什么四度多项式基本上忽略了3000个数附近的情况。原则上，如果我想寻找一些正确的（即可预测的）振荡，我将对数据应用FFT来开始。但目前，趋势问题对我来说更重要，或者说趋势是我的算法的属性还是市场的属性。如果你不介意，请公布你最喜欢的人字形算法的类似数据。
P.S. 我想指出的是，短线振荡不能以任何方式取消趋势，只有周期明显长于图表所涵盖的间隔的振荡才能取消它。