市场状况--平淡还是趋势？哪一个占主导地位？ - 页 8 123456789101112131415...19 新评论 Andrey Khatimlianskii 2008.04.03 03:35 #71 但我有另一个想法--看看这些 "趋势 "在实时分析中丢失的比例是多少。 如果至少有一半的趋势从一开始就被正确检测出来--这就是一个巨大的工业=) Alexei Kharchenko 2008.04.03 07:07 #72 带通道的 "之 "字形...渠道是什么？它们是什么意思？在我看来，这是 "之 "字形光束能够改变方向的价格水平。这些通道是建立在当前的bar....。 Candid 2008.04.03 07:14 #73 我认为，对于被比较的通道宽度，ZZ段的数量必须大致相同，这样才能使比较正确。这一点已经实现了吗？此外，对于 "狭窄 "的渠道，该故事将给出一组 "点"（即不同段所寻求的比率值），人们可以看一下它们的分布。重点是要尝试了解 "宽 "渠道的结果是否真的不符合这个分布。 P.S.最后，这个话题已经离开了单位 :) Andrey Khatimlianskii 2008.04.03 07:58 #74 lna01: 我认为，对于所比较的通道宽度，ZZ段的数量应该是差不多的，以使比较正确。是否已经执行？ 我不明白为什么你要用不同的渠道来比较不同的历史（结果也会不同）？ lna01 写道（a）。 P.S. 这个话题终于出炉了 :) 这是个阻力突破口。现在我们必须等待回调到同一水平，并为反弹做准备=) Candid 2008.04.03 09:05 #75 komposter: lna01: 我认为，对于所比较的通道宽度，ZZ段的数量必须大致相同，这样才能使比较正确。是否已经执行？ 我不明白为什么你要用不同的渠道来比较不同的历史（而且会有所不同）？ 但在假设的交易数量上，它将是相等的。也就是说，在统计安全方面，这些点将是相等的。仅仅从现实（即未来）中的行为角度来看，所寻求的特征的动态是有趣的。以及对于不同的通道宽度，这些动态会有多接近。 Andrey Khatimlianskii 2008.04.03 09:24 #76 lna01: 但在假设的交易数量上，它将是相等的。也就是说，在统计安全方面，这些点将是相等的。只是从现实生活（即未来）中的行为角度来看，我们对所寻求的特性的动态感兴趣。以及对于不同的通道宽度，这些动态会有多接近。 一年100次交易与一个月100次交易是不一样的。我不认为根据弯道的数量来比较策略是正确的。 此外，一个广泛的渠道可以捕捉到相当大的一块历史，这可能是由不同的市场条件主导的。 Candid 2008.04.03 09:37 #77 komposter: 更重要的是，一个宽广的渠道可以捕捉到相当大的一块历史，而这块历史可能是由不同的市场条件主导的。 对。就这样，我们开始了比赛。而在这里，它也已经成为历史。在这个作品上，指标不会变成不同的吗？ 分裂性的假设给了我们一个机会，试图通过对较短的时间内发现的规律性进行缩放，来判断较长时间内的市场行为。唯一的问题是它在多大程度上适用于市场 :) [删除] 2008.04.03 09:37 #78 kharko: 带通道的 "之 "字形...渠道是什么？它们是什么意思？在我看来，这是 "之 "字形光束能够改变方向的价格水平。这些通道是建立在当前的bar....。 这些是当前（最后一个）ZigZag膝关节被固定的水平，不被重新绘制（方向）。一般来说，只是作为一种可视化的选择 [删除] 2008.04.03 09:44 #79 komposter: 但我有另一个想法--看看这些 "趋势 "在实时分析中丢失的比例是多少。 ZigZag通道的好处是，水平是固定的，如果需要，你可以管理挂单，改变它们。在我看来，这似乎更可靠，尽管它不排除一些滑坡和损失。此外，传播将带走一些东西。我们应该尝试我提到的两个选项，至少要把它们放在历史上运行。 如果至少有一半的趋势从一开始就被正确检测出来--这就是一个巨大的工业=) 没有必要急于下结论。有必要检查我们正在计算的内容。 Сергей 2008.04.03 11:34 #80 到SK SK. писал (а): 格拉斯恩。 to Neutron.重要的是! https://www.mql5.com/ru/forum/50458 post "grasn 11.01.07 16:16". Seryoga，我在告诉你的时候有些延迟（我刚刚从指定的地方进一步重读，意识到我没有履行我的承诺）。 我正在回答你的问题 "这一切是如何进行的"--一切都很简单。 所以，假设我们有一个基于一些通道参数的线性回归寿命的计算公式，这个公式有一个统计上的优势（非常重要）。从当前的基准点（它是固定的），我们反复查看过去（历史）的基准点，并为每个样本建立一个线性回归。 正如弗拉迪斯拉夫所写的，我们得到一个 "走出去 "的扇子，进入未来。现在，对于每个这样的通道，我们计算其可能的长度。现在我们得到的既不是一个扇形，也不是一个笔直的通道（反转区出现），价格将在这里发展。而如果我们在公式中考虑价格位置，我们将能够更准确地计算出价格运动的区域。只是在收集统计数据时，我们不应忘记，当价格离开通道的边界时，通道就会断裂，分别上升或下降，这就相当准确地定义了价格位置，即在得到计算的通道长度时，价格离开通道时，要么上升，要么下降，这可以算出来。Serega，好吧，我还没有答应告诉你的诀窍（波浪，扩散......）:o))。 我很抱歉打扰了你。有什么我可以看的吗？总的来说，我对这个话题很感兴趣，但我还没有从谈话中间理解所有的内容。 如果你不介意的话，你可以就这个问题开一个新的话题。 那是很久以前的事了。从这个链接开始，大约在第4页--弗拉迪斯拉夫分享了他的方法，这与我寻找稳定的水平非常 "吻合"，围绕着价格 "中心"（补充：像一个平面）。我最近在这个主题中写到了这一点。 我不反对这个话题，这是另一件事，也许现在对很多人来说不会感兴趣。而最重要的是--为什么？这不是一个 "幽默的玩笑"，所描述的工作，真的有显著的统计优势。然而，像往常一样，有一些微妙之处，我发现这些依赖性只对某些类别的通道有效。而整个模型从所使用的统计方法中 "继承 "了体面的回撤和计算止损的复杂性，我想我在这个主题中也写过。 如果主题真的很有趣--收集统计数据，而我的同事则用他们自己的标尺来衡量市场。收集方法的本质我已经描述过了。 "为此，只需开始一个反复的过程，寻找这些非常的趋势。例如，在某个历史范围的每个参考点，有必要列举线性回归（在一个固定的当前参考点），并为每个参考点只留下在未来具有最大持续时间的那个LR。同样地，人们可以反驳那些认为趋势占上风的人。你需要一个50/50的比例--同样容易安排 :o)但还有一个微妙之处，问题是，从字面上看，可以在任何数据上建立一个线性回归或通道，但从形式上看（从数学角度看），建立的通道不会是一个趋势。我想出了以下的伪趋势标准：如果通道 "活着"，即价格没有再走出它的边界一个初始长度，那么这个趋势就相当是一个趋势。这是由于对 "随机 "时间序列中某一长度的趋势发生的概率的推测计算。如果你在时钟上设置寻找通道的历史范围，从300个计数及以上，那么趋势将无处不在"。 只有你需要包括整个列举的数据，即所有收到的通道的数据，否则你将无法从全部通道中挑选出 "稳定 "的通道。该标准本身有一个微妙的特点。重点是，价格在通道外的退出根本不会破坏通道--在下一次计数中，价格可以回到通道内并在那里 "坐 "一段时间。增加通道的边界也会有帮助。因此，这个简单的标准会呈现出巨大的噪音，扭曲了真实的情况，因此你不会发现任何相关的情况。这里需要一个不同的标准，但趋势公式是线性回归。 一旦你收集了数据，从数据 挖掘类别中选择一个系统来搜索依赖关系，然后将参数 "渠道寿命 "分类，并运行一个方法，例如列 重要性（列重要性，如关联、 聚类等方法在所有系统中都以某种形式存在），看看渠道的哪些调查参数对寿命影响最大，我保证它们可以用手指来计算。我想你可以很容易地弄清楚使用哪些参数，以及接下来要做什么。不要忘记老赫斯特。 123456789101112131415...19 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
但我有另一个想法--看看这些 "趋势 "在实时分析中丢失的比例是多少。
如果至少有一半的趋势从一开始就被正确检测出来--这就是一个巨大的工业=)
在我看来，这是 "之 "字形光束能够改变方向的价格水平。这些通道是建立在当前的bar....。
我认为，对于被比较的通道宽度，ZZ段的数量必须大致相同，这样才能使比较正确。这一点已经实现了吗？此外，对于 "狭窄 "的渠道，该故事将给出一组 "点"（即不同段所寻求的比率值），人们可以看一下它们的分布。重点是要尝试了解 "宽 "渠道的结果是否真的不符合这个分布。
P.S.最后，这个话题已经离开了单位 :)
我认为，对于所比较的通道宽度，ZZ段的数量应该是差不多的，以使比较正确。是否已经执行？
我不明白为什么你要用不同的渠道来比较不同的历史（结果也会不同）？
lna01 写道（a）。
P.S. 这个话题终于出炉了 :)
这是个阻力突破口。现在我们必须等待回调到同一水平，并为反弹做准备=)
我认为，对于所比较的通道宽度，ZZ段的数量必须大致相同，这样才能使比较正确。是否已经执行？
我不明白为什么你要用不同的渠道来比较不同的历史（而且会有所不同）？
但在假设的交易数量上，它将是相等的。也就是说，在统计安全方面，这些点将是相等的。只是从现实生活（即未来）中的行为角度来看，我们对所寻求的特性的动态感兴趣。以及对于不同的通道宽度，这些动态会有多接近。
一年100次交易与一个月100次交易是不一样的。我不认为根据弯道的数量来比较策略是正确的。
此外，一个广泛的渠道可以捕捉到相当大的一块历史，这可能是由不同的市场条件主导的。
更重要的是，一个宽广的渠道可以捕捉到相当大的一块历史，而这块历史可能是由不同的市场条件主导的。
对。就这样，我们开始了比赛。而在这里，它也已经成为历史。在这个作品上，指标不会变成不同的吗？
分裂性的假设给了我们一个机会，试图通过对较短的时间内发现的规律性进行缩放，来判断较长时间内的市场行为。唯一的问题是它在多大程度上适用于市场 :)
带通道的 "之 "字形...渠道是什么？它们是什么意思？
在我看来，这是 "之 "字形光束能够改变方向的价格水平。这些通道是建立在当前的bar....。
但我有另一个想法--看看这些 "趋势 "在实时分析中丢失的比例是多少。
ZigZag通道的好处是，水平是固定的，如果需要，你可以管理挂单，改变它们。在我看来，这似乎更可靠，尽管它不排除一些滑坡和损失。此外，传播将带走一些东西。我们应该尝试我提到的两个选项，至少要把它们放在历史上运行。
如果至少有一半的趋势从一开始就被正确检测出来--这就是一个巨大的工业=)
到SK
to Neutron.重要的是!
https://www.mql5.com/ru/forum/50458 post "grasn 11.01.07 16:16".
Seryoga，我在告诉你的时候有些延迟（我刚刚从指定的地方进一步重读，意识到我没有履行我的承诺）。 我正在回答你的问题 "这一切是如何进行的"--一切都很简单。 所以，假设我们有一个基于一些通道参数的线性回归寿命的计算公式，这个公式有一个统计上的优势（非常重要）。从当前的基准点（它是固定的），我们反复查看过去（历史）的基准点，并为每个样本建立一个线性回归。 正如弗拉迪斯拉夫所写的，我们得到一个 "走出去 "的扇子，进入未来。现在，对于每个这样的通道，我们计算其可能的长度。现在我们得到的既不是一个扇形，也不是一个笔直的通道（反转区出现），价格将在这里发展。而如果我们在公式中考虑价格位置，我们将能够更准确地计算出价格运动的区域。只是在收集统计数据时，我们不应忘记，当价格离开通道的边界时，通道就会断裂，分别上升或下降，这就相当准确地定义了价格位置，即在得到计算的通道长度时，价格离开通道时，要么上升，要么下降，这可以算出来。Serega，好吧，我还没有答应告诉你的诀窍（波浪，扩散......）:o))。
我很抱歉打扰了你。有什么我可以看的吗？总的来说，我对这个话题很感兴趣，但我还没有从谈话中间理解所有的内容。 如果你不介意的话，你可以就这个问题开一个新的话题。
那是很久以前的事了。从这个链接开始，大约在第4页--弗拉迪斯拉夫分享了他的方法，这与我寻找稳定的水平非常 "吻合"，围绕着价格 "中心"（补充：像一个平面）。我最近在这个主题中写到了这一点。
我不反对这个话题，这是另一件事，也许现在对很多人来说不会感兴趣。而最重要的是--为什么？这不是一个 "幽默的玩笑"，所描述的工作，真的有显著的统计优势。然而，像往常一样，有一些微妙之处，我发现这些依赖性只对某些类别的通道有效。而整个模型从所使用的统计方法中 "继承 "了体面的回撤和计算止损的复杂性，我想我在这个主题中也写过。
如果主题真的很有趣--收集统计数据，而我的同事则用他们自己的标尺来衡量市场。收集方法的本质我已经描述过了。
"为此，只需开始一个反复的过程，寻找这些非常的趋势。例如，在某个历史范围的每个参考点，有必要列举线性回归（在一个固定的当前参考点），并为每个参考点只留下在未来具有最大持续时间的那个LR。同样地，人们可以反驳那些认为趋势占上风的人。你需要一个50/50的比例--同样容易安排 :o)但还有一个微妙之处，问题是，从字面上看，可以在任何数据上建立一个线性回归或通道，但从形式上看（从数学角度看），建立的通道不会是一个趋势。我想出了以下的伪趋势标准：如果通道 "活着"，即价格没有再走出它的边界一个初始长度，那么这个趋势就相当是一个趋势。这是由于对 "随机 "时间序列中某一长度的趋势发生的概率的推测计算。如果你在时钟上设置寻找通道的历史范围，从300个计数及以上，那么趋势将无处不在"。
只有你需要包括整个列举的数据，即所有收到的通道的数据，否则你将无法从全部通道中挑选出 "稳定 "的通道。该标准本身有一个微妙的特点。重点是，价格在通道外的退出根本不会破坏通道--在下一次计数中，价格可以回到通道内并在那里 "坐 "一段时间。增加通道的边界也会有帮助。因此，这个简单的标准会呈现出巨大的噪音，扭曲了真实的情况，因此你不会发现任何相关的情况。这里需要一个不同的标准，但趋势公式是线性回归。
一旦你收集了数据，从数据 挖掘类别中选择一个系统来搜索依赖关系，然后将参数 "渠道寿命 "分类，并运行一个方法，例如列 重要性（列重要性，如关联、 聚类等方法在所有系统中都以某种形式存在），看看渠道的哪些调查参数对寿命影响最大，我保证它们可以用手指来计算。我想你可以很容易地弄清楚使用哪些参数，以及接下来要做什么。不要忘记老赫斯特。