统计是展望未来的一种方式! - 页 8 123456789101112131415...21 新评论 Prival 2008.09.30 09:08 #71 timbo писал(а)>> 我不明白我应该在这里看到什么。它看起来像一个微不足道的AR(1)，也就是说，如果昨天下跌，今天就会下跌，如果昨天下跌一点，今天就会下跌一点。相应地，预测与价格反转一起迟到，与价格的加速/减速一起迟到。也就是说，如果现在零条上有一个反转，预测将只在下一个条上显示。 如果你指的是ATR(1)，这里有，请比较一下。如果是其他的，请给我链接。 我不说它是好是坏，它只是一个指标，它包含了过程的模型（很可能是不正确的），并且有一个基于这个模型的预测。 [删除] 2008.09.30 09:27 #72 我不是指任何特定的指标，而是指自回归过程滞后1-https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_moving_average_model。 它看起来很有趣，但由于上述的缺陷，没有实际价值。 --- 2008.09.30 09:38 #73 对不起，我在对话中插话。 m_a_sim或Prival能否分享他们的算法来研究它们（在这里发布或发送到我的个人资料中的电子邮件）。 我自己也对统计学感兴趣，但我从另一个角度来对待它，很快我将在这里列出我对这个主题的软件（有详细解释）。但我想扩大它的能力，探索你们现在在这里讨论的其他方法。非常有趣。 m_a_sim >> : 就我个人而言，我很想 "看到 "将发生什么。我想写一个指标。 >> 我也是 :) 提前感谢。 Neutron 2008.09.30 09:42 #74 Prival писал(а)>> 是分钟，预测范围越短，越准确。这张图不是从 Close画出来 的，而是从 "真实价格 "画 出来的，是它的估计。 这是图表，红线是预测，白线是 "真实价格 "估计。它（指标）不会重绘。 这不是那么简单，，至少需要多币种分析。为此，你需要进行矩阵运算。我还是不能像在matcad中那样做一个换位的模拟。 Z.U. 现在上战场还为时过早。 例如，我想把你的分析结果用在H1上。我真的想感受一下它的实际用途的算法! Prival 2008.09.30 10:03 #75 Neutron писал(а)>> 谢尔盖，你能公布根据你的算法建立的预测云，但是H1的预测云？我真的想感受一下它的实际用途的算法! 我对云计算有点困惑。 现在我将制作一个文件并发布它（日期、时间、收盘价、估计收盘价、此条的预测），针对两种货币的H1。 Z.U.。 我准备交换这个指标（来源），矩阵代数的库 我需要加、减、乘、除的运算（很简单），矩阵的循环（这里有"随机流动和外汇理论"，还没有测试），转置（这里我已经破解了我的脑袋，虽然这个运算是最简单的）和跟踪矩阵（tr）的计算。 我需要这个MathCad 程序，所有符号都是矩阵。 Roman Kramar 2008.09.30 10:14 #76 先生们，不要惊慌。为什么会有这么多欣喜？:) 毕竟，你可以用肉眼看到，这里还没有蜂蜜。 下面是对Prival发布的第一个价格图表的一点分析。我把它数字化，以便做一个回归分析。 数字化 值轴上的刻度是像素。回归分析没有差异。数字化误差为+/-2像素，这对我们的目的来说已经足够。 现在让我们建立一个收盘价差和两条曲线（估计和预测）的回归。 回归 左边的图是收盘价差和估计曲线差的回归图。斜率为0.5720 右边的图表是收盘价差和预测曲线差的回归。斜率为0.3183。 因此，如果我们按照中子的方法，分钟图的波动率0.3183的斜率将得到大约一个点，考虑到点差，这意味着真正的损失。再加上与平均数的巨大差距。 总而言之，心安理得。让我们擦掉口水，回到基本问题上来 :) Neutron 2008.09.30 10:15 #77 bstone писал(а)>> 先生们，不要惊慌。为什么会有这么多欣喜？:) 因此，如果你按照中子的方法，分钟图的波动率为0.3183的斜率将得到大约一个点，考虑到点差，这意味着肯定会有损失。再加上与平均数的巨大差距。 总而言之，心安理得。让我们擦擦口水，回到基本的问题上来 :) 这就是我要说的! 你确定(m_a_sim &Prival)，当你得到一个等于1的切线时，你做的一切都对吗？ 再一次。这样的数值可能是预测算法实施过程中出现错误的结果。例如，你把当前的价格增量与你的神奇指标（例如，一个通常的掩码）的当前增量相对应。你可以肯定，你将得到接近45度的斜率，并有一个狭窄的平滑窗口!这是个错误。你应该采取预测 指标的增量，而不是当前的增量本身! 好吧，我不知道还能怎么解释！！。稍微思考一下你所发布的内容。 Prival 2008.09.30 10:22 #78 timbo писал(а)>> 我不是指任何特定的指标，而是指自回归过程滞后1-https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_moving_average_model。 它看起来很有趣，但由于上述的缺陷，没有实际价值。 如果我理解正确的话，这些是带有随机成分的回归模型（我认为在m_a_sim 模型中缺少这个成分）。 这里是俄语http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/sttimser.html#aarima 我做了这些，我把ACF计算放在（代码库）"自相关函数 " 中，因为它（ACF）是这些模型的基础之一。 我正试图以不同的方式对定价过程进行建模。我使用一个随机微分方程系统。除了模型误差之外，我们还可以把测量误差放进去。经纪公司给我们的不是一个 "真实的价格"，而是它的估计值，我们最多只能希望它以一定的概率位于价差的中间位置。当然都是IHMO，但这是我看这个曲线的方式。 Roman Kramar 2008.09.30 10:23 #79 好吧，Prival给出了正确的切线，但他是相对于预测和估计曲线来计算的。问题是，估计的曲线与实际价格的共同点太少，无法使用。这就是我在以前的图表中所展示的。 [删除] 2008.09.30 10:26 #80 Neutron >> : 好吧，我不知道还能怎么解释!稍微思考一下你所投放的东西。 或者只是仔细看一下图表。预测 "线实际上是价格线的一个副本，其中有一个柱形的移动。换句话说，预测并不能预测什么，而是以滞后的方式显示已经发生的事情。 123456789101112131415...21 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
我不明白我应该在这里看到什么。它看起来像一个微不足道的AR(1)，也就是说，如果昨天下跌，今天就会下跌，如果昨天下跌一点，今天就会下跌一点。相应地，预测与价格反转一起迟到，与价格的加速/减速一起迟到。也就是说，如果现在零条上有一个反转，预测将只在下一个条上显示。
如果你指的是ATR(1)，这里有，请比较一下。如果是其他的，请给我链接。
我不说它是好是坏，它只是一个指标，它包含了过程的模型（很可能是不正确的），并且有一个基于这个模型的预测。
我不是指任何特定的指标，而是指自回归过程滞后1-https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_moving_average_model。
它看起来很有趣，但由于上述的缺陷，没有实际价值。
对不起，我在对话中插话。
m_a_sim或Prival能否分享他们的算法来研究它们（在这里发布或发送到我的个人资料中的电子邮件）。
我自己也对统计学感兴趣，但我从另一个角度来对待它，很快我将在这里列出我对这个主题的软件（有详细解释）。但我想扩大它的能力，探索你们现在在这里讨论的其他方法。非常有趣。
就我个人而言，我很想 "看到 "将发生什么。我想写一个指标。
提前感谢。
是分钟，预测范围越短，越准确。这张图不是从 Close画出来 的，而是从 "真实价格 "画 出来的，是它的估计。
这是图表，红线是预测，白线是 "真实价格 "估计。它（指标）不会重绘。
这不是那么简单，，至少需要多币种分析。为此，你需要进行矩阵运算。我还是不能像在matcad中那样做一个换位的模拟。
Z.U. 现在上战场还为时过早。
例如，我想把你的分析结果用在H1上。我真的想感受一下它的实际用途的算法!
谢尔盖，你能公布根据你的算法建立的预测云，但是H1的预测云？我真的想感受一下它的实际用途的算法!
我对云计算有点困惑。 现在我将制作一个文件并发布它（日期、时间、收盘价、估计收盘价、此条的预测），针对两种货币的H1。
Z.U.。
我准备交换这个指标（来源），矩阵代数的库
我需要加、减、乘、除的运算（很简单），矩阵的循环（这里有"随机流动和外汇理论"，还没有测试），转置（这里我已经破解了我的脑袋，虽然这个运算是最简单的）和跟踪矩阵（tr）的计算。
我需要这个MathCad 程序，所有符号都是矩阵。
先生们，不要惊慌。为什么会有这么多欣喜？:)
毕竟，你可以用肉眼看到，这里还没有蜂蜜。
下面是对Prival发布的第一个价格图表的一点分析。我把它数字化，以便做一个回归分析。
数字化
值轴上的刻度是像素。回归分析没有差异。数字化误差为+/-2像素，这对我们的目的来说已经足够。
现在让我们建立一个收盘价差和两条曲线（估计和预测）的回归。
回归
左边的图是收盘价差和估计曲线差的回归图。斜率为0.5720
右边的图表是收盘价差和预测曲线差的回归。斜率为0.3183。
因此，如果我们按照中子的方法，分钟图的波动率0.3183的斜率将得到大约一个点，考虑到点差，这意味着真正的损失。再加上与平均数的巨大差距。
总而言之，心安理得。让我们擦掉口水，回到基本问题上来 :)
先生们，不要惊慌。为什么会有这么多欣喜？:)
因此，如果你按照中子的方法，分钟图的波动率为0.3183的斜率将得到大约一个点，考虑到点差，这意味着肯定会有损失。再加上与平均数的巨大差距。
总而言之，心安理得。让我们擦擦口水，回到基本的问题上来 :)
这就是我要说的!
你确定(m_a_sim &Prival)，当你得到一个等于1的切线时，你做的一切都对吗？
再一次。这样的数值可能是预测算法实施过程中出现错误的结果。例如，你把当前的价格增量与你的神奇指标（例如，一个通常的掩码）的当前增量相对应。你可以肯定，你将得到接近45度的斜率，并有一个狭窄的平滑窗口!这是个错误。你应该采取预测 指标的增量，而不是当前的增量本身!
好吧，我不知道还能怎么解释！！。稍微思考一下你所发布的内容。
我不是指任何特定的指标，而是指自回归过程滞后1-https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_moving_average_model。
它看起来很有趣，但由于上述的缺陷，没有实际价值。
如果我理解正确的话，这些是带有随机成分的回归模型（我认为在m_a_sim 模型中缺少这个成分）。 这里是俄语http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/sttimser.html#aarima
我做了这些，我把ACF计算放在（代码库）"自相关函数 " 中，因为它（ACF）是这些模型的基础之一。
我正试图以不同的方式对定价过程进行建模。我使用一个随机微分方程系统。除了模型误差之外，我们还可以把测量误差放进去。经纪公司给我们的不是一个 "真实的价格"，而是它的估计值，我们最多只能希望它以一定的概率位于价差的中间位置。当然都是IHMO，但这是我看这个曲线的方式。
好吧，我不知道还能怎么解释!稍微思考一下你所投放的东西。
或者只是仔细看一下图表。预测 "线实际上是价格线的一个副本，其中有一个柱形的移动。换句话说，预测并不能预测什么，而是以滞后的方式显示已经发生的事情。