sayfuji>>: thecore, эффективность легко проверить-поставить на минутки. В любом случае новости отклонят цену от статистики. Хотя смотрится приятно. Как называется?
Это статистическое предсказание на N баров вперед движения MA (плавные штрих-пунктирные линии справа от последнего бара) и статистическая величина границ, в которых наиболее вероятно будет двигаться цена (вертикальные штрих-пунктирные линии возле каждого предсказанного бара для быстрой MA)
thecore, эффективность легко проверить-поставить на минутки. В любом случае новости отклонят цену от статистики. Хотя смотрится приятно. Как называется?
统计数据是在一个非常长的时期内进行的，例如5000条，所以预测也考虑到了可能的新闻的动向。
从统计学角度看，MA的斜率角是估计的。也就是说，我拒绝预测价格走势。我预测MA的运动，然后
我搜索了相对于预测的MA的价格运动区间。
而且，分析的不是MA的精确坡度角，而是一些紧密间隔的坡度角的 "云"。
云 "的宽度是动态计算的，是基于统计样本量（发现的元素数量）。
它还没有被命名。这是一个我仍在努力的指标。
一项有趣的工作。困难重重，但结果应该是值得的。到目前为止，类似类型的任务只在我的计划中。对于这样的事情（指标预测），神经脑是非常好的帮助。
神经网络（在这种情况下）是一个非常缓慢和非常粗糙的解决方案，以解决有许多未知数的问题。
试试在5000条的历史上教授网络，或者最好是20000条。
在这个指标中，即使考虑到自适应模糊逻辑，一切也是实时发生的。
此外，在MA[1]~MA[2]的极值点，对一个指标的任何预测都是没有意义的。
需要的是较慢的趋势跟踪MAs的参与（基本上是较早的时期）。
但有用的是最近的预期值的云。
当你准备关闭一个交易，而你不确定是否应该再等一等或再等一等时，这很有用。
现在就关闭它。
此外，对任何特定指标都没有约束力。
相反，它是一种统计研究方法，目的是预测不久的将来。
或者如果你喜欢近期的趋势。
是的，我同意你关于在大量的酒吧中学习的观点。然而，预测大周期的MAs并不能准确预测价格。MA的周期越长，对价格偏离MA的容忍度就越高。以昨天周五的主要货币对为例。价格与移动平均线的偏差约为一百点。1或2块地是可以承受的。10个是太多了。
在为神经网络 辩护时，我想说的是，有一些特殊的软件产品可以实时提供数据处理的结果。你可以使用API将它们连接到Mt4。
理论上，有可能在一个TS中结合几个神经网络。这只是困难和漫长。从这个意义上说，用模糊的方式更容易。
神经网络（在这种情况下）是一个非常缓慢和非常粗糙的解决方案，以解决有许多未知数的问题。
试试在5000条的历史上教授网络，或者最好是20000条。
在这个指标中，即使考虑到自适应模糊逻辑，一切也是实时发生的。
此外，在MA[1]~MA[2]的极值点，对一个指标的任何预测都是没有意义的。
它需要较慢的趋势跟踪MAs的参与（基本上是较早的时期）。
但有用的是最近的预期值的云。
当你准备关闭一个交易，而你不确定是否应该再等一等或再等一等时，这很有用。
现在就关闭它。
此外，对任何特定指标都没有约束力。
这更像是一种统计研究方法，目的是预测不久的将来。
或者如果你想要近期的趋势。
学习5000条或20000条的网络，就像测量医院的平均温度。神经网络还有其他缺点，你在这里还没有提到。
Учить сеть на 5000 или 20000 баров все равно что измерять среднюю температуру по больнице
Choomazik， 当使用SC引号时，必须参考它））））。
到 私人公司
Prival，你一定是忘记了你的老对手 :o)哦，好吧，我将通过外交手段来实现。
你的细心观察应该没有忽略一个事实，即我试图掌握马尔科夫链和线性编程的目的略有不同，即资产管理，即搜索和选择最佳交易决策，而不是预测本身。我所提出的是一种在可选发展框架内的理论研究。而我对枢轴点的定义是完全不同的，正如我在上面写的和展示的那样。
至于 "其他的东西都会适合"--你就大错特错了。请参考中国古人的智慧和我的观察:o)。你永远不会在一个黑暗的房间里找到一只黑猫，尤其是在它不在的时候。完全依靠我这个专家的判断--我有一只黑家猫，相信我，我知道我在说什么。:о)))
那么，为了回答一个 "老 "对手。
有很多美丽的文字。但它们背后没有本质，没有对这些数学仪器所涉及的过程的深度理解。
Цепи Маркова (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0)- 主要的假设是，昨天发生的事情并不重要，重要的是现在正在发生的事情。让我解释一下，假设一种货币的汇率是1.2345，另一种是2.3451，等等。让我们把它与过渡矩阵相乘，也就是只乘一个数字。假设在我们的例子中，1.2345*0.99991119999=有什么。
能够计算出这个数字0.99991119999 是很重要的，它取决于时间，预测一分钟后的速率是什么是一回事，一天后是什么是另一回事。只有在有运动模式的情况下，才有可能进行预测。
Теперь про управление(https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F)-
重要的是目的地，在哪里管理，在哪里移动。而用1卢布或100万美元来管理什么是次要的。
这里有一个例子，假设比率将如图所示，而且是100%，铁板一块，等等。 而我们正处于第一点。我们可以在1点买入，在2点或3点卖出。最优？最佳情况下（这意味着最好的，没有更好的！！）在第1点卖出，然后在第2点买入，在第3点关闭交易。我们不知道下一步是什么，我们没有预测，所以我们不能做任何事情。
Z.U.
因此，我们必须将我们的业务建立在预测和这些预测的准确性之上。如果它是准确的， ，我将带着我所有的资产进去，我将进入到我的西红柿））。但数学总是适用的，你只需要知道在哪里应用它)。而且有很多美丽的文字和理论....。
在一个黑暗的房间里很难寻找一只黑猫，尤其是当它不在那里的时候。
致阿勒库
我想好了就会给你写信。
归于核心
Это статистическое предсказание на N баров вперед движения MA (плавные штрих-пунктирные линии справа от последнего бара) и статистическая величина границ, в которых наиболее вероятно будет двигаться цена (вертикальные штрих-пунктирные линии возле каждого предсказанного бара для быстрой MA)
谢谢你的真知灼见。我不认为我说可能每个人，或几乎每个人，都有MA预测，会有多大的误解。我很高兴你在研究方面取得了如此大的进展。不清楚"......统计预测...... "这句话在这里到底是什么意思。但无论如何，如果你想--你告诉我，但不是--我没有被冒犯，商业机密对我来说是神圣的，我完全理解你。
我将告诉你我在这一领域的研究，我定期返回。我甚至为我的一个模型开发了一个秘密的之字形。现在，关于这个项目的 "秘密 "大部分已经消失了 :o)。我自己开发的，但考虑到它的简单性，我不要求版权，很可能有人已经做了同样的事情。其结构如下。
(1) 对于原始过程B(n)的固定滑动窗口，计算MA(n)和标准偏差SKO(n)。从MA(t)向上k* SKO(n)和向下-k* SKO(n)绘制的标准差在其意义上定义了，我们应该说，"主要过程 "的边界，即更多样本所在的一些区域。在小的滑动窗口长度下，B(n)-MA(n)差值幅度的频率具有近似正态分布，这一事实确保了其某些规律的 "遗留"。
(2) k* SKO(n)的上界和下界 唯一地定义了位于该区域之上和之下的连续样本系列。
(3) 在每个区域，根据系列的类型（是高于还是低于SKO），有一个相应的最小值或最大值，这个之字形被得到。
这种 "之 "字形有一个有趣的特点，因为它实际上完全由初始序列的统计参数决定，这些参数也可以用于预测本身。该模型非常简单。
第1步：建立所述的 "之 "字形。
第二步：进行MA预测。我使用不同的方法进行预测，包括AR、ARIMA，并尝试了更多奇特的方法。当然，我没有忘记ANC计算的函数集，即C(1)*F1(x)+C(2)*F2(x)+...+C(n)*Fn(x)的形式之和（相当有趣的方向）
第3步：知道MA的属性（例如，相位滞后），之字形的统计特征，预测之字形的极端点，以及最后，MA计算公式本身，我们可以足够精确地计算未来之字形，这将提供预测MA的 "统计正义"。而要对预测区域内的酒吧的规模进行估计是非常简单的。
顺便说一下，sayfuji、分钟、小时、天等对于这些方法来说是必不可少的，因为时间序列（过程）中的方差量强烈影响着识别本身。而这个非常识别是一个全球性的问题，它的解决方案确实是一个商业秘密，而这个秘密的本质是，几乎不可能一直 "猜 "出模型参数，即在统计上是稳定的。:о)
神经网络（在这种情况下）是一个非常缓慢和非常粗糙的解决方案，以解决一个有许多未知数的问题...
一般来说--我同意。而这种解决方案往往会给人一种错觉，即解决方案的可能性本身。
到私人公司
很多美丽的文字
感谢你赞扬了对世界文学的如此微薄的贡献。:о)就我而言，我对你的帖子的 "学术 "风格感到有点惊讶。我开始寻找解释，并找到了它。它非常简单，而且在最突出的地方--它是数字，就在你的头像下面。一个活跃的教师在论坛上的活动如此之多（我希望一切都保持不变），再加上其他不太重要的问题，当然除了征服外汇之外--并没有给你留下多少时间来思考阅读所问的问题和所写的内容。
我认为有必要进行更详细的解释。在大多数情况下，仅仅阅读是不够的，特别是当你没有认真理解这个主题时，你需要深思熟虑地阅读。
但它们背后没有本质，对这些矩阵所涉及的过程没有深入的理解
不，不，不--那是不行的。 你会用如此强大的智力压垮你的学生，而对我来说，让我们简单一点--我不是他们中的一员，我有一个宽广的思想，我的灵魂是宽广的--我可以冒着名誉的风险，就这样说一些话，顺便说一下--我已经写了一些东西，作为展示能力的一个例子。你是根据什么得出这种结论的？不，你这个亲爱的家伙，让我们按部就班，彻底解释你的思维方式。如果你为此需要弗洛伊德的著作，我对其中一些著作很熟悉。
而你说的 "这些马特帕拉特 "是什么意思？我还没有写过关于LP的任何东西，我正准备写--我什么都不懂。
Цепи Маркова (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0)- 其基本原则是，昨天发生的事情并不重要，现在重要的是什么。
总的来说，我很高兴你学到了一些关于马尔科夫链的知识。
假设一种货币的汇率是1.2345，另一种是2.3451，等等。让我们把它与过渡矩阵相乘，也就是只乘一个数字。假设在我们的例子中，1.2345*0.99991119999=有什么。能够计算出这个数字0.9999111999999是很重要的，它取决于时间，这是一个预测，一件事是一分钟后的速率是多少，另一件事是一天后的速率是多少。只有在有运动模式的情况下，才有可能进行预测。
你把预测率（一个数字）乘以其概率，你会得到什么？你能不能详细说说，慢慢说吧，我正在写呢。
这里有一个例子，假设比率将如图所示，而且是100%，铁定的，等等。而我们正处于第一点。我们可以在1点买入，在2点或3点卖出。最优？最佳情况下（这意味着最好的，没有更好的！！）在第1点卖出，然后在第2点买入，在第3点关闭交易。之后，我们不知道，没有预测，所以我们不能做任何事情......。
亲爱的 "优化者"，也许你应该自己坐下来弄清楚？还是对过程的本质和深度理解的展示？
归于核心
感谢你开阔了思路。我认为我说每个人，或几乎每个人，都在预测MA，不会有太大的错误。我很高兴你在研究方面取得了如此大的进展。不清楚"......统计预测...... "这句话在这里到底是什么意思。总之，如果你想告诉我，但如果不说，我也不会生气，商业机密对我来说是神圣的，我完全理解你。
一个经典的MA预测（据我理解）是这样的。
- 取MA[2]和MA[1]，用数据来计算MA[2]-MA[1]的差值或角度。
- 然后进一步向左移动，在历史上找到相同的角度
- 从这一发现点开始，我们想往前走多少就走多少。
- 将所有找到的值的平均值写入数组中
- 我们想通过多少个历史的BACK条就通过多少个，但最好是在这段时间内，趋势发生几次变化
- 结果是一个平均预测点的数组。
根据以下观察，我对这个方法做了一些改进。
1.如果你只跟踪某个坡度的角度，你得到的样本非常小。
例如，对于某些斜率角，它可以是<0.1%的条数。
2.MA预测本身的信息量不大--最好是有一个可能值的云图。
的价格本身。
改进措施如下。
- 追踪的不是MA的坡度角，而是使用坡度角的云。云层宽度的标准
是条数的%。这意味着接近初始值的MA值的范围被扩大了
直到收集的数据量大于调查的条数的指定百分比。
- 得到MA的预测点后，读取从MA到High和Low的距离，然后这些值是
与MA的情况一样，是平均的。因此，我们有一些限制，在这些限制中，当斜率角为0.5时，价格会移动。
麻省理工学院与现在的情况大致相同。
为什么我认为工作还没有结束？
- 如果我们采用大于D1的时间框架，一切都会变得很糟糕，因为没有什么历史数据，而且
市场变化很大
- 如果我们采用小于H4的时间框架，一切也都不好，因为我们必须考虑货币的活动。
夜间（非市场时间）MA的斜率角度不能像白天那样进行预测，因为
明显不同的波动性。
- 预测一个MA的拐点就失去了意义，因为根据趋势方向，它们可能是
是截然相反的。
- 和最重要的是。我之前进行的统计研究表明
所收集的数据不具有正态分布，因此，获得平均数是不正确的。
是不正确的。数据显示，这种平均数不是像高斯曲线上的一个，而是三个或更多。
所以仅仅得到一个3-西格玛来建立一个置信区间是不够的
概率区间。唉，事实并非如此。
因此，同事们，你们都知道了。