市场礼仪或雷区中的良好风度 - 页 102 1...9596979899100101102103104 新评论 Михаил 2009.07.15 22:38 #1011 Neutron писал(а)>> 现在谈谈它的有用性（相关性）。根据结构，它总是 一个交替的系列。你建议在其图案中寻找什么，卡基人字形边的比例？ 模式本身也是如此，因为。 中子 写道(a)>> 至于PT，那就更有意思了!它是交易的主力，因为它毫不含糊地定义了进入和退出点。 RT是建设卡加的导数，RT本身只是每个N长的卡加段上的一个数字N-1，我的理解是否正确？ 如果是，那么PT也应该是交替进行的。 如果不是，那么请解释如何在一个cagi段获得多个相同符号的PT。 中子 写道(a)>> 帕斯图霍夫在他的论文中利用了RT的最简单的属性--它的 "几乎 "符号可变性。他的大部分工作都是在考虑这个问题。在他工作的最后，他概述了更复杂的PT配置，这正是我在研究中考虑的这一主题的发展，我在上面描述了其结果。 准确地说，帕斯图霍夫对待卡吉模式的态度是 而表3.1是关于卡基模式的。 中子 写道(a)>> 你是建议我们重新开始，从嘉义模式开始？ 我建议使用主要的数据--嘉木模式，并根据其属性建立PT。 所以我认为这很重要。 首先讨论卡基模式的特性 然后为其选择和使用制定规则 并在此基础上制定建立PT的规则。 Neutron 2009.07.16 07:42 #1012 M1kha1l писал(а)>> PT是建设卡木的导数，PT本身只是每个N长的卡木段上的一个数字N-1，我的理解是否正确？ 是的，这是正确的。 如果是，那么RT也应该是符号可变的。如果不是，请解释一下，如果卡木结构正确，怎么可能在同一卡木段上得到多个相同符号的RT？ 不，这不是一个正确的说法。只要进行一次必要的构造，就足以让人相信这一点。 在图中，绿色的是tick quotire，红色的是H=30 点的Kagi结构（总是符号变量），而黑色的是PT。有相当多的领域，PT不是符号变量!这种情况是如何发生的，从图中可以看出--当价格远离顶部超过或等于H 时，就会得到下一个TP读数。TP不会因为你遵循的策略（H+ 或H-） 而改变， 它只取决于每次TP读数时开仓的方向。 我建议使用主要数据--卡吉模式，并根据其属性建立PT。 因此，我认为这很重要。 首先讨论卡基模式的特性 然后为其选择和使用制定规则 并在此基础上为建设DH制定规则。 一个反建议是就重大问题达成协议。 例如，尝试在可能的同源PT问题上取得共识，然后，对于进一步的讨论，只用PT就够了，而不需要上诉到原来的Kagi模式。最后，同意使用第一差分RT序列进行分析是必要的和充分的（即使Pastukhov不这样做），这明显地简化了模式分析！。 如果你， 迈克尔，对这个问题的方法有不同的看法，我很乐意阅读你的研究结果。 Михаил 2009.07.16 09:34 #1013 Neutron писал(а)>> 一个反建议是就主要问题达成协议。 例如，为了测试一个可能的同源词PT的共识，那么，为了进一步的讨论，我们只需要使用PT，而不需要上诉到原始的Kagi建筑。最后，同意使用第一差分RT序列进行分析是必要的和充分的（即使Pastukhov不这样做），这明显地简化了模式分析！。 如果你， 迈克尔，对解决这个问题的方法有不同的看法，我很乐意阅读你的研究结果 揭示了DH定义上的差异。 你有："......当价格从顶部回撤的数值大于或等于H 时，就可以得到PT参考。" 挖矿：当价格回撤大于或等于H 时，在某一方向上开出一个订单。 顶或 以前的订单 让我们理解你的定义。 它与仁科系列有什么不同？ 如果没有，那么我们就面临着在kagi和renko之间选择预测的模式构建方法。 在第82-85页，帕斯图霍夫评估了这两个系列的统计稳定性，并得出了结论 把比较稳定的作为预测因素，是很合乎逻辑的。 你赞成选择renko结构作为预测器的论据是什么？ Neutron 2009.07.16 10:28 #1014 我说的是Kagi的结构。 根据论文，Renko和Kagi的区别在于，对于Renko-buildings，Renko-zigzag的顶点之间的距离总是H 的倍数，并且总是大于或等于 H；对于Kagi，这个距离可以是任何，并且总是大于或等于 H。 迈克尔，看上面的图片，对于卡基结构（红色的那些），段长可以是3.14H，在同一截面上，仁科只能是3H。这就是不同之处! 而且我完全同意你的观点，即没有来自Renko的竞争，考虑这种细分没有任何意义。 Михаил 2009.07.16 11:18 #1015 Neutron писал(а)>> 我说的是Kagi的结构。 根据论文，Renko和Kagi的区别在于，对于Renko-buildings，Renko-zigzag的顶点之间的距离总是H 的倍数，并且总是大于或等于 H；对于Kagi，这个距离可以是任何，并且总是大于或等于 H。 迈克尔，看上面的图片，对于卡基结构（红色的那些），段长可以是3.14H，在同一截面上，仁科只能是3H。这就是不同之处! 而且我完全同意你的观点，即仁科没有竞争对手，考虑这种分裂没有意义。 让我们再慢慢地、简单地走一遍。 将BP分成kagi。 基于顶部的卡加斯，我们根据规则构建RT"...... "当价格远离顶部的数值大于或等于H 时，就可以获得RT参考。 不问"产生的片状单调PT函数的名称是什么？" 让我们问问自己的问题。 它的本质是什么？ 为什么它是更好的预测器？ 我对第一个问题有一个粗略的答案：它是一种MA，也就是对价格时间序列进行平均化的一些尝试。 我希望你会同意这一点。 那么第二个问题是：为什么它作为一个预测器比N个量化的MA更好？ Neutron 2009.07.16 11:45 #1016 M1kha1l писал(а)>> 是一种MA，即对价格时间序列进行平均化的某种尝试。 我希望你同意这一点。 是的，我知道。 那么第二个问题是：作为相同的N-量化MA的预测器，它的优势是什么？ 马什卡不管平滑的BP的隐藏模式将有一个恒定的FP。如果我们为RT引入类似于FP的东西，就会发现一个有趣的现象，即BP与维纳过程的差异越大，FP的RT就越少。也就是说，最大的PT滞后是在一个综合随机过程上观察到的，而且，从数量上看，PT并没有表现出符号可变性的特性。然而，一旦市场变得可套利，PT就会表现出符号变异的特性，其 "滞后性 "就会下降。 换句话说，对PT的 "平滑 "效应只在这样的H 处观察到，在那里市场是无套利的（Kagi段的平均值趋向于2H），这可以作为参数 H 切换到其他交易期限的信号，或者找到利用这种模式的方法。 Parabellum 2009.07.16 12:07 #1017 gip писал(а)>> 请向我解释一下，我在金融领域工作了不知道多久，一直在使用交易 这个词。 现在我在维基百科上看，据说在银行业是一种交易。这很奇怪，吸脂术... 谁可以发表意见？ 因此，请继续在这本维基百科中自己纠正。 我认为交易 也是比较正确的。 Vladimir Gomonov 2009.07.16 13:43 #1018 Neutron писал(а)>> 换句话说，只有在这样的H 上才能观察到PT的 "平滑 "效应，即市场是无套利的（平均Kagi段倾向于2H），这可以作为一个信号，通过参数 H 转移到其他交易范围 。 或者，找到一个利用这种模式的方法。 瑟格，我将暂时避免与其他结构和方法进行比较（我需要将这个主题完成到最后）。 也许我们以后会得到它。现在关于卡吉的问题。 由于H-波动性取决于H的选择，所以对于一个完整的卡基分析，还需要两个指标。 1）H-挥发性与H的函数关系图。(水平H，垂直H-波动) 2）H-波动率本身的波动图。简单地说--H-波动率与以下因素的关系图 时间（对于固定的H）。你不能没有它。如果曲率太尖锐--在这些部分没有什么可抓的。 你为什么不尝试做一个三维图（x=t, y=H, z=HVol）？ Vladimir Gomonov 2009.07.16 14:41 #1019 MetaDriver писал(а)>> 2）H-波动率本身的波动图。更简单地说，H-波动率与以下因素的关系图是 时间（对于一个固定的H）。你不能没有它。如果曲率太尖锐--在这些部分没有什么可抓的。 我将尝试概述我对情况的理解。 为了评估一个工具的交易前景，你需要对可预测性有一个量化的估计 换句话说--我们与 如果（并且直到）至少有一个H-波动率符号，而该符号的H-波动率为 在交易时刻（tT）是可预测的，而这又取决于对Н的选择。 也就是说，无论如何都需要一个二维的表格（单元格中的值是第三维的）。目前，传播并不重要。 Neutron 2009.07.16 17:51 #1020 MetaDriver писал(а)>> 虽然在卡吉的问题上。 由于H-波动性取决于H的选择，所以对于一个完整的卡基分析，还需要两个指标。 1）H-挥发性与H的函数关系图。(水平H，垂直H-波动) 在这里，它是。 下面我附上了一个文本格式的文件，其中有交易的行数。 文件的格式如下。 零线指定了以点为单位的分割H 的水平线。 第一行显示段数。 附加的文件： rt.zip 687 kb 1...9596979899100101102103104 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
现在谈谈它的有用性（相关性）。根据结构，它总是 一个交替的系列。你建议在其图案中寻找什么，卡基人字形边的比例？
模式本身也是如此，因为。
RT是建设卡加的导数，RT本身只是每个N长的卡加段上的一个数字N-1，我的理解是否正确？
如果是，那么PT也应该是交替进行的。
如果不是，那么请解释如何在一个cagi段获得多个相同符号的PT。
准确地说，帕斯图霍夫对待卡吉模式的态度是
而表3.1是关于卡基模式的。
我建议使用主要的数据--嘉木模式，并根据其属性建立PT。
所以我认为这很重要。
PT是建设卡木的导数，PT本身只是每个N长的卡木段上的一个数字N-1，我的理解是否正确？
是的，这是正确的。
如果是，那么RT也应该是符号可变的。如果不是，请解释一下，如果卡木结构正确，怎么可能在同一卡木段上得到多个相同符号的RT？
不，这不是一个正确的说法。只要进行一次必要的构造，就足以让人相信这一点。
在图中，绿色的是tick quotire，红色的是H=30 点的Kagi结构（总是符号变量），而黑色的是PT。有相当多的领域，PT不是符号变量!这种情况是如何发生的，从图中可以看出--当价格远离顶部超过或等于H 时，就会得到下一个TP读数。TP不会因为你遵循的策略（H+ 或H-） 而改变， 它只取决于每次TP读数时开仓的方向。
我建议使用主要数据--卡吉模式，并根据其属性建立PT。
因此，我认为这很重要。
一个反建议是就重大问题达成协议。
例如，尝试在可能的同源PT问题上取得共识，然后，对于进一步的讨论，只用PT就够了，而不需要上诉到原来的Kagi模式。最后，同意使用第一差分RT序列进行分析是必要的和充分的（即使Pastukhov不这样做），这明显地简化了模式分析！。
如果你， 迈克尔，对这个问题的方法有不同的看法，我很乐意阅读你的研究结果。
一个反建议是就主要问题达成协议。
例如，为了测试一个可能的同源词PT的共识，那么，为了进一步的讨论，我们只需要使用PT，而不需要上诉到原始的Kagi建筑。最后，同意使用第一差分RT序列进行分析是必要的和充分的（即使Pastukhov不这样做），这明显地简化了模式分析！。
如果你， 迈克尔，对解决这个问题的方法有不同的看法，我很乐意阅读你的研究结果
揭示了DH定义上的差异。
让我们理解你的定义。
它与仁科系列有什么不同？
如果没有，那么我们就面临着在kagi和renko之间选择预测的模式构建方法。
在第82-85页，帕斯图霍夫评估了这两个系列的统计稳定性，并得出了结论
把比较稳定的作为预测因素，是很合乎逻辑的。
你赞成选择renko结构作为预测器的论据是什么？
我说的是Kagi的结构。
根据论文，Renko和Kagi的区别在于，对于Renko-buildings，Renko-zigzag的顶点之间的距离总是H 的倍数，并且总是大于或等于 H；对于Kagi，这个距离可以是任何，并且总是大于或等于 H。
迈克尔，看上面的图片，对于卡基结构（红色的那些），段长可以是3.14H，在同一截面上，仁科只能是3H。这就是不同之处!
而且我完全同意你的观点，即没有来自Renko的竞争，考虑这种细分没有任何意义。
我说的是Kagi的结构。
根据论文，Renko和Kagi的区别在于，对于Renko-buildings，Renko-zigzag的顶点之间的距离总是H 的倍数，并且总是大于或等于 H；对于Kagi，这个距离可以是任何，并且总是大于或等于 H。
迈克尔，看上面的图片，对于卡基结构（红色的那些），段长可以是3.14H，在同一截面上，仁科只能是3H。这就是不同之处!
而且我完全同意你的观点，即仁科没有竞争对手，考虑这种分裂没有意义。
让我们再慢慢地、简单地走一遍。
不问"产生的片状单调PT函数的名称是什么？"
让我们问问自己的问题。
我对第一个问题有一个粗略的答案：它是一种MA，也就是对价格时间序列进行平均化的一些尝试。
我希望你会同意这一点。
那么第二个问题是：为什么它作为一个预测器比N个量化的MA更好？
是一种MA，即对价格时间序列进行平均化的某种尝试。
我希望你同意这一点。
是的，我知道。
那么第二个问题是：作为相同的N-量化MA的预测器，它的优势是什么？
马什卡不管平滑的BP的隐藏模式将有一个恒定的FP。如果我们为RT引入类似于FP的东西，就会发现一个有趣的现象，即BP与维纳过程的差异越大，FP的RT就越少。也就是说，最大的PT滞后是在一个综合随机过程上观察到的，而且，从数量上看，PT并没有表现出符号可变性的特性。然而，一旦市场变得可套利，PT就会表现出符号变异的特性，其 "滞后性 "就会下降。
换句话说，对PT的 "平滑 "效应只在这样的H 处观察到，在那里市场是无套利的（Kagi段的平均值趋向于2H），这可以作为参数 H 切换到其他交易期限的信号，或者找到利用这种模式的方法。
请向我解释一下，我在金融领域工作了不知道多久，一直在使用交易 这个词。
现在我在维基百科上看，据说在银行业是一种交易。这很奇怪，吸脂术...
谁可以发表意见？
因此，请继续在这本维基百科中自己纠正。
我认为交易 也是比较正确的。
换句话说，只有在这样的H 上才能观察到PT的 "平滑 "效应，即市场是无套利的（平均Kagi段倾向于2H），这可以作为一个信号，通过参数 H 转移到其他交易范围 。 或者，找到一个利用这种模式的方法。
瑟格，我将暂时避免与其他结构和方法进行比较（我需要将这个主题完成到最后）。
也许我们以后会得到它。现在关于卡吉的问题。
由于H-波动性取决于H的选择，所以对于一个完整的卡基分析，还需要两个指标。
1）H-挥发性与H的函数关系图。(水平H，垂直H-波动)
2）H-波动率本身的波动图。简单地说--H-波动率与以下因素的关系图
时间（对于固定的H）。你不能没有它。如果曲率太尖锐--在这些部分没有什么可抓的。
你为什么不尝试做一个三维图（x=t, y=H, z=HVol）？
2）H-波动率本身的波动图。更简单地说，H-波动率与以下因素的关系图是
时间（对于一个固定的H）。你不能没有它。如果曲率太尖锐--在这些部分没有什么可抓的。
我将尝试概述我对情况的理解。
为了评估一个工具的交易前景，你需要对可预测性有一个量化的估计
换句话说--我们与
如果（并且直到）至少有一个H-波动率符号，而该符号的H-波动率为
在交易时刻（tT）是可预测的，而这又取决于对Н的选择。
也就是说，无论如何都需要一个二维的表格（单元格中的值是第三维的）。目前，传播并不重要。
虽然在卡吉的问题上。
由于H-波动性取决于H的选择，所以对于一个完整的卡基分析，还需要两个指标。
1）H-挥发性与H的函数关系图。(水平H，垂直H-波动)
在这里，它是。
下面我附上了一个文本格式的文件，其中有交易的行数。
文件的格式如下。