市场礼仪或雷区中的良好风度 - 页 75 1...686970717273747576777879808182...104 新评论 paralocus 2009.06.17 11:21 #741 HideYourRichess >> : 主要结论是，如果H型波动率等于2H，那么在这样的系列上进行套利是不可能的（从数学上证明）。否则，套利是可能的。有两种策略，取决于H型波动率是大于还是小于2H型。这些是基本的。加上一些关于赞助人等的评论。 H的大小是由什么条件决定的吗？ Hide 2009.06.17 11:27 #742 paralocus >> : H值是由于什么原因吗？ >> 在什么方面？ Neutron 2009.06.17 11:33 #743 HideYourRichess писал(а)>> 在我看来，这个开头并不十分清楚。你为什么认为应该这样做。从交易算法和分区算法的对应关系来看，最好是第一个点与第一个顶点重合。 此外，正确处理数据中的 "空白 "的问题仍未解决。 无论起点是什么，与任意选择起点相关的不确定性在价格系列的第一个极值处结束。更进一步，一切都会毫不含糊地分解。 在我引用的结构中，第一个Kagi计数是任意的，由商上的起点决定。当然，你可以对正确的条目是否合适进行争论，但这样你就必须规定最终的目标。 至于缝隙、缺口之类的问题，在这种情况下我还没有考虑过。我当然也不否认MTS对这种quoter处理的需要。 再次声明：我声称在MQL-e中构成Cagy分区计数的分析块包含两个if块和两个赋值运算符。在脚本中，它看起来像三行。 我的印象是，你没有这样的算法，即卡基算法并不比仁科算法更复杂。 让我们先处理这个问题，然后再处理我的理解。 因此，我主张同样的事情--即卡吉算法并不比仁科算法更复杂（也不比仁科算法更复杂）。 而我们先来处理一下你对我的理解。你不能没有它! Paralocus 写道>> 我已附上清单和报价。参数P 是一系列的Open（在这种情况下是GBPUSD 分钟--在档案中可以找到）参数m 是一个kagi步骤中的基本分割s 的数量。 Paralocus ，Kagi不是这样建造的。只有一个参数 - H（分裂步骤）。在选定的划分步骤中，定义了价值 Hvol，它描述了该工具（或其套利）的盈利能力。 paralocus 2009.06.17 11:40 #744 隐藏你的利基斯我的意思是，H 是计算出来的（即H 取决于什么？）还是一个任意的值？ paralocus 2009.06.17 11:45 #745 Neutron >> : 焦点，这不是卡吉的建造方式。只有一个参数--H（分裂的步骤）。在选定的划分步骤中，定义了价值Hvol，它描述了该工具（或其套利）的盈利能力。 我需要了解分裂的算法，并了解Hvol依赖于什么，如果它依赖于什么的话。 Hide 2009.06.17 11:53 #746 Neutron >> : 在Kagi分割中，无论你从哪里开始--与任意选择的起点相关的不确定性在价格序列的第一个极值结束。从这里开始，一切都毫不含糊地分解了。 你有没有想过，为什么对仁科来说，开始严格地对应于第一个分区，但对加贺来说却不是这样。你不觉得这有什么不一致的地方吗？ 中子>>: 在我引用的构建中，第一个Kagi计数是任意的，是由kotier上的起点决定的。当然，你可以争论正确的条目是否合适，但随后你需要规定最终目标。 最后的目标很简单--使交易模式和划分系列的模式达到一致。对实践很重要。当然，在理论上，这种小事并不重要。 顺便说一句，根据论文中只是顺便提到的传闻，作者在实践中使用的方法就是这样，用它们来正确确定产地是可取的。特别是在大H的身上。 中子>>: 至于缝隙、差距等，这不是我在这种情况下考虑的问题。我当然也不否认MTS需要这种同级处理。 在实际使用时，对差距的核算很重要。 中子>>: 再次声明：我声称在MQL-e中形成Kagy分区的分析块包含两个if块和两个赋值运算符。在脚本中，它看起来像三行。 所以我的论点是一样的--即卡基算法并不比仁科算法复杂（也不比仁科算法差）。 请演示一下，我要么批评他，要么承认我错了。 中子>>: 不过，让我们先把你对我的理解整理出来。没有它就不行！ 让我们看看是否值得先整理一下，也许这是你的错误而不是我的。 Hide 2009.06.17 11:58 #747 paralocus >>: HideYourRichessЯ в том смысле, что рассчитывается ли Н (т.е. от чего Н зависит?) или это величина произвольная? 该值可以是任何东西，在一个随机系列上。但在实践中，必须进行论证，以找到最合适的方法。 在随机数列上，H-波动率不依赖于H，在真实数列上，它依赖于H，有时不明显，有时则足以使价差重合。顺便说一下，这是对市场分化理论的一个重大打击。如果分形性存在，那么在任何H的情况下，H的波动性都会在2H左右。 paralocus 2009.06.17 12:03 #748 HideYourRichess >> : 该值可以是任何东西，在一个随机系列上。但在实践中，必须进行论证，以找到最合适的方法。 在随机数列上，H-波动率不依赖于H，在真实数列上，它依赖于H，有时不明显，有时则足以使价差重合。顺便说一下，这是对市场分化理论的一个重大打击。如果分形性存在，那么在任何H的情况下，H-波动性都会在2H左右。 谢谢你!在这种情况下，我有一个合适的H值的候选人。 Neutron 2009.06.17 12:05 #749 HideYourRichess，你混淆了两个数值--H型波动率 和 H型 分裂阶梯，从而混淆了一个人的视线!我并没有意外地引入两种不同的称呼。 paralocus 2009.06.17 12:16 #750 Neutron >> : HideYourRichess，你混淆了两个数值--H型波动率和H型分裂阶梯，从而混淆了一个人的视线!我并没有意外地引入两种不同的称呼。 我的理解是，H-波动性是指从局部极值到以H为步长的kagi-partition点的所有距离的平均（或均方根）长度，我想你是这样解释的。我的问题是关于H本身--它是从哪里来的？ 1...686970717273747576777879808182...104 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
主要结论是，如果H型波动率等于2H，那么在这样的系列上进行套利是不可能的（从数学上证明）。否则，套利是可能的。有两种策略，取决于H型波动率是大于还是小于2H型。这些是基本的。加上一些关于赞助人等的评论。
H的大小是由什么条件决定的吗？
H值是由于什么原因吗？
>> 在什么方面？
在我看来，这个开头并不十分清楚。你为什么认为应该这样做。从交易算法和分区算法的对应关系来看，最好是第一个点与第一个顶点重合。
此外，正确处理数据中的 "空白 "的问题仍未解决。
无论起点是什么，与任意选择起点相关的不确定性在价格系列的第一个极值处结束。更进一步，一切都会毫不含糊地分解。
在我引用的结构中，第一个Kagi计数是任意的，由商上的起点决定。当然，你可以对正确的条目是否合适进行争论，但这样你就必须规定最终的目标。
至于缝隙、缺口之类的问题，在这种情况下我还没有考虑过。我当然也不否认MTS对这种quoter处理的需要。
再次声明：我声称在MQL-e中构成Cagy分区计数的分析块包含两个if块和两个赋值运算符。在脚本中，它看起来像三行。
我的印象是，你没有这样的算法，即卡基算法并不比仁科算法更复杂。
让我们先处理这个问题，然后再处理我的理解。
因此，我主张同样的事情--即卡吉算法并不比仁科算法更复杂（也不比仁科算法更复杂）。
而我们先来处理一下你对我的理解。你不能没有它!
我已附上清单和报价。参数P 是一系列的Open（在这种情况下是GBPUSD 分钟--在档案中可以找到）参数m 是一个kagi步骤中的基本分割s 的数量。
Paralocus ，Kagi不是这样建造的。只有一个参数 - H（分裂步骤）。在选定的划分步骤中，定义了价值 Hvol，它描述了该工具（或其套利）的盈利能力。
我的意思是，H 是计算出来的（即H 取决于什么？）还是一个任意的值？
焦点，这不是卡吉的建造方式。只有一个参数--H（分裂的步骤）。在选定的划分步骤中，定义了价值Hvol，它描述了该工具（或其套利）的盈利能力。
我需要了解分裂的算法，并了解Hvol依赖于什么，如果它依赖于什么的话。
在Kagi分割中，无论你从哪里开始--与任意选择的起点相关的不确定性在价格序列的第一个极值结束。从这里开始，一切都毫不含糊地分解了。
你有没有想过，为什么对仁科来说，开始严格地对应于第一个分区，但对加贺来说却不是这样。你不觉得这有什么不一致的地方吗？
在我引用的构建中，第一个Kagi计数是任意的，是由kotier上的起点决定的。当然，你可以争论正确的条目是否合适，但随后你需要规定最终目标。
最后的目标很简单--使交易模式和划分系列的模式达到一致。对实践很重要。当然，在理论上，这种小事并不重要。
顺便说一句，根据论文中只是顺便提到的传闻，作者在实践中使用的方法就是这样，用它们来正确确定产地是可取的。特别是在大H的身上。
至于缝隙、差距等，这不是我在这种情况下考虑的问题。我当然也不否认MTS需要这种同级处理。
在实际使用时，对差距的核算很重要。
再次声明：我声称在MQL-e中形成Kagy分区的分析块包含两个if块和两个赋值运算符。在脚本中，它看起来像三行。
所以我的论点是一样的--即卡基算法并不比仁科算法复杂（也不比仁科算法差）。
请演示一下，我要么批评他，要么承认我错了。
不过，让我们先把你对我的理解整理出来。没有它就不行！
让我们看看是否值得先整理一下，也许这是你的错误而不是我的。
HideYourRichess
Я в том смысле, что рассчитывается ли Н (т.е. от чего Н зависит?) или это величина произвольная?
该值可以是任何东西，在一个随机系列上。但在实践中，必须进行论证，以找到最合适的方法。
在随机数列上，H-波动率不依赖于H，在真实数列上，它依赖于H，有时不明显，有时则足以使价差重合。顺便说一下，这是对市场分化理论的一个重大打击。如果分形性存在，那么在任何H的情况下，H的波动性都会在2H左右。
该值可以是任何东西，在一个随机系列上。但在实践中，必须进行论证，以找到最合适的方法。
在随机数列上，H-波动率不依赖于H，在真实数列上，它依赖于H，有时不明显，有时则足以使价差重合。顺便说一下，这是对市场分化理论的一个重大打击。如果分形性存在，那么在任何H的情况下，H-波动性都会在2H左右。
谢谢你!在这种情况下，我有一个合适的H值的候选人。
HideYourRichess，你混淆了两个数值--H型波动率 和 H型 分裂阶梯，从而混淆了一个人的视线!我并没有意外地引入两种不同的称呼。
HideYourRichess，你混淆了两个数值--H型波动率和H型分裂阶梯，从而混淆了一个人的视线!我并没有意外地引入两种不同的称呼。
我的理解是，H-波动性是指从局部极值到以H为步长的kagi-partition点的所有距离的平均（或均方根）长度，我想你是这样解释的。我的问题是关于H本身--它是从哪里来的？