与交易有关的脑力训练任务，以这种或那种方式进行。理论家，博弈论，等等。 - 页 14

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如果这个话题还 "活着"，我想集体思考一下。

有三个变量：X、Y、Z

有变量X/Y和Z/Y的比率，而且顺序不同，X/Y>Z/Y的~1000倍，即三个数量级的大。

这些变量有一个阶梯式的变化，它是恒定的，等于delta = 0.01

即找出Y的变化步数，即从初始值Y0开始的n*delta，其他变量并不重要，但它们也会变化

在网上搜索了近似的计算方法，我不记得有什么数学知识，现在我倾向于导数，它更简单，因为根据定义，导数是

f(Y)` = f(Y0+delta)

但随后出现了一个双重问题：我们是否可以从X/Y和Z/Y的乘积中寻找导数-->（X/Y）*（Z/Y），我们得到Y的平方

总而言之，我想知道这个问题的答案。

谢谢

 

这里还有一个问题：比如说，我们在两个周期为5和10的MAs的交叉点有一个TS。

让我们假设MA5在未来2个小节中被完美预测。

我们得到了一个有吸引力的结果。

问题：我们应该预测多少条时间序列 本身，以获得提前两条的MA(x)的值？

P.S. 我不打算预测BP，这个问题纯粹是推测性的。

 
Swetten:

这里还有一个问题：比如说，我们在两个周期为5和10的MAs的交叉点有一个TS。

让我们假设MA5在未来2个小节中被完美预测。

我们得到了一个有吸引力的结果。

问题：我们应该预测多少条时间序列本身，以获得提前两条的MA(x)的值？

P.S. 我不想预测BP，这个问题只是猜测。


任何MA只有在经过至少一个周期后才会正确地给出第一个值，即我们在Н1上有МА10，这意味着10小时后МА10的第一个值会出现，因为МА5=5小时。

并考虑到未关闭的条形图上没有最终价格值的事实，这意味着我们还需要一个条形图

但如果我们只有快速的МА，那么时间框架 仍将受到慢速МА的限制，即我们仍需要11个小节来做出决定，因为不确定快速的МА在3个小节后是否会处于慢速的上方/下方所需的位置。

 
Swetten:

问题：我需要预测多少条时间序列本身，才能得到提前两条的MA(x)值？

后见之明队长指出，为了预测未来X个柱状的MA，你必须准确预测未来X个柱状的价格))
 

伊戈尔，你的问题缺乏条件性：有三个变量，对不起，只有两个方程式。{ d(X/Y) = delta ; d(Z/Y) = delta }

而差额并没有帮助--它们并没有减少变量的数量。一般来说，如果我们不知道变量X或Z或它们的一些组合的至少近似值，问题就有无限多的解。

 
alsu:

伊戈尔，你的问题缺乏条件性：有三个变量，对不起，只有两个方程式。{ d(X/Y) = delta ; d(Z/Y) = delta }

而差额并没有帮助--它们并没有减少变量的数量。一般来说，如果我们不知道X或Z的至少一个近似值或它们的一些组合，那么问题就有无限多的解决方案。


但问题是用于交易的，解决方案只需要作为近似计算的数学模型，注意我们只对初始值的增量感兴趣。

那么，初始值是一个常数，不会改变--如果我们有一个三个未知数的系统，有一个三个方程的系统--没有问题。

我不介意为初始关系X/Y=const和Z/Y=const引入常数，我想推测一下寻找Y+Y0的变体，即Y0离散的delta步骤

 
IgorM:


但问题是用于交易的，解决方案只需要作为近似计算的数学模型，只注意从初始值开始的增量。

那么，初始值是一个常数，不会改变，会有一个三个未知数的系统，有一个三个方程的系统--没有问题。

我不介意为初始比率X/Y=const和Z/Y=const引入常数。 我想考虑搜索选项Y+Y0，即Y0离散的delta步骤

你不会得到任何东西。如果( X, Y, Z)是一个解决方案，那么对于任何k<>0，解决方案是( k*X, k*Y, k*Z)
 
Mislaid:
这是不可能的。如果( X, Y, Z)是一个解决方案，那么对于任何k<>0，解决方案是( k*X, k*Y, k*Z)


谢谢，但如果你使用衍生品呢？ 这是我查到的第一件事： http://ftoe.ru/list9/int65a.html

和遗传算法似乎也能在一定的误差范围内显示出

再说一遍，你不需要XYZ，而是需要从起始/开始值的偏移量，而且这个偏移量只针对一个Y值

 
alsu:
事后诸葛亮认为，要想提前X个柱子预测MA，你必须准确地提前X个柱子预测价格）。

一方面，是的。

另一方面 -- 如果MA(10)向前输入1个小节，毕竟1个小节只占其计算的10%。

还是我在错误的地方感到害怕？

 
alsu:
事后诸葛亮说，为了预测X个柱子前的波动，你必须准确预测X个柱子前的价格))


mashka的预测效果更好，因为对于mashka时期的i：MA（0）=MA（1）+（X0-X（i+1））/i。而如果时间序列 本身的最佳预测器是它的最后一个值，那么对于掩码来说，最后一个值加上序列的最后一个已知值和第i个值之间的差值（为掩码的未来值计算时退去）除以掩码的周期。

问题是什么算得上是一种预测。

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