市场公式。 - 页 8 123456789 新评论 TVA_11 2012.12.25 07:35 #71 这只是我的方式。 而20巴的数值，是测试员要调整的指标之一。 诊断 - 3个指标，7个拟合变量 - 例如。 如果你的目标是最大限度地减少停顿，那么效果就不是很好。 Vasiliy Sokolov 2012.12.25 07:37 #72 alsu: 在数学上，"有一个记忆 "对应于 "有一个差分方程（不一定是线性的），描述了在某一时刻的价格预期对以前的价格预期的依赖性 "的说法。而从理论上讲，这个方程可以根据对这种 时刻市场行为性质的一般考虑来猜测"计算"（即通过建立一个 系统的数学模型）。 这就是问题所在，如果这样的方程确实存在，它不一定是线性和静止的。而且有可能随着时间的推移，一个等式被另一个等式所取代，以此类推，直至无穷大。因此，"计算 "这样一个方程式不会比猜测硬币的下一次翻转更好，但需要更多数量级的智力资源和时间。 TVA_11 2012.12.25 07:37 #73 20条（未来），RSI，和EMA。 而且很合适。 TVA_11 2012.12.25 07:39 #74 而止损 是最低的或稍多的）。例如，10个点。 Avals 2012.12.25 07:39 #75 C-4: 就是这样，如果存在这样的方程，它不一定是线性和静止的。而且有可能随着时间的推移，一个等式被另一个等式所取代，以此类推，直至无穷大。因此，"计算 "这样一个方程式不会比猜测硬币的下一次翻转更好，但需要更多数量级的智力资源和时间。 又没有人建议计算它）））。话题启动者问道，如果有的话，怎么办。恒定的，不随时间变化。在此基础上，答案是 TVA_11 2012.12.25 07:43 #76 但取一个100条的值可能更漂亮。 而作为一个测试，它应该在任何地方都能赚到钱，无论 洞察力的深度。经调整。 然后从1到100条测试到预测。 Alexey Subbotin 2012.12.25 07:43 #77 C-4: 这就是问题所在，如果有这样一个方程式，它不一定是线性和静止的。而且有可能随着时间的推移，一个等式被另一个等式所取代，以此类推，直至无穷大。因此，"计算 "这样一个方程式不会比猜测硬币的下一次翻转更好，但需要更多数量级的智力资源和时间。 这就是为什么需要进行理论工作，首先要从许多不同类别的模型中选择那些能充分描述系统（包括其非平稳性）的模型。我同意，这项工作大体上是一种科学的捅破。我同意，一个人必须非常幸运（或有点像天才）才能猜对模型。但我不同意这是不可能的。 Avals 2012.12.25 07:54 #78 在任何情况下，任何TS都是对未来价格增量的概率预测。这是一个本地市场模式。TS的MO是预测期内实际价格增量的MO。以及相应的差异性。这就是为什么每个建立系统的人都要处理这样的本地市场公式。P.S. 进入的信号是当预测的MO/分散度足够大的时候，而退出（包括停止）是当这个值减少到某个值以下（不一定是0）或者进一步的预测已经是未知的时候。 СанСаныч Фоменко 2012.12.25 08:05 #79 Avals: 许多预测（价格轨迹）被简化为一种概率性预测。你可以画出一定时间后的价格分布，这意味着你可以得到一个正的数学期望值。但这只是在定价过程是非马尔科夫的情况下--即有记忆。 马尔科夫过程是一个随机过程，其在时间参数t的任何给定值之后的演化不取决于t之前的演化，只要该过程在该时刻的值是固定的（当 "现在 "已知时，该过程的 "未来 "不取决于 "过去"；另一种解释（Wentzel）：该过程的 "未来 "仅通过 "现在 "取决于 "过去"）。如果过程是马尔科夫的，那么你的分布将总是与mo=0，并在每一步与价格一起变化。也就是说，最好的预测将是当前的价格，提前任何数量的步骤。也就是说，你将收到无法获利的马丁格尔。价格变化的过程是非市场化的，所以你的公式是一个圣杯))虽然，这并不意味着所有的交易都必须是正数，因为未来的价格分布存在差异性。方差是指预测中的误差。但在任何时候知道Mo和方差，你就可以在Mo足够大和方差小的时候进行交易。即最大限度地提高mo/dispersion函数。在这种解释中，重要的事情也是内存深度。以及预测的变化有多快。这取决于它，对于未来多长时间的预测（多长时间保持一个位置）。 交易系统将很简单--当mo/dyspersion>X时进场，持仓直到mo/dyspersion>0.也就是说，如果预测发生变化，mo小于0，则出场 :) 在你的描述中，有一个明显的方法论差距。你应该从有意义的、口头的描述开始，而不是数学的描述。在这种情况下，图片如下。我们有一个商数，任何，一个障碍，一个交换，这并不重要。在quotire中，有一个决定性的部分，它反映了生产过程和服务的惯性。在这个确定性的成分周围，有一个随机的、非高斯的过程，反映了生产中的不同情况。一些商数具有确定的周期性成分，反映了 "土豆在夏天生长，而在冬天不生长 "的事实。在确定性的周期性成分周围，有一个反映气候随机性的非高斯过程商中有一个随机的高斯成分，反映了定价的需求-供应过程中的人群意见。这一切都可以被模拟，但它不是一个完整的画面，因为有伯南克、海啸......产生冲击，在这些点上，我们具有分析形式的确定性成分变得不足以进行预测。原因如下：在冲击之后，有两种可能的发展路径：回到最初的轨迹和设定一个新的轨迹，我们无法预测这种选择。我们必须等待一个新的样本来重新计算模型。但即便如此，也不是完整的情况。经济内部有一些积累，在我们的决定性成分中是看不见的，还有一些断点，这些断点的发生只有通过一些历史才可以知道。事后我们可以看到，我们所有美丽的分析曲线和随机过程的模型都变得破烂不堪，必须计算这个描述的口头模型的新参数。 Avals 2012.12.25 08:09 #80 faa1947:在你的描述中，有一个明显的方法论差距。你应该从有意义的、口头的描述开始，而不是数学的描述。在这种情况下，图片如下。我们有一个报价，任何，一个残局，一个交换，这都不重要。该商数有一个决定性的部分，反映了生产过程和服务提供的惯性。............ 我并没有假装完全描述定价。我根本没有描述它）。这正是话题发起人所问的。他没有问定价模式，而是问如果已经存在，如何使用这个模式。 123456789 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
这只是我的方式。
而20巴的数值，是测试员要调整的指标之一。
诊断 - 3个指标，7个拟合变量 - 例如。
如果你的目标是最大限度地减少停顿，那么效果就不是很好。
在数学上，"有一个记忆 "对应于 "有一个差分方程（不一定是线性的），描述了在某一时刻的价格预期对以前的价格预期的依赖性 "的说法。而从理论上讲，这个方程可以根据对这种 时刻市场行为性质的一般考虑来猜测"计算"（即通过建立一个 系统的数学模型）。
20条（未来），RSI，和EMA。
而且很合适。
就是这样，如果存在这样的方程，它不一定是线性和静止的。而且有可能随着时间的推移，一个等式被另一个等式所取代，以此类推，直至无穷大。因此，"计算 "这样一个方程式不会比猜测硬币的下一次翻转更好，但需要更多数量级的智力资源和时间。
又没有人建议计算它）））。话题启动者问道，如果有的话，怎么办。恒定的，不随时间变化。在此基础上，答案是
但取一个100条的值可能更漂亮。
而作为一个测试，它应该在任何地方都能赚到钱，无论
洞察力的深度。经调整。
然后从1到100条测试到预测。
这就是问题所在，如果有这样一个方程式，它不一定是线性和静止的。而且有可能随着时间的推移，一个等式被另一个等式所取代，以此类推，直至无穷大。因此，"计算 "这样一个方程式不会比猜测硬币的下一次翻转更好，但需要更多数量级的智力资源和时间。
在任何情况下，任何TS都是对未来价格增量的概率预测。这是一个本地市场模式。TS的MO是预测期内实际价格增量的MO。以及相应的差异性。这就是为什么每个建立系统的人都要处理这样的本地市场公式。
P.S. 进入的信号是当预测的MO/分散度足够大的时候，而退出（包括停止）是当这个值减少到某个值以下（不一定是0）或者进一步的预测已经是未知的时候。
许多预测（价格轨迹）被简化为一种概率性预测。你可以画出一定时间后的价格分布，这意味着你可以得到一个正的数学期望值。但这只是在定价过程是非马尔科夫的情况下--即有记忆。
马尔科夫过程是一个随机过程，其在时间参数t的任何给定值之后的演化不取决于t之前的演化，只要该过程在该时刻的值是固定的（当 "现在 "已知时，该过程的 "未来 "不取决于 "过去"；另一种解释（Wentzel）：该过程的 "未来 "仅通过 "现在 "取决于 "过去"）。
如果过程是马尔科夫的，那么你的分布将总是与mo=0，并在每一步与价格一起变化。也就是说，最好的预测将是当前的价格，提前任何数量的步骤。也就是说，你将收到无法获利的马丁格尔。
价格变化的过程是非市场化的，所以你的公式是一个圣杯))虽然，这并不意味着所有的交易都必须是正数，因为未来的价格分布存在差异性。方差是指预测中的误差。但在任何时候知道Mo和方差，你就可以在Mo足够大和方差小的时候进行交易。即最大限度地提高mo/dispersion函数。
在这种解释中，重要的事情也是内存深度。以及预测的变化有多快。这取决于它，对于未来多长时间的预测（多长时间保持一个位置）。
交易系统将很简单--当mo/dyspersion>X时进场，持仓直到mo/dyspersion>0.也就是说，如果预测发生变化，mo小于0，则出场 :)
在你的描述中，有一个明显的方法论差距。你应该从有意义的、口头的描述开始，而不是数学的描述。在这种情况下，图片如下。
我们有一个商数，任何，一个障碍，一个交换，这并不重要。
在quotire中，有一个决定性的部分，它反映了生产过程和服务的惯性。
在这个确定性的成分周围，有一个随机的、非高斯的过程，反映了生产中的不同情况。
一些商数具有确定的周期性成分，反映了 "土豆在夏天生长，而在冬天不生长 "的事实。
在确定性的周期性成分周围，有一个反映气候随机性的非高斯过程
商中有一个随机的高斯成分，反映了定价的需求-供应过程中的人群意见。
这一切都可以被模拟，但它不是一个完整的画面，因为有伯南克、海啸......产生冲击，在这些点上，我们具有分析形式的确定性成分变得不足以进行预测。原因如下：在冲击之后，有两种可能的发展路径：回到最初的轨迹和设定一个新的轨迹，我们无法预测这种选择。我们必须等待一个新的样本来重新计算模型。
但即便如此，也不是完整的情况。经济内部有一些积累，在我们的决定性成分中是看不见的，还有一些断点，这些断点的发生只有通过一些历史才可以知道。事后我们可以看到，我们所有美丽的分析曲线和随机过程的模型都变得破烂不堪，必须计算这个描述的口头模型的新参数。
在你的描述中，有一个明显的方法论差距。你应该从有意义的、口头的描述开始，而不是数学的描述。在这种情况下，图片如下。
我们有一个报价，任何，一个残局，一个交换，这都不重要。
该商数有一个决定性的部分，反映了生产过程和服务提供的惯性。
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